一种基于优化偏振分解的红外点目标检测方法技术

技术编号:21455587 阅读:18 留言:0更新日期:2019-06-26 05:18
本发明专利技术涉及一种基于优化偏振分解的红外点目标检测方法,包括:进行图像采集与预处理;进行目标景物偏振态解算,解算出目标景物偏振态S,并计算得到偏振度P和偏振角A;进行完全偏振成分分解,将目标景物总光强分解为完全偏振成分与自然光成分之和,得到完全偏振成分强度以及自然光成分强度;求解变偏振分量,得到垂直于偏振角A平均值方向的变偏振分量;利用之前计算结果,去除掉变偏振分量中的自然光成分,使背景信息完全被抑制,得到剩余目标像素点的完全偏振成分;采用阈值进行目标景物的门限检测。本法了实现背景杂波抑制、随机噪声消除及目标偏振信息的增强。

【技术实现步骤摘要】
一种基于优化偏振分解的红外点目标检测方法
本专利技术涉及红外图像的分析和处理方法,尤其涉及用于红外偏振信息图像的点目标检测方法。
技术介绍
红外技术应用广泛,根据不同目标及应用目的,有各种各样的红外系统。针对广泛应用的红外设备采集到的强度图像进行智能分析,对其中目标自动检测和识别技术随着人工智能的迅猛发展,成为新的研究热点。红外偏振成像探测作为一种新的成像探测手段,不仅获取到目标景物的辐射强度信息,还可以获取到辐射偏振信息,因此在目标探测识别方面具有技术优势。目标景物的红外强度信息由于复杂环境条件和其他干扰措施的影响,不具备稳定性和可靠性,而由物体自身性质决定的偏振信息更稳定可靠,结合强度信息和偏振信息能够获得更好的探测识别性能。目标与背景之间或者不同目标之间的红外偏振特性存在差异,使得目标边缘形成偏振信息的过渡。利用这种红外偏振特性差异,对具有过渡性质的目标边缘轮廓信息进行增强,并分解出对目标辨识无效的强度信息,就能够有效地突出边缘信息,实现边缘特征提取。与国外相比,国内在红外目标探测领域的相关研究整体上滞后,特别是红外偏振成像系统及特征提取方面还有较大差距。考虑到红外偏振在复杂海空背景下改善目标和背景对比度的巨大潜力,加强红外偏振特征提取等技术研究,具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于优化偏振分解的红外点目标检测方法,用于解决上述现有技术的问题。本专利技术一种基于优化偏振分解的红外点目标检测方法,其中,包括:进行图像采集与预处理;进行目标景物偏振态解算,解算出目标景物偏振态S,并计算得到偏振度P和偏振角A;进行完全偏振成分分解,将目标景物总光强分解为完全偏振成分与自然光成分之和,得到完全偏振成分强度以及自然光成分强度;求解变偏振分量,得到垂直于偏振角A平均值方向的变偏振分量;利用之前计算结果,去除掉变偏振分量中的自然光成分,使背景信息完全被抑制,得到剩余目标像素点的完全偏振成分;采用阈值进行目标景物的门限检测。根据本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法的一实施例,其中,在三个偏振方向,采集对应的偏振光强后,将(1)式中的θ分别代入三个偏振方向,Iθ分别代入三个偏振方向的偏振光强,求解出斯托克斯参量(S0,S1,S2):根据本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法的一实施例,其中,目标景物总光强分解为完全偏振成分与自然光成分之和,得到完全偏振成分强度为自然光成分强度为根据本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法的一实施例,其中,偏振方向θ取利用公式(1)得到垂直于偏振角A平均值方向的变偏振分量,从而得到抑制背景像素点的完全偏振成分根据本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法的一实施例,其中,该阈值为0.7。根据本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法的一实施例,其中,该阈值范围为0~1之间。本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法,针对现有方法的缺点,过分解出无效的强度成分,并提取出其中具有辨识意义的偏振信息,来实现对目标的检测。在红外图像偏振特征提取分析的基础上,将红外偏振信息模型、斯托克斯矢量、全方向偏振优化、完全偏振成分分解等理论相结合,实现背景杂波抑制、随机噪声消除及目标偏振信息的增强,进而实现红外点目标检测。附图说明图1所示为本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法的处理流程图。具体实施方式为使本专利技术的目的、内容、和优点更加清楚,下面结合附图和实施例,对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。图1所示为本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法的处理流程图,如图1所示,本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法包括:首先,目标与背景的红外辐射都属于部分偏振光,可以分解为完全偏振成分和完全非偏振(自然光)成分。目标与背景由于自身属性的不同导致其偏振性存在差异,具体表现在偏振度和偏振角的差异然后基于目标偏振角与背景偏振角的差异,利用全方向偏振优化方法使目标偏振信息尽可能保留,而背景偏振信息尽可能衰减。对于占据少量像素点的小目标,可以用整幅图像的偏振角均值近似背景偏振角均值然后在垂直于背景偏振角方向下求解变偏振分量就可以极大地消除背景完全偏振成分,并基本保留目标完全偏振成分;最后,考虑到淹没在强杂光背景中的点目标,绝大部分光强信息不能用于目标与背景的辨识,因此利用完全偏振成分分解,去除偏振分量中的自然光成分使背景信息完全被抑制,仅保留目标完全偏振成分从而能够实现对小目标的检测。如图1所示,对于一实施例本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法具体包括:①目标景物偏振态解算。对于任意红外偏振光,可采用斯托克斯矢量对其进行表示。在不少于三个偏振方向θ采集偏振光强后,就能够利用下式求解出各斯托克斯参量(S0,S1,S2):即解算出了目标景物偏振态S,并计算得到偏振度P和偏振角A。②完全偏振成分分解。目标景物的偏振态往往是部分偏振的,目标景物总光强可以将其分解为完全偏振成分与自然光成分之和,得到完全偏振成分强度为自然光成分强度为③求解变偏振分量。考虑到目标像素的偏振性具有一致性,偏振方向θ取利用步骤①中公式可得到垂直于偏振角A平均值方向的变偏振分量,从而抑制背景像素点的完全偏振成分④变偏振分量的完全偏振成分提取。利用第②和③步的计算结果,去除掉变偏振分量中的自然光成分剩余目标像素点的完全偏振成分⑤点目标阈值检测。采用合适阈值(通常根据应用需求选择0~1中的某个值,本方法中选择0.7)对进行门限检测,实现对点目标的检测。本专利技术的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法,针对现有方法的缺点,过分解出无效的强度成分,并提取出其中具有辨识意义的偏振信息,来实现对目标的检测。在红外图像偏振特征提取分析的基础上,将红外偏振信息模型、斯托克斯矢量、全方向偏振优化、完全偏振成分分解等理论相结合,实现背景杂波抑制、随机噪声消除及目标偏振信息的增强,进而实现红外点目标检测。以上所述仅是本专利技术的优选实施方式,应当指出,对于本
的普通技术人员来说,在不脱离本专利技术技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本专利技术的保护范围。本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于优化偏振分解的红外点目标检测方法,其特征在于,包括:进行图像采集与预处理;进行目标景物偏振态解算,解算出目标景物偏振态S,并计算得到偏振度P和偏振角A;进行完全偏振成分分解,将目标景物总光强分解为完全偏振成分与自然光成分之和,得到完全偏振成分强度以及自然光成分强度;求解变偏振分量,得到垂直于偏振角A平均值方向的变偏振分量;利用之前计算结果,去除掉变偏振分量中的自然光成分,使背景信息完全被抑制,得到剩余目标像素点的完全偏振成分;采用阈值进行目标景物的门限检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于优化偏振分解的红外点目标检测方法,其特征在于,包括:进行图像采集与预处理;进行目标景物偏振态解算,解算出目标景物偏振态S,并计算得到偏振度P和偏振角A;进行完全偏振成分分解,将目标景物总光强分解为完全偏振成分与自然光成分之和,得到完全偏振成分强度以及自然光成分强度;求解变偏振分量,得到垂直于偏振角A平均值方向的变偏振分量;利用之前计算结果,去除掉变偏振分量中的自然光成分,使背景信息完全被抑制,得到剩余目标像素点的完全偏振成分;采用阈值进行目标景物的门限检测。2.如权利要求1所述的基于优化偏振分解的红外点目标检测方法,其特征在于,在三个偏振方向,采集对应的偏振光强后,将(1)式中的θ分别代入...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨林蒋文婷郦伟张力
申请(专利权)人:北京计算机技术及应用研究所
类型:发明
国别省市:北京,11

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