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        基于偏振數(shù)字圖像的特征提取及處理方法研究

        2017-04-01 15:19:13喬娟
        關(guān)鍵詞:目標(biāo)識別

        摘要:一般的成像就只能探測一定光波段的強度,而偏振成像探測可以獲得目標(biāo)的光譜、強度、偏振態(tài)等參數(shù)。以一種人工目標(biāo)為研究對象,對其進行單波段偏振成像探測試驗,結(jié)果表明,目標(biāo)的偏振信息參數(shù)能夠較好的描述物體不同的表面取向,是一種能較好地把人工目標(biāo)從自然背景中識別出來的手段,提高了背景與目標(biāo)的對比度,可以作為人工目標(biāo)識別的輔助方法。

        關(guān)鍵詞:偏振成像 對比度 目標(biāo)識別

        中圖分類號:TP391.41 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-9416(2016)10-0070-01

        1 引言

        從實際成像的應(yīng)用來講,由于光在傳播的過程中,將會受到一定的晨霧的散射和反射,使成像系統(tǒng)的獲得的圖像變得模糊、能見度低、對比度下降以至于難以探測、區(qū)分目標(biāo)信息,從而丟失大量重要信息,不能及時對當(dāng)前情況做出及時、準(zhǔn)確的判斷。利用偏振成像系統(tǒng)檢測并分析這些偏振信息,可以反演出目標(biāo)的本征屬性,特別是以偏振度參數(shù)圖像顯示的目標(biāo)狀態(tài)特征,能夠較好的表征不同材質(zhì)尤其是人工目標(biāo)區(qū)別于背景的特征[1]。

        2 偏振度參數(shù)的物理意義及數(shù)學(xué)描述

        在一般情況下,場矢量的變化既非完全規(guī)則,亦非完全無規(guī)則,因而我們可以說這光是部分偏振的。這種光通常由非偏振光經(jīng)反射散射而產(chǎn)生[2]。表示光的偏振態(tài)有兩種方法,一種是由美國物理學(xué)家Jones R C[3]在1941年第一次提出的矢量法,用來表示完全偏振光的方法;另一種則是Stokes[4]于1852年引進的矢量法,用來表示部分偏振光研究中的具有光強度量綱的參量,由于都是實數(shù),計算較為簡單方便。在偏振遙感技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域中,一般都采用矢量來描述準(zhǔn)單色平面波的偏振狀態(tài)。

        3 偏振成像檢測機理

        光的偏振態(tài)可以由斯托克斯矢量表示,

        式中,參量顯然代表總光強,、代表總光強中的線偏振部分,等于右旋和左旋圓偏振光檢測裝置透射光強度之差。 用斯托克斯參量表示時,原有波的偏振度也即DOP,

        由此可見,斯托克斯參量正像相干矩陣一樣,給系統(tǒng)分析準(zhǔn)單色波的偏振態(tài)提供了一個有力工具。

        4 實驗儀方法及結(jié)果分析

        系統(tǒng)的組成主要是控制兩個LCVR的輸入電壓,設(shè)置4組不同的相位延遲值,來得到4幅不同偏振態(tài)的圖像強度值,利用矩陣反演得到斯托克斯矢量的4個分量,經(jīng)數(shù)據(jù)處理及視覺系統(tǒng),實現(xiàn)目標(biāo)的全偏振探測。其中光學(xué)鏡頭為長春理工大學(xué)設(shè)計,P為孔徑為2cm的偏振片,該系統(tǒng)可分時獲得同一波段(532nm)的四幅不同偏振態(tài)的強度圖像,儀器的光學(xué)系統(tǒng)的焦距為1300mm,采用1392×1040面陣CCD探測器,量化精度為15bit。

        實驗仿真是針對對比度很低的綠草地和綠色涂層板,將它們放在一起來區(qū)分并識別綠色草地和綠色涂層板,所以只進行532nm波段的研究,采用偏振融合方法來提高綠色涂層板的對比度。限于篇幅,以下將對所獲得的圖像進行兩種方法的融合算法,為了顯示及圖片處理方便,將實驗獲取得偏振圖像轉(zhuǎn)換為雙精度,灰度等級為256,在532nm波段對一塊涂層板(尺寸為180cm×150cm×3cm)的鋼板樣品進行探測。為了減少他們之間的反射輻射強度差,選擇了實驗樣板顏色相近的草地作為背景。

        由于偏振圖像獨特的偏振特性,如圖1中偏振強度圖像(a)反映圖像的整體分布良好,但是圖像的邊緣信息、紋理信息比較弱,而偏振度圖像(b)相反,它反映的是邊緣和紋理信息豐富??紤]上述各個偏振特性圖像的特性,因此將(a)和(b)相互融合處理可以獲得符合人類視覺效果的融合圖像。通過對(a)和(b)進行融合后,得到(c)和(d),如圖2中(c)、(d)所示,長方形線框區(qū)域突顯了樣板在草地中的位置和形狀大小。通過對偏振度參數(shù)圖像處理和分析,認(rèn)為使用偏振度參數(shù)來描述實驗對象,可以使背景與目標(biāo)的對比度明顯增大,從而較好地反映物體表面狀態(tài)特征,增強了對目標(biāo)的探測和識別能力。

        參考文獻

        [1]孫曉兵,洪津,喬延利.一種基于偏振角參數(shù)圖像的特征提取方法研究[J].2005.4.

        [2]馬科斯·玻恩,埃米爾·沃耳夫.光學(xué)原理(第七版)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2009.523-525.

        [3]姚啟鈞.光學(xué)教程[M].北京:高等教育出版社,1981.321~327.

        [4]周秀驥,陶善昌,姚克亞.高等.大氣物理學(xué)[M].北京:氣象出版社,1991.740~746.

        收稿日期:2016-08-23

        作者簡介:喬娟(1990—),女,內(nèi)蒙古巴彥淖爾人,在讀碩士研究生,主要從事數(shù)字圖像處理方面的研究。

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