基于像素偏振片阵列的实时水下目标成像技术

借助偏振成像可以增强水下目标的探测效果。传统的偏振成像方法需要光学检偏器的机械转动来实现,这限制了其在水下的实时探测性能。采用基于像素偏振片阵列图像传感器开发的相机设计了一种水下实时成像系统。系统通过阵列上排布的四向微偏振片一次性捕获四向偏振图像,从而全局估算背景杂散光的偏振角和偏振度。然后利用偏振信息反解得到杂散光光强,最后借助水下成像物理模型得到去散射后的目标增强图像。实验结果表明,将像素偏振片阵列图像传感器应用到水下成像能够有效增强水下图像的对比度,且成像处理过程实时快速,进一步提高了水下目标的探测效率。     

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。     

基于偏振图像的低照度场景多目标检测算法

偏振光反射信息可直接反演目标本征特性,且在传输过程中具备较强的抗干扰特性,因此偏振成像技术可适用于多种复杂环境中的智能监控、交通监察领域。近年来使用深度学习判读图像检测目标的方法迅速发展,已经广泛应用于图像处理的各个领域。本文提出了一种基于偏振图像与深度神经网络算法的行人、车辆多目标检测算法YOLOv5s-DOLP。首先,通过实时获取到偏振图像进行偏振信息解析,获取目标偏振度图像。其次,为增强偏振度图像中检测目标与背景存在高对比度的特性,在主干网络中引入通道注意力与空间注意力,提升网络特征进行自适应学习的能力。此外,使用K-means算法对目标位置信息进行聚类分析,加快网络在偏振度图像的学习速度,提升目标检测精度。实验结果显示,该算法结合了偏振成像和深度学习目标检测的优势,对于低照度复杂场景中的车辆、行人目标检测效果好、检测速度快,对于道路车辆的目标检测、识别与跟踪具有一定的应用价值。     

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。     

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。     

基于叶片含水量的激光偏振成像模型研究

目标物体的偏振特性是一种固有特性,由目标的外部结构、内部结构以及入射角度等决定,因此利用偏振信息研究植物叶片含水量测量。主要研究过程分为以下五个部分:搭建激光偏振成像测量实验系统、计算目标偏振度、测量叶片实际含水量、建立偏振度与叶片含水量间映射模型、验证映射模型。根据目标与环境特性,选择和调整实验器件和实验步骤;基于图像灰度提取方法计算目标偏振度;采用水分梯度处理方法测量叶片实际含水量;基于统计方法建立叶片偏振度与含水量的一到三阶函数映射模型,比较一到三阶模型的稳定性与预测能力分析其适用情况,为利用偏振测定植物叶片含水量的方面提供理论基础。结果发现:在含水量所处15%~75%区间内,偏振度随着水分含量上升呈现一个递增趋势。含水量较高情况下,递增关系较明显;含水量较小情况下,映射关系不显著。     

简易分时型长波红外偏振成像系统研究

为了开展红外偏振成像技术研究工作,本文设计搭建了一个长波红外偏振成像系统,实现了目标分时成像。提出了一种改进的基于单像元非均匀性差分图像校正方法去除冷反射,基于Sobel边缘检测方法对图像进行配准,并对目标场景的偏振特性进行了分析。结果表明,设计搭建的系统能够获取目标场景的红外偏振信息,预处理后的图像能够满足实验需要,经过Stokes矢量方法得到的目标场景偏振图像边缘轮廓与细节信息更加丰富。为了进一步衡量实验系统的性能,对强度图像和偏振度图像进行了融合,融合后的图像与红外强度图像相比,图像评估质量得到明显提升,验证了实验系统的可行性。该技术在未来的复杂环境下提高目标探测效率具有应用价值。     

红外偏振成像在伪装目标识别中的应用研究

红外偏振成像技术可以提高探测伪装或隐身目标的能力。作为对抗红外隐身的侦察手段,它已成为国内外研究的重要内容。通过分析红外偏振成像的进展,提出将红外偏振成像技术应用于目标检测。为了研究伪装目标的偏振散射特征,利用红外偏振成像系统对覆盖和未覆盖军用三色迷彩伪装网的目标场景进行了探测研究。研究发现,红外偏振成像可以作为探测伪装或隐身目标的新途径,其成像效果较好。此外还证明偏振探测技术对复杂背景中低反射率伪装目标的独特识别优势在中红外波段同样成立,而且偏振角成像对伪装网的外形特征非常敏感。     

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。     

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。     

三波段大气传输红外偏振特性对比分析

偏振成像系统利用目标和背景偏振度上的差异,有效地提高了人造或伪装目标的探测识别效率。但红外目标的偏振传输是一个复杂的过程,受大气的影响较大,因此,有必要对不同目标的偏振特性和其影响因素以及大气作用的影响（包括大气吸收、辐射及悬浮粒子散射等）进行研究。进一步推导了红外偏振辐射控制方程;基于对目标和背景偏振特性的先验知识,利用大气传输计算软件MODTRAN对3个典型红外波段的大气吸收及程辐射进行计算;并对大气传输后的目标辐射偏振度对比度和强度对比度进行仿真。结果表明:在短波红外波段,目标的反射成分占主导地位;在中波红外波段,目标的自发辐射和反射均不可忽略;在长波红外波段,目标的辐射占主导地位,利用偏振成像效果优于强度成像。结果与理论分析基本一致。研究内容为红外波段目标的探测方式选择提供了参考依据。     

基于主动式圆偏振光照射的探测建模与分析

圆偏振光有良好的“偏振记忆”效应,为了验证在 强散射介质中通过圆偏振光的旋性 差异可以有效抑制散射光的影响,实现复杂背景下的目标探测功能。从经典的米氏散射 理论和菲涅尔反射理论出发,结合偏振蒙特卡罗方法,构建了主动式圆偏振光在散射介质中 探测目标的模型,通过追踪每个光子的偏振态变化,统计分析了圆偏振光经过介质散射和目 标反射后的Stokes矢量信息。仿真结果表明,文中建模方法可以明显区分出散射介质中是否 存在被探测目标;不同的介质环境和不同的探测距离都会对目标的偏振成像造成不同程度的 衰减,而圆偏振差分成像及圆偏振度成像均可实现偏振成像的增强处理。文中建模方法可以 为全偏振探测的理论研究及实际应用提供借鉴。     

基于AOTF的高光谱偏振成像系统设计与实验

为获得目标和场景的偏振信息,基于线偏振片和声光可调滤波器（AOTF）设计了一套高光谱偏振成像系统。文中从AOTF的工作原理出发分析其偏振等效关系,随后给出了探测系统的具体结构,并对其光学系统的各元件进行了合理的参数配置。最后,利用设计的成像系统对林地背景中的涂覆三种不同颜色涂层的铝板进行了高光谱偏振成像实验,获得了场景的高光谱信息和偏振信息,并通过数据处理得到涂层与背景之间的强度对比和偏振对比特性。结果表明:涂层与自然背景的偏振特性存在一定程度的差异,对于不同自然背景中的目标,通过选择与背景特性差异较大的若干波长或波段,利用合适的探测方式进行探测,有利于实现快速准确的目标识别。     

基于偏振微面元理论的红外偏振特性研究

针对基于金属线栅偏振片的红外偏振成像系统组成,需要考虑目标、大气、天空、偏振片的反射和自身辐射的影响,进而有效分析进入成像系统的红外偏振辐射组成。文章通过偏振微面元理论的散射函数模型,推导红外偏振辐射传输方程的Stokes表达式,得出红外偏振信息(偏振度、偏振角)与目标表面粗糙度、折射率、反射和观测角度等参数的数学模型,通过合理简化偏振信息表达式,仿真得出某材料的偏振度曲线与文献中实测数据基本一致,为进一步提高红外偏振成像系统的探测性提供理论依据和技术支持。     

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。     

THz频段粗糙导体圆锥的极化成像特性

太赫兹频段下粗糙导体表面会对电磁散射回波的幅度、相位、极化状态产生影响,为分析这一影响,以导体圆锥为例,研究了不同粗糙参数表面电磁散射在雷达图像中的表现规律。基于谱方法和坐标变换对粗糙圆锥面进行建模,利用高频电磁计算方法获得不同粗糙度导体圆锥样本多角度、多频点、全极化的单站散射场,基于转台模型,利用二重积分法获得目标二维像。从仿真结果可以看出,粗糙与理想光滑导体的圆锥图像存在明显差异,粗糙圆锥图像中能量分布偏离理想光滑情况下的强散射区域;随着粗糙度的增加,图像能量分布愈加均匀;相比于同极化图像,交叉极化图像更具反映目标轮廓信息的潜力。     

用于海面目标探测的中波红外实时偏振成像系统研究

海面的强镜面反射导致强烈太阳耀光,造成海面目标探测中目标丢失.针对该问题,利用渥拉斯顿棱镜的分光特性及海面杂波的偏振特性,设计了一种中波红外实时偏振成像系统,经分光在同一探测器上获得两幅偏振态相互正交的目标场景偏振子图像.并通过偏振子图像计算场景偏振度,结合目标与背景的偏振特性差异,为准确识别目标提供依据.结果表明,该系统能够有效抑制太阳耀光,并能够充分利用偏振度实现目标探测.     

基于网络解析的像元耦合偏振成像目标检测算法

偏振成像目标检测对于人造目标检测有着重要意义。像元耦合是以四个方向的偏振强度数据作为一个超像元的偏振成像方法。对超像元进行偏振参量解析,会使图像的分辨率变为原始图像的四分之一,不利于小目标的检测。像元耦合图像的偏振参量解析会产生噪声,对小目标的检测造成干扰。本文提出了一个以YOLOv5s为网络基础,添加偏振信息解析模块(Covcat)的目标检测算法。该算法实现了端到端进行像元耦合偏振成像的目标检测,用网络实现偏振解析,利用多卷积信息融合提高特征提取能力,提高目标的平均检测精度(mAP)。使用对空无人机数据集对算法进行验证,实验表明,相比于使用偏振参量解析出的强度图、偏振度图和偏振角图,该算法的平均检测精度分别提升了4个百分点、5个百分点和12个百分点。     

汗潜指纹紫外偏振反射特性研究(特约)

汗潜指纹是犯罪现场最常见的指印类型,具有特征消失快且不易被检测等特点。根据其特点,使用紫外偏振成像探测技术进行目标检测,相比传统强度图像,偏振参量图像可以提高目标对比度,有助于辨别不同背景中的目标。但紫外偏振成像探测技术对角度、波段及客体材料等较为敏感,所以通过设计合理的实验,分析了汗潜指纹紫外偏振反射特性随角度、波段及客体材料的变化特点。结果表明:汗潜指纹在不同角度下表现出规律的偏振特性;在系统提供的四个光谱偏振通道中,近紫外波段相比之下有很好的可重复性和区分性;不同客体材料偏振特性差异变化较大,对比分析样本的紫外偏振反射特性能有效提高潜指纹的探测和识别性能,为汗潜指纹紫外偏振成像探测技术提供依据。     

PolSAR成像的固定极化干扰机有源诱饵目标鉴别及抑制

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中真假目标难以区分的问题，提出了一种极化合成孔径雷达(Polarmetric SAR,PolSAR)成像固定极化转发式干扰诱饵目标鉴别方法。该方法首先通过极化熵对目标进行分类，提取低极化熵的目标并对目标进行Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)变换，再利用Hough变换计算WVD图像中的曲线斜率，将计算出的多普勒调频率与理论调频率进行对比，进而完成真实目标与假目标的鉴别，最终通过极化对消对鉴别出的目标进行抑制。实验结果验证了该方法的有效性。