一種目標的探測方法與流程
2023-09-20 15:41:30
本申請涉及光電探測技術領域，尤其涉及一種目標的探測方法。
背景技術：
在現有技術中，通常可以使用偏振信息來表徵目標的物理和化學特性。從現有的偏振探測研究基礎來看,偏振信息的解譯是一個關鍵的研究過程。通過偏振成像試驗,對獲取的試驗數據進行處理和分析之後,發現在儀器響應動態範圍內,偏振態參數受光強影響較小,特別是以偏振角參數圖像顯示景物狀態特徵,能夠較好地表徵目標邊緣輪廓特徵。
但是，在現有技術中的目標的探測方法中，通常是通過光譜輻射亮度對比度來對目標進行探測，而並未基於目標邊緣輪廓偏振特性對目標進行探測，因此存在目標識別效率低等問題。
技術實現要素：
有鑑於此，本發明提供了一種目標的探測方法，從而可以利用偏振角特徵進行目標邊緣輪廓的特徵提取，有利於提高目標識別效率、增強場景感知。
本發明的技術方案具體是這樣實現的：
一種基於紅外圖像複雜度的圖像分級方法，該方法包括如下的步驟：
a、讀取所需分析的紅外偏振圖像數據；
b、根據所讀取的紅外偏振圖像數據，使用如下公式計算目標表面邊緣輪廓的偏振角：
其中，α為偏振角，s1為沿與x軸夾角為0°和90°方向的線偏振分量差分值，s2為沿與x軸夾角為±45°方向線偏振分量差分值，θ為微面元法線與目標表面法線的夾角，σ為目標表面的粗糙度，θi為入射角，ηi為將標量雙向反射分布函數偏振化時所引入的參考平面之間變換的旋轉角，rs為菲涅耳反射率的垂直分量，rp為菲涅耳反射率的平行分量，ωr為反射球面角；
c、對計算得到的偏振角進行魯棒性驗證，並將符合魯棒性要求的偏振角作為目標輪廓偏振角特徵記錄到邊緣輪廓偏振角特性數據集中；
d、重複上述的步驟a～c，直至形成滿足需求的邊緣輪廓偏振角特性數據集；
e、根據邊緣輪廓偏振角特性數據集中各個不同的目標輪廓偏振角特徵，分別建立對應於不同姿態情況的邊緣輪廓偏振角模板，通過深度學習，完成模板匹配，實現對目標的探測。
較佳的，對於不透明的輻射物體，其入射到紅外線柵偏振片前的斯託克斯stokes矢量sin表示為：
sin＝sr+se＝∫f(θi,φi,θr,φr,λ)cos(θr)dωr·si+εsurf·iobj，
其中，sr為目標表面反射的stokes矢量，se為自身輻射的stokes矢量，f為基於微面元理論的priest-germer模型，θi為入射角，φi為入射光線投影到由x、y確定的平面上與x軸之間的夾角，θr為反射角，φr為反射光線投影到由x、y確定的平面上與x軸之間的夾角，λ為波長，si為入射光的stokes矢量，εsurf為紅外偏振輻射率，iobj為目標的輻射強度。
較佳的，假設被動紅外成像系統中入射光為自然光，則si表示為：
si＝[ibg000]t，
其中，ibg為背景輻射強度，則sin表示為：
其中，s0、s1、s2和s3分別為stokes矢量的4個stokes參量，f00、f10、f20和f30分別為偏振雙向分布反射函數的第一列的四個分量。
較佳的，f00、f10、f20由菲涅耳反射穆勒矩陣m(θi,φi,θr,φr)中的m00、m10、m20計算得出；
通過mi,j(i,j＝0,1,2,3)的計算公式計算出m00、m10、m20為：
其中，ηi和ηr分別為將標量brdf偏振化時所引入的參考平面之間變換的旋轉角；m00表示偏振分量s、p的菲涅耳反射率的rs與rp之和，m10、m20分別表示偏振分量s、p的菲涅耳反射率rs、rp之差與兩倍入射參考平面變換的旋轉角ηi的餘弦值、正弦值的乘積。
較佳的，ηi的計算表達式為：
將m00、m10、m20代入公式中得：
如上可見，在本發明的技術方案中，由於通過比較反射和目標自身輻射的偏振傳輸stokes表達式，推導得出目標邊緣輪廓偏振角特徵與波長不相關；且通過試驗分析可知：目標與背景輻射相差較小的情況下，通過光譜輻射亮度對比度無法區分目標，但通過偏振角對比度可以明顯區分目標的邊緣特徵。原因在於：偏振成像測量對目標邊緣特徵的取向變化敏感，典型目標與背景表面狀態的差異能夠引起較大的偏振角變化，同時目標偏振角特徵能夠表現出不同表面取向的細節特徵，同時提高了目標的對比度，能夠在背景中凸現目標的邊緣特徵。因此，通過使用本發明所提供的方法，可以利用偏振角特徵進行目標邊緣輪廓的特徵提取，有利於提高目標識別效率、增強場景感知，可方便地應用於目標探測、識別等領域。
附圖說明
圖1為本發明實施例中的目標的探測方法的流程圖。
圖2為本發明實施例中的錐體模型邊緣輪廓在不同探測方向的中波高光譜偏振角變化趨勢示意圖。
圖3為本發明實施例中的錐體模型邊緣輪廓在不同探測方向的長波高光譜偏振角變化趨勢示意圖。
具體實施方式
為使本發明的技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及具體實施例，對本發明作進一步詳細的說明。
圖1為本發明實施例中的目標的探測方法的流程圖。如圖1所示，本發明實施例中的目標的探測方法包括如下所述步驟：
步驟101，讀取所需分析的紅外偏振圖像數據。
步驟102，根據所讀取的紅外偏振圖像數據，使用如下公式計算目標表面邊緣輪廓的偏振角：
其中，α為偏振角，s1為沿與x軸夾角為0°和90°方向的線偏振分量差分值，s2為沿與x軸夾角為±45°方向線偏振分量差分值，θ為微面元法線與目標表面法線的夾角，σ為目標表面的粗糙度，θi為入射角，ηi為將標量雙向反射分布函數(brdf)偏振化時所引入的參考平面之間變換的旋轉角，rs為菲涅耳反射率的垂直分量，rp為菲涅耳反射率的平行分量，ωr為反射球面角。
在stokes矢量表示法中，一般通過s0、s1、s2和s3等4個stokes參量來描述光波的偏振態和強度，例如，s＝(s0，s1，s2，s3)t；其中，s0表示入射光的總的光強，s1表示沿與x軸夾角為0°和90°方向的線偏振分量差分值，s2表示沿與x軸夾角為±45°方向線偏振分量差分值，s3與左旋或右旋的圓偏振分量差分值。
在本發明的技術方案中，根據紅外偏振發射率模型及紅外偏振成像輻射傳輸模型可知，對於不透明的輻射物體，其入射到紅外線柵偏振片前的斯託克斯(stokes)矢量sin可表示為(忽略傳輸路程中的大氣輻射)：
sin＝sr+se＝∫f(θi,φi,θr,φr,λ)cos(θr)dωr·si+εsurf·iobj(2)
其中，sr為目標表面反射的stokes矢量，se為自身輻射的stokes矢量，f為基於微面元理論的priest-germer模型，θi為入射角，φi為入射光線投影到由x、y確定的平面上與x軸之間的夾角，θr為反射角，φr為反射光線投影到由x、y確定的平面上與x軸之間的夾角，λ為波長，si為入射光的stokes矢量，εsurf為紅外偏振輻射率，iobj為目標的輻射強度。
假設被動紅外成像系統中入射光為自然光，即si可表示為：
si＝[ibg000]t，
其中，ibg為背景輻射強度，則上述的公式(2)可表示為：
其中，s0、s1、s2和s3分別為stokes矢量的4個stokes參量，f00、f10、f20和f30分別為偏振雙向分布反射函數的第一列的四個分量。
由上式可知，場景表面的stokes矢量sin與f00、f10、f20密切相關，f00、f10、f20可由菲涅耳反射穆勒矩陣m(θi,φi,θr,φr)中的m00、m10、m20計算得出(通常忽略v參數，故略去m30求解)，通過mi,j(i,j＝0,1,2,3)的計算公式可以計算出m00、m10、m20為：
其中，ηi和ηr分別為將標量brdf偏振化時所引入的參考平面之間變換的旋轉角；m00表示偏振分量s、p的菲涅耳反射率的rs與rp之和，m10、m20分別表示偏振分量s、p的菲涅耳反射率rs、rp之差與兩倍入射參考平面變換的旋轉角ηi的餘弦值、正弦值的乘積；ηi的計算表達式為：
將m00、m10、m20代入公式(3)中可得：
由此可知，目標的紅外偏振特性與表面折射率、入射角、反射角、粗糙度等多種因素相關，同時也與目標背景的輻射強度密切相關。
由偏振角的定義以及上述的公式(6)可推導得出基於偏振brdf模型的偏振角可表述為上述的公式(1)：
因此，在本發明的技術方案中，為驗證偏振角與波長之間的關係，對基於微面元理論的反射偏振特性進行了分析研究。由於偏振反射傳輸模型的stokes矢量sin為sin＝sr＝∫f(θi,φi,θr,φr,λ)cos(θr)dωr·si，其中si為入射光stokes矢量，通常情況下認為被動成像系統中入射光為自然光，故si的表達式為：si＝[ibg000]t；進而可得出反射偏振傳輸方程的stokes表達式，通過計算可得反射偏振傳輸狀態下偏振角的計算表達式，與公式(1)一致。也就是說，目標在同一平面內的邊緣偏振角特徵隨入射角的變化呈單調變化的趨勢，且與探測波長不相關。
由此可知，目標表面邊緣輪廓的偏振角特徵屬於目標表面的基本特徵，探測波長不影響目標表面的偏振角特性，相對於偏振度而言，基於目標邊緣輪廓的偏振角特性可作為目標探測探測識別的主要特徵。
因此，在本步驟中，可以根據所讀取的紅外偏振圖像數據，使用上述的公式(1)計算得到目標表面邊緣輪廓的偏振角。
步驟103，對計算得到的偏振角進行魯棒性驗證，並將符合魯棒性要求的偏振角作為目標輪廓偏振角特徵記錄到邊緣輪廓偏振角特性數據集中。
步驟104，重複上述的步驟101～103，直至形成滿足需求(例如，數據集中所記錄的偏振角的個數達到了預設閾值)的邊緣輪廓偏振角特性數據集。
步驟105，根據邊緣輪廓偏振角特性數據集中各個不同的目標輪廓偏振角特徵，分別建立對應於不同姿態情況的邊緣輪廓偏振角模板，通過深度學習，完成模板匹配，實現對目標的探測。
因此，通過上述的步驟101～105，即可實現對目標的探測。
另外，在本發明的技術方案中，還根據本發明中的目標的探測方法進行了具體的試驗，以驗證本發明的目標的探測方法的有效性。
例如，在本發明的技術方案中，可以以椎體模型作為姿態分析的目標，設計椎體模型在不同探測方向的高光譜偏振特性測量試驗。為了提高目標背景的對比度，該試驗中加熱了錐體模型的頭部。例如，試驗環境溫度為30℃，錐體目標模型頭部溫度為40℃。圖2為本發明實施例中的錐體模型邊緣輪廓在不同探測方向的中波高光譜偏振角變化趨勢示意圖，圖3為本發明實施例中的錐體模型邊緣輪廓在不同探測方向的長波高光譜偏振角變化趨勢示意圖，圖2和圖3可以視為在錐體模型不同探測方向時中、長波高光譜邊緣輪廓偏振角特徵數據分析結果，其中光譜偏振角對比度cα(λ)的計算過程定義為(計算分析以目標模型邊緣輪廓偏振角為計算主體)：
根據上述試驗結果可知，該試驗結果不僅驗證了探測方向對目標光譜偏振特性的影響，同時數據分析也驗證了目標在不同姿態時邊緣輪廓偏振角的取值穩定性，故可根據目標邊緣輪廓在不同姿態對應的偏振角特徵與基準坐標之間的計算分析，初步確定目標姿態。
綜上所述，在本發明的技術方案中，由於通過比較反射和目標自身輻射的偏振傳輸stokes表達式，推導得出目標邊緣輪廓偏振角特徵與波長不相關；且通過試驗分析可知：目標與背景輻射相差較小的情況下，通過光譜輻射亮度對比度無法區分目標，但通過偏振角對比度可以明顯區分目標的邊緣特徵。原因在於：偏振成像測量對目標邊緣特徵的取向變化敏感，典型目標與背景表面狀態的差異能夠引起較大的偏振角變化，同時目標偏振角特徵能夠表現出不同表面取向的細節特徵，同時提高了目標的對比度，能夠在背景中凸現目標的邊緣特徵。因此，通過使用本發明所提供的方法，可以利用偏振角特徵進行目標邊緣輪廓的特徵提取，有利於提高目標識別效率、增強場景感知，可方便地應用於目標探測、識別等領域。
以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，並不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明保護的範圍之內。