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。     

基于偏振光谱成像的目标识别方法研究

为提高伪装目标识别的准确性,提出将光谱信息与偏振信息相融合的伪装目标识别方法。基于液晶可调谐滤光片（LCTF）搭建了偏振光谱成像系统,通过实验对绿色植物中隐藏的假植株进行偏振光谱探测实验。利用主成分分析法（PCA）对各偏振方向的目标光谱图像进行波段选择,获取对应的光谱融合图像后进行偏振度计算,最终得到被测目标的偏振光谱融合图像。实验结果表明:得到的偏振光谱融合图像与光谱融合图像相比,信息熵提高了72%,平均梯度提高了250%。     

目标表面发射率对红外辐射偏振特性的影响分析

偏振探测不仅可以获得目标的光谱、强度、偏振态以及空间几何形状等参数,还可以获得更丰富的目标信息,有利于改善对目标的探测和识别能力。红外辐射偏振成像是近年来发展起来的一种新的红外探测技术,主要通过目标与场景的红外辐射偏振特性差异进行目标探测与识别。但由于红外辐射偏振信息在传输过程中,其偏振态会受到传输介质的影响,而通常基于实验分析总结目标红外偏振特性的方法难以对偏振传输过程中的影响因素进行估计,也不能定量描述各相关参数对于红外偏振信息的影响。通过微面元理论的双向反射分布函数模型,建立了基于偏振双向反射分布函数的红外辐射偏振传输方程, 推导分析了目标表面发射率对红外辐射偏振度的影响,结果表明：目标表面发射率对目标红外偏振度影响可以忽略;在理论分析基础上,有针对性的开展红外光谱偏振探测试验,试验数据分析与理论推导结论吻合。这表明：材料表面发射率的变化不影响目标表面的红外辐射偏振度。该研究成果有利于提高红外伪装探测的目标识别效率,可为进一步提高红外偏振成像系统的伪装目标探测提供新的途径和方法,如在伪装目标探测识别中,通过探测其表面的红外辐射偏振特性的改变实现伪装目标识别探测。     

考虑探测器γ特性的光电偏振成像系统偏振信息重构方法

由于探测器响应的γ特性, 造成光电偏振成像中直接利用图像灰度重构的偏振信息与真实目标场景偏振信息的严重偏离, 基于重构偏振信息的后续定量化处理将完全失去意义. 为此, 提出了一种考虑探测器γ特性的光电偏振成像系统偏振信息重构方法, 分别针对分时和同时偏振成像模式分析了实现方法, 并设计进行了实际偏振成像实验. 实验数据表明: 探测器γ特性直接影响偏振成像系统重构的斯托克斯矢量和偏振度, γ值偏离1越大, 直接利用图像灰度重构的偏振度的重构误差也越大; 该偏振信息重构方法能够准确地重构出目标场景的斯托克斯矢量和偏振度信息, 为后续偏振成像的研究和定量应用奠定了理论基础.     

粗糙目标表面红外偏振特性研究

红外偏振成像可突显目标、识别真伪,准确掌握目标红外辐射偏振特性可有效提高目标的探测识别概率。针对现有目标红外辐射偏振特性模型未考虑粗糙表面导致的遮蔽效应的问题,本文基于微面元双向反射分布函数模型,利用穆勒矩阵构建出含有遮蔽函数的粗糙表面红外辐射偏振度的斯托克斯解析模型。针对光线表面粗糙度和入射角对金属和非金属目标红外辐射偏振度的影响进行定量分析。分析结果表明:无论是金属还是非金属,其红外自发辐射偏振度都随粗糙度的增大而减小,非金属自发辐射偏振度下降的幅度大于金属偏振度;当粗糙度及温度相同时,金属的红外辐射偏振度始终大于非金属;红外辐射偏振度先随入射角的增加而增加,而后在特定入射角下达到峰值,超过一定入射角后,偏振度大幅下降,金属和非金属的红外辐射偏振度间的差异在一定入射角度范围内将达到最大,这有助于区分金属与非金属。最后,利用长波红外微偏振成像系统和近红外偏振成像系统进行不同场景目标的图像采集,获取目标的红外辐射偏振特性,实验结果与理论分析结果基本吻合。本文对研究目标偏振特性、优化设计红外偏振系统以及后续偏振图像处理均具有重要意义。     

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。     

距离选通切片图像高精度三维重构方法

高精度水下三维成像可以获取更多的目标信息,有利于提高水下目标的识别率,一直是水下光电成像的重要研究方向之一。距离选通成像技术可以获取目标的距离信息,但由于选通深度的限制,难以直接从多幅选通图像重构出高精度的三维图像。在基本距离选通成像技术基础上,以较小的选通延迟时间间隔获取多幅距离选通切片图像,对这些图像的像素灰度值进行统计分析和曲线拟合,可以获取每个像素的距离值,从而重构出高精度的目标三维图像。理论分析表明,该方法的距离解算精度可能达到厘米级。     

热辐射环境下目标红外偏振特性分析

红外偏振成像技术具有提升目标识别率、辨别伪装目标等多重优势,但在复杂环境下目标的红外偏振特性容易受到干扰,从而出现错判和漏判的情况。为研究环境热辐射对目标红外偏振特性的影响,基于偏振双向反射分布函数推导了热源照射下目标表面红外线偏振度的解析模型。经过理论仿真及实验验证得出,环境热辐射会影响目标的红外偏振特性。当环境热辐射强度小于目标自发热辐射强度时,红外线偏振度与环境热辐射强度呈负相关,即环境热辐射强度越大,红外线偏振度越小。当环境热辐射强度大于目标自发热辐射强度时,红外线偏振度与环境热辐射强度呈正相关,即环境热辐射强度越大,红外线偏振度越大。上述结果表明,当目标受到外部热辐射影响时,红外线偏振度会发生规律性变化。     

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...     

水下目标物偏振成像特性研究

偏振图像比传统强度图像包含更丰富的物体表面反射及散射信息。用萨尔萨(SALSA)相机在自然光照下获取水下偏振图像，研究不同材质物体、放置深度、牛奶浓度及波段因素对水下目标物偏振成像的影响。结果表明:蓝色波段偏振成像能够较好地获取水下物体的边界轮廓等信息; 不同材质的目标物在水下呈现不同的偏振特性, 紫铜偏振度最高达0.69;在1.40 mg/L牛奶浑浊度的水下，偏振图像仍能通过比较目标物的偏振度(degree of polarization，DOP)信息来检测出水下目标物，瓷片的DOP仅降低0.31;此外，在水下约40 cm深度下，偏振成像获取的图像比强度图像轮廓更为清晰，如铁的偏振对比度比强度对比度高5.26%。     

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。     

一种新的热红外图像生成方法研究

针对目标与背景热红外辐射特性的描述是否精确将直接影响到红外导引头对目标的发现、识别和跟踪水平，在分析热红外图像再现技术原理的基础上，按照所需再现热图像的灰度分布特征制成相应透射水平的热图底片，提出了一种利用不同透射能力涂层生成热图像的方法。借助热红外图像再现实验和图像相关系数算法，证明该方法能较好地再现目标以及背景的热红外辐射特征和细节。它不仅可用于热红外导引头和热成像仪性能的检测及评估，同时也为军用目标的热红外隐真和示假方法提供了一种新的技术途径。     

基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别方法研究

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性,选取高斯隶属度函数,自动计算冠层可见光图像识别的推理规则,有效地分割了可见光图像中的冠层区域。通过分析3种分割指标和熵,定量评价可见光图像冠层分割质量。网络迭代38次时,误差精度为0.000 952,该算法平均有效识别率为96.13%,获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.454 4~5.198 7,与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.245 9。然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像,采用仿射变换算法,调整优选平移、旋转、缩放等图像变换因子,配准原始热红外图像,提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。对于初始温度范围值在16.35~19.92 ℃的农作物热红外图像,计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时,作为异源图像的最优配准参数,获取目标图像的最大温差为3.17 ℃,相对于原图像的平均温度值由18.711 ℃下降至17.790 ℃,进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。最后以熵的互信息作为监督指标,对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。提出的冠层热红外图像识别方法,所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.368 7,标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.981 8,二者仅相差0.486 9。同时,两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25 ℃,高效消除了原始热红外图像的背景噪声。结果表明本研究方法的有效性和实用性,能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。     

基于图像的飞行器红外辐射特性测量

通过将目标在一定波段内的红外辐射等效为红外成像系统前一定距离下黑体在对应波段内的红外辐射,建立了等效辐射方程。根据黑体辐射定标实验数据,利用非线性回归方法确定了在不同的积分时间条件下红外凝视成像系统输出红外图像的灰度值与在一定距离下的黑体温度之间的定量关系,建立了辐射定标方程。在Visual C++6.0平台下,在对红外目标图像进行SUSAN滤波等预处理后,分析了已知目标距离的红外图像的灰度均值。首先根据辐射定标方程计算出目标等效为黑体的温度,然后利用等效辐射方程反推目标的红外辐射强度,以达到根据跟踪的红外图像确定红外目标辐射特性的目的。此项研究不仅可以为目标识别提供目标分类、识别和辨认所必需的光谱数据库,而且还可以为红外预警提供重要的参考数据。     

高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究

基于现有伪装涂料与植被反射光谱的本质差异,提出一种可有效识别当前所有绿色伪装涂料的高光谱成像方法.通过分析绿色伪装涂料与被子植物叶片的反射光谱及其一阶微分谱的差异,确定了星载和机载高光谱遥感探测中,可见光波段的绿色反射峰和780～1 300 nm的“近红外高原”波段反射率的波动性是识别绿色伪装涂料的有效光谱特征.对“近红外高原”波段的反射光谱进行成像是高光谱探测实现伪装目标可视识别的可行方法,尤其是对反射光谱一阶微分处理后进行成像可更加有效地识别植被环境中的绿色伪装涂料.     

基于灰度相关的红外隐身效果评价方法研究

提出了一种基于图像灰度相关算法的红外隐身效果评价方法.通过对采用红外隐身措施前后目标图像的相关处理，提取相关峰的峰显著系数、峰.相关能量比和峰-背景比这三个特征参量来定义红外隐身概率作为衡量红外隐身效果的客观评价指标.采用人眼对红外热图进行判识的统计结果来确定红外隐身概率中各参量的统计权重，从而使计算机图像处理方法所得结果与实际人眼的主观判识结果一致.实验结果表明:此方法适用于对地面典型军事目标的红外隐身效果进行客观评价.     

利用QuickBird数据进行热红外遥感成像模拟的研究

针对基于机载热像仪图像或随机产生仿真场景的早期热红外成像模拟系统,提出了对高分辨率QuickBird图像进行星载热红外成像模拟的方法。基于高分辨率QuickBird图像,采用ISODATA法进行非监督分类,得到土地分类专题图,通过地物光谱数据库获得场景地物温度及发射率,从而可获得地面辐亮度图像;利用大气辐射传输软件MODTRAN对其进行大气修正,结合卫星遥感器辐射定标系数,最终可得到卫星遥感器输出图像。仿真结果表明,利用QuickBird进行热红外遥感成像模拟是一种全新而有益的尝试,对伪装效果检验等具有一定的参考价值。