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        基于HSV空間的紅外偏振圖像改進融合算法

        2014-03-29 02:10:08周彥卿顧靜良
        激光與紅外 2014年12期
        關(guān)鍵詞:偏振度原圖偏振

        周彥卿,張 衛(wèi),顧靜良,鄒 凱

        (中國工程物理研究院應(yīng)用電子學(xué)研究所,四川綿陽621900)

        1 引言

        紅外成像技術(shù)憑借其被動工作,抗干擾能力強,全天候工作等特點,一直是目標探測的最重要技術(shù)。然而由于成像原理的限制,對于小溫差目標以及紅外偽裝目標的探測一直是紅外探測技術(shù)的軟肋。

        偏振成像是近20年來發(fā)展迅速的新成像體制,它通過檢測目標反射光中的偏振信息,并用圖像將檢測結(jié)果表現(xiàn)出來。據(jù)資料,綠色植被的熱紅外偏振度大約為0.5%;巖石與沙土的熱紅外偏振度大約為1%;瀝青混凝土公路的熱紅外偏振度大約為1.7%~3.4%[1];水體的熱紅外偏振度大約為8%~10%[2];金屬的熱紅外偏振度大約為2%~7%[3-4];可以看出,不同目標的熱紅外偏振度存在著可分辨的差異,故可利用紅外偏振技術(shù)探測小溫差目標和紅外偽裝目標。

        紅外偏振成像探測目標的反射輻射和自發(fā)輻射的偏振態(tài)。由于偏振度圖像、偏振角圖像和原始紅外圖像各有特點,且都包含不同種類的目標信息,故進行圖像融合可以有效利用各圖像的信息。而采用標準HSV融合的偏振圖像強度在一些情況下較紅外原圖降低很多,變相降低了整個紅外探測系統(tǒng)的探測能力。因此,十分有必要研究針對性的圖像融合方法以提高紅外偏振圖像的對比度和強度。

        2 偏振成像原理

        2.1 偏振的產(chǎn)生

        光波包含了振幅、頻率、位相和偏振態(tài)等一些信息。振幅反映出光強大小,頻率造就了光的色彩,而偏振態(tài)反映光與介質(zhì)的作用過程與特性。由菲涅爾反射定理,非偏入射光經(jīng)目標表面反射后,將變成部分偏振光,此結(jié)論對于紅外光亦成立;基爾霍夫輻射理論指出,目標的紅外偏振特性由目標的自發(fā)輻射和反射輻射兩部分組成,它與目標材質(zhì)的折射率、粗糙度、紅外光的波長、入射角等因素有關(guān)。

        2.2 偏振的描述

        描述偏振態(tài),常采用斯托克斯矢量法。它定義了4個變量,S0、S1、S2、S3。變量S3描述的是圓偏振的方向,一般值很小,可以忽略。當光線通過一片偏振片時,岀射的輻射強度可以表示為:

        式中,I(α)是偏振方位角為α?xí)r的偏振光強。取α為0°、45°、90°、135°,得到下式:

        由斯托克斯矢量法,目標的偏振角θ和偏振度P可以表示為:

        由式(3)可知需要4幅圖像:I(0)、I(45)、I(90)、I(135)解算出斯托克斯矢量,進而才能解算出偏振度和偏振角圖像。

        圖1 飛彈模型的偏振成像Fig.1 polarization imaging of a rocket model

        圖1 是在室外自然光環(huán)境下飛彈模型的中波紅外偏振圖像。圖1(a)為飛彈模型的紅外圖像,平均灰度約為187.5,背景的平均灰度約為234.4。圖1(b)為飛彈模型的偏振度圖像,灰度歸一化后(8 bit),圖像平均灰度約為1.02;圖1(c)為偏振角圖像,灰度歸一化后(8 bit),圖像平均灰度為34.93。偏振度圖像和偏振角圖像的強度太低,會降低信噪比。因此,需要進行圖像融合,以改善圖像對比度、信噪比和強度。

        本研究通過比較學(xué)齡期ALL患兒自評和家長代評生活質(zhì)量得分,了解了ALL患兒整體生活質(zhì)量狀況;也進一步證實患兒和家長總體評價間不存在明顯差異,當患兒自評存在困難時,家長代評具有一定的參考價值;并且提示了在臨床工作中,應(yīng)充分結(jié)合患兒和家長兩者的匯報,以提供更全面、更優(yōu)質(zhì)、更個性化的護理。

        3 HSV圖像融合

        3.1 基于標準HSV空間的圖像融合

        HSV顏色空間由RGB顏色空間發(fā)展而來,它經(jīng)常用于偏振圖像的融合和其他的多圖融合。不同于RGB顏色空間,HSV是為人眼感觀優(yōu)化建立的顏色空間,其中,H代表色調(diào),是HSV空間的最重要屬性,指平常所說的顏色名稱,如紅色、黃色等;S代表飽和度,指色彩中白色的成分大小;V代表亮度。

        偏振成像系統(tǒng)需要使用偏振片作為檢偏器,它會降低偏振圖像的強度;根據(jù)式(2)、式(3),S1、S2的強度很小,導(dǎo)致偏振度P在數(shù)值上很?。?]。從圖1分析,原始紅外圖像和S0圖像的亮度大,細節(jié)豐富,但飛彈模型的對比度不夠;通常而言,偏振度圖像是目標整體對比度最好,圖像整體強度最低,人造物輪廓較為明顯但表面特征不明顯;偏振角圖像能較好地反映出目標表面特性,但亮度太低,噪點較多,整體對比度不如偏振度圖像。

        實際應(yīng)用中,較關(guān)注的指標是目標對比度和全圖信噪比。在保證對比度和信噪比的基礎(chǔ)上,希望目標細節(jié)信息以及整幅圖像的強度能滿足要求,即要保持紅外探測系統(tǒng)的探測能力[6]。結(jié)合偏振度圖像、偏振角圖像和紅外原圖的各自特點,通常會選擇對比度和信噪比都較高的偏振度圖像作為主要融合成分;選擇目標表面特征豐富、目標突出的偏振角圖像作為次要融合成分;選擇圖像細節(jié)最豐富、強度最高的紅外原圖對偏振圖像的細節(jié)和強度進行補充。

        標準HSV空間的圖像融合選擇將H、S、V分別對應(yīng)成偏振度、偏振角、偏振強度。由于偏振度圖像的值域[0,1],偏振角圖像的值域[-π/4,π/4],紅外原圖值域[0,256];如果直接使用上述圖像進行融合,會導(dǎo)致偏振度、偏振角圖像分量太小,融合效果不佳。此時,需要將以上三種圖像歸一化放大,讓三種圖像的強度處于同一數(shù)量級,故在圖像融合之前要對各圖像的灰度歸一化處理,再根據(jù)公式將HSV圖像轉(zhuǎn)換為RGB圖像,公式如下:

        式(4)中,h,s,v分別對應(yīng)偏振度圖像,偏振角圖像,紅外原圖。計算出(r,g,b)之后,可以直接查看RGB圖像的融合效果,亦可按式(5)合成灰度圖像,方便后期處理。

        3.2 改進的HSV融合算法

        標準HSV圖像融合是一種基礎(chǔ)的、簡便的圖像融合方法,具有一定的效果,但是并非適用于所有場合。它的強度歸一化方法是基于值域的,若其中一種圖像的平均灰度比值域小很多,那么按照值域進行強度歸一化的作用不大[7];它三種圖像的融合權(quán)重是固定的,并沒有根據(jù)各圖像的不同狀態(tài)進行調(diào)整,使得融合效果不穩(wěn)定。

        針對標準HSV圖像融合的問題,本文提出了一種改進融合算法。

        式(6)中,G是圖像的平均灰度;g(x,y)是點(x,y)的灰度值;i,j為圖像的長寬分辨率。

        其次,圖像融合的目的是為后續(xù)的目標搜索提供對比度高、信噪比高的圖像,為此,可以利用各圖像的目標對比度、全圖信噪比等評價數(shù)據(jù)計算出各圖的融合權(quán)重,優(yōu)化融合效果。

        峰值信噪比是一種經(jīng)典的圖像客觀評價指標,它常用于評價濾波、去噪后的圖像,它反映了圖像的保真度,計算如式(7):

        式中,M,N分別是圖像每行、每列的像素點;g(i,j)、f(i,j)分別是修復(fù)后圖像和原始圖像,本文定義紅外原圖為f(i,j),偏振度圖、偏振角圖、融合圖為g(i,j)。需要注意,對于弱小目標的圖像,采用全圖信噪比沒有意義,因為目標只占圖像中很少的像素點,此時需先將圖像劃分為多個局部區(qū)域,分別計算各局部區(qū)域的信噪比,再計算多個區(qū)域的平均信噪比[8]。本文不涉及弱小目標,故采用全圖信噪比進行圖像評價。

        目標對比度反映了目標區(qū)域在整幅圖像中的突出程度,它對于目標搜索是非常重要的指標,可以按(8)式計算:

        式中,C是對比度;fT,fB分別表示目標區(qū)域的平均灰度和背景的平均灰度。這里的目標區(qū)域是手動選取的一個矩形框,框外作為背景,如圖2所示[9]。

        圖2 目標區(qū)域選擇框Fig.2 selection of the target area

        利用這兩個評價參數(shù),按照式(9)計算出融合權(quán)重,將新得到的h,s,v代入式(4)進行融合:

        式中,h,s,v分別對應(yīng)式(4)中的h,s,v;IDOP,Iangle,IIR分別指歸一化處理后的偏振度圖、偏振角圖以及紅外原圖的強度;C代表對比度;SNR代表信噪比;ih,is是根據(jù)偏振度、偏振角圖像的對比度和信噪比得到的權(quán)重。h,s根據(jù)融合權(quán)重對偏振度圖、偏振角圖再次進行圖像強度的調(diào)整,最后賦予h,s,進行標準HSV融合。

        3.3 流程圖

        如圖3所示,算法計算出偏振度圖像、偏振角圖像和IR圖像的灰度均值和極值;根據(jù)灰度均值對各圖像進行強度歸整,得到強度修正后的各圖像;再根據(jù)目標對比度和峰值信噪比算出融合權(quán)重;最后按照權(quán)重對強度歸一化后的圖像進行基于HSV的圖像融合,得到最終融合圖像。

        圖3 基于改進HSV空間的融合算法流程Fig.3 flow chart of polarization image fusion algorithm based on improved HSV

        4 實驗仿真與評價

        選擇白天在室外晴朗環(huán)境下,對中近距離(約50 m)的飛彈目標進行中波(3~5μm)紅外偏振成像實驗,并對標準HSV融合圖像和改進的HSV融合圖像進行評價。實驗系統(tǒng)選擇制冷型中波紅外相機,工作波段(3~5μm),分辨率320×240,精度為14 bit(即圖像的最大灰度為16384);偏振片為BaF2基底的金屬絲柵偏振片,作用波段2~30μm,消光比為300∶1。

        由圖4,紅外原圖中飛彈模型與周圍背景的對比度并不明顯,無法辨識出飛彈模型的形狀和表面特性,圖像整體強度高,噪點少;標準HSV融合圖像中,目標亮度提高,上半部分背景得到抑制,飛彈目標的外輪廓一部分可見,但圖像下半部分的背景抑制效果不夠,有少數(shù)噪點;改進的HSV融合圖像,目標本身的亮度有所下降,其外輪廓和表面特性較為清晰,背景被有效抑制,噪點較多。

        圖4 飛彈模型的偏振圖像融合Fig.4 polarization image fusion of the rocket model based on HSV

        從圖像平均灰度、目標對比度、信息熵和全圖峰值信噪比4個方面對圖像進行評價,其中,信息熵反映了圖像信息量的大小,圖像越復(fù)雜越不規(guī)律越清晰,熵越大。由表1,對比標準HSV融合,改進的HSV融合算法的目標對比度提高2倍,圖像平均灰度提高了23%,信息熵提高58%,信噪比降低3 dB。改進融合算法在提高對比度、信息量的能力上較標準HSV融合具有一定優(yōu)勢,而信噪比的降低亦可接受。對比紅外原圖,改進的HSV融合算法大幅提高了目標對比度,而在平均灰度、信息熵、信噪比方面均有下降,但都在可接受的范圍內(nèi),這是由于成像機構(gòu)使用了偏振片,它必然降低圖像強度,引入噪點,使得某些弱小細節(jié)不可見。

        表1 融合圖像分析Table 1 analysis of the fusion image of the rocket model

        5 結(jié)論

        紅外偏振成像系統(tǒng)需要使用偏振片作為檢偏器,偏振片會降低圖像強度,引入噪點,這對于目標探測十分不利。標準的HSV融合算法簡單快捷,它的特點在于有側(cè)重的融合,但其融合權(quán)重固定,不能針對圖像特點進行融合;改進型HSV融合算法,根據(jù)評價參數(shù)計算融合權(quán)重,針對偏振度圖目標對比度高、圖像強度小,偏振角圖的目標表面特征、噪點多的特點智能調(diào)整各圖像的強度,有效提高融合圖像的目標對比度和強度,對于偏振成像在目標探測系統(tǒng)中的實際應(yīng)用很有意義。

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