魯嘯天，李 峰*，楊 雪，2，趙智祎，4，侯軍燕

（1.中國空間技術研究院 錢學森空間技術實驗室，北京 100094；2.南京大學 國際地球系統(tǒng)科學研究所，江蘇 南京 210023；3.北京市遙感信息研究所，北京 100011；4.北京信息科技大學，北京 100192）

1 引言

光學成像探測應用領域遍及軍事、生態(tài)、農業(yè)、航空航天、減災以及人們的日常生活［1］。而在減災救援、軍事目標偽裝探測等應用中，目標和背景對比度低，導致光學遙感探測能力不足，而偏振成像探測可以很好地解決上述問題。因為光是橫波具有偏振特性，物體的反射光是部分偏振光具有一定偏振度［2］，且人造物體反射光的偏振度一般比自然物體反射光偏振度大［3］，它與物體表面的形狀、材質和入射光的入射角度等有關，因此偏振成像探測可以提供獨立于強度和光譜的目標特征信息，有效識別對比度低的目標。Wan 等［4］針對室外環(huán)境下目標/背景對比度自適應增強的問題，提出了一種優(yōu)化偏振成像系統(tǒng)偏振態(tài)的方法，增強目標/背景對比度，使得目標識別更加準確和方便。Vannier 等［5］利用主動偏振成像技術來探測不同環(huán)境中的人造物體，證明了主動偏振成像在偽裝和危險目標檢測中的有效性。楊斌等［6］通過研究偏振光束與光學器件的相互作用，推導出多通道偏振成像系統(tǒng)的矢量輻射傳輸模型，確定了需要標定的參數，通過分析標定結果求解了系統(tǒng)全視場的穆勒矩陣，經偏振定標后系統(tǒng)對低偏振度目標的測量誤差小于1%。然而現(xiàn)有的偏振成像探測系統(tǒng)，無論是分孔徑或者分振幅系統(tǒng)，都具有系統(tǒng)體積大、后續(xù)圖像處理復雜和耗時長的缺點［7］。而分焦平面偏振相機雖然體積小，但是犧牲了一定的空間分辨率，且存在偏振片陣列消光比差和串擾的問題［8-9］。

動態(tài)視覺傳感器（Dynamic Vision Sensor，DVS）是一種受視網膜原理啟發(fā)而設計的神經擬態(tài)傳感器，基于事件驅動的方式來捕捉場景中的動態(tài)變化，具有靈敏度高、成像速度快、輸出數據量小的優(yōu)點［10］。由于其數據量小、延遲低（微秒級）、計算資源需求小，DVS 在以深度學習方法為主的目標檢測［11］、跟蹤［12］等應用中使用廣泛。Ramesh 等［13］提出了一種基于DVS 的特征提取方法，并與采用遷移學習的卷積神經網絡算法進行對比，結果表明基于DVS 的特征提取方法速度更快、精度更高、功耗更小。Chen 等［14］提出了一種從事件流中識別和定位駕駛員眼睛和嘴巴運動的方法，并進一步從眼睛和嘴巴運動引起的事件流中提取嗜睡相關特征，用于睡意駕駛檢測系統(tǒng)，具有很高的效率和準確性。

DVS 本身具有體積小、靈敏度高的特點，為偏振系統(tǒng)小型化帶來了希望［15］。然而，DVS 無法對靜態(tài)場景成像，因此引入偏振成像方式，在DVS 前面加旋轉偏振片，旋轉的偏振片會使場景內的部分偏振光發(fā)生明暗的亮度變化，進而被DVS 捕捉成像，實現(xiàn)DVS 對靜態(tài)場景的探測，且此種方法兼具偏振相機和事件相機的優(yōu)點。本文證明了基于DVS 的偏振成像探測方法的可行性，并進一步設計搭建了實驗樣機系統(tǒng)，在實驗室內和室外開展了驗證實驗，證明了基于DVS的偏振成像探測系統(tǒng)的有效性。該系統(tǒng)具有靈敏度高、成像速度快的特點。

2 動態(tài)視覺傳感器

DVS 采用事件驅動的方式捕捉場景中的動態(tài)變化。如圖1 所示，不同于傳統(tǒng)相機，當場景發(fā)生變化時，DVS 會產生一些像素級的輸出（即事件），一個事件包括（t，x，y，p），其中x，y為事件在2D 空間的像素坐標，t為事件的時間戳，p為事件的極性，極性代表場景的亮度變化：上升（posi?tive）或下降（negative）。DVS 對數據存儲和計算資源的需求非常小，且延遲低，達到微秒級。傳統(tǒng)相機以固定頻率產生序列幀圖像，在相鄰兩幀之間會丟失部分關鍵信息，且傳統(tǒng)相機在內存、功耗以及延遲方面需求過大，DVS 可以克服上述缺陷，但是DVS 只對場景內的變化敏感，對于靜態(tài)場景則無能為力。

圖1 動態(tài)視覺傳感器和傳統(tǒng)相機的區(qū)別Fig.1 Difference between dynamic vision sensor and tra?ditional camera

3 基于動態(tài)視覺傳感器的偏振成像探測方法

3.1 自然光入射反射光的偏振狀態(tài)模型

以太陽光等自然光為光源，當入射角不等于布儒斯特角時，反射光為部分偏振光［16］。根據菲涅耳公式［17］，反射光能量在垂直分量和平行分量的反射率R⊥和R//分別為：

其中：θi為入射角，θt為折射角。將自然光看作是各個振動方向都存在且強度相同的線偏振光的集合，那么對于其中任一束線偏振光，假設其輻射強度為Ii（αi），其中αi為該線偏振光的振動方位角（振動方向與入射面的夾角）。對于無偏自然光，Ii（αi）=Ic，即各方向光強相同，則總光強為：

于是，自然光入射時，αi線偏振光的反射光強度Ir（α）i和振動方位角αr（α）i為：

其中a=（R⊥/R//）1/2。

假設自然光從空氣（n1=1）入射到玻璃（n2=1.52）表面，入射角θi=10°，20°…，80°及布儒斯特角θB=atan（n2/n1）時，反射光在振動方位角內的分量強度圖像如圖2 所示。可以看出，反射光各分量強度隨振動方位角變化，且垂直入射面的方向的振動分量最大，在布儒斯特角入射時反射光為完全偏振光，其余為部分偏振光。

圖2 不同入射角和布儒斯特角時反射光振動方位角內的光強分布Fig.2 Irradiance distribution of reflected light with vibra?tion azimuth at different angles of incidence and Brewster angles

假設α（k）是偏振成像系統(tǒng)檢偏方向與反射面的夾角，一束以θi入射的自然光在介質面反射時，通過可見光偏振成像系統(tǒng)對反射光成像，系統(tǒng)接收到的強度為：

對于DVS 相機加旋轉偏振片的成像系統(tǒng)，假設DVS 相鄰兩次的檢測時間間隔為Δt，旋轉偏振片的角速度為ω，則兩次檢測時偏振片角度相差ωΔt。根據馬呂斯定律［16］，同一目標進入系統(tǒng)的強度變化ΔIk=I0［cos2β-cos2（β+ωΔt）］。其中，I0為入射部分偏振光中的完全偏振光強度，β為第一次檢測時部分偏振光的振動方向與偏振片方向的夾角。ΔIk與入射角、材質等有關，若ΔIk大于DVS 的對比度靈敏度，則事件可以被探測，這就是基于DVS 的偏振成像系統(tǒng)檢測目標的依據。

3.2 基于DVS 的偏振探測系統(tǒng)偏振度靈敏度

DVS 能夠直接探測場景亮度變化進而輸出事件，但是無法有效探測亮度不變的靜態(tài)場景。加入旋轉偏振片后，靜態(tài)場景內目標反射的部分偏振光經過旋轉偏振片亮度發(fā)生變化，根據馬呂斯定律，I=I0cos2α，α是入射線偏振光I0的光振動方向和偏振片偏振方向之間的夾角。如果相鄰兩次事件檢測的透射光強度的差異滿足DVS 事件檢測的閾值，則這個目標可以被探測，反之則不能。那么場景中偏振的敏感程度是一個重要指標。

假設DVS 相機的對比度靈敏度為C0，即相鄰兩次事件檢測的對比度大于C0可被探測。自然光經過物體表面反射會變?yōu)椴糠制窆?，可以用部分偏振光的偏振度來描述這兩個部分的比例關系，偏振度D定義為：

其中：IP代表完全偏振光成分的光強，IN代表自然光成分的光強。對于完全偏振光，D=1；對于自然光，D=0；對于部分偏振光，則有0

假設在相機相鄰兩次事件檢測時間內旋轉偏振片的角度差為90°（這樣可以保持對場景中偏振度的最大靈敏度），根據馬呂斯定律，第一次和第二次檢測時相機獲得的強度分別為：其中：θ為第一次曝光時部分偏振光的偏振方向與偏振片方向的夾角，其值為0～π/2。

所以相鄰兩次檢測的對比度C為：

令C為C0，可得偏振度靈敏度D0=C0/cos 2θ。理想情況下，當θ為0°時，D0的最大值為C0，因此系統(tǒng)可探測的最小偏振度為C0。

4 基于DVS 的偏振成像系統(tǒng)設計

4.1 DVS 相機

DVS 相機采用iniVation 公司生產的DA?VIS346 相機，具體參數見表1。事件流的時間分辨率能夠達到微秒級別，事件相機的電路延遲小于1 ms，事件相機具有非常大的動態(tài)范圍，對比度靈敏度最低可達到14.3%，即相鄰兩個場景的對比度達到0.143 時，DVS 即會檢測到變化并輸出事件，因此，理論上系統(tǒng)的偏振度靈敏度為0.143。

表1 DVS 參數Tab.1 DVS parameters

DAVIS346 采用氧化處理過的鋁制外殼，整體尺寸為40 mm×60 mm×25 mm，無鏡頭質量為100 g，整體功耗小于0.9 W，適合組成小型化偏振成像系統(tǒng)樣機。

4.2 旋轉控制系統(tǒng)

旋轉控制系統(tǒng)載著偏振片快速旋轉，以達到場景明暗變化的目的，主要由高速電機、固定支架和直流電源等組成。高速電機型號為XD-3420-2，由電源控制盒根據實際需求自行控制電機轉速，轉速在3 000～7 000 r/min。具體參數如表2 所示。

表2 旋轉控制系統(tǒng)參數Tab.2 Parameters of rotary control system

4.3 數據采集與顯示

采用樹莓派4B 作為嵌入式硬件平臺，樹莓派4B 能夠提供比較充足的計算資源，1.5 GHz 的CPU 對于事件相機的數據采集和圖像顯示處理相當充足，同時HDMI 接口能夠將采集的圖像輸出到顯示器上。

采集和顯示軟件采用DVS 驅動軟件libcaer庫和通用圖像處理OpenCV 庫，能夠將相機事件累積成幀和灰度圖像同時輸出并顯示在屏幕上，同時還能夠輸出一些數據包的信息，包括事件數量和詳細事件信息。

系統(tǒng)的內部構成和控制面板如圖3 所示。整個系統(tǒng)尺寸為300 mm×150 mm×150 mm，基本滿足體積小、輕量化的偏振成像系統(tǒng)需求。

表3 樹莓派4B 平臺信息Tab.3 Raspberry pi 4B platform information

圖3 偏振成像系統(tǒng)的內部構成和控制面板Fig.3 Internal composition and control panel of polarization imaging system

5 實驗與結果分析

5.1 偏振靈敏度測試

偏振片采用中國大恒光電公司生產的GCL-050004 偏振片，通光孔徑為45 mm，厚度為2 mm，波長為400～700 nm，視場角大于±45°，消光比為100∶1，光譜透過率如圖4 所示。

圖4 偏振片的光譜透過率Fig.4 Spectral transmittance of polarizer

為了測試系統(tǒng)的偏振度靈敏度，這里以特定傾角的平板玻璃的反射光作為偏振光源，因為不同傾角玻璃平板的反射光的偏振度是能夠通過理論模型明確計算的，且能夠反映一般情況。平板玻璃的漫射光源采用以TILO 標準光源箱T90-7。自然光入射時，平板玻璃的反射光是部分偏振光，該部分偏振光的完全偏振成分是線偏振光，反射光的偏振度與入射角關系如下［18］：

其中：θi為入射角，n=1.52 為平板玻璃折射率。當θi=18.6°時，Dr=0.143。圖5 為入射角為20°時，偏振片角度分別為0°，45°，90°和135°的檢偏圖像，通過式（11）計算得到實際的偏振度為0.148。

圖5 入射角為20°時不同偏振片角度下的檢偏圖像Fig.5 Images of different degrees of polarization at inci?dent argle of 20°

其中：I0，I45，I90和I135分別為偏振片角度0°，45°，90°和135°時，透過偏振片光的強度。

利用本文設計的偏振成像系統(tǒng)對入射角為20°的平板玻璃成像，圖6 所示為DVS 連續(xù)4 幀圖像，每幀圖像為0.02 s 統(tǒng)計時間內輸出的事件。值得需要注意的是，DVS 能否檢測到事件與場景反射光的偏振度、偏振角和偏振片的旋轉變化角度有關，對于固定場景即場景偏振度和偏振角不變，偏振片角度的變化直接影響事件輸出結果，而偏振片角度變化引起的透射光強度的變化是非線性的，且強度變化的數值也不是固定的，因此對目標事件表現(xiàn)為不穩(wěn)定輸出。圖6 中的方框區(qū)域為玻璃平板區(qū)域，區(qū)域大小為15×14 個像素，經統(tǒng)計分別輸出的事件數為177，80，181 和91，事件檢測率為0.84，0.38，0.86 和0.43，事件輸出在變化，在單幀和連續(xù)幀的輸出中能夠明顯檢測到目標，結果表明對于D為0.148 的平板玻璃，系統(tǒng)的偏振度靈敏度達到了預期。

圖6 DVS 的連續(xù)4 幀圖像Fig.6 Four series images of DVS

5.2 成像實驗

利用基于DVS 的偏振成像系統(tǒng)開展室外實驗，對道路場景成像，全景灰度圖像如圖7 所示（彩圖見期刊電子版）。場景內包括建筑物（藍框）、靜止車輛（紅框）和運動車輛（黃框）。

圖7 道路場景的灰度圖像Fig.7 Gray image of road scene

系統(tǒng)采集的連續(xù)4 幀圖像如圖8 所示，其中靜態(tài)目標的事件輸出不穩(wěn)定，單幀圖像難以包含目標的全部關鍵細節(jié)，導致目標難以識別；動態(tài)目標的輸出圖像既包含目標運動造成的事件輸出，也包含偏振信息造成的事件輸出，為此目標細節(jié)更豐富，對目標的識別更加容易。

圖8 道路場景連續(xù)4 幀圖像Fig.8 Four series images of road scene

然而在實際應用中，往往更加關注靜態(tài)目標的探測與識別，為此本文采用一種基于序列圖像的時間中值處理方法，其流程如圖9 所示。將連續(xù)輸入的n幀圖像中同一坐標點的像元按灰度降序排列，同一排序位置的點重建成1 幀圖像，這樣就有n幀輸出圖像。第1 幀輸出圖像中的事件表示n幀輸入圖像至少一次檢測到事件；第n幀輸出圖像中的事件表示n幀輸入圖像都檢測到事件，即只有100%檢測到的事件才會出現(xiàn)在第n幀輸出的圖像中。

圖9 序列圖像的時間中值處理方法Fig.9 Flow chart for time median processing method based on sequence images

圖10 為基于序列圖像的時間中值處理方法的結果。這里輸入100 幀原始事件圖像，圖中展示了第1，3，6 和16 幀輸出圖像，其中第1 幀表示這100 幀輸入圖像中至少檢測到1 次的事件都在此有體現(xiàn)，這樣第1 幀圖像中帶有很多分散的類似噪點的獨立事件，不利于目標的檢測和識別；第3 幀圖像能夠消除大部分獨立事件，使圖像更清晰，能夠直觀地獲得建筑物和靜止車輛的輪廓，進而判斷其目標類別，對于運動車輛則連成一片，難以判斷車輛數量；第6 和16 幀圖像，雖然圖像簡潔，目標輪廓清晰，然而丟失了一些目標的信息，如第16 幀圖像中，路燈產生的事件丟失了很多，影響對目標的檢測?？傮w而言，相比于原始圖像（圖8），采用序列圖像的時間中值處理方法能夠較好地去除干擾事件，使目標輪廓清晰，提高了系統(tǒng)的探測能力。

圖10 采用序列圖像的時間中值處理方法對100 幀圖像的處理結果Fig.10 Results of 100 frame input images processed by time median processing method of sequence images

綜上所述，基于DVS 的偏振成像系統(tǒng)能夠很好地探測較低偏振度的目標，且能夠有效地分離自然場景下的天然景物和感興趣目標，目標輪廓清晰，能夠剔除絕大部分背景帶來的冗余信息和干擾，減少了數據量，在基于深度學習的自動目標檢測和識別方面具有天然優(yōu)勢。

6 結論

本文利用DVS 對動態(tài)場景靈敏度高、成像速度快的特點，開展了基于DVS 的偏振探測方法研究，設計并搭建了實驗系統(tǒng)。實驗結果表明：對視場內的偏振度靈敏度為0.148，且目標輪廓清晰，可視性良好，證明了基于動態(tài)視覺傳感器的偏振探測方法的可行性。DVS 與偏振相結合，能夠對靜態(tài)場景成像，而且對人造物體等偏振特性明顯的目標敏感，彌補了傳統(tǒng)偏振成像裝置體積大、成像速度慢的不足，為偏振圖像的快速獲取和目標檢測等打下基礎。對于運動目標，除偏振特性外其運動引起的變化同樣會有事件輸出，因此本文提出的方法對目標的探測是偏振和運動的并集，只要有一方面變化就能被探測到。經過實驗觀察，靜止目標的事件輸出主要是目標偏振特性明顯的區(qū)域，目標輪廓不清晰且會有閃爍；運動目標的事件輸出主要集中在輪廓區(qū)域，更容易識別，因此對運動目標的檢測和跟蹤以及偽裝目標的探測具有天然優(yōu)勢，在遙感探測領域具有廣闊的應用前景。