戰場上 分秒之差就能是決定勝敗生死的關鍵。因此如何更迅速捕捉敵軍的動嚮蹤跡 讓敵人無所遁形的軍事鷹眼！以多頻譜影像處理演算法進行目標物偵測與追蹤 - 趣味新聞網

衛星遙測也可以使用多頻譜影像技術來提升影像資訊品質。（圖片來源／國傢太空中心，科技大觀園授權轉載，下同）

掌握物體的「本色」：多頻譜影像技術

色差，是日常生活中會碰到的睏擾：不管是印刷品的呈色與預想不符，或是網購的衣服顔色與想象中有所落差。這與傳統的色彩影像量測技術，如電腦電視使用的 RGB 三原色光模式及彩色印刷的 CMYK 四分色模式，在不同裝置上檢測及重現時齣現的差異有關。但是，隻要迴歸到視覺與色彩形成的根本——光線，我們可以解決這些問題。

兩種模式最大的差異在於，三原色光模式的原理是紅、藍、綠的光線同時照射在視網膜上，我們眼睛會辨識成白光。四分色模式則是青色、洋紅、黃色顏料疊色後會變成黑色。RGB模式常用在螢幕等發光產品上，而CMYK模式則使用在印刷上。

大傢都知道，光源照射物體後，會根據物體特性產生反射、吸收和透射等現象，人眼接收瞭物體反射的光線，會經由大腦分析視網膜收到的電子訊號，產生視覺色彩的感知。光線是一種電磁波，不同顔色的光有不同的頻率。而所謂的頻譜，就是物體的反射頻譜、投射頻譜或發光頻譜。頻譜影像，顧名思義即是每個畫素都帶有頻譜資訊的影像。

號稱可以捕捉物體本色的多頻譜影像技術（Multi-spectral imaging），厲害之處在於它可以直接擷取畫麵頻譜的反射值。這個反射值是唯一值，不會受到不同廠牌的擷取技術或光源影響，因此是十分準確的影像資訊。一般頻譜影像的波段範圍落在可見光範圍（380 - 780nm），在定義上高光譜影像（hyper-spectrum）泛指使用儀器設備所拍攝到的多頻譜影像資料；超頻譜影像，則是以演算法將影像進行計算所得。其所具備的豐富影像資訊，也成為近年來醫學影像判識（如早期癌癥病變的診斷）及衛星遙測的一大福音。

從依靠人力，到交給演算法裝置代勞的自動目標識別演算法

自動辨識技術（Automatic target recognition，ATR）的源起，可以追溯至二戰前的雷達(註1)。雷達的操作原理，便是將電磁能量以定嚮方式發射至空間中，藉由接收空間中的物體所反射迴來的電波，計算齣物體的方嚮、高度及速度，並探測物體的形狀。過去的雷達偵測技術，仰賴訓練有素的操作員去解讀雷達訊號，如辨識戰機的大小、型號，以幫助戰場上的同胞第一時間掌握敵營的部署。

不過，人的經驗能力終究有限，因此軍方目標偵測係統也逐漸從人力辨識，逐步發展至交由演算法或裝置來代勞，即自動辨識技術 ATR。準確率更高、速度更快的 ATR，除瞭可辨識海陸空的軍武，也能偵測生物性目標如動物、人類和植被。目前軍事上通常僅利用一個波段，如近或遠紅外光的資訊來判別目標物，但利用多頻譜影像或超頻譜影像豐富的資訊來進行目標物識別，卻有待發展。

雷達能夠計算齣物體的方嚮、高度及速度，並探測物體的形狀。圖／pixabay

利用多頻譜影像技術，打造鎖定目標的軍事鷹眼！

如果能將多頻譜影響處理演算法帶來的豐富影像資訊，與 ATR 結閤，將有望能提升偵測目標的準確率，在戰場上占盡先機。但這不是一件簡單的事：首先，軍武裝載空間有限，因此需以極精簡的光學裝置，來擷取到光路相同的不同波段影像；再來，多頻譜影像資料龐大，因此需整閤不同波段的影像特性，以精確辨識俊基、船艦、坦剋和建築等目標物；而如何將複雜的演算法轉化成運算夠快的晶片，應用在真實的武器上，也考驗科學傢的能耐。

作為影像辨識技術領域的專業，來自國立中正大學的王祥辰教授研究團隊，就誌在建立一套適於分析不同目標物特性的超頻譜影像資料庫、開發目標物偵測的多頻譜演算法程式庫，並打造一個方便高效的模擬及演算平台，讓軍方研究者可以進一步建立閤適的 ATR 偵測法則。

這項計劃包含三個子係統，子係統 1 是建立多光譜及高光譜拍攝影像的資料庫。就像過去的雷達係統，是依賴熟練的操作員調度腦中記憶的資訊，去與雷達訊號進行比對辨識。要訓練機器裝置去指認齣目標物，首先就得提供它一個可靠的影像資料庫作為基礎。為此，研究團隊在不同的天候條件下，拍攝不同波段下的各種目標物如電塔、水泥建築、海麵船艦及空中飛行物，來建立一個涵蓋陸、海、空特性的多頻譜與高光譜影像資料庫。

接著，上述涵蓋不同波段的影像，可以經過子係統 2，進行超頻譜展開運算。在子係統 2 時，為瞭減少計算量，使用者可設定挑選效果最好的數個頻帶，讓目標與其背景的差異達至最大化。這個過程如同指導電腦來玩「大傢來找碴」的遊戲，讓電腦可以學會如何在不同的場景、天氣條件下，快速辨識齣指定的目標物。

子係統 2 將原本有限頻段的多頻譜影像，轉換為特定目標物適用的超頻譜影像，作為子係統 3 的輸入。在這個友善而直覺的圖形化人機介麵，軍事研究人員可以在複雜的影像資料庫及法法則程式庫中不斷進行模擬，找齣不同目標物的最佳化演算法則，縮短軍事研發所需的時間，提高所開發武器的效能。

如今，王教授的研究團隊已完成三個子係統的建設。此項研究成果，預計可以應用在各式對地、對空及對海飛彈，以及各式影像偵蒐係統的 ATR 設計開發上，成為新一代的鷹眼。而該研究的係統，也能幫助縮減開發測試的時間，對演算法和超頻譜頻帶最佳化都將有所助益。

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