一种光谱偏振成像系统设计及应用

为了获取目标和背景的偏振信息,提高地面目标识别的准确度,提出一种光谱偏振成像探测系统。该系统采用旋转偏振片的方式对入射光的偏振状态进行调制,通过旋转滤光片进行光谱选择,从而实现光谱偏振成像探测。通过对该系统偏振度的探测精度进行实验测试,结果表明,所设计的光谱偏振成像探测系统达到4%的探测精度。利用该系统对地物背景中的迷彩伪装板进行了探测实验,分析所得的偏振度图像发现,目标在背景中较为明显,与草地及土壤背景区域偏振度的差值分别达到0.292和0.283。     

一种基于选通偏振成像的红外伪装识别方法研究

为解决红外伪装对传统热成像系统的干扰问题,达到在战场上识别红外伪装目标的目的,提出一种基于选通偏振成像的红外伪装识别方法。红外偏振图像的获取通过扫描机构对4个固定放置的偏振片选通实现。实验结果表明,该方法可以4帧/s的频率实现对场景红外偏振度图像的获取。得到的红外偏振度图像与原始红外辐射强度图像相比,灰度均值提高了14%、灰度标准差提高了42%、平均梯度提高了98%。     

伪装目标与背景的偏振对比特性

为解决传统光强探测手段难以有效探测和识别伪装目标这一难题,基于偏振探测技术搭建了光谱偏振探测成像系统,利用该系统在位于442.0,545.5,670.5,850.5 nm的窄波段对典型草地、土壤背景下的某型深绿色和土黄色伪装涂层进行了光谱偏振探测实验研究。并通过编制的图像处理软件对测试结果进行处理分析以提取其中的偏振信息,获得了目标与背景偏振度和偏振对比度随探测波长和探测角的变化规律。研究结果表明,合理地选择偏振成像探测条件可以使伪装涂层与背景之间存在较大的偏振对比度,可以实现对传统伪装涂层涂覆的目标的有效探测和识别。     

偏振光谱多维信息的重构融合算法

针对传统光学手段难以实现复杂背景下光谱伪装目标的准确识别,同时,常规的数据融合方法易导致图像信息丢失的缺点,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的偏振光谱多维信息融合方法。该方法结合自研的新型偏振光谱多维信息探测仪器,根据其获取的目标空间、光谱、偏振等多维信息,设计了多维信息重构算法流程,提取了偏振态基础数据斯托克斯参量以及偏振度和偏振角,利用NSCT对基础偏振参量进行图像融合,提升图像的信息含量以提高伪装物的识别准确率。先对具有相同边缘信息的图像Q和U采用NSCT分解,低通子带取均值,高通子带取最大值进行初步融合,获得偏振特征S,最后对偏振特征S、强度图像I以及偏振度DoLP进行NSCT分解,对分解所得低通子带进行区域能量加权融合;对高通子带,根据偏振特征图像具有灰度值小,受光照影响大等特点,采用LBP特征进行加权融合。同时,本方法与四类融合方法进行对比,据信息熵、标准差、平均梯度、对比度以及峰值信噪比五项指标对融合结果进行客观评价,并结合普通图像,偏振融合图像,偏振高光谱图像对目标识别精度进行对比。融合后的图像信息熵为6.998 6,标准差为45.599 8,平均梯度为19.808 6...     

长波红外高光谱偏振特性的伪装目标识别方法

光谱偏振探测可以综合获得目标的光谱、强度、偏振态等参数，有利于改善对目标的探测和识别能力。本文介绍了基于红外高光谱偏振特性的伪装目标识别方法，搭建了长波红外高光谱偏振测量系统，开展了对两类伪装目标在不同温度下的高光谱偏振成像实验，获取了有效的实验数据并进行处理分析。结果表明：两类伪装目标即使涂覆相同的表面涂料，但受基底材料的热传导率影响, 在相同温度差异下红外偏振特性的提升量明显大于辐射亮度，并有着温差越大偏振特性提升量差异越大的规律，同时显示出波段选择性。利用两类伪装目标偏振特性提升量的差异，有效解决相同温度下伪装目标无法识别的难题。     

一种红外偏振图像的二次融合方法

根据红外偏振特性图像的冗余性与互补性,提出了一种基于梯度特征和支持度变换的二次融合方法。利用提出的方法先对红外偏振度与偏振角图像进行梯度特征融合,然后利用支持度变换对梯度特征融合图像和合成强度图像进行二次融合,得到了边缘突出、轮廓清晰、对比度高的的融合图像。实验结果表明:融合图像与偏振角图像、偏振度图像、合成强度图像相比局部方差分别提高23.02%、176.9%、148.2%;对比度分别提高67.84%、196.5%、49.39%;平均梯度分别提高46.09%、164.1%、214.5%。     

基于HSI颜色空间和小波变换的多光谱图像和偏振图像融合实验研究

偏振成像技术是当前光电成像领域研究的热点之一.为了更好地实现目标探测识别,本文研究了基于HSI颜色空间的偏振图像和多光谱图像的融合算法,对每一个波段内的偏振图像进行融合并映射到HSI颜色空间;然后对实验所选取的三个波段的H、S、I图层进行小波系数融合,并将融合图像在RGB颜色空间输出显示.给出了融合图像的客观评价参数,通过与前人的实验对比,表明该算法更加适合于人眼的视觉特性.融合图像用颜色凸显目标的偏振信息,能够将目标和背景明显区分开来,很大程度地提高了目标探测识别的质量.     

基于高光谱特征的迷彩伪装评价

伪装效果分析是伪装设计和识别的重要环节,为了对高光谱探测下的目标伪装效果进行有效评价,结合高光谱图像光谱分辨率较高的特点,提出了一种基于高光谱特征的迷彩伪装评价方法。在光谱维,分析并提取伪装目标的光谱特征。在空间维,对图像第一主成分进行多层小波分解,提取高频分量和低频分量的比值、水平分量和垂直分量的比值以及低频图像的对比度、相关性、能量、同质性等6个特征作为纹理特征。利用欧氏距离分别计算光谱特征距离与纹理特征距离,最后将二者进行综合,距离越小说明伪装效果越好。实验数据表明:本文的方法可以量化高光谱成像下的迷彩伪装效果,评价客观。得到迷彩雨衣与草坪背景之间的综合距离为1.3225,两者融合效果最好。     

基于双流融合网络的单兵伪装偏振成像检测

单兵伪装目标与背景之间在颜色上有高度的相似性,目标具有高度复杂的姿态,而且存在遮挡问题,这些问题使得单兵伪装目标检测较传统目标检测有很大的挑战性。针对上述问题,提出基于偏振信息和RGB(Red, Green, Blue)信息的深度学习算法,同时构建单兵伪装目标偏振图像数据集CIP3K(Multicam型迷彩伪装数据集和Woodland型迷彩伪装数据集)。基于Faster R-CNN(Faster Region-Convolutional Neural Network)提出一种双流特征融合网络TSF-Net,其能够融合目标偏振特征信息和RGB特征信息。在CIP3K数据集上进行大量实验,用来测试TSF-Net模型与其他检测模型的性能。实验结果表明,相较于Faster R-CNN,TSF-Net模型在两个数据集上的平均检测精度分别提高了8.2个百分点和8.8个百分点,且优于一些主流目标检测模型。     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

基于投影寻踪的高光谱典型目标识别算法

针对典型目标识别问题,提出了一种基于投影寻踪的高光谱目标识别算法。先对高光谱图像进行最小噪声分离变换,计算出本征维度,同时对图像去噪,然后采用信息散度作为投影指标,对投影指标值自适应分割,得到所要提取的波谱曲线,最后用光谱角匹配识别出目标及其位置。高光谱图像验证结果表明,该方法有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地提取端元并识别出目标。     

可见光偏振图像的自适应融合算法

鉴于偏振图像能够增强目标特性识别的特点,提出了可见光下景物偏振信息采集的偏振系统及偏振图像的小波融合算法.在小波系数的低通子带选用基于窗口能量的融合规则,高通子带选用窗口空间频率的自适应加权融合规则.其中自相关函数的设定、模拟退火优化算法的应用提高了融合算法的鲁棒性和自适应性,融合后的图像具有良好的主观视觉效果及客观评...     

AOTF高光谱成像0级干扰抑制方法研究

随着光谱成像技术的发展,以高空间分辨率和高光谱分辨率获得的图像极大地提高了地物目标的识别能力,为准确获取地物被测目标的二维空间影像信息和一维光谱信息,设计完成一种基于声光可调滤波器(AOTF)的高光谱成像系统,但由于系统中偏振片消光比有限,导致视场外的0级光与被测目标的+1级衍射光发生重叠,而AOTF无驱动时成像可近似为0级干扰的图像,为此提出一种AOTF加驱动图像减无驱动图像的0级干扰抑制方法。并采用该系统样机进行外场光谱成像实验,对结果进行0级干扰抑制方法修正,修正后的结果表明该方法不仅大幅度消除了0级光的干扰,而且还提高了整个成像光谱的测量精度。     

光场多光谱相机像方远心镜头光学设计

光场多光谱成像技术具有能够同时获取目标二维空间信息和光谱信息的能力，利用光谱信息可以实现目标的分类和识别。为了快速、便捷地获取空间目标的完整光谱信息，实现目标表面光谱信息的真实记录，基于光场多光谱成像原理，采用光谱分光滤光片阵列分光实现主透镜系统入瞳孔径的分割，设计了一款应用于光场多光谱相机的像方远心镜头光学系统。光学系统具有宽波段400 nm~1 000 nm，焦距为240 mm，F数为4，全视场15.52°。像质评价与系统公差分析结果表明:设计的光场多光谱相机的像方远心镜头可以满足实际加工以及正常使用要求。     

红外偏振成像对伪装目标的探测识别研究

针对目前普通光电成像系统对伪装目标的探测和识别概率较低的状况,提出伪装目标的探测识别新技术研究。介绍了红外偏振成像系统的原理、组成和特点,研制的中波/长波红外偏振成像装置,其波段范围为3 m ~5 m和8 m~12 m,线偏振度95%,消光比大于100∶1,给出了试验分析数据和偏振融合效果图。研究表明,采用红外偏振成像技术可以有效地实现对地面伪装目标的探测和识别。研究结果还可以扩展到对人工假目标、空中隐身目标等的探测和识别。     

Wood species identification using feature-level fusion scheme

In this paper, we propose a robust wood species identification scheme by using a feature-level fusion scheme. First, a novel wood feature acquirement system is devised, which can get the curve of 1D wood spectral reflectance ratio and the 2D wood surface color image. Second, the 4 wood color features, the 4 principal texture features, the 4 secondary texture features and the 4 spectral features are established, respectively. Third, a fuzzy BP neural network is proposed to perform the classification work, which consists of 4 sub-networks based on the color feature, texture feature and spectral feature. We have experimentally proved that this scheme improves the mean recognition accuracy to approximately 90% for 5 wood species. Moreover, our feature-level fusion scheme is superior to the recognition schemes which use color feature and texture feature.