采用中波红外偏振成像的目标探测实验

目前国内红外偏振成像技术的研究尚处于初步的实验阶段,需要开展具有针对性的红外偏振成像实验.以支撑红外偏振成像理论和技术的研究.基于高灵敏度的中波制冷焦平面探测器,搭建了中波红外偏振成像系统,并针对特定场景中的典型目标,开展了红外偏振成像实验,获得了有效的实验数据和成像规律,并基于HSV颜色空间对偏振信息图像进行了融合再...     

基于偏振成像的红外图像增强

针对红外图像对比度低,细节纹理较弱的特点,利用物体偏振特性提出基于偏振成像的红外图像增强方法,即获取红外偏振度图像并与源光强图像融合。首先,分析了偏振成像理论,利用偏振成像技术获取偏振图像。其次,为了能够充分获取偏振度图中的信息,运用剪切波变换对图像进行多尺度分解。最后,采用区域特征匹配融合策略,得到增强图像。为测试方法的有效性,搭建实验装置,进行实拍图像实验。主观与客观评价结果均表明,增强后的图像较原图像具有更加丰富的图像细节与偏振目标信息,对目标识别与探测具有重要意义。     

基于拉普拉斯金字塔的红外光强与偏振图像融合

利用红外偏振信息(偏振度、偏振角)对目标进行成像,可以更好地抑制图像的背景噪声,提高信噪比。而且偏振信息相对于光强信息一般会蕴含更丰富的目标边缘轮廓信息。因此,提出一种将红外辐射光强图像和偏振度图像进行融合的算法。此方法首先对参与融合的每幅图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,获得每层的分解图像;然后对分解后的每层图像采用不同的融合方法进行图像融合,获得每层融合图像,并对每层融合后的图像进行图像重构,得到最后的融合结果。多幅图像融合后的效果表明该方法能够增加图像的信息量,有利于场景感知和目标识别。     

基于小波变换的红外偏振图像融合算法

为了改善红外图像质量、提高人造目标的可识别率,基于偏振度图像能够较好地凸显人造目标,偏振角较好地描述不同物体表面取向,I图像能反映场景的强度信息的特征,采用对红外图像进行偏振图像融合的算法,即先通过红外热像仪和偏振片拍摄到偏振角度为0°,60°和120°3幅红外图像,再通过计算得到I,Q,U图像,进而得到偏振度图像和偏振角图像,最后对I图像、偏振度和偏振角图像进行红外偏振图像融合,得到高质量的红外偏振图像,由理论分析得到了各个图像的性能指标数据。结果表明,基于小波变换的红外偏振图像融合算法得到的图像数据合理,达到了改善红外图像质量和提高图像中的人造目标的可识别率的目的。     

长波红外偏振图像信息的提取与增强

基于长波红外偏振成像探测技术在目标检测识别领域的优势,本文搭建了长波红外偏振成像探测系统,采集了室内外典型目标的长波红外偏振图像,提取了三类典型目标的斯托克斯矢量、偏振度、偏振角以及两个组合特征δ与ρ等图像信息,并对其特点进行了详细分析。基于对图像偏振信息的解算,提出了一种目标背景对比度增强方法。实验证明该方法可行且有效。     

基于微偏振阵列的干涉型高光谱偏振成像方法

光谱和偏振辐射特性是实现精细目标识别的重要光学参量,融合光谱和偏振信息分量的光谱偏振成像探测技术有效利用两者的互补性,提高在复杂背景环境下的目标识别能力,在环境监测、军事侦察和大气分析等领域具有巨大的发展潜力。围绕目标的光谱和偏振信息探测问题,研究了一种基于微偏振阵列的干涉型高光谱偏振成像技术。在研究Sagnac干涉型高光谱成像技术的基础上,利用微偏振阵列调制原理引入Stokes偏振分量信息探测。通过分析系统的工作原理,设计了系统的干涉成像光路模型,并对光谱信息反演方法以及偏振信息提取方法进行了讨论分析。搭建了实验装置,对实际场景目标进行了光谱偏振成像实验,得到了较好的实验结果。研究表明:该光谱偏振成像技术不仅具有高光通量、高光谱分辨率的优点,而且能够实现偏振信息的同步获取。     

基于非均匀圆偏振光照射的水下偏振图像处理方法

针对浑浊水下成像环境,提出了基于非均匀圆偏振光照射的浑浊水下偏振图像处理方法。首先对非均匀圆偏振光照明条件下目标成像和处理遇到的困难进行了分析,并对圆偏振光作为光源的特点进行阐述;其次设计成像环境对水下目标物的偏振图像和可见光图像进行采集。采用基于CLAHE和MSRCR的方法对可见光图像进行预处理,大幅度消除非均匀光照对图像清晰度的影响;依据水下成像的物理模型,考虑到水下目标物反射光的偏振特性,提出了一种基于偏振信息图像融合的图像去雾方法,实验证明该方法能够对偏振信息图像进行优势融合并增强其边缘轮廓;考虑到人眼视觉特性,将偏振信息融合图像与优化后的可见光图像进行融合,最终实现对水下模糊偏振图像的复原。结果表明,该方法实现了偏振图像边缘轮廓及纹理的增强,显著提高了水下图像的质量。     

基于主动偏振光的潜指纹偏振成像检测方法研究

作为一种无损检测方法,光学检验法是多种潜指纹检测方法中的首选。在面对越来越复杂的应用场景时,传统光学检验法往往效果不佳。然而偏振成像探测技术不仅能够获得目标的强度和光谱等信息,而且还能够得到偏振度和偏振角等反映目标表面细节特征的偏振信息,因此可以提高潜指纹检测效果。利用偏振成像技术的优势,开展了基于主动偏振光的潜指纹偏振成像检测实验研究,获取了指纹图像数据并对其进行了分析。结果表明,与一般的强度成像相比,本文方法所得到的潜指纹偏振参量图像质量更高,获取的图像更清晰,细节信息更丰富。     

基于多尺度边缘表示的偏振图像二次融合算法

针对传统成像技术探测信息量少以及传统图像融合方法计算量大,不能凸显边缘轮廓的问题,提出一种基于多尺度边缘表示的偏振图像二次融合方法。首先,对同时偏振成像系统获取的4个偏振角度图像进行多尺度边缘去噪、配准预处理。然后一次融合,即将预处理后的4个偏振角度图像进行二进小波分解,在不同尺度上对低频、高频系数进行特定组合,计算得到Stokes向量［I Q U V］T,线偏振度(DOLP)和偏振相位角(AOP)等偏振信息;二次融合,即是根据边缘相关性原则融合偏振强度图像和线偏振度图像经小波分解后的高频系数,低频用区域能量的方法。最后,采用交替投影迭代法重构融合图像的低频、高频系数,得到重构图像。实验结果表明,本文算法的融合性能优于传统方法。以小波变换法为参考,平均值提高65.48%,标准差提高95.98%,平均梯度是传统小波的6.45倍,边缘强度是小波变换的5.54倍。本算法提高了运算速度,结合了强度图像亮度信息和线偏振度图像反映不同物体性质的特点,突出了目标轮廓细节,能很好地识别隐藏、伪装的目标。     

一种基于NSST变换的红外偏振图像融合算法研究

红外成像技术可以全天候进行工作,受一些恶劣天 气因素的干扰较少,因为其依靠目标的温度差和热辐射率来成像,缺点也很明显,成像结果 细节模糊,目标与背景的对比度低,边缘平滑,视觉效果一般。而偏振图像由于其只保留某 些特定方向入射光的特殊成像机制,从而可以获取目标与背景粗糙度、含水量、物质理化以 及纹理特征等多维细节信息,但也正因为滤除了部分方向的光线,导致偏振图像整体亮度偏 低。针对单偏振参量信息弱、对比度小而且红外强度图像细节模糊的问题,提出一种基于非 下采样剪切波变换(NSST)的红外偏振图像融合算法,可以有效提高复杂背景中目标的辨识 度。首先将偏振度图像与偏振角图像采用改进的区域方差方法进行融合得到初始图像。然后 对初始图像与红外强度图像进行NSST分解处理,低频分量采用区域关联度与区域方差相结合 的融合规则,高频分量的融合采用区域关联度与区域特性能量相结合的规则。实验结果表明 ,本算法主观视觉效果良好,客观评价指标也优于其他算法。     

典型背景和目标的长波红外偏振成像实验研究

红外成像可以获得目标的强度信息,偏振成像可以获得目标的偏振信息,二者结合更有利于目标的探测识别。实验选用天空中飞机、海面上船只、草地上车辆三种典型自然背景下的典型目标作为研究对象,并利用自行研制的四通道同时长波红外偏振成像系统实现图像采集。实验结果表明,相对于传统的长波红外成像,长波红外偏振成像具有以下优势:长波红外偏振度图像在一定情况下具有更高的图像对比度,有利于目标的探测识别;长波红外偏振角图像可以突出目标细节,有利于观察者对场景内容的理解;长波红外偏振度和偏振角图像在一定情况下可以抑制杂波干扰,有利于杂波情形下的目标成像研究。     

雾天偏振成像影响分析及复原方法研究

为了抑制雾天图像质量的退化,基于大气散射物理模型及偏振图像暗通道原理,提出了一种改进的雾天偏振遥感图像去雾算法。首先依据大气散射模型对雾天偏振成像机理进行分析,对大气偏振信息对去雾的影响进行了阐述。其次利用边缘检测和闭运算自动获取雾天偏振图像的天空区域,估算无穷远大气光强和大气偏振度。最后,针对图像中存在的噪声干扰等因素,修正大气偏振度及大气光强,恢复了退化图像的辐射强度信息。通过理论分析和实验验证,取得了较好的雾天图像复原结果。结果表明,该算法可以准确获取天空区域,实现更高鲁棒性的天空区域估计方法,有效提高图像的对比度和清晰度,增加图像细节,改善雾天图像的质量。该算法能够有效抑制雾天对图像造成的退化,从而提高遥感的目标探测和识别能力。     

红外偏振图像的目标检测方法

红外偏振成像探测通过对目标辐射和反射偏振态的探测,针对传统光学无法解决的问题,在目标检测方面取得高精度的结果,特别是在军事探测中,能够快速地将混杂在自然背景下的人造目标检测出来,以增强对目标的识别。偏振探测中所依据的强度、偏振度及偏振角信息反映出的不同物理特性,具有很强的冗余性和互补性。针对该特性,提出一种红外偏振图像的目标检测方法:首先使用Mean-Shift算法对红外图像和偏振度图像进行聚类处理;然后利用DS证据理论将聚类后的红外图像和偏振度图像中的物体信息充分结合,以区分目标与背景,达到目标检测的目的;最后通过仿真实验图像与小波融合图像结果的对比表明该算法的优势。     

采用信息融合的红外目标检测算法

针对空中红外目标检测过程中存在的检测精度不高、易受干扰等问题,本文提出了一种信息融合的目标检测算法。首先,针对单一滤波模式的不足,采用降采样方式将多种模式的滤波方法进行融合,有效提高了滤波后的图像信噪比,减少了预处理时间。然后,对质心检测选定的检测区域进行显著性检测和边缘检测,并将结果进行融合,增强了目标区域的信号强度,改善了算法的检测精度。文中从理论上介绍和分析了该算法对红外目标检测的有效性,并通过Matlab仿真实验与其他单一检测算法进行了对比。实验结果表明,信息融合的检测算法能够在多种复杂情况下有效检测出空中红外目标,证明融合检测算法的抗干扰性和适应性上更强、检测精度更高、算法的鲁棒性更好。     

基于结构与分解的红外光强与偏振图像融合

在一些特定环境下,红外传感器无法探测到目标时,需要将偏振技术与红外技术相融合。为了获得更清楚的融合图像,采用一种基于多尺度结构分解的图像融合方法实现红外光强与偏振图像融合。该算法提出将红外图像与偏振图分解成3个独立部分：平均强度、信号强度和信号结构。其中平均强度部分,采用一种反正切的权重函数进行融合,信号强度采用最大值的融合原则,而信号结构采用一种基于信号强度幂函数的加权平均方进行融合,最后重构得到融合图像。为了更快进行融合、降低计算的复杂度,将分解过程通过均值滤波代替,再通过上采样与下采样得到最终的融合图像。为了得到更好的融合图像,通过不同融合参数实验对比,选择较优的融合参数。最后实验表明使用所提出的反正切权重函数与融合参数设置,在与传统的多尺度算法的比较中,4项评价指标取得优势,且主观上保留更多的纹理细节、提升对比度以及抑制伪影。     

基于显著性检测的不同视角下红外与可见光图像融合

融合红外图像的热源目标和可见光图像的清晰背景可以实现低照度条件下与场景关联的异常行为识别。现有以特征匹配为主的融合方法,受监控场景下可见光与红外成像的尺度、视角、目标特性等差异影响,配准及融合效率及准确性受限。针对该问题,本文提出了基于显著性检测的不同视角下红外与可见光图像融合方法。通过预设热敏感目标,计算可见光与红外的视场转换模型,预先配准红外与可见光视场。使用Mask R-CNN网络提取红外图像中的行人目标显著性区域,根据视场转换模型点将每个目标区域与可见光图像局部融合。最后,通过违规入侵行为辨识为目标进行实验验证。实验表明,论文提出的融合方法能够有效地将红外图像的热敏目标信息与可见光的场景进行融合,可以准确地判断是否发生违规入侵行为。     

红外偏振感知与智能处理

红外偏振成像在抗干扰目标检测、复杂环境下人造物识别中具有潜在优势,同时能够获取目标表面理化特性。分时、分振幅、分孔径红外偏振成像方式由于体积、重量、功耗等的不足限制了其应用,而小型化、集成化、实时成像设备是红外偏振成像广泛应用的前提,而对于所获取数据的智能分析是其应用的基础。介绍了所研制的红外偏振智能感知系统,通过分焦平面式成像技术实时采集目标场景的红外偏振数据,通过深度学习与分焦平面偏振成像紧密融合,实现高质量偏振图像恢复与典型场景下运动目标的智能感知。     

基于图像合成的红外点目标图像生成方法研究

本文提出了一种红外图像仿真方法.首先对目标在探测波段内的辐射强度的组成和光谱分布特点进行了分析,并对目标的辐射强度、光谱分布和运动等特征量进行了模拟.然后根据大气和成像系统的调制传递函数建立了相应的大气效应模型和成像系统效应模型.最后根据红外成像原理并结合探测器参数,将目标的仿真模型与实拍的背景红外图像通过图像合成算法进行融合,从而实现了目标与场景的快速生成.该方法通过理论数据和实验数据的结合,提高了场景的可靠性,对于测试和评价红外搜索跟踪系统具有一定的参考价值.