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。     

风速对海面长波红外偏振度的影响研究

粗糙海面偏振特性对海面场景下的目标探测和识别具有较大影响。为了研究不同风速和探测角下海面长波红外偏振特性,基于双向反射分布函数和菲涅尔反射公式推导了长波红外偏振度计算模型,依据海浪谱和快速傅里叶变换法建立海面模型,并结合中国台站实测数据,计算了海水辐射和天空大气辐射,仿真分析了不同风速条件下海面在长波红外波段的偏振特性,仿真结果表明:随着风速的增加,各面元入射角的分布几乎对称的向两侧拓展,使得偏振度峰值减小,对应的探测角减小,当探测角小于63°时,偏振度随风速增加而增加,探测角大于63°时,偏振度随风速增加而减小,探测角为63°时,海面偏振度基本不受风速影响。研究结果对海面场景下的红外偏振探测有一定指导意义。     

伪装遮障的光学与红外偏振成像

为了研究伪装遮障对抗偏振遥感的侦察效果,采用多波段偏振CCD相机在光学与红外波段获得伪装遮障的偏振图像,并提取其中的偏振信息.研究发现:在表面形态一定的情况下,伪装遮障散射光的偏振信息受光线入射角和表面反射率的影响较大.偏振信息对遮障的表面粗糙度和空间结构非常敏感,可以增强图像中目标与背景的对比度,提高识别准确率.伪装遮障和自然背景的散射光偏振度和偏振角信息有较大差别,因而,根据偏振信息成像可以有效地识别出图像中的伪装遮障,偏振成像在伪装目标识别方面具有重要的军事应用价值.     

分时型长波红外高帧频偏振成像实验研究

为了弥补传统分时型长波红外偏振成像系统不能实时探测的不足,本文通过采用超高速高定位精度旋转轮,在分时型红外偏振成像装置的基础上,实现了准实时动态高温目标偏振度图像的探测。采用超高速高定位精度旋转轮,快速带动偏振片旋转,改变了目标信息的偏振态,红外相机同步采集图像数据,每4幅不同角度的光强图,解算出偏振度图,循环此过程,得到运动目标偏振度视频数据,使装置能够实现运动物体的偏振探测。利用软件控制整个装置成像过程,由于实验所用红外相机帧频的限制,所以整个装置实现了15帧/s的目标偏振度探测,得出目标偏振度变化曲线,以及强度图与偏振度图的融合结果。本文研究的基于高速旋转轮的分时型长波红外偏振成像,在具有传统装置优点的基础上,可以实现探测15帧/s的动态高温运动目标的偏振度图像。该装置在未来的火场救援、燃烧诊断和高温目标的精细成像等领域,具备潜在应用价值。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

制冷型中波红外偏振成像光学系统设计

除了具备作用距离远、可全天候工作、隐蔽性好等传统红外强度成像的优点外，基于目标与背景偏振特性差异的红外偏振成像技术能够有效减小背景干扰、抑制背景杂波、增强图像对比度、提高信噪比，应用前景广阔。为了有效抑制空中和海面目标探测过程的背景杂波干扰，增强雾、霾和烟尘以及小温差、低照度和复杂背景环境下的目标探测能力，采用分孔径同时偏振成像方式，完成了焦距为240 mm的四通道制冷型分孔径中波红外偏振成像光学系统的设计。利用蒙特卡洛法进行了公差分析，保证了光学系统加工和装调精度的合理性。像质分析结果表明，光学系统的MTF接近衍射极限，各类像差得到了有效校正，成像质量良好。通过冷反射分析验证了冷像对所设计制冷型红外光学系统成像质量的影响程度。此外，最终完成的光学系统结构紧凑，透过率高，避免了非球面的使用，具有良好的加工和装配工艺性。     

基于深度卷积神经网络的红外过采样扫描图像点目标检测方法

针对红外过采样扫描成像特点,提出一种基于深度卷积神经网络的红外点目标检测方法.首先,设计回归型深度卷积神经网络以抑制扫描图像杂波背景,该网络不含池化层,输出的背景抑制图像尺寸与输入图像一致;其次,对抑制后的图像进行门限检测,提取候选目标小区域原始数据;最后,将候选目标区域数据依次输入分类型深度卷积神经网络以进一步判别目标、剔除虚警.生成大量过采样训练数据有效训练两个深度网络.结果表明,在不同杂波背景下,该方法在目标信杂比增益、检测概率、虚警概率和运算时间等方面,均优于典型红外小目标检测方法,适用于红外过采样扫描系统的点目标检测.     

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。