红外偏振图像的舰船目标检测

发布时间：2021-11-05 11:42

　　红外成像系统作为探测舰船目标的一种重要方式,在军事侦察中起着至关重要的作用,面对复杂背景、恶劣天气环境等情况时,目标与背景局部对比度较低导致红外系统的探测准确率、查全率等性能指标受到严重影响,针对上述问题,开展了基于红外偏振图像的舰船目标检测方法研究。通过8～12μm长波波段红外偏振图像采集系统实际采集86组4个偏振方向（0°, 45°, 90°, 135°）的红外偏振图像,样本中舰船目标309个。对同场景下不同偏振方向的红外偏振图像及红外强度/偏振度图像的目标与背景局部对比度计算,发现海面与舰船目标偏振特征差异能够有效提高目标与背景局部对比度。在前视红外图像中,舰船目标通常位于海天线附近或下方,但复杂背景及天气等因素干扰对红外图像中检测海天线影响较大,为此提出红外偏振图像海天线检测方法,对红外偏振图像直方图进行高斯滤波消除局部极值,依据海面与背景的偏振特征差异,利用双峰法阈值分割检测海天线,最后利用霍夫变换检测海天线,分割出海面作为目标候选区域。针对红外偏振图像受到海杂波严重干扰的问题,提出海杂波背景抑制算法,采取背景抑制,距离加权方法抑制偏振图像中杂乱的海杂波背景。最后,利用MSE... 

【文章来源】：光谱学与光谱分析. 2020,40(02)北大核心EISCICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

不同场景下的红外强度/偏振度图像

对于前视红外图像, 舰船目标的部分或整体都在海天线以下, 这使得检测海天线变得十分有意义。 海天线检测不仅可以排除岸岛或天空背景的干扰, 也大大缩小了目标搜索的范围, 大大提高了检测速度与精度。 红外强度图像在不同季节不同时间下相同场景的目标与背景的辐射强度不同, 尤其对存在复杂岛岸背景干扰及对比度较低的红外图像中检测海天线变得较为困难, 本节提出应用红外偏振图像检测海天线的方法。Step 1 为避免红外探测器盲元及噪声对图像带来的影响, 使用5×5模板的中值滤波器对红外偏振图像预处理。

根据文献[7], 3～5 μm中波红外波段易受到太阳耀光影响, 为避免此影响, 采用对反射耀光不敏感的8～12 μm长波红外波段采集舰船目标图像。 如图1所示为本研究使用的红外偏振/强度图像采集系统, 其中主要设备为长波非制冷红外偏振/强度成像仪, 工作波段为8～12 μm, 成像分辨率为644×512。 由于长波红外热像仪光学系统口径较大, 设计了后置偏振片红外偏振采集系统, 即偏振片置于光学系统与长波非制冷红外相机之间, 偏振片采用THORLABS公司的ZnSe偏振片, 消光比300∶1。 在采集偏振图像时, 偏振片透光轴垂直于海平面, 旋转偏振片至0°, 45°, 90°, 135°, 分别采集该偏振方向上的图像。 为采集同场景下红外强度图像, 且考虑到移出偏振片对光学系统的影响, 设计了与偏振片材质和厚度相同的红外补偿片, 移出偏振片的同时插入红外补偿片即可采集红外强度图像。偏振图像采用Stokes参量表示, 如式(1)所示

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小面核滤波的快速红外舰船检测方法[J]. 漆昇翔,徐国靖,吴建民,周庆.  华中科技大学学报(自然科学版). 2017(11)
[2]基于特征级融合的多波段舰船目标识别方法[J]. 刘峰,沈同圣,郭少军,张健.  光谱学与光谱分析. 2017(06)
[3]基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法[J]. 杜兰,刘彬,王燕,刘宏伟,代慧.  电子与信息学报. 2016(12)
[4]典型背景和目标的长波红外偏振成像实验研究[J]. 王霞,梁建安,龙华宝,姚锦华,夏润秋,贺思,金伟其.  红外与激光工程. 2016(07)
[5]星载红外探测对比度的计算与分析[J]. 田昌会,蔡明,杨百愚,范琦,王斌科,王伟宇,屈绍波.  红外与激光工程. 2014(03)
[6]红外舰船目标的要害点检测算法[J]. 赵微,惠斌,张玉晓.  红外与激光工程. 2014(01)
[7]中波红外土壤含水量的光谱偏振特性[J]. 张荞,孙晓兵,洪津,王涵,梁天全.  红外与毫米波学报. 2013(06)
[8]一种改进的红外目标背景对比度计算方法[J]. 李桂祥,巢时宇,宋海涛,臧传吉.  空军雷达学院学报. 2012(03)



本文编号：3477733