本發(fā)明屬于目標(biāo)識(shí)別和圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于偏振參數(shù)的偽裝識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

可見光圖像容易受到外界環(huán)境因素的影響，當(dāng)人造目標(biāo)隱藏在背景中時(shí)，由于對(duì)比度低，所以較難被發(fā)現(xiàn)。隨著軍事偽裝以及新型隱身材料的發(fā)展，目標(biāo)的探測(cè)與識(shí)別變得愈發(fā)困難。偏振成像技術(shù)能夠探測(cè)到目標(biāo)表面的偏振信息，利用人造目標(biāo)與自然背景間的偏振特性差異可以對(duì)隱藏在自然背景中的目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)與識(shí)別，在一定程度上彌補(bǔ)了可見光成像的不足。

西北工業(yè)大學(xué)的趙永強(qiáng)等人對(duì)可見光多光譜段進(jìn)行偏振研究，分析了自然光下地物的偏振特性，并建立起涂層目標(biāo)與背景的brdf模型，提出了基于噪聲特征與斯托克圖像能量特征的小波圖像融合方法，對(duì)圖像中的雜亂背景進(jìn)行抑制。同時(shí)對(duì)偏振圖像的信息融合進(jìn)行了研究，將多源圖像映射到his空間中，通過一種偽彩色融合算法在雜亂背景中凸顯目標(biāo)(趙永強(qiáng).成像偏振光譜遙感及應(yīng)用[m]//國防工業(yè)出版社,2011.)。北京理工大學(xué)提出一種建立粗糙微面元偏振模型的方法，驗(yàn)證分析了粗糙表面的偏振度與觀測(cè)角的變化規(guī)律；同時(shí)研究了紅外光強(qiáng)圖像與偏振信息圖像的融合，利用小波變換的區(qū)域特征匹配的多尺度分解的圖像融合算法，融合后效果明顯，較傳統(tǒng)方法相比，圖像的信噪比與信息熵都得到了很大的改善。(馬帥,白廷柱,曹峰梅等.基于雙向反射分布函數(shù)模型的紅外偏振仿真[j].光學(xué)學(xué)報(bào),2009,第12期(12):3357-3361；陳偉力,王霞,金偉其,等.基于小波包變換的中波紅外偏振圖像融合研究)。但是此兩種方法建模過程過于復(fù)雜，步驟繁瑣，不適用于快速檢測(cè)。

發(fā)明目的

本發(fā)明的目的在于提供一種基于偏振參數(shù)的偽裝識(shí)別方法，利用人造目標(biāo)與自然背景間的偏振特性差異，對(duì)隱藏在自然背景中的目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)與識(shí)別，在一定程度上彌補(bǔ)可見光成像的不足，并且設(shè)備要求較低，步驟簡單，可應(yīng)用于快速檢測(cè)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

一種基于偏振參數(shù)的偽裝識(shí)別方法，在獲得目標(biāo)的mueller矩陣的基礎(chǔ)上，首先提取三個(gè)描述目標(biāo)偏振特性的參量，并分別對(duì)不同目標(biāo)作出相應(yīng)趨勢(shì)圖，然后再根據(jù)趨勢(shì)圖建立自適應(yīng)閾值分割方法，區(qū)分出人造目標(biāo)和自然背景，從而實(shí)現(xiàn)偽裝的識(shí)別。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點(diǎn)為：(1)相較于可見光圖像容易受到外界環(huán)境因素的影響，當(dāng)人造目標(biāo)隱藏在背景中時(shí)，偏振成像技術(shù)能夠探測(cè)到目標(biāo)表面的偏振信息，利用人造目標(biāo)與自然背景間的偏振特性差異可以對(duì)隱藏在自然背景中的目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)與識(shí)別。(2)利用穆勒矩陣中di(m)、d(m)和p(m)三個(gè)參量的趨勢(shì)圖，提高了識(shí)別精度。(3)利用偽彩色融合技術(shù)對(duì)灰度圖像進(jìn)行處理，從而有效地提高人眼的觀測(cè)識(shí)別率。(4)設(shè)備要求較低，步驟簡單，可應(yīng)用于快速檢測(cè)。

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)描述

附圖說明

圖1是stokes參量的測(cè)量光路圖。

圖2是本發(fā)明的mueller矩陣圖像采集系統(tǒng)。

圖3是本發(fā)明方法采用的實(shí)驗(yàn)樣本。

圖4是三種樣本的di(m)圖像。

圖5是三種樣本的d(m)圖像。

圖6是三種樣本的p(m)圖像。

圖7是樣本原灰度圖像。

圖8是人造目標(biāo)和自然背景區(qū)分后的圖像。

圖9是融合后的圖像。

具體實(shí)施方式：

本發(fā)明基于偏振參數(shù)的偽裝識(shí)別方法，在mueller矩陣的基礎(chǔ)上，首先提取三個(gè)描述目標(biāo)偏振特性的參量，并分別對(duì)不同目標(biāo)作出相應(yīng)趨勢(shì)圖，再根據(jù)趨勢(shì)圖分析發(fā)現(xiàn)不同材料在大多入射角的偏振特性差異明顯，但在局部角度有重合的特性，并根據(jù)趨勢(shì)圖計(jì)算自適應(yīng)閾值進(jìn)行分割，區(qū)分出人造目標(biāo)和自然背景，從而實(shí)現(xiàn)偽裝的識(shí)別?？梢栽诖嘶A(chǔ)上，再利用偽彩色融合，使人眼能觀察到人造目標(biāo)和自然背景明顯區(qū)分開，從而提高人眼的觀測(cè)識(shí)別率。實(shí)現(xiàn)上述偽裝識(shí)別方法的具體實(shí)施步驟如下：

1.獲得目標(biāo)的mueller矩陣

stokes矢量是由英國物理學(xué)家stokes于1852年提出的用于描述光波偏振態(tài)的一種簡單的數(shù)學(xué)表達(dá)形式，它可以描述光的任意偏振態(tài)，易于測(cè)量且不涉及復(fù)數(shù)，計(jì)算簡單，是目前最為常用的描述光波偏振態(tài)的表示方法。stokes矢量包含四個(gè)參量，表示如下：

s＝(s0,s1,s2,s3)^t(1)

式(1)中，s0、s1、s2、s3為stokes矢量的四個(gè)元素，其中，s0表示光波總強(qiáng)度，s1表示其在水平方向(x方向)與垂直方向(y方向)上的線偏振光分量之間的強(qiáng)度差；s2表示光波在45°和-45°方向上的線偏振光分量之間的強(qiáng)度差；s3表示光的右旋和左旋圓偏振分量之間的強(qiáng)度差。上述的4個(gè)參量均是光強(qiáng)的時(shí)間平均值，具有強(qiáng)度的量綱，可以直接被光電探測(cè)器探測(cè)。

stokes矢量所描述的是光線的偏振特性，而在光束與目標(biāo)介質(zhì)相互作用的過程中，其偏振態(tài)會(huì)發(fā)生變化，為了對(duì)作用過程中的光學(xué)元件和目標(biāo)介質(zhì)的特性進(jìn)行描述，則可以采用由h.mueller和他的研究生n.g.parke于1943年所提出的基于stokes-mueller體系的描述方法，該方法能夠表示光學(xué)系統(tǒng)對(duì)入射光偏振態(tài)的影響。由h.mueller設(shè)計(jì)的mueller矩陣的表示如下：

式(2)中的16個(gè)元素都為實(shí)數(shù)，m00表示目標(biāo)物體對(duì)入射光的傳輸、反射以及散射的能力；(m01m02m03)表示目標(biāo)物體對(duì)入射光的水平、垂直和圓性的雙向衰減能力；(m10m20m30)^t表示目標(biāo)物體改變?nèi)肷浞瞧窆獾钠駪B(tài)的能力；除上述的7個(gè)元素外的其他元素表征目標(biāo)物體對(duì)入射光的相位延遲與退偏振能力，其中，m11、m22、m33是與退偏相關(guān)的量，分別表征水平線性退偏系數(shù)、45°線性退偏系數(shù)和圓退偏系數(shù)。借助mueller矩陣，光學(xué)系統(tǒng)或者目標(biāo)介質(zhì)對(duì)入射光偏振態(tài)的變換可以表示為：

式(3)中，sⁱ表示入射偏振光的stokes矢量，s^o表示經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng)或者目標(biāo)介質(zhì)后的出射光的stokes矢量，m為光學(xué)系統(tǒng)或者目標(biāo)介質(zhì)的mueller矩陣。式(3)既可以用于求解光學(xué)系統(tǒng)的mueller矩陣，也可以用于求解目標(biāo)介質(zhì)的mueller矩陣。當(dāng)入射光的stokes矢量sⁱ以及出射光的stokes矢量s^o均為已知時(shí)，便可以利用式(3)求得光學(xué)系統(tǒng)或者目標(biāo)介質(zhì)的mueller矩陣。

stokes參量的測(cè)量光路圖如圖1所示，沿z軸傳播的光束，先后通過快軸與參考軸成β角的1/4波片和透光軸與參考軸成α角的檢偏器(偏振片)，經(jīng)過1/4波片和檢偏器后的光束被探測(cè)器接收。

快方位角為β的1/4λ波片的mueller矩陣為：

透光軸方位角為α的偏振片的mueller矩陣為：

若入射光的stokes矢量為s″＝(s″0,s″1,s″2,s″3)^t，ccd采集到的stokes矢量為s′＝(s′0,s′1,s′2,s′3)^t，于是有：

式(6)中計(jì)算得到的第一項(xiàng)s′0即為ccd采集到的光強(qiáng)值，可以得到：

由上式(7)光強(qiáng)表達(dá)式可知，只需將偏振片與1/4λ波片分別轉(zhuǎn)動(dòng)，且轉(zhuǎn)動(dòng)次數(shù)超過4次，就能解出入射光的stokes矢量s″＝(s″0,s″1,s″2,s″3)^t。根據(jù)α、β的取值不同，ccd接收的光強(qiáng)i也不同。從精度、實(shí)際操作難度以及計(jì)算強(qiáng)度考慮，本專利選取六組數(shù)據(jù)，分別為偏振片處于0°、45°、90°、135°以及1/4波片處于0°和45°時(shí)，如下式(8)所示方程組：

解得的入射光的stokes矢量的四個(gè)參量分別為：

mueller矩陣是stokes矢量在描述光矢量傳播過程中的偏振態(tài)變化的關(guān)系矩陣，其中的每一個(gè)元素或是元素組都與目標(biāo)物體自身的材料、含水量、表面構(gòu)造、介電常數(shù)、表面粗糙度、折射率等特性密切相關(guān)。對(duì)于不同材料的物體，其偏振特性不同；而即使是相同的物體，在不同的狀態(tài)下其偏振特性也會(huì)有所不同，因而mueller矩陣可以作為識(shí)別目標(biāo)的重要特征。

mueller矩陣的獲取采用的是主動(dòng)成像方式，較被動(dòng)成像而言，主動(dòng)成像的方式可以不受外界因素的影響。近年來，作為偏振信息提取的新方式，mueller矩陣受到了越來越多的重視。本文采用激光作為主動(dòng)光源，激光具有良好的偏振性，且可以提供單一波長的成像光束(本發(fā)明中激光提供的波長為632.8nm)，極大地提高系統(tǒng)信噪比，對(duì)圖像質(zhì)量有一定的改善作用，同時(shí)可以增加成像距離，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離探測(cè)。

mueller矩陣圖像采集系統(tǒng)如圖2所示，其采集過程如下：激光光源產(chǎn)生光束，經(jīng)過透鏡擴(kuò)束，再經(jīng)過光闌消除雜散光，得到穩(wěn)定光強(qiáng)的平行光，后經(jīng)過固定角度的偏振片p1和1/4波片w1得到一束右旋圓偏振光，該右旋圓偏振光經(jīng)過起偏系統(tǒng)，得到不同偏振態(tài)的入射光。

起偏系統(tǒng)由偏振片p2和1/4波片w2組成，通過旋轉(zhuǎn)p2和w2的不同角度得到6種不同偏振態(tài)的入射光，即將p2和w2均轉(zhuǎn)至0得到x軸方向的線偏振光；p2轉(zhuǎn)至0，w2轉(zhuǎn)至π/4得到右旋圓偏振光；p2和w2均轉(zhuǎn)至π/4得到π/4方向線偏振光；p2轉(zhuǎn)至π/2，w2轉(zhuǎn)至π/4得到左旋圓偏振光；p2轉(zhuǎn)至π/2，w2轉(zhuǎn)至0得到y(tǒng)軸方向線偏振光；p2轉(zhuǎn)至3π/4且w2轉(zhuǎn)至π/4得到3π/4方向線偏振光。6種不同偏振態(tài)的入射光分別照射到探測(cè)目標(biāo)上，經(jīng)過目標(biāo)表面散射后，出射光經(jīng)檢偏系統(tǒng)被ccd探測(cè)器接收。

檢偏系統(tǒng)由偏振片p3和1/4波片w3組成，旋轉(zhuǎn)角度與起偏系統(tǒng)一致，即起偏系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)一次角度，檢偏系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)6次角度。ccd探測(cè)出經(jīng)過檢偏系統(tǒng)的光強(qiáng)(即獲得目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所有像素的亮度)，結(jié)合檢偏系統(tǒng)中偏振片p3和1/4波片w3的mueller矩陣(偏振片與波片每轉(zhuǎn)至一個(gè)角度都有對(duì)應(yīng)的mueller矩陣并且已知)、已知入射光的stokes矢量以及出射光的stokes矢量，即可求出目標(biāo)的mueller矩陣。由于起偏系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)6次不同角度，檢偏系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)6次不同的角度，即利用36個(gè)方程去解目標(biāo)mueller矩陣的16個(gè)參數(shù)，可以得到目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素的mueller矩陣的精確解。

2.提取穆勒矩陣mueller中三個(gè)描述目標(biāo)偏振特性的參量

入射光經(jīng)過不同材料后偏振特性會(huì)發(fā)生不同的變化。mueller矩陣可以計(jì)算出其影響入射光偏振態(tài)的特性，包括雙向衰減特性(diattenuation)、相位延遲特性(retardance)和退偏振特性(depolarisation)。其中，雙向衰減特性表征與偏振相關(guān)的強(qiáng)度衰減特性，相位延遲特性表征與偏振相關(guān)的相位改變的特性，而退偏振表征的是物體與入射偏振光相互作用后，出射光變?yōu)椴糠制窆獾奶匦浴ｋp向衰減、相位延遲以及退偏振特性與目標(biāo)的材料等自身特性有著密切的關(guān)聯(lián)。

若已知了目標(biāo)的mueller矩陣，通常使用退偏振指數(shù)、雙向衰減參量以及偏振參量這三個(gè)參量來描述目標(biāo)的偏振特性，對(duì)這三個(gè)參量的簡單介紹如下。雙向衰減特性di(m)、退偏振特性d(m)、相位延遲特性p(m)只與mueller矩陣中各個(gè)元素相關(guān)，可以由mueller矩陣中的元素直接推導(dǎo)出來。其定義如下：

根據(jù)定義，可利用mueller矩陣的16個(gè)參數(shù)計(jì)算出di(m)，d(m)，p(m)值。對(duì)于某一材料，將目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所求得的di(m)，d(m)，p(m)值求平均，即可獲得該材料的di(m)，d(m)，p(m)值(若無特殊說明，后面涉及的di(m)，d(m)，p(m)值皆為該處所定義均值)。當(dāng)計(jì)算出目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的每個(gè)像素的di(m)，d(m)，p(m)值后分別將其作為像素的亮度值輸出圖像，即為目標(biāo)的實(shí)際di(m)，d(m)，p(m)圖像(若無特殊說明，后面稱之為實(shí)際di(m)，d(m)，p(m)圖像)。

3.作出各種材料在各個(gè)角度下的di(m)、d(m)和p(m)趨勢(shì)圖

本申請(qǐng)以樹葉、綠色偽裝布和偽裝涂料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，樣本如圖3所示，a)為樹葉在偽裝布上，b)為樹葉在綠色偽裝涂料上。

將某一材料樣品放置在圖2所示的樣品架上，調(diào)整起偏系統(tǒng)和檢偏系統(tǒng)在圓軌上的位置以改變?nèi)肷浣呛统錾浣谴笮　⑷肷浣菑?0度調(diào)至75度，每間隔7.5度(30°、37.5°、45°、52.5°、60°、67.5°、75°)測(cè)一組mueller矩陣，從而獲得各個(gè)角度下樣品的平均di(m)，d(m)，p(m)值，并以此作出各角度下的di(m)，d(m)，p(m)趨勢(shì)圖。

圖4所示為綠色偽裝涂料、樹葉及綠色偽裝布在各個(gè)角度下的di(m)均值趨勢(shì)圖，圖5所示綠色偽裝涂料、樹葉及綠色偽裝布在各個(gè)角度下的d(m)趨勢(shì)圖，圖6所示綠色偽裝涂料、樹葉及綠色偽裝布在各個(gè)角度下的p(m)趨勢(shì)圖，從圖中可看出三種材料所對(duì)應(yīng)的曲線存在明顯差異，可通過動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閾值分割方法對(duì)每個(gè)樣本的實(shí)際di(m)，d(m)，p(m)圖像進(jìn)行處理。

樣本的實(shí)際d(m)、di(m)和p(m)圖如圖7所示，a)為場(chǎng)景一的實(shí)際d(m)圖，b)為場(chǎng)景一的實(shí)際di(m)圖，c)為場(chǎng)景一的實(shí)際p(m)圖，d)為場(chǎng)景二的實(shí)際d(m)圖，e)為場(chǎng)景二的實(shí)際di(m)圖，f)為場(chǎng)景二的實(shí)際p(m)圖。

4.根據(jù)趨勢(shì)圖計(jì)算自適應(yīng)閾值進(jìn)行分割

由di(m)、d(m)和p(m)趨勢(shì)圖計(jì)算出一個(gè)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閾值τ，

并對(duì)包含任意兩種已知材料的實(shí)際di(m)，d(m)，p(m)圖像進(jìn)行分割，其中τ1、τ2分別為場(chǎng)景一中的偽裝布和樹葉或場(chǎng)景二中的涂料和樹葉在某一角度下的di(m)、d(m)或p(m)值。如樣本趨勢(shì)圖所示，在大多數(shù)入射角下，不同材料的偏振參數(shù)是相互不同的，除了極少數(shù)角度下會(huì)重合。理論上講，如果所有角度下兩種樣本的三個(gè)參數(shù)值都相等的話，可認(rèn)為此兩種樣本材料相同。因此不同材料的三種參數(shù)不會(huì)在所有角度下完全重合。

因此，可以計(jì)算出一個(gè)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閾值，將實(shí)際di(m)，d(m)，p(m)圖像分成＞τ和＜τ的兩部分，該兩部分為人造目標(biāo)或自然背景；少數(shù)在閾值邊緣或無法進(jìn)行分類的像素，此時(shí)di(m)、d(m)或p(m)＝τ，將對(duì)其進(jìn)行以下操作：a)一個(gè)像素如果在實(shí)際di(m)，d(m)，p(m)圖像中的兩幅被認(rèn)為是自然背景或人造目標(biāo)，則將其判定為自然背景或人造目標(biāo)；b)如果一個(gè)像素在一副圖像中被認(rèn)為是自然背景或人造目標(biāo)，但在另外兩幅圖像中無法確認(rèn)，則將其判定為自然背景或人造目標(biāo)；c)如果一個(gè)像素在兩幅圖像中分別被認(rèn)為是人造目標(biāo)和自然背景，但在第三幅圖像中無法辨識(shí)，則將其判定為自然背景。經(jīng)過上述判定過程，則將人造目標(biāo)和自然背景明顯區(qū)分開來，如圖8所示：a)中黑色部分為綠色偽裝布，白色部分為樹葉；b)中黑色部分為樹葉，白色部分為綠色偽裝涂料。

5.增強(qiáng)偽裝識(shí)別度

本申請(qǐng)利用rgb偽彩色融合達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。首先，將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，然后將di(m)圖像作為r通道，上述分離圖像作為g通道，p(m)圖像作為b通道，最后輸出融合圖像如圖9所示：a)為樹葉在偽裝布上，綠色部分為樹葉，棕色部分為偽裝布；b)為樹葉在偽裝涂料上，綠色部分為偽裝涂料，棕色部分為樹葉。