田 蕾，梁书立，陈 恒

（北京跟踪与通信技术研究所，北京 100094）

0 引言

空间平台因其覆盖范围广、情报收集与战术战略支援能力强等优势，已逐渐成为现代化战场的制高点。光电成像探测系统在空间作战域中承担了预警探测、目标监视、威胁感知等众多任务，是现代战争不可缺少的一部分。但空间平台在轨运行阶段，会频繁面临太阳小角度入射的逆光场景，造成光电成像探测系统失效；同时，空间碎片及飞行器借此异常接近，会对平台造成巨大的生存威胁。因此逆光场景下弱小目标的检测，是当前亟待解决的一项关键技术。

本文通过分析空间弱小目标检测面临的主要问题，提出一种有效的逆光探测与弱小目标检测方法，在强光背景下大幅提高目标信噪比，为空间成像探测能力提供有效技术支撑。

1 空间弱小目标检测面临的主要问题

在空间环境中，目标尺度小、成像距离远，所成图像多为点目标，无轮廓、纹理和形状等信息特征；同时，受限于空间阳照角度变换限制，系统成像会面临太阳光照干扰，长时间处于饱和或低信噪比状态，使目标被淹没在强光背景中而无法成像，降低目标发现与检测概率，影响任务载荷的正常使用效能。如图1为逆光图像生成原理图，图2 为逆光状态下成像效果图。

图1 逆光图像生成原理图

图2 逆光状态下成像效果图

2 逆光成像手段

目前关于逆光检测算法的理论研究比较少，主要包括基于细节的逆光图像检测、亮度直方图法、多图像融合算法等。典型的可用于逆光成像手段有事件相机和能量衰减。

1）事件相机

事件相机检测每一像素点的事件——亮度变化，在亮度变化超过设定阈值时异步输出像素地址事件流数据。事件相机是依靠动态场景中光线变化进行采样，仅对亮度的相对变化敏感，而不受绝对光照影响，每个像素的光感受器以对数方式独立工作，具有非常高的动态范围，对背景干扰与目标信号进行时域差分，起到隔离直流量的作用，可以抑制强背景光，进而检测运动目标。图3 为事件相机原理图。

图3 事件相机原理图

2）能量衰减

能量衰减主要是通过“衰光+自适应曝光“的组合。衰光是将具有吸收特性的衰光片固定在光路中，直接达到衰减信号的目的；自适应曝光是通过调整相机积分时间的形式来控制传感器的感光能量，从而控制图像的成像亮度，使得成像适合目标观测，具体方法是通过太阳图像识别程序，判断视场中是否出现部分或全部太阳，当视场范围内出现太阳时，自动减小曝光时间，使太阳光的灰度等级较低，从而使探测器工作在非饱和区。图4 为能量衰减原理图。

图4 能量衰减原理图

上述2 种手段在一定程度上可解决逆光成像问题，但均存在部分局限性：事件相机在对相对运动角速度低的目标进行探测时，时域差分无法分离目标信号，对于空间目标逆光探测缺乏实用性；现有能量衰减策略通常是降低曝光时间，由于能量衰减过多，目标极易被淹没在噪声中，属于典型的“看不见”难题。

3 基于速度估计的目标能量累积算法

能量衰减通常采用衰光和低积分时间组合的能量衰减策略以获得非饱和清晰图像，此方法会极大地降低目标信噪比。为了尽可能地提高目标的信噪比，本文首先通过直方图自适应的方法计算最佳曝光时间，控制探测器工作在目标最佳信噪的线性区，在此基础上，采用速度估计的目标能量积累算法，将弱小目标转换为高信噪比的强目标。

1）自适应曝光策略

为了使目标达到最佳信噪比，将整幅图像分为太阳圆斑内与太阳圆斑外，利用直方图将太阳圆斑内、外灰度变化后，分别统计当前帧太阳圆斑内、外的灰度值，根据灰度等级及曝光参数，从而判断得出下一帧太阳圆斑范围内、外的最佳曝光时间，然后利用信噪比与圆斑内、外曝光时间的关系，得出整幅图的最佳曝光时间。已知图像灰度平均值计算如下：

式中，为图像统计平均值，为加权系数，为第个像元，为整个靶面整个像素个数。已知曝光时间与图像亮度均值之间的关系如下：

式中，为成像图像的灰度值，为图像最高灰度值，为曝光时间为1 个单位时成像的灰度值，为图像的积分时间。

对太阳圆斑范围内、外统计直方图，利用直方图自动统计最佳曝光时间，使得目标达到最佳信噪比，为后续目标提取创造有利条件。图5 为太阳圆斑范围内、外直方图统计。

图5 太阳圆斑范围内、外直方图

2）目标能量累积算法

空间图像背景噪声为高斯白噪声，由于白噪声空域随机性的特点，且互不相关，其符合正态分布(0，)，采用多帧叠加的方法，有效地压缩图像噪声，提高图像信噪比。其中，点目标图像的信噪比定义为：

式中，为目标点的峰值灰度，为背景的平均灰度，σ为噪声均方差。

幅连续静态图像叠加后的噪声方差为：

则均方差为：

经过帧累加后图像的信噪声比为：

结合式（3）、（6）可得，经过帧累加后图像信噪比增益为：

即信噪比可提升为原来的倍。

3）速度估计

对于静止目标，采用多帧图像直接累加的方法可以有效地提高图像的信噪比、消除噪声的影响。而在实际应用的过程中，大多数目标是运动的，即目标在每一帧图像上的位置是不同的，对于运动目标采用直接累加的方式会使目标能量扩散，无法满足运动目标信噪比提升的目的。因此，针对运动目标，需要沿着运动轨迹进行能量累加。

本文采用帧间移位累加的方法，即每一帧中的目标在运动一段距离后再进行互累加，以使不同帧中的目标区域图像能够对齐，以第1 帧和第帧为例，由于远距离的小目标速度变化较慢，将目标运动看做匀速运动。假设在（-1）图像中目标在水平方向、竖直方向上的速度为V、V，其中，多帧移动的距离一般小于1 个像素。第1 帧目标在图像上的位置为(1)、(1)，第帧时目标的位置为：

则第1 帧到第帧目标在图像上水平、垂直方向的位移分别为：

将第帧的目标区域移动d，d后与第1 帧图像进行能量的累加，即可以看作静止多帧累加。在空间探测中，只有获得目标运动的真实速度，才能根据目标运动轨迹进行能量累加，故必须准确地获取目标的真实运动速度。

由于在运动过程中，假设的速度已知，但假设速度和实际速度之间存在误差，不可避免地会造成能量的扩散，从而形成拖尾，因此可以通过拖尾可反推出目标的真实速度。其中，假设速度和真实速度之间的关系图如图6 所示。

图6 速度合成图

图6 中V、V分别为目标的真实速度与假设速度，V为合成速度，拖尾的形成可以看作是目标以合成速度在图像中留下的痕迹。设拖尾在水平方向、垂直方向的投影长度分别为l、l，目标在水平方向、垂直方向的真实速度分别为V、V，目标在水平方向、垂直方向的假设速度分别为V、V，则累加-1 帧后，有：

即目标在，方向的真实速度分别为：

获取目标在水平方向、垂直方向的真实速度后，通过帧间移位累加的方式，将弱小目标提取出来，从而达到提高目标信噪比的目的。目标在强光背景下、完全逆光状态下处理结果如图7、图8 所示。

图7 强光背景下（恢复成强目标）

图8 完全逆光状态下（恢复成强目标）

4 结束语

本文对空间弱小目标成像探测面临的问题进行梳理，通过比对典型逆光探测手段，提出采用能量衰减体制将目标控制在最佳信噪比区，便于后续目标提取。在此基础上，结合基于速度估计的目标能量累积算法，达到提高目标信噪比的目的，实现强光背景下的弱小目标检测与提取。该技术可广泛应用于空间目标监视、检测等领域，为平台威胁告警、战场态势感知等任务提供必要的技术支撑，提升空间作战域的综合能力。