红外偏振图像的仿真

为了在获得真实偏振图像之前获得偏振图像,采用仿真的方法进行了实验研究,即先通过实验获得各种物体的偏振度建立一个偏振数据库并进行理论研究论证,再利用K-均值聚类算法对红外图像中的物体进行聚类,最后将聚类后的图像通过计算得到偏振图像。结果表明,得到的仿真偏振图像效果很明显,能够很好地区分人造物和自然物,从而验证了仿真算法的可行性。图像仿真对于更好、更方便地研究物体的偏振特性和建立偏振数据库有着非常重要的意义。     

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。     

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。     

基于压缩感知的偏振鬼成像系统

偏振鬼成像系统结合了强度和偏振探测,扩展了鬼成像系统的信息量,可以进行有效的目标识别和探测。常规相关偏振鬼成像系统需要大量采样数,且复原结果信噪比低。为此提出基于缩感知的偏振鬼成像系统,利用系统获取物体的强度和偏振参数,采用压缩感知算法来反演获取物体的强度和偏振信息。利用仿真实验,采用具有相同反射率但不同偏振特性的物体进行研究,结果表明采用压缩感知算法可以在很少的采样数下获取高质量的物体强度和偏振信息,提高了系统的实时性,并与相关算法进行了对比。最后采用图像融合算法对强度和偏振信息进行了融合,通过融合信息可以有效地进行多种物体的识别。     

沙漠背景下红外偏振图像目标检测方法

红外偏振成像探测同时探测目标的强度辐射与反射偏振态,可以获取传统光学无法获取的目标。偏振探测获取的偏振度、偏振角等信息反映不同的物理特性,与强度图像有较强的互补性。针对该特性,提出一种沙漠背景目标红外偏振图像检测方法。使用一种改进的核模糊聚类算法对红外图像和偏振图像进行聚类处理;利用稀疏融合方法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,以达到目标检测的目的。实验表明,提出的检测方法相对小波融合和拉普拉斯金字塔融合结果噪声更低、细节更清晰。     

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。     

基于局部能量与模糊逻辑的红外偏振图像融合

针对红外偏振与红外光强图像的成像特征差异,提出了一种基于 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的红外偏振与红外光强图像的新融合算法.该算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频子带图像采用局部能量融合规则,融合后再对低频融合图像进行直方图均衡化处理,而对高频方向子带图像采用了模糊逻辑,根据各图像的特征差异来分别选择基于像素、基于区域和加权平均的融合规则,再对得到的各个子带图像进行NSCT重构,从而得到最终的融合图像.通过实验仿真表明本文算法能有效的融合源图像的互补信息,使得该算法在目标识别中具有一定的优势和现实意义.     

基于小波-Contourlet变换的偏振图像融合算法

针对传统图像的信息保留不充分,以及偏振图像妨碍视觉观察、纹理细节不理想等问题,提出了一种基于小波-Contourlet变换(WBCT)的偏振图像融合算法。首先,将预处理过的4幅偏振角度图像,通过Stokes方法得到偏振强度图像和偏振度图像;后采用WBCT变换分解,低频系数采用PCA变换方法进行融合,高频系数通过区域特性能量的融合规则进行融合,最终的偏振融合图像由WBCT逆变换高低系数获得。实验结果表明,在主观视觉上,图像观察舒适性较好;并且,通过选取方法的对比,融合后的图像在客观评价指标上,皆优于选取的方法。     

一种偏振红外图像的像素级融合算法

偏振红外成像是红外成像技术的一个发展方向.偏振红外成像是利用红外光线的偏振态进行的"偏振梯度"成像和"偏振滤波"成像.从理论上说,即使两物点之间没有温差,只要存在着一定的偏振梯度,也能够清晰地成像,即偏振成像不但有普通红外成像的特点,还具有矢量成像的优势.换句话说,偏振红外成像和传统红外成像是兼容的.笔者的研究工作集中于同一景物的不同偏振态红外图像的融合.根据图像融合的一般原则,针对偏振红外图像的特性,提出了在像素层的一种融合算法.经过仿真表明该方式有一定的效果.通过融合增强了红外图像的图像效果.     

红外光强与偏振图像多类拟态变元组合融合

现有红外光强与偏振图像融合算法不能根据图像差异特征变化动态调整融合算法,造成图像部分差异特征融合效果不理想甚至失效。根据拟态仿生学思想,借鉴拟态章鱼的多拟态过程,提出一种红外光强与偏振图像多类拟态变元组合融合方法。首先,分析拟态章鱼的多拟态过程,剖析其多拟态原因;其次,寻找多拟态过程与图像融合过程之间的对应关系,并确定图像融合过程的多类变元类型;最后,建立面向图像融合的多类变元组合关系并利用该关系进行图像融合。实验结果表明:所得融合图像的信息熵、标准差、边缘强度、平均梯度、清晰度方面平均提升1.16%、7.25%、3.00%、0.31%、10.18%。该方法的建立可以使融合算法内变元组内变元选择和组合根据原始图像差异特征变化而进行动态调整,从而得到具有针对性的融合算法。     

偏振遥感图像特性表征及分析

本文基于实验型偏振CCD相机,在自然光照条件下,进行了自然目标和人工目标的偏振图像数据获取实验、结果显示:偏振图像信息与强度图像相比,低照度（阴影等）部分,特别是边缘信息得到了增强。从模拟目标样品的实验结果看,偏振信息对纹理探测效果十分明显,结合边缘信息的增强作用,偏振探测在军事侦察及伪装检测等方面有着广阔的应用前景。     

基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法

传统红外热像存在对比度低、边缘模糊等不足而使目标区域分割困难,红外偏振热像能够凸显边缘和轮廓特征,因此在环境监测、军事侦察、工业无损检测等领域得到广泛的应用,但如何进行红外偏振热像分割目前研究较少。为此,本文提出了一种基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法。首先通过Tsallis阈值对偏振方位角热像进行初分割,然后以最小化初分割热像交集与并集误差率优化Tsallis指数,再利用指数优化后的Tsallis阈值对偏振方位角热像进行优化分割并通过连通域检测去除误分割得到二次分割图,最后以二次分割图交集区域为种子区域、并集区域为边界,通过区域生长法得到最终分割热像。实验结果显示,本文算法相对最小Tsallis交叉熵法、Otsu法和模糊聚类法错分区域小,在主观视觉效果和区域间对比度、形状测度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标。     

基于红外偏振成像的目标检测技术

红外偏振成像技术是利用物体偏振度上的差异来对复杂背景下的目标进行探测的。在战场上,由于人造物体和自然景物在偏振度上存在差异,红外偏振成像技术能够提高人们对自然景物及伪装的辨别能力。首先介绍了偏振成像理论及其系统的结构组成,然后对基于偏振图像处理的目标特征提取过程进行了分析,并对偏振图像像质评价方法以及图像融合、分割和特征提取方法进行了研究。最后给出了国外基于偏振成像目标检测技术的应用研究情况,并指出了该技术在军事领域中的应用价值。     

Adaptive polarization image fusion based on regional energy dynamic weighted average

In object trackingandrecognition,thei mage capturedby traditional optical electronic sensors is often corrup-ted by natural background clutters (such as vegetation,terra,cloud, rain, snow and some other nature ob-jects) , which may augment the tracking errors and de-press therecognitionrate.Therefore,howtoreducetheeffects of nature background is an i mportant issue intarget tracking and recognition. Man-made objects in natural clutter can be detectedeasily by measuring the polarization states …     

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。     

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。     

大气对红外偏振成像系统的影响

红外偏振成像系统探测的是某个特定偏振方向上的目标和背景辐射强度,有必要对不同目标的偏振特性及偏振辐射大气传输进行研究。首先采用双向反射分布函数对反射辐射偏振特性进行了分析,推导出了反射辐射偏振度的一般表达式。根据表达式模拟了目标的物理特征对反射偏振特性的影响。随后利用MODTRAN软件在典型大气条件下对红外波段的大气吸收以及程辐射进行了建模和计算。大气中的悬浮颗粒对目标的红外辐射进行散射,场景的偏振度随传输距离衰减。对目标反射辐射偏振特性的仿真结果与实测数据基本吻合,验证了理论的正确性。考虑大气对偏振辐射传输的影响使得计算结果更加合理和准确。     

基于HSV空间的红外偏振图像改进融合算法

研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合,并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法,利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正,计算融合权重,进行偏振图像融合,增强红外偏振融合图像的强度和对比度。对室内以及室外人造目标进行实验验证,改进的HSV融合算法较红外原图灰度均值最高提升216%,对比度最高提升1384%;较标准HSV融合图像的灰度均值最高提升1363%,对比度最高提升292%。为使用红外偏振融合图像进行目标识别打下了很好的基础。