霍永勝

(中北大學(xué),儀器科學(xué)與動(dòng)態(tài)測(cè)試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,太原 030051)

基于暗通道先驗(yàn)去霧的圖像增質(zhì)方法在目標(biāo)探測(cè)中表現(xiàn)良好,但其以光強(qiáng)信息為載體,光學(xué)維度單一的不足導(dǎo)致其目標(biāo)表征效能下降.本文借助偏振對(duì)物理屬性的敏感特性,提出在傳統(tǒng)暗通道先驗(yàn)去霧方法中引入偏振信息來(lái)增強(qiáng)不同物體之間的辨識(shí)程度.研究了暗通道先驗(yàn)去霧方法中退散射與偏振探測(cè)的理論,并搭建機(jī)械式偏振濾波成像設(shè)備在霧天環(huán)境對(duì)所提方法的目標(biāo)表征功能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.研究表明,基于偏振的暗通道先驗(yàn)去霧方法能夠同時(shí)獲取物體的光強(qiáng)與偏振信息,與傳統(tǒng)暗通道先驗(yàn)去霧方法相比,利用目標(biāo)與背景的偏振差異能夠明顯地提高二者對(duì)比度.此研究結(jié)果可應(yīng)用于現(xiàn)有的偏振成像儀器系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)退散射與偏振信息的實(shí)時(shí)提取,進(jìn)一步提高霧天目標(biāo)探測(cè)與表征的效率.

1 引言

隨著污染的日益嚴(yán)重和環(huán)境的逐漸惡化,霧霾天氣呈現(xiàn)出影響范圍大、出現(xiàn)頻率高的特點(diǎn).在霧天環(huán)境中,散射效應(yīng)導(dǎo)致光傳輸強(qiáng)度衰減與傳輸方向發(fā)生改變,光學(xué)成像系統(tǒng)所獲取的圖像質(zhì)量降低.圖像退化使得自身包含的信息難以被有效挖掘與處理,在目標(biāo)探測(cè)辨識(shí)方面造成了一定程度的干擾[1?3].為抑制光散射效應(yīng)對(duì)成像過(guò)程的影響,研究者在圖像去霧領(lǐng)域開(kāi)展了諸多工作.

在過(guò)去的幾十年里,人們研發(fā)了多種圖像去霧方法.由去霧過(guò)程中所使用圖像的數(shù)量可以大致分為兩類(lèi).一種是單幅圖像去霧方法,通過(guò)對(duì)光學(xué)系統(tǒng)采集的圖像進(jìn)行增強(qiáng)或復(fù)原操作,提高圖像質(zhì)量.如直方圖均衡化技術(shù)[4]、小波變換技術(shù)[5,6]以及He 等[7?10]提出的先驗(yàn)去霧技術(shù).但這類(lèi)方法過(guò)度依賴(lài)數(shù)字化處理,會(huì)模糊圖像的輪廓、顏色、區(qū)域紋理等視覺(jué)特征,造成圖像在局部區(qū)域內(nèi)二次降質(zhì).另一種是多幅圖像去霧方法,通過(guò)對(duì)成像系統(tǒng)改造引入多幅圖像采集信息,從而確保關(guān)鍵信息不會(huì)丟失.在該類(lèi)方法中,偏振去霧方法被證明是提高模糊圖像質(zhì)量有效的方法[11?17].其中Schechner等[18]最先描述了偏振去霧方法的原理,同時(shí)證明了該方法可以有效提高霧霾圖像的質(zhì)量,對(duì)于圖像中的目標(biāo)特征能很好保留.

本文主要研究暗通道先驗(yàn)去霧方法,其理論過(guò)程簡(jiǎn)單易行,至今仍是去霧領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).基于暗通道先驗(yàn)的實(shí)時(shí)去霧成像方法因其效果良好以及實(shí)用性廣泛而發(fā)展迅速,但傳統(tǒng)暗通道先驗(yàn)去霧方法以光強(qiáng)信息為載體,僅通過(guò)反射率特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行描述,單維度光學(xué)信息限制了該方法對(duì)目標(biāo)的探測(cè)辨別效能[19?22].菲涅耳反射定律[23]表明,任何物體在反射光的物理過(guò)程中,都會(huì)產(chǎn)生由其自身性質(zhì)(表面形貌、紋理、含水量、介電常數(shù)以及入射光角度)所決定的特征偏振,因而偏振能夠?yàn)樵鰪?qiáng)目標(biāo)特征提供科學(xué)依據(jù).

針對(duì)以上問(wèn)題,本文結(jié)合偏振對(duì)物理屬性敏感的特性,將偏振信息引入暗通道先驗(yàn)去霧物理模型,在退散射基礎(chǔ)上綜合獲取強(qiáng)度與偏振信息對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行強(qiáng)化,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可靠性.本文首先介紹了基于偏振的暗通道先驗(yàn)去霧理論,然后描述了相應(yīng)的偏振成像與探測(cè)裝置,接著分析了偏振引入暗通道先驗(yàn)去霧對(duì)圖像增質(zhì)的結(jié)果,并對(duì)全文進(jìn)行總結(jié).

2 偏振暗通道去霧原理

2.1 暗通道去霧模型

暗通道先驗(yàn)去霧方法基于McCartney[24]提出的大氣散射物理模型來(lái)抑制散射效應(yīng)對(duì)成像過(guò)程的影響,該模型如圖1 所示,其具體定義為

圖1 大氣物理退化模型示意圖Fig.1.Schematic of atmospheric physical degradation model.

其中,I(x)是獲得的有霧圖像,x是像素的空間坐標(biāo),J(x)是待復(fù)原的無(wú)霧圖像,A是全局大氣光成分,t(x)表示透射率,其表達(dá)式為

其中,r為大氣散射系數(shù),d是場(chǎng)景光線(xiàn)的景深.

由暗原色先驗(yàn)原理[7]得,無(wú)霧圖像的非天空區(qū)域,至少存在一個(gè)像素,其值近似為0.對(duì)于無(wú)霧圖像的暗通道可表示為

其中Jc表示彩色圖像的每個(gè)通道,Ω(x)表示以像素x為中心的一個(gè)窗口.

記錄暗通道圖像中最亮的前0.1%的像素點(diǎn)位置,將所記錄的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)到有霧圖像I(x)中,再尋找其中最亮的點(diǎn)的值作為大氣光A的估值.利用估計(jì)的大氣光對(duì)(1)式進(jìn)行歸一化處理:

將t(x)作為常數(shù)簡(jiǎn)化為?t(x),對(duì)(4)式兩邊求兩次最小值得到:

結(jié)合暗原色先驗(yàn)原理求解得到透射率?t(x)的預(yù)估值為

考慮到實(shí)際情況下,空氣中的顆粒會(huì)對(duì)成像系統(tǒng)帶來(lái)不可避免的影響.為獲得更自然的還原圖像,引入一個(gè)數(shù)值為0.95 的因子ω,用于保留一定程度的霧.修正(6)式如下:

同時(shí),為避免還原圖像J(x)由于透射率t值過(guò)小導(dǎo)致整體向白場(chǎng)過(guò)度,引入閾值t0=0.1 進(jìn)行修正.得到的最終恢復(fù)公式如下:

2.2 偏振探測(cè)理論

由菲涅耳反射定律可知,物體會(huì)產(chǎn)生由其自身性質(zhì)(表面形貌、紋理、含水量、介電常數(shù)以及入射角度)所決定的特征偏振,利用偏振對(duì)物理屬性的敏感特性能夠強(qiáng)化目標(biāo)特征,有利于目標(biāo)識(shí)別.

光偏振態(tài)通常由Stokes 矢量S 進(jìn)行表征:

其中,s0為強(qiáng)度元素,s1為0°偏振與90°偏振的差值,s2為45°偏振與135°偏振的差值,s3為右旋偏振與左旋偏振的差值,i為偏振探測(cè)通道.利用Stokes 矢量可進(jìn)一步得到光偏振度參量P,其用來(lái)表征偏振成分在總光強(qiáng)中所占的比例:

2.3 基于偏振的暗通道去霧原理

將偏振信息引入暗通道去霧模型的物理過(guò)程如下.由偏振理論可知,基于強(qiáng)度記錄的圖像均能分解為一對(duì)相互正交的偏振圖像來(lái)表示.在該理論基礎(chǔ)上,(1)式可進(jìn)一步表示為

其中下角標(biāo)//與⊥表示一組相互正交的分量.

同一場(chǎng)景分解得到的正交偏振分量存在相互獨(dú)立的關(guān)系,在(11)式基礎(chǔ)上可進(jìn)一步得到各自偏振通道內(nèi)的特征信息:

其中i為相互正交的偏振通道.基于上述理論分析,在0°,45°,90°與135°偏振探測(cè)通道內(nèi)獲取原始場(chǎng)景的圖像信息,并依次進(jìn)行暗通道先驗(yàn)去霧.經(jīng)處理的圖像仍包含相應(yīng)的偏振信息,進(jìn)一步將復(fù)原得到的偏振信息與2.2 節(jié)中的偏振探測(cè)理論相結(jié)合,對(duì)不同目標(biāo)進(jìn)行探測(cè).

3 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

3.1 偏振軸標(biāo)定系統(tǒng)

為減小偏振濾波誤差對(duì)成像精度的影響,首先對(duì)檢偏器的偏振軸方向進(jìn)行標(biāo)定,其原理示意圖如圖2(a)所示.光波通過(guò)偏振型分光棱鏡后,其分解為兩束矢量振動(dòng)方向已知且相互垂直的線(xiàn)偏振光.由馬呂斯定律對(duì)線(xiàn)偏振光與檢偏器之間的物理作用過(guò)程進(jìn)行表征:

其中I0與I分別為入射與透射光強(qiáng),θ為入射光矢量方向與偏振軸取向的夾角.根據(jù)(13)式可知當(dāng)透射光強(qiáng)取最大值時(shí),與之對(duì)應(yīng)的偏振軸取向與入射光矢量振動(dòng)方向一致,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)檢偏器偏振軸的標(biāo)定.

偏振軸標(biāo)定實(shí)驗(yàn)裝置如圖2(b)所示.采用半導(dǎo)體激光器作為光源,其通過(guò)偏振分光棱鏡后在兩個(gè)傳輸方向產(chǎn)生相互正交的線(xiàn)偏振光,相應(yīng)的矢量分別沿水平與豎直方向振動(dòng).將檢偏器的偏振軸繞垂直于光傳輸?shù)姆较蜻M(jìn)行旋轉(zhuǎn),變化間隔為5°,使用光電探測(cè)器記錄檢偏器輸出的變化光強(qiáng),并通過(guò)示波器進(jìn)行數(shù)據(jù)顯示.基于所記錄最大與最小光強(qiáng)位置確定檢偏器的偏振軸方向.為避免激光高亮度對(duì)光電探測(cè)器產(chǎn)生的飽和影響,采用線(xiàn)偏振片作為衰減片來(lái)控制光路中的激光強(qiáng)度.

圖2 偏振軸標(biāo)定系統(tǒng) (a)原理圖;(b)系統(tǒng)光路圖 SL,半導(dǎo)體激光器;A,衰減片;PBS,偏振型分光棱鏡;PSA,檢偏器;PD,光電探測(cè)器;L,水平儀;OS,示波器Fig.2.Polarization axis calibration system:(a) Schematic diagram;(b) system physical diagram:SL,semiconductor lasers;A,attenuator;PBS,polarization beam splitter cube;PSA,polarization state analyzer;PD,photodetector;L,leveler;OS,oscilloscope.

3.2 偏振成像裝置

用于探測(cè)霧天場(chǎng)景偏振信息的成像設(shè)備由檢偏器與CCD 相機(jī)組成,采集光路結(jié)構(gòu)如圖3 所示.沿光傳輸方向?qū)?.1 節(jié)中已進(jìn)行標(biāo)定的檢偏器放置于CCD 相機(jī)前方,其中檢偏器偏振軸取向依次設(shè)置為0°,45°,90°與135°四個(gè)偏振探測(cè)通道.相機(jī)位深為8 bit,曝光時(shí)間為1/20 s.為減小光電系統(tǒng)自身噪聲對(duì)探測(cè)結(jié)果的影響,采用遮擋相機(jī)通光孔的方法進(jìn)行拍攝,以此減弱暗電流噪聲.將每一偏振通道拍攝4 次,再對(duì)采集到的相同偏振通道圖像求平均,以此抑制相機(jī)工作不穩(wěn)定造成的影響.

圖3 霧天偏振成像系統(tǒng) P,處理器;G,導(dǎo)軌;PSA,檢偏器;CCD,工業(yè)相機(jī);T,三腳架Fig.3.Polarization imaging system in fog environment:P,processor;G,guideway;PSA,polarization state analyzer;CCD,CCD camera;T,tripod.

4 結(jié)果與討論

4.1 偏振軸標(biāo)定

示波器所記錄的電壓強(qiáng)度與檢偏器偏振軸取向之間的關(guān)系如圖4 所示.其中,檢偏器偏振軸的取向范圍為0°—180°,變化間隔為5°.為減小示波器自身噪聲對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響,對(duì)每一偏振軸取向所對(duì)應(yīng)的數(shù)值測(cè)量3 次,并將平均值作為最終測(cè)量數(shù)據(jù).所得數(shù)據(jù)采用傅里葉級(jí)數(shù)進(jìn)行擬合,電壓強(qiáng)度在40.5°與130.7°位置處分別取得最大值64.08 mV與最小值0.08624 mV,即為偏振軸水平與垂直方向所對(duì)應(yīng)的角度.

圖4 光電壓強(qiáng)度與偏轉(zhuǎn)角間變換關(guān)系擬合曲線(xiàn)Fig.4.Fitted curve of transformation relationship between optical voltage intensity and deflection angle.

4.2 偏振暗通道模型穩(wěn)定性

暗通道先驗(yàn)去霧的關(guān)鍵是利用暗原色先驗(yàn)原理對(duì)大氣模型簡(jiǎn)化,獲得所估計(jì)的大氣光.在該過(guò)程中,暗通道作為確定大氣光像素位置信息的載體尤為重要.為驗(yàn)證引入偏振信息對(duì)暗通道模型具有非破壞性,對(duì)原始場(chǎng)景的偏振暗通道圖像與強(qiáng)度暗通道圖像進(jìn)行比較.在(3)式基礎(chǔ)上,將處理后的二維暗通道圖像逐行存儲(chǔ)為一維行數(shù)組,能夠直觀表征暗通道像素強(qiáng)度的空間分布特性.處理結(jié)果如圖5 所示,其中橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)分別為暗通道圖像按行分布的像素位置與像素強(qiáng)度.

圖5 暗通道像素強(qiáng)度分布規(guī)律Fig.5.The distribution pattern of pixel intensity in the dark channel.

由于暗通道圖像的一維行數(shù)組遵循按行分布的像素排列規(guī)律,使得圖像空間位置信息并未丟失.對(duì)于原始場(chǎng)景,其0°,45°,90°與135°四個(gè)偏振暗通道圖像均與強(qiáng)度暗通道圖像的分布規(guī)律具有一致性.同時(shí)由(9)式可知原始場(chǎng)景圖的像素強(qiáng)度等于一對(duì)相互正交的偏振通道像素強(qiáng)度之和,其與圖中所得結(jié)果一致.上述結(jié)果表明暗通道模型對(duì)含有偏振信息的圖像有效,因而將偏振信息引入暗通道先驗(yàn)去霧模型具有可行性.

4.3 偏振先驗(yàn)結(jié)果

對(duì)霧天場(chǎng)景下采集獲得的相同偏振通道圖像求平均,以抑制相機(jī)工作不穩(wěn)定產(chǎn)生隨機(jī)熱噪聲的影響.圖6(a)分別為0°,45°,90°,135°偏振通道的圖像,對(duì)其依次進(jìn)行暗通道先驗(yàn)去霧后,得到圖6(b).在圖像去霧處理過(guò)程中,暗通道窗口半徑為7.5 像素,導(dǎo)向?yàn)V波半徑為60 像素,正則化參數(shù)為0.0001.通過(guò)對(duì)比圖6(a)與圖6(b)可以觀察到,暗通道先驗(yàn)去霧在偏振探測(cè)中仍能夠有效抑制散射效應(yīng)對(duì)成像的影響來(lái)增強(qiáng)圖像質(zhì)量.

圖6 除霧前后各偏振通道圖像 (a) 原始各偏振通道圖像;(b) 去霧后各偏振通道圖像Fig.6.Images of each polarization channel before and after defogging:(a) Original image of each polarization channel;(b) images of each polarization channel after defogging.

進(jìn)一步以人造目標(biāo)(紅色方框區(qū)域)與非人造目標(biāo)(藍(lán)色方框區(qū)域)為研究對(duì)象,如圖7 所示,對(duì)去霧場(chǎng)景的偏振特性進(jìn)行定量分析.經(jīng)暗通道先驗(yàn)去霧處理后的圖像亮度下降,不利于體現(xiàn)所選擇研究區(qū)域的位置信息.為此,對(duì)截取的子塊圖像通過(guò)縮放的方式優(yōu)化顯示.為保證實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果的客觀性,以目標(biāo)區(qū)域內(nèi)10×10 像素大小的子區(qū)域表示該區(qū)域.將子區(qū)域內(nèi)所有像素值求平均后作為該區(qū)域強(qiáng)度的計(jì)量標(biāo)準(zhǔn).對(duì)于區(qū)域1,2,3 內(nèi)的人造目標(biāo),其在0°,45°,90°與135°偏振探測(cè)通道內(nèi)的強(qiáng)度分布存在較大差異;而對(duì)于區(qū)域4,5,6 內(nèi)的非人造目標(biāo),其在0°,45°,90°與135°偏振探測(cè)通道內(nèi)的強(qiáng)度分布差異較小,具有明顯的非偏振特征.具體如表1 所示,其中用PL(degree of linear polarization)表示線(xiàn)偏振度.

圖7 不同目標(biāo)對(duì)各偏振通道的接受程度Fig.7.Acceptance of each polarization channel by different targets.

表1 不同區(qū)域的偏振信息記錄Table 1.Polarization information in different regions.

對(duì)于人造目標(biāo)區(qū)域1,2,3,其強(qiáng)度信息分別為53.391,56.469,47.615,歸一化的偏振信息分別為0.063,0.361,0.152;對(duì)于非人造目標(biāo)區(qū)域4,5,6,其強(qiáng)度信息分別為30.452,16.187,12.582,歸一化的偏振信息分別為0.012,0.035,0.012.通過(guò)對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可知,暗通道先驗(yàn)去霧方法能夠有效地保留與突出圖像場(chǎng)景中物體的特征信息,但其以強(qiáng)度信息為載體,難以區(qū)分反射率特性相接近的不同物體,如圖7 中人造目標(biāo)區(qū)域3 與非人造目標(biāo)區(qū)域4.而將偏振信息引入暗通道先驗(yàn)去霧方法后,人造目標(biāo)具有顯著的偏振特性,非人造目標(biāo)的偏振特征不明顯.這為利用偏振信息從物理上增強(qiáng)霧天環(huán)境中的目標(biāo)特征提供了科學(xué)依據(jù),相應(yīng)的驗(yàn)證結(jié)果如圖8 所示.

圖8 不同方案效果對(duì)比 (a) 原始場(chǎng)景圖像;(b) 去霧后場(chǎng)景圖像;(c) 偏振度圖像Fig.8.Comparison of scheme effects:(a) Original scene image;(b) scene image after defogging;(c) image of polarization degree.

圖8(a),(b)分別為原始場(chǎng)景圖像、暗通道先驗(yàn)去霧圖像.圖8(c)為基于偏振的先驗(yàn)暗通道去霧圖像,其利用偏振度參量對(duì)偏振信息進(jìn)行編碼.通過(guò)觀察可知,相比于原始場(chǎng)景圖像,暗通道先驗(yàn)去霧方法能夠有效地抑制散射噪聲對(duì)光學(xué)成像過(guò)程的影響,但其基于強(qiáng)度信息的圖像表達(dá)方式使得目標(biāo)與背景之間的差異并不明顯.而將偏振信息引入暗通道先驗(yàn)去霧圖像中時(shí),基于目標(biāo)與背景之間的偏振信息差異較大,兩者能夠明顯地被識(shí)別.利用對(duì)比度參數(shù)(C)來(lái)定量表征目標(biāo)與背景之間的差異程度,相應(yīng)的計(jì)算公式為

其中nr與n0分別表示人造目標(biāo)區(qū)域與非人造目標(biāo)區(qū)域的平均強(qiáng)度.文中所選定的人造目標(biāo)區(qū)域包含1,2,3,非人造目標(biāo)區(qū)域?yàn)?,具體的對(duì)比度計(jì)算結(jié)果如表2 所示.

表2 不同人造目標(biāo)與指定自然目標(biāo)的對(duì)比度Table 2.Contrast between different man-made objects and designated natural objects.

區(qū)域4 與選定區(qū)域1,2,3 在原始圖像的對(duì)比度為0.142,0.012,0.010;經(jīng)過(guò)暗通道先驗(yàn)去霧后的對(duì)比度為0.343,0.299,0.217;經(jīng)過(guò)偏振先驗(yàn)去霧方法后的對(duì)比度為0.406,0.424,0.544.分析上述數(shù)據(jù)可得,基于偏振的暗通道去霧方法能增強(qiáng)不同物體的辨識(shí)程度,其對(duì)比度為傳統(tǒng)暗通道先驗(yàn)去霧所得結(jié)果的1.0—2.5 倍.同時(shí)觀察數(shù)據(jù)可得,在原始場(chǎng)景中不同目標(biāo)間對(duì)比度越低,采用該方法取得的效果比傳統(tǒng)暗通道先驗(yàn)去霧方法越好,這進(jìn)一步證明所提方法可有效解決傳統(tǒng)方案具有的不足.

為進(jìn)一步證明偏振信息增強(qiáng)目標(biāo)特征的優(yōu)勢(shì),將圖8 中的各圖像褪去色度與濃度成分,并對(duì)圖8(a),(b)中的光強(qiáng)信息歸一化處理后進(jìn)行對(duì)比,如圖9(a)—(c)所示.圖9(d)中的紅色與綠色曲線(xiàn)分別對(duì)應(yīng)于圖9(a),(b)中紅色虛線(xiàn)位置處的歸一化光強(qiáng)分布情況,藍(lán)色曲線(xiàn)對(duì)應(yīng)圖9(c)中紅色虛線(xiàn)位置處的偏振度分布情況.曲線(xiàn)拐點(diǎn)與相同位置的像素相比配,具有一致的上升趨勢(shì).偏振度編碼的信息在不同像素位置處的波動(dòng)特性相較于強(qiáng)度信息波動(dòng)更為劇烈,在500—1000 像素位置范圍內(nèi)有更多陡峭的峰谷.該結(jié)果表明,偏振包含物體更加豐富的信息,能夠準(zhǔn)確地突出細(xì)節(jié)特征,有利于人造目標(biāo)的識(shí)別.通過(guò)上述分析可知,本文所提方法可以有效地解決傳統(tǒng)暗通道先驗(yàn)去霧方法中不同物體因反射率相近而難以辨識(shí)的問(wèn)題.

圖9 光強(qiáng)圖像與偏振度圖像的比較 (a) 原始場(chǎng)景灰度圖像;(b)去霧后場(chǎng)景灰度圖像;(c)偏振度灰度圖像;(d) 不同方案的表征能力Fig.9.Comparison of light intensity image and polarization image:(a) Original scene grayscale image;(b) scene grayscale image after defogging;(c) polarization grayscale image;(d) characterization capabilities of different programs.

上述結(jié)果表明,基于偏振的暗通道先驗(yàn)去霧方法能夠同步實(shí)現(xiàn)圖像去霧與增強(qiáng)目標(biāo)特征,但其偏振信息的載體為RGB 三色通道的綜合.因?yàn)槲矬w的偏振特征與光譜密切關(guān)聯(lián),所以需進(jìn)一步研究不同顏色通道對(duì)目標(biāo)特征的增強(qiáng)效果,相應(yīng)的結(jié)果如圖10 所示.圖10(a)—(d)依次為去霧后RGB,R,G 與B 通道的偏振度圖像,以區(qū)域3 與區(qū)域4 之間的對(duì)比度來(lái)定量描述不同顏色通道的偏振識(shí)別效果差異.經(jīng)計(jì)算得,區(qū)域3 在RGB,R,G 與B與顏色通道的偏振度分別為0.476,0.445,0.490與0.483,區(qū)域4 在RGB,R,G 與B 與顏色通道的偏振度分別為0.141,0.181,0.116,0.154.4 種顏色通道所對(duì)應(yīng)的圖像對(duì)比度分別為0.544,0.422,0.616,0.504.分析上述數(shù)據(jù)可得G 顏色通道的圖像對(duì)比度最高,這是由于以下物理原因造成:區(qū)域3 中的人造目標(biāo)在G 顏色通道的光強(qiáng)分布較弱,且表面相對(duì)光滑降低了漫反射的程度,因此在該通道內(nèi)的偏振度數(shù)值較大;而區(qū)域4 中的背景多為綠色樹(shù)木且錯(cuò)綜交叉分布,光在傳播過(guò)程中更多的綠光成分被反射導(dǎo)致其表面上漫反射的次數(shù)增加,使得G 顏色通道圖像最終呈現(xiàn)退偏振程度增加的特點(diǎn).

圖10 不同色道偏振度圖像 (a) C=0.544;(b) C=0.422;(c) C=0.616;(d) C=0.504Fig.10.Images of polarization degree at different color channels:(a) C=0.544;(b) C=0.422;(c) C=0.616;(d) C=0.504.

5 結(jié)論

本文利用偏振信息增強(qiáng)暗通道先驗(yàn)去霧方法中目標(biāo)特征的研究.結(jié)果表明,所提方法能夠同時(shí)抑制散射效應(yīng)對(duì)成像影響與獲取物體偏振信息;對(duì)于反射率相近的不同物體,其物理屬性不同導(dǎo)致對(duì)偏振的響應(yīng)特性存在明顯差異.若將本文所提方法與目前的快速分振幅偏振成像儀器相結(jié)合,理論上能夠?qū)崟r(shí)地同步進(jìn)行不同偏振通道內(nèi)的去霧,提高探測(cè)效率,這也是本文未來(lái)要開(kāi)展的研究工作.