基于偏振光谱BRDF图像的物质分类

提出一种基于偏振光谱二向反射分布函数图像的物质自动分类方法,该方法主要选择偏振光谱二向反射分布函数信息作为新的特征用于物质自动分类.采用支撑向量机的分类方法对不同的天气条件(晴天、多云、阴天)下处于杂乱的自然草地背景环境中的典型目标进行分类,最后比较三种不同特征选择对于分类准确度的影响.采取三种不同的特征选取方法,分别为采用单一的光谱特征、偏振光谱特征及偏振光谱二向反射分布函数特征.最后通过实验得出:将偏振光谱二向反射分布函数作为分类特征在三种不同的天气情况下,分类准确度都较高,特别是在阴天天气条件下,分类准确度明显高于其它两种特征选择.即使是在阴天低照度下的场景中,当不同目标和背景之间的灰度很接近时,采用本文方法也能准确的进行自动分类.     

基于最小二乘支持向量机回归的背景偏振光谱二向反射分布建模分析

详细分析了土壤背景偏振光谱二向反射分布函数与探测角及探测方位角之间关系.提出了基于最小二乘支持向量机回归的偏振光谱二向反射分布函数建模,将有限实验观测条件下测量得到的少数偏振光谱二向反射分布函数扩展到2π空间范围内任意入射及观测条件.通过模型结果和实验结果分析比较,表明该模型能很好地满足准确度要求.     

基于最小二乘支持向量机回归的背景偏振光谱二向反射分布建模分析

详细分析了土壤背景偏振光谱二向反射分布函数与探测角及探测方位角之间关系.提出了基于最小二乘支持向量机回归的偏振光谱二向反射分布函数建模,将有限实验观测条件下测量得到的少数偏振光谱二向反射分布函数扩展到2π空间范围内任意入射及观测条件.通过模型结果和实验结果分析比较,表明该模型能很好地满足准确度要求.     

偏振光谱BRDF建模与仿真

在偏振光条件下,物体的表面反射受到折射率、表面粗糙度、入射角等多种因素的影响。针对粗糙物体表面在不同波段光照下表现出不同的偏振反射特性,提出一种基于Kirchhof理论的偏振光谱BRDF模型。利用已知材质在不同波长下的复折射率,对其折射率和消光系数部分分别反演出的对应光谱模型,进而得到复折射率的光谱模型;同借鉴经典的表面粗糙度测量方法,结合菲涅耳反射公式,推导出表面粗糙度的光谱模型,将得到的复折射率和粗糙度光谱模型与BRDF模型相结合,推导出偏振光谱BRDF建模。模型分别在折射率随波长变化、粗糙度为常量,折射率、粗糙度均随波长变化以及原模型三种情况下进行仿真对比实验,并将所得到的数据与其他资料进行对比。其结果表明,该模型能够较为准确的反映物体表面的偏振反射特性,并且能够描述偏振度随波长变化趋势的光谱特征,能够为偏振遥感、物质分类等方面的应用提供可靠依据。     

基于支持向量机的假酒近红外光谱识别分类研究

一般的检测假酒中甲醇的化学方法虽然结果较准确,但操作复杂、费用昂贵且对实验的环境条件要求严格.为此,提出了一种基于支持向量机对掺甲醇的假酒光谱进行识别与分类的方法.采用ASD FieldSpec 3光谱仪测量了样品溶液的反射光谱;通过对反射光谱进行平滑、导数等预处理并进行相关性分析和单变量回归分析,得出假酒中甲醇光谱不被乙醇光谱掩盖的特征峰作为特征谱带;最后用特征谱带训练分类模型并得到分类结果.结果表明:以甲醇含量小于等于3%为真酒的总体分类准确度为85%,以甲醇含量小于等于5%为真酒的总体分类准确度为97.5%;证明该方法是可行的且具有较高的分类准确度.     

用于光谱分类的光谱峰谷沿匹配算法

针对超短脉冲激光与气体相互作用产生的非线性荧光光谱的特点,提出了一种新的光谱去噪、特征提取、特征匹配的有效方法.通过对三种气体不同浓度的荧光光谱进行小波压缩去噪,得到5层664个小波系数,重构后获得除噪效果满意而特征信息保持不变的光谱.对重构后的光谱进行光谱峰/谷沿相似度的分析,构造了三种气体的特征谱.在此基础上,经对三种气体光谱进行特征峰/谷沿的匹配分析,提出一种利用同种物质不同浓度下的光谱总体相似度来构造标准特征谱新方法,通过与标准特征谱的匹配分析得到分类结果.实验结果表明,该算法的分类结果受浓度变化影响小,对低至0.05%浓度条件下的全部27条光谱均获得100%的分类识别结果.     

土壤质地分类的近红外光谱分析方法研究

依据所收集的25种土样,采用两种不同精度仪器、三种光谱方法以及3个不同谱区,在四种分类标准条件下进行土壤质地分类分析方法研究。结果表明：(1)土壤化学组成的信息主要体现在近红外光谱的谱峰特征,而质地等物理信息主要反映在光谱的斜率、截距参数上,且二者在不同谱区的相对强度不同;(2)近红外光谱方法对土壤质地的分辨能力较低,随着分类粗化而有所提高;(3)在4组分类标准中土壤质地最高预测准确度为72％,其中在砂粒<70％和粘粒<40％条件下,预测准确度达到85％;(4)样本顶部漫反射光谱方法与扩展谱区范围均可有效提高质地预测准确度,而高精度仪器并不具备明显优势。     

典型煤的近红外反射光谱特征的方向性研究

高光谱遥感是煤矿区探测的有效方法,对于煤炭资源调查、矿区环境监测等具有重要意义,其中煤、矸石、植被、水体等被遥测物各个方向的反射光谱特征是煤矿高光谱遥感的基础,为此有必要针对典型煤的方向反射光谱特征进行研究。从我国不同矿区收集了无烟煤、烟煤、褐煤三大类煤中的4种典型煤样,4种煤样按煤阶由高到低顺序包括无烟煤一号、贫煤、气煤、褐煤二号,在实验室利用方向反射测量球坐标实验装置测定了每种煤样半球空间各反射方向的近红外波段(1 000~2 500 nm)反射光谱曲线。通过对反射光谱曲线波形分析,发现同一种煤不同反射方向的近红外反射光谱波形基本相似,但在整体反射率大小和局部波形特征上具有差异性,光谱曲线整体反射率越大,吸收谷越明显。随反射角增大,4种煤在前向反射方向(180°探测方位角)反射光谱曲线均整体上升,在后向反射方向(0°探测方位角)反射光谱曲线高度变化相对较小。在每种煤半球空间各反射方向的反射光谱曲线中,选取了1 400,1 700,1 900,2 200和2 300 nm 5个特征波长,通过分析此5个特征波长处的反射率空间分布极坐标云图,发现4种煤在5个特征波长点处均具有一定的双向反射特征,均表现出较明显的前向反射热点特征和相对较弱的后向反射热点特征,无烟煤一号后向反射热点特征比贫煤、气煤、褐煤二号更明显,贫煤、气煤、褐煤二号随煤阶降低后向反射热点特征逐渐增强。每种煤前、后向反射方向的反射光谱中,通过对5个特征波长处反射率与反射角进行相关性分析,发现前向反射特征波长反射率与反射角近似呈线性函数关系,后向反射特征波长反射率与反射角近似呈高斯函数关系,且高斯函数拟合曲线波峰随煤阶降低向较大反射角度移动。该研究为矿区煤炭高光谱遥感最优探测几何的选择提供了依据,也为矿区煤炭资源精准探测提供了参考。     

南疆冬枣偏振参量模型户外光照条件适应性研究

农业遥感检测时,晴朗的天气是采集光谱的必要条件。本研究主要目的是：（1）通过高光谱偏振探测技术,探究不同天气（晴天、阴天、多云）对不同波长下南疆冬枣二向反射分布函数（BRDF）的偏振参量（S₀,ε₀,f₀₀）、线偏振度（Dolp）与理化值模型的影响;（2）对比不同天气条件下的实验结果,为户外红枣品质的遥感探测提供一定的环境适应性参考和前景应用性参考。利用统计分析方法,分析了南疆冬枣水分与其光谱偏振特性的统计关系,分别建立了不同天气条件下S₀,ε₀,f₀₀, Dolp的一阶导数光谱形式与南疆冬枣水分含量的统计方程,选用相关系数R、校正集样本的标准差（RMSEC）、预测集样本的标准差（RMSEP）共3个指标对模型的性能和预测能力进行评价。相关性分析结果表明：户外晴天、阴天、多云三种天气条件检测南疆冬枣品质时,水分含量与高光谱偏振数据之间具有较好的相关性,但多云天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量的相关性要优于晴天和阴天条件下的相关性,前者模型的相关系数最大,其r值分别为：0.913和0.914,且最接近暗箱光谱与水分含量模型的相关系数R的值：0.926。模型的可行性分析结果表明：三种天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量模型的校正集样本的标准差最大值分别为0.009 71和0.008 73,RMSEC的值越小,表明模型回归的越好。模型对外部样本的预测能力分析结果表明：三种天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量模型的预测集样本的标准差最大值分别为0.012 3和0.011 7,RMSEP的值越小,表明模型的预测能力越强,结果越准确。不同天气实验结果表明：因偏振有“强光弱化,弱光强化”的作用,通过对比晴天、阴天、多云实验结果,该方法有较好的环境适应性,在户外红枣品质遥感探测方面有广泛应用前景。     

光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱钢铁快速检测与分类

为了实现工业现场对特种钢材的快速检测与种类识别,采用基于光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱（LIBS）样机对14种特种钢材进行光谱数据的采集与分析,采用预选谱线并遍历组合的降维方法与支持向量机(SVM)相结合的算法对特钢材料的光谱进行快速分类。分别将原始光谱数据、归一化处理后的光谱数据、归一化处理+遍历组合优选谱线数据作为SVM分类模型的输入向量,并对比了不同输入向量下模型对特钢识别的准确度。结果表明：在事先选出的51条特征谱线作为输入变量的基础上,归一化光谱数据作为SVM分类模型的输入特征时,识别准确度达到95.71%,明显高于使用原始光谱数据作为输入向量时SVM分类模型的准确度11.43%。进一步地,使用MATLAB程序遍历谱线组合,通过遍历各种谱线组合选出最优的输入谱线组合,当优选6条特定的谱线时,对特钢种类识别的准确度达到100%,且建模速度也有相应提升。可以看出,当预选出大量常见特征数据时,机器自动选取特征与人工挑选谱线相比,具有明显优势,基于此降维方法的SVM算法模型在LIBS快速分类技术中具有很好的工业应用前景。     

基于遗传LM算法的涂层目标光谱偏振BRDF建模分析

通过比较测量方法测量得到绿漆涂层木板探测目标在400～720 nm的光谱偏振二向反射分布函数值,从获得的户外试验测量数据入手,分析与探测角、波长之间的关系,通过有限探测条件得到的光谱偏振二向反射分布函数值(BRDF)建立光谱偏振BRDF模型,来描述探测目标的偏振二向反射特性。其中利用基于小面元的模型建立光谱偏振BRDF模型,利用遗传算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法相结合的优化算法来获得非线性模型参数。仿真实验结果表明采用的遗传LM优化算法具有较好的性能,能较快较准确得到非线性的模型参数。真实实验数据证明了基于小面元模型的正确性,表明光谱偏振二向反射分布函数建模方法结果的可靠性。最后与绿漆涂层铁板目标的模型反演参数进行比较得出：2种不同材质、相同颜色涂层的目标,具有较为接近的折射率,其较小差别可以理解为由涂层的厚度、均匀程度的不同导致,而非不同的材质所引起。     

强度调制偏振光谱仪傅里叶变换解调原理研究

针对强度调制新型偏振光谱仪,研究了基于傅里叶变换法实现偏振光谱信息解调的可行性.结合强度调制偏振光谱仪实现偏振光谱信息调制的机理,给出了采用傅里叶变换法实现偏振光谱信息解调过程的完整数学推导,并对解调过程进行了计算机仿真模拟.模拟结果表明:基于傅里叶变换的解调方法可以高保真获取待测光辐射的偏振光谱信息,将该方法应用于强度调制偏振光谱仪偏振光谱信息的解调是可行的.     

基于分类的红外云层背景弱小目标检测方法

提出了一种新的基于模糊分类的红外云层背景弱小目标检测方法.根据红外成像的特点,将红外云层背景弱小目标图像分为三类:边缘类、净空及云中类、弱小目标类;对不同类别图像进行分析,建立了分类模型,并定义了方向特征矢量,将其作为类别的特征矢量;根据模糊分类的理论,定义了类相似系数来判别图像中每一个像素的类别属性,保留弱小目标类的像素点完成检测.实验结果表明,该方法能够对红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准确的分类,从而较好的实现了对低信杂比的复杂云层背景图像中的弱小目标检测.     

全局参数自动估计的彩色图像偏振去雾方法

雾天环境下由于大气粒子对光线的散射作用导致成像质量下降, 针对雾霾等天气下图像退化问题, 提出了一种全局参数自动估计的彩色图像偏振去雾方法。利用不同角度的3幅偏振图像, 自动估算无穷远处的大气光和大气光的偏振度, 根据大气散射模型得到去雾后的图像。从RGB 3个色彩通道分别计算相应的参数, 使得算法适用于彩色领域。首先使用暗通道方法估计无穷远处的大气光和传输图, 并通过导向滤波对传输图优化; 然后基于大气光和目标光的不相关性, 采用全局搜索的方法估计大气光的偏振度; 最后根据大气散射模型恢复出清晰目标图像, 并利用对数变换进行增强。本文方法在雾霾天气下能够得到清晰的去雾图像, 且在浓雾天气下, 去雾图像的信息熵提升了约21%, 平均梯度提升了约2倍多, 标准差提升了约12%。实验结果表明, 本文方法较好地解决了人工取景估计参数不佳的问题, 提高了复原目标图像的清晰度和对比度, 可以用于彩色图像的目标探测与识别。     

雾天降质图像的快速复原

针对在雨雾霾天气条件下,大气介质的散射和吸收作用导致光电成像系统接收的图像对比度降低,细节模糊不清及颜色偏移,提出通过快速图像复原来解决此类图像退化问题。基于大气成像光学模型,在暗通道先验的理论基础上,提出了一种基于形态学滤波器的快速估算暗通道图像的方法,并采用参数自适应调整方法来抑制暗通道先验不满足时的大片天空/白墙区域的颜色失真现象。实验结果表明,该算法能够有效快速复原雨雾天气条件下的降质图像,对于600×400大小的图像,其Matlab复原仿真时间仅为0.4 s,复原后的图像主观视觉质量明显提升,其大片天空/白墙区域的颜色失真得到有效抑制。     

一种改进的光谱图像反演地表目标遥感反射率的方法

提出一种改进的反演地表目标遥感反射率的方法．利用光谱图像中的太阳耀光估计当时气象条件下的大气透过率,分析了天空辐射和色散现象对反演的影响,据此构建遥感反演模型,计算出地表目标的遥感反射率．由于消除了天空漫射辐射带来的额外影响使得可见光波段的反演准确度大为提高,此外将菲涅尔反射率表示为波长的函数进行计算使反演光谱在整个波段范围内能更好地匹配实验室光谱．实验结果表明,改进算法计算的反射率能更好地匹配实验室光谱,具有更高的反演准确度．     

联合稀疏表示在水下目标分类中的应用

水下目标分类识别的性能受所选特征的限制,多特征往往可以获得更加稳定的结果,针对这一问题,提出了一种基于联合稀疏表示模型的水下目标分类识别方法。首先对水下目标回波信号提取3种具有信息互补性与关联性的特征:中心矩特征、小波包能量谱特征、梅尔频率倒谱系数特征,然后应用加速近端梯度法对联合稀疏表示模型进行优化,求解得到最优联合稀疏系数,最后根据最小误差准则确定目标类别。在消声水池开展模拟实验,对6类目标进行分类识别,结果表明:与传统算法相比,提出的算法具有更高识别准确率,并且其执行效率较传统算法有很大提升。      

基于谱线检测的发射线星自动识别方法

针对我国即将建成的大型巡天项目(LAMOST),给出了一种基于谱线检测的发射线星自动识别方法.主要步骤:1)通过获取谱线特征匹配值进行恒星谱线整体估计;2)利用提取出的恒星谱线特征检测恒星的巴耳末(Balmer)线;3)对获取的特征匹配值采用阈值法,并结合恒星Balmer线的检测结果,进行发射线里判别.通过对SDSS DR4所有光谱进行识别,共获得了242条具有恒星发射线的特殊天体.根据星表查询结果,这些天体包括发射线星、激变变星和一些未知特殊天体等.大量真实光谱数据实验表明,本文方法可有效识别发射线星.     

一种改进的光谱图像反演地表目标遥感反射率的方法

提出一种改进的反演地表目标遥感反射率的方法.利用光谱图像中的太阳耀光估计当时气象条件下的大气透过率,分析了天空辐射和色散现象对反演的影响,据此构建遥感反演模型,计算出地表目标的遥感反射率.由于消除了天空漫射辐射带来的额外影响使得可见光波段的反演准确度大为提高,此外将菲涅尔反射率表示为波长的函数进行计算使反演光谱在整个波段范围内能更好地匹配实验室光谱.实验结果表明,改进算法计算的反射率能更好地匹配实验室光谱,具有更高的反演准确度.