[发明专利]一种基于偏振参数的伪装识别方法

说明书

技术领域

本发明属于目标识别和图像处理领域，具体涉及一种基于偏振参数的伪装识别方法。

背景技术

可见光图像容易受到外界环境因素的影响，当人造目标隐藏在背景中时，由于对比度低，所以较难被发现。随着军事伪装以及新型隐身材料的发展，目标的探测与识别变得愈发困难。偏振成像技术能够探测到目标表面的偏振信息，利用人造目标与自然背景间的偏振特性差异可以对隐藏在自然背景中的目标进行探测与识别，在一定程度上弥补了可见光成像的不足。

西北工业大学的赵永强等人对可见光多光谱段进行偏振研究，分析了自然光下地物的偏振特性，并建立起涂层目标与背景的BRDF模型，提出了基于噪声特征与斯托克图像能量特征的小波图像融合方法，对图像中的杂乱背景进行抑制。同时对偏振图像的信息融合进行了研究，将多源图像映射到HIS空间中，通过一种伪彩色融合算法在杂乱背景中凸显目标(赵永强.成像偏振光谱遥感及应用[M]//国防工业出版社,2011.)。北京理工大学提出一种建立粗糙微面元偏振模型的方法，验证分析了粗糙表面的偏振度与观测角的变化规律；同时研究了红外光强图像与偏振信息图像的融合，利用小波变换的区域特征匹配的多尺度分解的图像融合算法，融合后效果明显，较传统方法相比，图像的信噪比与信息熵都得到了很大的改善。(马帅,白廷柱,曹峰梅等.基于双向反射分布函数模型的红外偏振仿真[J].光学学报,2009,第12期(12):3357-3361；陈伟力,王霞,金伟其,等.基于小波包变换的中波红外偏振图像融合研究)。但是此两种方法建模过程过于复杂，步骤繁琐，不适用于快速检测。

发明目的

本发明的目的在于提供一种基于偏振参数的伪装识别方法，利用人造目标与自然背景间的偏振特性差异，对隐藏在自然背景中的目标进行探测与识别，在一定程度上弥补可见光成像的不足，并且设备要求较低，步骤简单，可应用于快速检测。

发明内容

一种基于偏振参数的伪装识别方法，在获得目标的Mueller矩阵的基础上，首先提取三个描述目标偏振特性的参量，并分别对不同目标作出相应趋势图，然后再根据趋势图建立自适应阈值分割方法，区分出人造目标和自然背景，从而实现伪装的识别。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)相较于可见光图像容易受到外界环境因素的影响，当人造目标隐藏在背景中时，偏振成像技术能够探测到目标表面的偏振信息，利用人造目标与自然背景间的偏振特性差异可以对隐藏在自然背景中的目标进行探测与识别。(2)利用穆勒矩阵中DI(M)、D(M)和P(M)三个参量的趋势图，提高了识别精度。(3)利用伪彩色融合技术对灰度图像进行处理，从而有效地提高人眼的观测识别率。(4)设备要求较低，步骤简单，可应用于快速检测。

下面结合附图对本发明进一步详细描述

附图说明

图1是Stokes参量的测量光路图。

图2是本发明的Mueller矩阵图像采集系统。

图3是本发明方法采用的实验样本。

图4是三种样本的DI(M)图像。

图5是三种样本的D(M)图像。

图6是三种样本的P(M)图像。

图7是样本原灰度图像。

图8是人造目标和自然背景区分后的图像。

图9是融合后的图像。

具体实施方式：

本发明基于偏振参数的伪装识别方法，在Mueller矩阵的基础上，首先提取三个描述目标偏振特性的参量，并分别对不同目标作出相应趋势图，再根据趋势图分析发现不同材料在大多入射角的偏振特性差异明显，但在局部角度有重合的特性，并根据趋势图计算自适应阈值进行分割，区分出人造目标和自然背景，从而实现伪装的识别。可以在此基础上，再利用伪彩色融合，使人眼能观察到人造目标和自然背景明显区分开，从而提高人眼的观测识别率。实现上述伪装识别方法的具体实施步骤如下：

1.获得目标的Mueller矩阵

Stokes矢量是由英国物理学家Stokes于1852年提出的用于描述光波偏振态的一种简单的数学表达形式，它可以描述光的任意偏振态，易于测量且不涉及复数，计算简单，是目前最为常用的描述光波偏振态的表示方法。Stokes矢量包含四个参量，表示如下：

S＝(s₀,s₁,s₂,s₃)^T(1)