在光电跟踪过程中，光电跟踪装置采用光电跟踪宏像素迭代质心法对图像数据进行处理：首先获取光斑图像和理想图像，确定目标宏像素和目标宏像素的质心初始值，完成对质心的粗略估计；经过多次迭代目标宏像素，精确获取出目标宏像素的质心，并根据理想图像的质心和目标宏像素的质心获取位置误差信号；根据位置误差信号调整所述光电跟踪装置，实现对光源的跟踪。本发明的显著效果是：迭代环节少，计算量小，定位速度快，抗噪声能力强，目标像素覆盖率高，定位精度高，误差小，适用于低信噪比非对称光斑图像的高精度定位。
1.一种光电跟踪宏像素迭代质心法，其特征在于，按照以下步骤进行：步骤一，利用光电跟踪装置获取光斑图像S和无噪声背景的理想图像S0；
步骤二，确定光斑图像S的目标宏像素R，按照以下几步进行：第一步，确定初始阈值Ith，其表达式为：Ith＝(Ia-Imin)/40，其中，Ia是所述光斑图像S的平均灰度值，Imin是该光斑图像S的最小灰度值；
第二步，用所述初始阈值Ith对所述光斑图像S阈值化，得到阈值化光斑图像S’；
第三步，逐级划分所述阈值化光斑图像S’，按照最大信号像素覆盖率和较少计算量原m则获得最佳宏像素划分值M0×N0，其中所述M0是x方向最佳宏像素划分值，满足M0＝2-2，nm是大于1的正整数；所述N0是y方向最佳宏像素划分值，满足N0＝2-2，n是大于1的正整数；
第四步，根据所述最佳宏像素划分值M0×N0重新划分所述阈值化光斑图像S’，获得初级宏像素组；
第五步，比较所述初级宏像素组中各个初级宏像素的灰度值，获得灰度值最大的初级宏像素Rmax；
第六步，将该灰度值最大的初级宏像素Rmax的像素大小扩大为M×N，确定为所述目标m n宏像素R，其中x方向像素M＝M0+2＝2，y方向像素N＝N0+2＝2 ；
步骤三，获取所述目标宏像素R的x方向质心初始值Cx(-1)，其表达式为：其中，I(k)是该目标宏像素R中x方向第k个像素的灰度值； y方向质心初始值Cy(-1)与所述x方向质心初始值Cx(-1)获取方法一致；
步骤四，确定所述目标宏像素R的x方向质心Cx，按照以下几步进行：第一步，定义迭代次数i的初始值i＝0，第i次迭代权重函数F(i)的初始值F(0)＝
第二步，获取第i阈值Ithi，其表达式为：Ithi＝Ith-(i+1)(Ia-Imin)/50；
第三步，用所述第i阈值Ithi对所述目标宏像素R阈值化，得到阈值化目标宏像素R ；
第四步，将所述阈值化目标宏像素R 划分为2 个大小相等的次级宏像素T；
第五步，获取第i次迭代中所述次级宏像素T的像素大小Δi，其表达式为：i
第六步，获取第i次迭代中所述阈值化目标宏像素R 的平均质心C(i)，其表达式为：其中，I(p)是第j个所述次级宏像素T中第p个像素的灰度值；
第七步，获取第i次迭代比例函数r(i)，其表达式为：r(i)＝1+1/5i；
第八步，获取所述第i次迭代权重函数F(i)，其表达式为：F(i)＝r(i)[C(i-1)-C(i-1)]/[C(i)-C(i-1)]；
第九步，获取第i次迭代质心C(i)，其表达式为：C(i)＝F(i)C(i)+(1-C(i))C(i-1)；
第十步，判断i是否小于log2M，如果i小于log2M，则i加1，返回所述获取第i阈值Ithi的步骤；如果i等于或大于log2M，则所述目标宏像素R的x方向质心Cx＝C(i)；
y方向质心Cy与所述x方向质心Cx获取方法一致； 步骤五，确定x方向位置误差信号εx，按照以下几步进行：第一步，用传统质心算法获取所述理想图像S0的x方向质心Cx0；
第二步，获取所述x方向位置误差信号εx，其表达式为：εx＝Cx-Cx0；
y方向位置误差信号εy与所述x方向位置误差信号εx获取方法一致；
步骤六，根据所述x方向位置误差信号εx和y方向位置误差信号εy调整所述光电跟踪装置，实现对光源的跟踪。
2.根据权利要求1所述的光电跟踪宏像素迭代质心法，其特征在于：所述光电跟踪装置由第一台电脑PC1、快速倾斜镜FSM、半导体激光器LD、光学天线(1)、光电图像传感器CCD、数字信号处理器DSP和第二台电脑PC2组成，其中所述第一台电脑PC1的控制信号输出端连接所述快速倾斜镜FSM的控制端，所述半导体激光器LD生成准直激光束图像投影在该快速倾斜镜FSM上，该快速倾斜镜FSM将激光束图像反射到所述光学天线(1)，该光学天线(1)的光学信号输出端连接所述光电图像传感器CCD的光学信号输入端，该光电图像传感器CCD的数据输出端连接所述数字信号处理器DSP的数据输入端，该数字信号处理器DSP的数据输出端连接所述第二台电脑PC2的数据输入端。
光电跟踪宏像素迭代质心法
技术领域
[0001] 本发明属于定位算法领域，具体是一种适用于光电跟踪的高精度宏像素迭代质心方法。
背景技术
[0002] 在汽车防撞警报系统、智能机器人、雷达、通信等领域，光电跟踪是一种很有吸引力的技术。在光电跟踪中，必须要精确地定位，得到较高精度的误差信号，然后根据误差信号通过控制器和执行机构完成光电跟踪。低的抗噪声能力和获取速度较大是目前光电跟踪中定位算法的主要问题。
[0003] 光电跟踪中，一般采用质心法(或形心法)定位，该方法首先对激光图像进行滤波预处理，然后按公式 获取质心，其中N为图像总的像素数目，I(k)是第k个像素的灰度值。质心算法对整幅图像的所有像素都做加权，可充分利用图像中每一点的灰度值。但对所有像素做了获取，影响了定位速度。在圆高斯光斑图像的情况下，利用质心法可得到较好的定位精度；但是对于非对称光斑图像，当信噪比较小时，质心精度为较差。所以传统的质心法并不适合低信噪比的非对称目标图像的定位。 [0004] Zeev Z提出了迭代质心算法，该方法首先对质心进行粗略估计：(1)按某个初始阈值将图像数据阈值化；用寻找峰值的办法得到质心的初始值；(2)设置目标区(ROI)大小M1×M1，获取ROI内的质心；(3)按上述步骤(2)获取出来的质心，更新ROI，在新的ROI内的再次获取质心；重复几次后得到质心C(-1)。
[0005] 然后再精确获取质心：(1)减小初始阈值，阈值化后，将ROI内的图像划分为大i i小为2×2 个的宏像素(i是迭代的次数，i≥0)，采用公式C(i)＝F(i)C(i)+[1-F(i)]C(i-1)获取C(i)，其中C(i)是平均宏像素质心，F(i)是权值函数，F(i)用公式表示，其中r(i)是比例函数。(2)重复(1)，
i＜log2M1。质心迭代通过迭代保证较好的精度。但是过于频繁地使用迭代影响了定位的速度，而且该方法用在低信噪比的非对称光斑图像中定位精度较低。
[0006] 现有定位算法的缺点：计算量大，定位速度慢，抗噪声能力弱，定位精度低，误差大，不适用于低信噪比的非对称光斑图像的定位。
发明内容
[0007] 本发明的目的是提供一种计算量小、定位速度快、抗噪声能力强、定位精度高、误差小、并且适用于低信噪比非对称光斑图像的高精度定位方法。
[0008] 为达到上述目的，本发明所述的一种光电跟踪宏像素迭代质心法，其关键在于，按照以下步骤进行：
[0009] 步骤一，利用光电跟踪装置获取光斑图像S和无噪声无背景的理想图像S0； [0010] 步骤二，确定光斑图像S的目标宏像素R，按照以下几步进行：
[0011] 第一步，确定初始阈值Ith，其表达式为：Ith＝(Ia-Imin)/40，其中，Ia是所述光斑图像S的平均灰度值，Imin是该光斑图像S的最小灰度值；
[0012] 第二步，用所述初始阈值Ith对所述光斑图像S阈值化，得到阈值化光斑图像S’； [0013] 用原始带噪声的光斑图像的灰度值减去初始阈值Ith，得到阈值化后的图像数据；阈值化可以减少背景噪声。
[0014] 第三步，逐级划分所述阈值化光斑图像S’，按照最大信号像素覆盖率和较少计算量原则获得最佳宏像素划分值M0×N0，其中所述M0是x方向最佳宏像素划分值，满足M0＝m n2-2，m是大于1的正整数；所述N0是y方向最佳宏像素划分值，满足N0＝2-2，n是大于1的正整数；
[0015] 第四步，根据所述最佳宏像素划分值M0×N0重新划分所述阈值化光斑图像S’，获得初级宏像素组；
[0016] 按照最佳的M0和N0划分原始图像，可以获得目标覆盖率最大的宏像素，提高定位m n精度；选择合适的M0和N0可以大大减少计算量；M0满足M0＝2-2，N0满足N0＝2-2可以方便对目标宏像素R的划分，减少迭代时的获取时间。
[0017] 第五步，比较所述初级宏像素组中各个初级宏像素的灰度值，获得灰度值最大的初级宏像素Rmax；
[0018] 宏像素的灰度值是该宏像素所包含像素的灰度值之和。
[0019] 第六步，将该灰度值最大的初级宏像素Rmax的像素大小扩大为M×N，确定为所述m n目标宏像素R，其中x方向像素M＝M0+2＝2，y方向像素N＝N0+2＝2 ；
[0020] 为防止目标落在宏像素边沿，需将初级宏像素四周扩大1个像素，保证了目标像素的最大覆盖率，提高了定位精度。
[0021] 步骤三，获取所述目标宏像素R的x方向质心初始值Cx(-1)，其表达式为： [0022]
[0023] 其中，I(k)是该目标宏像素R中x方向第k个像素的灰度值；
[0024] y方向质心初始值Cy(-1)与所述x方向质心初始值Cx(-1)获取方法一致； [0025] Cx(-1)获取的是目标宏像素R在x方向上的情况，可以将此式拓展为y方向的情况；Cx(-1)和Cy(-1)是对目标宏像素R质心的粗略估计，只进行了一次目标宏像素R质心的获取，减少了迭代环节，大大提高了获取速度。
[0026] 步骤四，确定所述目标宏像素R的x方向质心Cx，按照以下几步进行： [0027] 第一步，定义迭代次数i的初始值i＝0，第i次迭代权重函数F(i)的初始值F(0)＝0.5，该值有利于提高精度，减少计算量；
[0028] 第二步，获取第i阈值Ithi，其表达式为：Ithi＝Ith-(i+1)(Ia-Imin)/50； [0029] 第三步，用所述第i阈值Ithi对所述目标宏像素R阈值化，得到阈值化目标宏像素Ri；
[0030] 用较小的阈值Ithi来阈值化可以避免在减少背景噪声的同时减少信号强度。 [0031] 第四步，将所述阈值化目标宏像素Ri划分为2i×2i个大小相等的次级宏像素T； [0032] 第五步，获取第i次迭代中所述次级宏像素T的像素大小Δi，其表达式为： [0033] Δi＝M/2i；
[0034] 第六步，获取第i次迭代中所述阈值化目标宏像素Ri的平均质心C(i)，其表达式为：
[0035]
[0036] 其中，I(p)是第j个所述次级宏像素T中第p个像素的灰度值；i
[0037] 第七步，获取第i次迭代比例函数r(i)，其表达式为：r(i)＝1+1/5 ； [0038] r(i)可以有效提高结果的精度和抗噪的能力。
[0039] 第八步，获取所述第i次迭代权重函数F(i)，其表达式为：
[0040] F(i)＝r(i)[C(i-1)-C(i-1)]/[C(i)-C(i-1)]；
[0041] F(i)用来自适应调节宏像素平均质心和第i-1次迭代结果。
[0042] 第九步，获取第i次迭代质心C(i)，其表达式为：
[0043] C(i)＝F(i)C(i)+(1-C(i))C(i-1)；
[0044] 第十步，判断i是否小于log2M，如果i小于log2M，则i加1，返回所述获取第i阈值Ithi的步骤；如果i等于或大于log2M，则所述目标宏像素R的x方向质心Cx＝C(i)； [0045] 迭代次数i的取值范围是0≤i≤log2M，将i限制在该范围内，可以保证输出结果的精度，且缩短了迭代周期，减少计算量。
[0046] 对阈值的逐级减小，可以保证信号得到充分利用。
[0047] y方向质心Cy与所述x方向质心Cx获取方法一致；
[0048] Cy与Cx是经过多次迭代、反复自适应调节后得到的结果，定位精度高，定位较准确。
[0049] 确定x方向位置误差信号εx，按照以下几步进行：
[0050] 第一步，用传统质心算法获取所述理想图像S0的x方向质心Cx0； [0051] 第二步，获取所述x方向位置误差信号εx，其表达式为：εx＝Cx-Cx0； [0052] y方向位置误差信号εy与所述x方向位置误差信号εx获取方法一致； [0053] 步骤六，根据所述x方向位置误差信号εx和y方向位置误差信号εy调整所述光电跟踪装置，实现对光源的跟踪。
[0054] 根据获得的较高精度的εy和εx值，通过光电跟踪装置的控制器和执行机构对跟踪区域进行调整，从而能更精确的实现对目标光源的跟踪。
[0055] 所述光电跟踪装置由第一台电脑PC1、快速倾斜镜FSM、半导体激光器LD、光学天线、光电图像传感器CCD、数字信号处理器DSP和第二台电脑PC2组成；
[0056] 其中所述第一台电脑PC1的控制信号输出端连接所述快速倾斜镜FSM的控制端，所述半导体激光器LD生成准直激光束图像投影在该快速倾斜镜FSM上，该快速倾斜镜FSM将激光束图像反射到所述光学天线，该光学天线的光学信号输出端连接所述光电图像传感器CCD的光学信号输入端，该光电图像传感器CCD的数据输出端连接所述数字信号处理器DSP的数据输入端，该数字信号处理器DSP的数据输出端连接所述第二台电脑PC2的数据输入端。
[0057] 第一台电脑PC1产生扰动信号，对快速倾斜镜FSM施加x方向上的正弦信号，控制快速倾斜镜FSM的转动角度，使快速倾斜镜FSM能更准确的接收到半导体激光器LD投射的激光束图像；激光束图像经快速倾斜镜FSM反射后，经过长距离传输，被光学天线接收，该光学天线将激光束图像成像到所述光电图像传感器CCD上，光电图像传感器CCD将图像信息输出给数字信号处理器DSP，该数字信号处理器DSP用宏像素迭代质心法对接收到的图像数据进行处理，并将结果输出给第二台电脑PC2显示。
[0058] 本发明的显著效果是：迭代环节少，计算量小，定位速度快，抗噪声能力强，目标像素覆盖率高，定位精度高，误差小，适用于低信噪比非对称光斑图像的高精度定位。 附图说明
[0059] 图1为光电跟踪装置结构图；
[0060] 图2为本发明的主流程图；
[0061] 图3为确定目标宏像素的流程图；
[0062] 图4为确定目标宏像素质心的流程图。
具体实施方式
[0063] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0064] 如图1所示，本发明提供的光电跟踪宏像素迭代质心法应用在光电跟踪装置中，该光电跟踪装置由第一台电脑PC1、快速倾斜镜FSM、半导体激光器LD、光学天线1、光电图像传感器CCD、数字信号处理器DSP和第二台电脑PC2组成。
[0065] 半导体激光器LD生成准直激光束图像，该激光束的波长为λ＝1550nm。 [0066] PC1产生x方向上的正弦扰动信号，施加到快速倾斜镜FSM上，控制快速倾斜镜FSM的转动角度，这样，当激光束图像投影到快速倾斜镜FSM上时，转动了合适角度的快速倾斜镜FSM能更准确的接收到激光束图像。
[0067] 激光束图像经快速倾斜镜FSM反射，传输3km后，被光学天线1接收，光学天线1将激光束图像放大20倍成像到光电图像传感器CCD上，该图像信息的像元为6.5μm×6.5μm，总像素为128×128pixels。数字信号处理器DSP将CCD中的每帧图像信息取出，采用光电跟踪宏像素迭代质心法对图像数据进行处理，并将结果输出给第二台电脑PC2显示。
[0068] 如图2、3、4所示，本发明提供的光电跟踪宏像素迭代质心法，按照以下步骤进行： [0069] 利用光电跟踪装置获取无噪声无背景的理想图像S0和带有噪声背景的光斑图像S，总像素均为128×128pixels。
[0070] 获取初始阈值Ith＝(Ia-Imin)/40，用原始带噪声光斑图像的灰度值减去初始阈值Ith，得到阈值化后的阈值化光斑图像S’。
[0071] 逐级划分所述阈值化光斑图像S’，按照最大信号像素覆盖率和较少计算量原则获得最佳宏像素划分值30×30。
[0072] 将所述阈值化光斑图像S’划分为像素大小为30×30的初级宏像素组，比较初级宏像素组中各个初级宏像素的灰度值，获得灰度值最大的初级宏像素Rmax，将Rmax四周扩大1个像素，即Rmax的像素大小为32×32。
[0073] 根据公式 获取所述目标宏像素R的x方向质心初始值Cx(-1)，y方向质心初始值Cy(-1)与Cx(-1)的获取方法一致。
[0074] 以下是确定所述目标宏像素R的x方向质心Cx的步骤：
[0075] 定义迭代次数i的初始值i＝0。
[0076] 获取第0阈值Ith0＝Ith-(0+1)(Ia-Imin)/50，用目标宏像素R的灰度值减去Ith0，得0
到阈值化目标宏像素R。
[0077] 将所述阈值化目标宏像素R0划分为20×20个大小相等的次级宏像素T； [0078] 获取第0次迭代中所述次级宏像素T的像素大小Δ0、阈值化目标宏像素R0的平均质心C(0)、比例函数r(0)、权重函数F(0)，根据公式
[0079] C(i)＝F(i)C(i)+(1-C(i))C(i-1)，获取第0次迭代质心C(0)。
[0080] 然后i加1，返回获取第1阈值Ith1＝Ith-(1+1)(Ia-Imin)/50，按步骤得到第1次迭代质心C(1)，以此类推，直到i等于或大于log232，输出目标宏像素R的x方向质心Cx＝C(5)；y方向质心Cy与Cx的获取方法一致。
[0081] 以下是确定x方向位置误差信号εx的步骤：用传统质心算法获取理想图像S0的x方向质心Cx0，获取所述x方向位置误差信号εx＝Cx-Cx0；y方向位置误差信号εy与εx的获取方法一致。
[0082] 最后根据x方向位置误差信号εx和y方向位置误差信号εy调整光电跟踪装置，实现对光源的跟踪。
[0083] 其工作情况如下：光电跟踪装置中，第一台电脑PC1控制快速倾斜镜FSM转动并接收半导体激光器LD生成的激光束图像，激光束图像经快速倾斜镜FSM反射到光学天线，并在光电图像传感器CCD上成像，图像数据被送入数字信号处理器DSP中，采用光电跟踪宏像素迭代质心法对图像数据进行处理，并将结果输出给第二台电脑PC2显示。首先获取光斑图像和理想图像，确定目标宏像素和目标宏像素的质心初始值，完成对质心的粗略估计；经过多次迭代目标宏像素，精确获取出目标宏像素的质心，并根据理想图像的质心和目标宏像素的质心获取位置误差信号；根据位置误差信号调整所述光电跟踪装置，实现对光源的跟踪。
