一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法技术

本发明专利技术公开了一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法；首先利用毫米波辐射计成像系统在无极化照射环境中获取给定入射角下场景的水平极化图和垂直极化图；再根据水平极化图和垂直极化图计算得到“线极化比”图像；然后统计分析“线极化比”的分布规律，利用阈值估计公式估计“线极化比”阈值；最后根据分类准则，实现对场景中的金属材料和非金属材料的分类。本发明专利技术能非接触、被动地对金属材料和介质材料的进行有效分类，并且不受环境辐射变化的影响，具有很好的鲁棒性，可用于金属目标的遥感与探测、金属危险品的安全检测与预警等领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无源微波遥感与探测
，更具体地，涉及一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法。
技术介绍
一切自然和人造物质在物理温度高于绝对零度时都会以电磁波的形式自发地向空间辐射电磁能量，毫米波辐射计通过接收这种电磁信号来实现对目标的遥感与探测，这种技术通常被称为无源毫米波辐射测量技术。毫米波辐射测量具有全天时、准全天候工作、隐蔽性和一定程度上穿透衣物的优点，因此已应用到诸如大气遥感、海洋监测、土壤和植被遥感、农业检测、安检等领域。毫米波辐射计通过天线接收感兴趣场景的毫米波辐射，并将其强度按比例直观地显现出来，即实现毫米波辐射测量成像。影响场景中物质的自发毫米波辐射的因素是多方面的，物质的属性、结构和尺寸等均影响其自发辐射出来的电磁波状态。这些因素的差异导致辐射电磁波的差异，在毫米波辐射亮温图像中显现出来，从而实现对感兴趣目标的检测与识别。对于被测物体信息的获取是当前研究的热点也是难点。通常利用毫米波辐射图像中物质的亮温差异对目标进行分类和检测。例如，在地面金属目标遥感与探测领域，地面金属目标由于主要反射环境辐射(如大气辐射)，通常具有较低的毫米波辐射亮温，在高亮温的自然地物中易被检测。然而，正因为金属目标主要反射环境，当金属面反射的环境亮温较高时(例如，低仰角的大气辐射亮温较大，接近地物辐射亮温)，金属目标则容易湮没在地物中，而难以检测识别。因此，需要提出一种不依赖于环境辐射的分类识别方法。
技术实现思路
针对当前的应用需求以及现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法，目的在于从极化特性的角度提出一种新的具有更好鲁棒性的金属/非金属材料的分类方法。该方法提出了一种新的特征分类量(“线极化比”)只与材料自身性质有关，而不受反射环境辐射大小的影响，具有很好的鲁棒性。因此，该方法可提高利用无源毫米波辐射测量技术对被观测场景中的金属/非金属材料的检测和识别能力。本专利技术提供了一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法，包括下述步骤：S1：利用毫米波辐射计成像系统在入射角θ下对被测场景进行成像，得到定标后的水平极化亮温图和垂直极化亮温图(或定标前的水平极化输出图和垂直极化电压输出图)；S2：根据水平极化亮温图(或电压输出图)、垂直极化亮温图(或电压输出图)和场景物理温度(或黑体材料的辐射计电压输出)计算得到“线极化比”图像；S3：统计分析“线极化比”图像中所有像素点的线极化比(即P)分布规律，利用阈值估计公式估计P的阈值δ；S4：根据分类准则，将“线极化比”图像中的所有像素点分成金属和非金属两类，得到分类图像。更进一步地，在步骤S1中，所述场景应满足：从观测方向看去，被测目标表面反射方向上的环境毫米波热辐射是无极化的。该场景称为无极化照射场景。更进一步地，在步骤S1中，所述入射角θ应满足：60°≤θ≤70°。更进一步地，在步骤S2中，所述“线极化比(P)”的计算公式为：P＝(Thij-T0)/(Tvij-T0)，其中，Thij和Tvij分别为水平极化和垂直极化亮温图矩阵的元素，i、j分别为矩阵的行和列编号，T0为场景的物理温度，由温度计测量。更进一步地，在步骤S2中，对于线性毫米波辐射计，所述“线极化比(P)”的计算公式还可以是：P＝(Vhij-V0)/(Vvij-V0)，其中，Vhij和Vvij分别为水平极化和垂直极化电压输出图矩阵的元素，i、j分别为矩阵的行和列编号，V0为辐射计对准黑体时的电压输出值，并保证黑体具有与场景相同的物理温度。更进一步地，在步骤S3中，所述统计分析指在区间[1，3]、以0.1为间隔，统计每个间隔区间内P值的个数。第k个区间[Pmink，Pmaxk]称为Rk。更进一步地，在步骤S3中，所述阈值估计公式为：δ＝(Pminp+Pmaxp)/2，其中，Pminp和Pmaxp分别指间隔区间Rp的下限和上限，在Rp内，P值的统计个数最小。更进一步地，在步骤S4中，所述分类准则为：在“线极化比”图像中，P≥δ的像素点表示非金属；P<δ的像素点表示金属。本专利技术提供的金属和非金属材料的分类方法通过在无极化照射场景中获取给定入射角下场景的水平极化图和垂直极化图；再根据水平极化图和垂直极化图计算得到“线极化比”图像；然后统计分析“线极化比”的分布规律，利用阈值估计公式估计“线极化比”阈值；最后根据分类准则，实现对场景中的金属材料和非金属材料的分类。本专利技术可适用于任何毫米波辐射计对被测材料的金属和非金属的属性分类，能非接触、被动地对金属材料和非金属材料进行有效分类，并且不受环境辐射变化的影响，具有很好的鲁棒性，可用于遥感和安检中的目标检测与识别。金属和非金属材料的分类，对于目标检测与识别具有重要意义，可用于金属目标的遥感与探测、金属危险品的安全检测与预警等领域。本专利技术提供的一种基于被动毫米波极化成像的材料分类新方法，依托于无源毫米波成像手段，具有全天时、准全天候、功耗低等工作优点。用于安检时对人体无辐射、符合公共场所人群的非协作特点，是现有的主动有源检测方式(如X射线)和手持金属探测器手段的有力补充。用于金属军事目标的探测时，具有隐蔽性(不主动发射电磁波)、大气穿透能力强等优点。附图说明图1为实验场景和辐射计系统，(a)实验场景光学图，(b)94GHz辐射计成像系统；图2为辐射计系统成像示意图，成像区域中心入射角为68°；图3为成像区域的材料光学图；图4为从侧面看时5个平板材料的倾斜角示意图；图5为94GHz辐射计成像系统的定标前输出图，(a)水平极化电压输出图,(b)垂直极化电压输出图；图6为计算的“线极化比”图像与统计分布，(a)“线极化比”图像，(b)P值的统计分布；图7为金属和非金属材料的分类结果。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。毫米波辐射图像中的极化特性包含了目标的更多信息，因此，利用极化信息进行毫米波辐射测量逐渐受到重视，如海面风场的遥感中通过全极化测量获取海面风速和风向等信息，对地遥感中通过多频段多极化的测量获取地表温度分布等。从极化的角度描述毫米波辐射信号，是强度、频谱研究的重要补充。大部分自然和人造物体一般为非磁性物质，可分为金属和非金属两类。金属和非金属的差异主要在于介电常数的差异，而介电常数的差异会引起物质热辐射的差异，这种差异在辐射出的电磁波极化特征上尤为明显。因此，利用被动毫米波极化成像是区分金属和非金属材料的一种途径。为了实现对金属和非金属材料的区分，本专利技术提供了一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法，目的在于从极化特性的角度提出一种新的具有更好鲁棒性的金属/非金属材料分类方法，由此提高利用无源毫米波辐射测量技术对被观测场景中的金属/非金属材料的检测和识别能力。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法，包括下述步骤：S1：利用毫米波辐射计成像系统在入射角θ下对被测场景进行成像，得到定标后的水平极化亮温图和垂直极化亮温图(或定标前的水平极化电压输出图和垂直极化电压输出图)；其中，场景应满足：从观测方向看去，被测目标表面反射方向上的环境毫米波热本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法，其特征在于，包括下述步骤：S1：利用毫米波辐射计成像系统在入射角θ下对被测场景进行成像，获得水平极化亮温图和垂直极化亮温图；S2：根据所述水平极化亮温图、所述垂直极化亮温图和黑体材料的辐射计电压输出的场景物理温度计算得到“线极化比”图像；S3：统计分析“线极化比”图像中所有像素点的线极化比P分布规律，利用阈值估计公式估计P的阈值δ；S4：根据分类准则将“线极化比”图像中的所有像素点分成金属和非金属两类，得到分类图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法，其特征在于，包括下述步骤：S1：利用毫米波辐射计成像系统在入射角θ下对被测场景进行成像，获得水平极化亮温图和垂直极化亮温图；S2：根据所述水平极化亮温图、所述垂直极化亮温图和黑体材料的辐射计电压输出的场景物理温度计算得到“线极化比”图像；S3：统计分析“线极化比”图像中所有像素点的线极化比P分布规律，利用阈值估计公式估计P的阈值δ；S4：根据分类准则将“线极化比”图像中的所有像素点分成金属和非金属两类，得到分类图像。2.如权利要求1所述的材料分类方法，其特征在于，在步骤S1中，所述被测场景为无极化照射场景，所述无极化照射场景是指从观测方向看去，被测目标表面反射方向上的环境毫米波热辐射是无极化的。3.如权利要求1或2所述的材料分类方法，其特征在于，所述入射角θ应满足：60°≤θ≤70°。4.如权利要求1所述的材料分类方法，其特征在于，在步骤S2中，所述线极化比P＝(Thij-T0)/(Tvij-T0)，其中，Thij和...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡飞，程亚运，桂良启，贺锋，郎量，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42