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        基于紅外偏振的特征提取與小目標(biāo)檢測方法

        2014-03-20 08:51:08邱跳文楊衛(wèi)平李吉成
        激光與紅外 2014年10期
        關(guān)鍵詞:偏振度偏振光偏振

        邱跳文,張 焱,楊衛(wèi)平,李吉成

        (國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院ATR國防科技重點實驗室,湖南長沙410073)

        1 引言

        紅外小目標(biāo)檢測是預(yù)警偵察、防空反導(dǎo)、精確制導(dǎo)等領(lǐng)域的一個重要課題,由于背景雜波及噪聲干擾,在成像平面上僅占少數(shù)幾個像素的小目標(biāo)往往淹沒于其中,因此小目標(biāo)的檢測也是一個難點問題。加之各種紅外偽裝隱身以及紅外誘餌技術(shù)的出現(xiàn),使得傳統(tǒng)的基于紅外輻射強度圖像的目標(biāo)檢測方法受到了極大挑戰(zhàn)。而紅外偏振成像探測技術(shù)是近十多年來迅速發(fā)展起來的新型成像探測技術(shù),該技術(shù)不僅可以探測目標(biāo)景物的紅外輻射強度信息,還可以獲取到紅外輻射的偏振信息,甚至能夠依據(jù)偏振特征的不同區(qū)分紅外輻射強度相同的目標(biāo)。由于紅外偏振成像探測技術(shù)所具有的上述特點和優(yōu)勢,它已成為解決人工目標(biāo)探測問題的有效方法。

        自20世紀(jì)60年代起,國外學(xué)者便開始了紅外偏振的探索性研究,其后便開始應(yīng)用于目標(biāo)的探測識別。Richard D.Tooley[1]探討了利用紅外偏振信息進(jìn)行人工目標(biāo)檢測的可行性,提出了采用水平偏振分量和垂直偏振分量作差來抑制背景,實現(xiàn)目標(biāo)檢測的方法。Firooz A.Sadjadi等[2]利用紅外輻射強度、偏振度、偏振角三通道信息提取目標(biāo)統(tǒng)計特征,并將其作為目標(biāo)檢測的依據(jù),實現(xiàn)了小目標(biāo)檢測。Joo M.Romano等[3]提出了一種基于長波紅外偏振圖像和貝葉斯判決的異常檢測算法,實現(xiàn)了人工目標(biāo)的全天候檢測。盡管這些方法能夠利用偏振信息實現(xiàn)復(fù)雜背景下的人工目標(biāo)檢測,然而它們對信息的利用都處在圖像處理層面,而沒有從偏振機理上進(jìn)行挖掘,因此對雜波背景和噪聲的抑制能力受限。

        在研究紅外偏振原理和偏振成像機理過程中,發(fā)現(xiàn)對于紅外小目標(biāo)或紅外偽裝隱身目標(biāo)等目標(biāo)背景對比度很小的情況下,如果能夠分解出無效的強度成分,并提取出其中最有效的偏振信息,就能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的檢測和分割,基于該想法提出了一種新的利用紅外偏振信息的目標(biāo)檢測的方法,建立了紅外偏振信息模型,將斯托克斯矢量、部分偏振光分解、變偏振等理論相結(jié)合實現(xiàn)了背景雜波抑制、隨機噪聲消除及目標(biāo)偏振信息的增強,進(jìn)而實現(xiàn)紅外小目標(biāo)檢測。通過仿真實驗對該方法進(jìn)行了測試并與已有方法進(jìn)行了對比,結(jié)果表明了該方法的有效性和可靠性。

        2 基本方案

        2 .1 紅外偏振信息建模

        目標(biāo)景物的紅外輻射作為一種光波,視為部分偏振光,由非偏振光與偏振光疊加而成,非偏振光又稱為自然光[4]。進(jìn)入成像探測設(shè)備后,目標(biāo)景物紅外輻射轉(zhuǎn)換為紅外圖像,輻射強度轉(zhuǎn)化為圖像灰度值,相應(yīng)的自然光成分記為IN,線偏振光成分記為IP,忽略圓偏振成分情況下,則輻射強度分解為:

        倘若對輻射強度I進(jìn)行偏振分量提取,根據(jù)馬呂斯(E.L.Malus)定律,則在偏振方向θ下提取的偏振分量強度為:

        由偏振度定義式:

        其中,I‖、I⊥分別為兩個互相垂直的偏振分量強度。

        取I‖為偏振角A方向下的偏振分量強度,由式(2)得:

        I⊥為與I‖垂直方向的偏振分量強度,由式(2)得:

        由式(3)(4)(5)可得到目標(biāo)像素點與背景像素點的偏振度:

        對任意偏振方向θ獲取的紅外偏振圖像,其目標(biāo)及背景像素點灰度有:

        公式(7)的第一式中,IT(i,j)為目標(biāo)像素點在偏振方向θ下的偏振光強;IθTN(i,j)為目標(biāo)像素點的自然光成分;IθTP(i,j)為目標(biāo)像素點的線偏振光成分;ω為像素點噪聲。同理,第二式中為相應(yīng)的背景像素點參數(shù)。

        結(jié)合式(2)、(6)、(7),得到紅外偏振信息模型如下:

        式(8)中,IT(i,j)和IB(i,j)分別是目標(biāo)及背景像素點的紅外強度值,該模型將強度信息和偏振信息(偏振度、偏振角)表達(dá)為兩個相乘的因子。

        2 .2 偏振特征提取方案

        公式(8)中,未考慮噪聲ω情況下,目標(biāo)與背景像素點的紅外偏振光強依偏振方向θ呈啞鈴型角分布,啞鈴長軸方向即為偏振角A方向,啞鈴內(nèi)切圓即為其自然光成分,可見偏振輻射光強由自然光成分和線偏振光成分組成,在偏振角方向的線偏振光成分最大,在垂直于偏振角方向的線偏振光成分最小,如圖1所示。

        圖1 目標(biāo)與背景的偏振光強隨偏振方向θ的變化曲線

        以圖1為例,由于背景偏振角與目標(biāo)偏振角的差異,在垂直于背景偏振角方向計算偏振光強,得到的是含有部分偏振光目標(biāo)和自然光背景的偏振光強圖,這時剔除了背景的線偏振光成分。實際處理過程中,背景偏振角方向可用整個偏振角圖像的平均值近似代替。

        3 實現(xiàn)流程

        小目標(biāo)檢測算法實現(xiàn)流程圖如圖2所示。

        1)偏振圖像的采集。偏振圖像的采集需要通過紅外偏振成像系統(tǒng),許多文獻(xiàn)中提出了系統(tǒng)的設(shè)計方案,總的來說可以分為時序探測和同步探測兩種模式。對目標(biāo)場景采集至少三個偏振方向的紅外偏振圖像,就能夠解算出目標(biāo)景物偏振態(tài)。

        2)偏振圖像預(yù)處理,包括圖像校正、濾波、配準(zhǔn)、裁剪等處理。校正用于抵消探測器響應(yīng)的非均勻性以及補償光學(xué)元器件的非理想性。濾波用于降低圖像噪聲并去除壞點。一般情況下,同一場景不同通道獲取的偏振圖像都會存在微位移偏差,需要對圖像進(jìn)行配準(zhǔn),然后對圖像進(jìn)行裁剪。

        3)目標(biāo)景物偏振態(tài)解算。對于任意紅外偏振光,可采用斯托克斯(Stokes)矢量對其進(jìn)行表示。在不少于三個偏振方向θ采集偏振光強(Iθ1、Iθ2、Iθ3)后,就能夠利用式(10)求解出各斯托克斯參量I、Q、U,即解算出了目標(biāo)景物偏振態(tài)S,并計算得到偏振度 P 和偏振角 A[5]。

        4)目標(biāo)景物偏振態(tài)分解。目標(biāo)景物的偏振態(tài)往往是部分偏振的,可以將其分解為線偏振光成分與自然光成分之和,得到線偏振光成分強度為IP=2,自然光成分強度為 IN= I-

        6)變偏振分量的線偏振光成分提取。利用前兩步(4)和(5)的計算結(jié)果,去除掉變偏振分量2中的自然光成分=剩余目標(biāo)像素點的線偏振光成分。

        圖2 小目標(biāo)檢測算法實現(xiàn)流程圖

        4 仿真實驗結(jié)果及分析

        4.1 算法的實驗結(jié)果及分析

        依據(jù)公式(8)的紅外偏振信息建模方法,對算法進(jìn)行仿真實驗。仿真圖像由小目標(biāo)、雜波背景和隨機噪聲組成,大小設(shè)為40×40,背景采用某種地面背景,小目標(biāo)位于圖像正中央,大小為2×2。依據(jù)人工目標(biāo)與自然背景的偏振特性[6],為不失一般性,令PT~N(0.03 0.012),PB~ N(0.01 0.0052),AT~N(60°102),AB~N(10°202),并加入標(biāo)準(zhǔn)差為1的高斯白噪聲ω。仿真得到的紅外強度圖像以及0°、60°、120°的偏振圖像如圖3所示,可見目標(biāo)已經(jīng)淹沒在強烈的背景雜波和噪聲之中,難以直接進(jìn)行目標(biāo)檢測。

        圖5 偏振度、偏振角及偏振分解圖像

        圖3 仿真的紅外強度圖像與偏振圖像

        根據(jù)三通道的偏振圖像計算得到的目標(biāo)景物的三個斯托克斯參量(I、Q、U)的圖像如圖4,可見目標(biāo)依然鑲嵌在強烈的背景雜波之中。

        圖6 檢測結(jié)果圖像

        圖4 Stokes參量圖像

        對上述各參量圖引入目標(biāo)背景對比度C和局部信雜比LSCR[7]兩個參數(shù)來評價檢測效果,C值反映目標(biāo)信號在背景雜波中突出的程度,LSCR值還能反映噪聲的抑制情況,定義如下:

        其中,μT為目標(biāo)灰度均值;μB為背景灰度均值;σB為背景灰度標(biāo)準(zhǔn)差。

        計算各參量的目標(biāo)背景對比度C以及局部信雜比LSCR如表1所示,可見經(jīng)過該方法處理之后圖像的參數(shù)值顯著增加,明顯大于其他各參數(shù)值,有效地抑制了背景雜波噪聲并突顯了目標(biāo)。

        利用目標(biāo)景物的斯托克斯矢量計算得到目標(biāo)景物的偏振度P和偏振角A以及偏振態(tài)部分偏振光分解的自然光成分IN和線偏振光成分IP如圖5所示。P圖和A圖的背景雜波都非常強烈,尤其是A,對噪聲源更為敏感。自然光成分IN中帶有很強的背景雜波;線偏振光成分由于突出了偏振信息,因此與前面各參量圖相比目標(biāo)更加突出,但依然受到雜波噪聲的強烈干擾。

        表1 各參量圖像的C值和LSCR值

        4.2 與已有方法的對比及分析

        為了進(jìn)一步衡量該檢測方法的性能,將該方法與文獻(xiàn)中[1]、[2]、[3]已有的三種方法進(jìn)行了對比,四種方法的檢測結(jié)果如圖7所示。不難發(fā)現(xiàn),本文方法能夠更好地實現(xiàn)背景抑制和噪聲消除,而文獻(xiàn)[1]中方法不能較好地消除隨機噪聲,文獻(xiàn)[2]的方法未能有效地抑制背景,文獻(xiàn)[3]中方法對背景中的起伏敏感,不能有效區(qū)分目標(biāo)真假。

        圖7 四種方法的結(jié)果圖像比較

        為了對四種方法性能進(jìn)行定量比較,仍采用C值和LSCR值,并以程序運行時間評價檢測速度(硬件環(huán)境(IntelG6302.70GHzCPU,1.84GB 內(nèi)存)和軟件環(huán)境(WindowsXP和MatlabR2011a平臺)下,不包括圖像導(dǎo)入及預(yù)處理的時間,只計算檢測算法的運行時間),結(jié)果如表2所示。可見本文方法的C和LSCR均明顯大于其他方法,運行時間也相對較少,說明該方法優(yōu)于已有的三種方法,與前面的主觀評價一致。

        表2 四種檢測方法的性能比較

        采用接收機工作特性(ROC)曲線對各檢測方法進(jìn)行綜合分析,結(jié)果如圖8所示??梢姳疚姆椒ㄐ阅茏罴眩浯问俏墨I(xiàn)[2]中方法。因此,從圖像主觀效果、量化指標(biāo)及ROC曲線幾種評價結(jié)果來看,均證明本文方法是一種有效的檢測方法。

        圖8 四種檢測方法的ROC曲線圖

        5 結(jié)論

        本文方法建立在人工目標(biāo)與自然背景的紅外偏振特性差異的基礎(chǔ)上,如偏振度、偏振角的分布差異。根據(jù)已有的研究成果,人工目標(biāo)的偏振度要大于自然背景的偏振度,且人工目標(biāo)的偏振度分布要比自然背景的更為集中,人工目標(biāo)的偏振角與自然背景的相比也存在較大的差異,所以仿真實驗的理論基礎(chǔ)是可靠的。實際上偏振度的細(xì)微差異就能為我們所利用,而且在目標(biāo)與背景的偏振度幾乎不存在差異時,僅憑偏振角的差異本文方法依然有效。實際情況中,目標(biāo)與背景的偏振度和偏振角的雙重差異提供了豐富的信息,增加了該方法的可靠性。采用含有小目標(biāo)、背景雜波及隨機噪聲的紅外偏振仿真數(shù)據(jù)對本文方法進(jìn)行了實驗及分析,實驗結(jié)果也表明該方法能夠很好地抑制背景雜波及噪聲,突出目標(biāo)信息,與已有三種檢測方法的對比實驗也體現(xiàn)出了該方法的有效性、可靠性與簡便性。

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