一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法技术

本发明专利技术提供一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，所述方法包括：伪装目标与背景光谱信息预处理、信息存储、特征光谱建模分析、目标与背景光谱拟合比对、一致性评估；所述输入的伪装目标与背景光谱信息经所述预处理模块的处理后传输至所述信息存储模块进行存储，所述信息存储模块将存储的光谱信息传输至所述特征光谱建模分析模块、目标与背景光谱拟合比对模块；比对结果传输至所述一致性评估模块，最终输出伪装目标与背景的光谱一致性结果。本发明专利技术可应用于目标侦察、环境融入性分析等领域，能够在动态场景下实现对目标和其所处背景在光谱维一致性的准确分析和计算，消除因场景变化对目标的光谱信息分析带来的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法
本专利技术涉及一种地物光谱分析处理、大气辐射校正、伪装目标特性提取、光谱特征建模以及一致性建模比对等，尤其涉及一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，属于遥感科学与技术、伪装隐身技术交叉的地物光谱分析与高光谱伪装

技术介绍
随着目标检测与识别技术的发展，光谱信息的利用越来越受大家的青睐，通过获取目标所处环境的光谱信息，便可利用目标与背景自身的光谱信息差异从中找出目标位置，同时由于事物的光谱信息由其自身属性所决定因此利用光谱信息还可以对找到的目标进行种类识别，进而通过光谱信息实现对形状、颜色等信息发生改变的目标的识别，因此，光谱信息越来越多的用于目标检测与识别过程之中。出于光谱数据在目标识别过程中具有的较好效果，感知目标与其周围环境的光谱信息对于目标的发现以及自身与环境融入性分析至关重要，尤其是对于一些需要进行保护的军事目标。当前，大多数的光谱一致性分析方法仅在特定场景下具有较好的性能表现，在目标具有运动属性或场景发生变化的情况下先前建立好的一致性分析模型便难以适应当前的场景，进而无法给出一个能够客观反应当前场景下目标和其所处背景在光谱维度一致性的结果。以往的光谱一致性分析方法在对比目标和其所处背景光谱曲线一致性的时候使用的是特定检测场景下所得的光谱信息，在其计算过程中没有引入时空动态信息，因此当目标所处的场景发生变化时原有的一致性评估模型所得的结果便失去了其有效性。为解决这一问题，光谱一致性评估模型的输入信息不仅应包含目标和背景当前时空场景的光谱信息，还应具有当前的时空动态信息，只有充分考虑时空因素的一致性评估模型才能较好的适应动态目标的光谱分析。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服动态场景下光谱一致性难以计算的问题而提出一种保留先验知识的一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，该系统可在动态场景下快速计算出能够反应客观事实的目标和其所处背景之间的光谱一致性结果。本专利技术的目的是这样实现的：一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，所述方法包括：伪装目标与背景光谱信息预处理、信息存储、特征光谱建模分析、目标与背景光谱拟合比对、一致性评估；所述输入的伪装目标与背景光谱信息经所述预处理模块的处理后传输至所述信息存储模块进行存储，所述信息存储模块将存储的光谱信息传输至所述特征光谱建模分析模块、目标与背景光谱拟合比对模块；所述特征光谱建模分析模块将量化建模的伪装目标与背景光谱信息传输至目标与背景光谱拟合比对模块，与信息存储模块的背景光谱知识、伪装目标光谱知识进行拟合比对，比对结果传输至所述一致性评估模块，最终输出伪装目标与背景的光谱一致性结果。本专利技术还包括这样一些特征：1.所述输入的伪装目标与背景光谱信息包括不同时空场景下目标伪装前后及其所处背景的光谱信息，以及对应背景下的典型地物光谱信息。2.所述典型地物光谱信息为未受噪声干扰的，地面或近地面测量所得的目标及其所处九倍于目标面积大小的区域背景的光谱信息；一般通过地物光谱仪采集获取。3.所述预处理模块用于对采集的伪装目标及其背景光谱数据进行辐射校正、降噪处理，同时对典型光谱信息进行增强，便于后续的处理分析；所述预处理模块将预处理后的光谱数据传输至信息存储模块；所述光谱辐射校正方法是针对采集获取的光谱信息对大气辐射所引起的误差进行校正，具体方法包括但不限于大气辐射折算模型法、波段对比法、经验线性法等；所述降噪处理方法包括但不限于：空域滤波法和频域滤波法；所述增强方法包括但不限于：K-L变换和K-T变换；4.所述信息存储模块包括：伪装目标与背景光谱信息存储单元、背景光谱知识存储单元、伪装目标光谱知识存储单元；所存储信息一方面传输至所述特征光谱建模分析模块，同时传输至所述目标与背景光谱拟合比对模块；所述伪装目标与背景光谱信息存储单元用于存储，经所述预处理模块处理后的不同时空场景下目标伪装前后及其所处背景的光谱信息，以及对应的太阳天顶角/俯仰角、太阳辐照度、风力、风向、能见度等环境数据；所述背景光谱知识存储单元用于存储不同时空场景下九倍于伪装目标面积的区域背景的光谱信息变化规律，具体为不同时空场景下的典型地物光谱信息，以及其他先验知识等信息；所述伪装目标光谱知识存储单元用于存储不同时空场景下目标伪装前后状态对应光谱信息变化规律，具体为不同时空场景下的目标伪装前后状态对应的光谱信息，以及其他先验知识等信息。5.所述特征光谱建模分析模块包括：特征光谱建模单元、光谱特性分析单元；所述特征光谱建模单元利用特征提取方法分别提取伪装目标和其所处背景的特征，这些特征用于表征目标和其所处背景的光谱特性；所述特征提取方法包括但不限于：基于深度学习方法的特征提取、面向对象方法的特征提取和传统的特征提取方法；所述传统的特征提取方法一般包括：光谱曲线特征提取、光谱变换特征提取、光谱相似度特征提取；所述光谱特性分析单元将伪装目标特征和其所处背景特征进行差异化计算，求取两者差异值并传输至所述目标与背景光谱拟合比对模块；所述差异化计算方法具体为：距离计算、角度计算、相关性计算和信息熵计算。6.所述目标与背景光谱拟合比对模块包括：光谱连续性拟合单元、光谱特性量化比对单元；所述光谱连续性拟合单元以不同时空场景为自变量进行连续性拟合，得到不同时空场景下伪装目标和其所处背景光谱信息变化规律的多维光谱数据；所述以不同时空场景为自变量的连续性拟合，具体操作为：不同温度、光照强度、能见度、湿度情况下的连续性光谱数据拟合；其中连续拟合方法包括但不限于：折线拟合法和光滑曲线拟合法。7.所述光谱特性量化比对单元基于权利要求7中的背景光谱知识存储单元和伪装目标光谱知识存储单元，对伪装目标与背景之间的光谱特性在频域上进行量化比对，将比对结果传输至所述一致性评估模块。8.所述一致性评估模块用于对伪装目标特征和其所处背景特征之间的光谱特性差异进行加权，得出两者特征之间的差异程度，对差异程度进行非线性变换得到二者光谱一致性结果。9.所述加权方法具体为：线性加权方法和非线性加权方法；所述非线性变换具体为：使用挤压函数将特征差异程度压缩到0～1之间，特征差异大的取值小，特征差异小的取值大。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提出的一种全景光谱分析系统可应用于目标侦察、环境融入性分析等领域，能够在动态场景下实现对目标和其所处背景在光谱维一致性的准确分析和计算，消除因场景变化对目标的光谱信息分析带来的影响。附图说明图1为本专利技术实施例提出的一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法的结构示意图。图2为本专利技术实施例提出的一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法的信息存储模块组成图。图3为本专利技术实施例提出的一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法的特征光谱建模分析模块组成图。图4为本专利技术实施例提出的一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法的目标与背景光谱拟合比对模块组成图。具体实施方式下面结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步详细描本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，其特征在于，所述方法包括：伪装目标与背景光谱信息预处理、信息存储、特征光谱建模分析、目标与背景光谱拟合比对、一致性评估；/n所述输入的伪装目标与背景光谱信息经所述预处理模块的处理后传输至所述信息存储模块进行存储，所述信息存储模块将存储的光谱信息传输至所述特征光谱建模分析模块、目标与背景光谱拟合比对模块；/n所述特征光谱建模分析模块将量化建模的伪装目标与背景光谱信息传输至目标与背景光谱拟合比对模块，与信息存储模块的背景光谱知识、伪装目标光谱知识进行拟合比对，比对结果传输至所述一致性评估模块，最终输出伪装目标与背景的光谱一致性结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，其特征在于，所述方法包括：伪装目标与背景光谱信息预处理、信息存储、特征光谱建模分析、目标与背景光谱拟合比对、一致性评估；
所述输入的伪装目标与背景光谱信息经所述预处理模块的处理后传输至所述信息存储模块进行存储，所述信息存储模块将存储的光谱信息传输至所述特征光谱建模分析模块、目标与背景光谱拟合比对模块；
所述特征光谱建模分析模块将量化建模的伪装目标与背景光谱信息传输至目标与背景光谱拟合比对模块，与信息存储模块的背景光谱知识、伪装目标光谱知识进行拟合比对，比对结果传输至所述一致性评估模块，最终输出伪装目标与背景的光谱一致性结果。


2.如权利要求1所述的一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，其特征在于，所述输入的伪装目标与背景光谱信息包括不同时空场景下目标伪装前后及其所处背景的光谱信息，以及对应背景下的典型地物光谱信息。


3.如权利要求2所述的一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，其特征在于，所述典型地物光谱信息为未受噪声干扰的，地面或近地面测量所得的目标及其所处九倍于目标面积大小的区域背景的光谱信息；一般通过地物光谱仪采集获取。


4.如权利要求1所述的一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，其特征在于，所述预处理模块用于对采集的伪装目标及其背景光谱数据进行辐射校正、降噪处理，同时对典型光谱信息进行增强，便于后续的处理分析；所述预处理模块将预处理后的光谱数据传输至信息存储模块；所述光谱辐射校正方法是针对采集获取的光谱信息对大气辐射所引起的误差进行校正，具体方法包括但不限于大气辐射折算模型法、波段对比法、经验线性法等；所述降噪处理方法包括但不限于：空域滤波法和频域滤波法；所述增强方法包括但不限于：K-L变换和K-T变换。


5.如权利要求1所述的一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，其特征在于，所述信息存储模块包括：伪装目标与背景光谱信息存储单元、背景光谱知识存储单元、伪装目标光谱知识存储单元；所存储信息一方面传输至所述特征光谱建模分析模块，同时传输至所述目标与背景光谱拟合比对模块；所述伪装目标与背景光谱信息存储单元用于存储，经所述预处理模块处理后的不同时空场景下目标伪装前后及其所处背景的光谱信息，以及对应的太阳天顶角/俯仰角、太阳辐照度、风力、风向、能见度等环境数据；所述背景光谱知识存储单元用于存储不同时空场景下九倍于伪装目标面积的区域背景的光谱信息变化规律，具...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宗阳，吕永胜，彭锐晖，赵辉，王向伟，高鑫，沙香港，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23