[發(fā)明專利]一種紅外偏振圖像邊緣檢測方法

無效

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• 申請日: 2014-07-14
• 公開（公告）號(hào): CN104103073A
• 公開（公告）日: 2014-10-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張焱;魯新平;陳小天;韓建濤;邱跳文
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 國防科技大學(xué)專利服務(wù)中心 43202
• 代理人: 曹德斌

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于紅外圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種紅外偏振圖像信息的邊緣檢測方法。

背景技術(shù)

紅外成像技術(shù)由于具有被動(dòng)工作、目標(biāo)識(shí)別能力強(qiáng)、可全天候工作等優(yōu)點(diǎn)，在軍事偵察、監(jiān)視和制導(dǎo)等方面得到了廣泛的應(yīng)用。然而受大氣衰減和復(fù)雜背景的影響，紅外成像質(zhì)量并不理想；隨著光電對抗技術(shù)的發(fā)展，特別是一些新型的紅外偽裝隱身措施的使用，使得目標(biāo)的紅外發(fā)射率大大降低，并且目標(biāo)的紅外輻射特性被歪曲，導(dǎo)致紅外成像中目標(biāo)-背景對比度小，目標(biāo)的輪廓結(jié)構(gòu)特征不突出，這給紅外成像探測系統(tǒng)的探測識(shí)別能力帶來了嚴(yán)重挑戰(zhàn)。

針對紅外成像系統(tǒng)在目標(biāo)探測識(shí)別方面面臨的問題，現(xiàn)有的解決辦法可分為三種：第一種方法是主動(dòng)探測技術(shù)，為紅外探測器附加主動(dòng)紅外成像儀或毫米波雷達(dá)；第二種方法是多光譜技術(shù)，利用多個(gè)波段進(jìn)行探測，實(shí)現(xiàn)信息的互補(bǔ)；第三種方法是紅外偏振成像技術(shù)，不僅獲取目標(biāo)紅外強(qiáng)度信息，還獲取到偏振信息。

紅外偏振成像技術(shù)是近十余年來迅速發(fā)展起來的新型成像探測技術(shù)，與傳統(tǒng)的紅外輻射強(qiáng)度成像相比，紅外偏振成像在人工目標(biāo)探測識(shí)別方面具有明顯優(yōu)勢，可用于對抗紅外偽裝隱蔽措施，增強(qiáng)抗干擾能力。具體表現(xiàn)為：

(1)目標(biāo)的偏振特性由其材料屬性、紋理結(jié)構(gòu)、表面粗糙度等自身性質(zhì)決定，偏振信息反映了目標(biāo)自身信息。

(2)與紅外強(qiáng)度成像相比，由于增加了偏振信息，能夠辨別傳統(tǒng)紅外強(qiáng)度成像無法辨別的事物。

(3)人工目標(biāo)以其表面光滑性而具有比較明顯的偏振性，而自然景物(除水外)偏振的離散性比較大，整體偏振性較小。人工目標(biāo)與自然背景之間偏振性的較大差異可用于自然背景中人工目標(biāo)的辨別。

(4)金屬與絕緣體由于本身導(dǎo)電性的差異造成二者偏振性的差別，可用于二者的辨別。

邊緣，定義為圖像中灰度發(fā)生急劇變化的區(qū)域邊界，是圖像的最基本特征，蘊(yùn)含了圖像的大部分信息。邊緣檢測在目標(biāo)識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。對于某些復(fù)雜環(huán)境下的人工目標(biāo)，以及處于偽裝隱蔽狀態(tài)的目標(biāo)，其紅外成像圖像信噪比低、目標(biāo)背景對比度小、目標(biāo)輪廓模糊，常規(guī)的利用一階導(dǎo)、二階導(dǎo)提取邊緣的方法效果并不理想。

綜上所述，紅外偏振成像探測技術(shù)是應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境下人工目標(biāo)或紅外偽裝隱身目標(biāo)的探測識(shí)別的有效手段，通過對紅外偏振圖像信息的充分挖掘和合理利用，就能夠有效地檢測目標(biāo)邊緣。由目前公開的技術(shù)文獻(xiàn)可知，針對紅外偏振圖像的邊緣檢測方法較少。由此，通過對紅外偏振成像機(jī)理以及紅外偏振圖像信息的的分析與研究，提出了一種新的紅外偏振圖像邊緣檢測方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的問題是復(fù)雜背景條件下人工目標(biāo)的邊緣檢測，通過對多通道紅外偏振圖像信息進(jìn)行處理，提出了一種新的紅外偏振圖像邊緣檢測方法。

具體技術(shù)方案如下，一種紅外偏振圖像邊緣檢測方法，包括以下步驟：

第一步：紅外偏振圖像信息的采集與預(yù)處理，利用紅外偏振成像探測器對目標(biāo)場景采集不少于三個(gè)通道的紅外偏振圖像，對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理；

第二步：圖像移位處理，將第一步驟中預(yù)處理后的三通道偏振圖像分別進(jìn)行下來操作，

(1)保持第一通道偏振圖像不變，將第二通道偏振圖像往左下方平移N個(gè)像素，第三通道偏振圖像往右上方平移N個(gè)像素，得到移位后的三通道偏振圖像，N為自然數(shù)；

(2)保持第一通道偏振圖像不變，將第二通道偏振圖像往右下方平移N個(gè)像素，第三通道偏振圖像往左上方平移N個(gè)像素，得到移位后的三通道偏振圖像；

第三步：Stokes偏振態(tài)解算，根據(jù)第二步中移位后的兩幅三通道偏振圖像分別進(jìn)行目標(biāo)景物偏振態(tài)解算；

第四步：完全偏振成分分解，將第三步驟中目標(biāo)景物的偏振態(tài)解算結(jié)果分解為完全偏振成分與自然光成分之和；

第五步：疊加融合與閾值分割，將分解得到的兩個(gè)完全偏振成分進(jìn)行疊加融合，對邊緣信息進(jìn)行互補(bǔ)，對其進(jìn)行閾值分割；

第六步：形態(tài)學(xué)處理，通過開運(yùn)算平滑目標(biāo)輪廓，削弱狹窄部分，去掉細(xì)的突出部分，并通過形態(tài)學(xué)細(xì)化操作，提取出單像素的邊緣。

優(yōu)選地，第二步中，所述步驟(1)中將第二通道偏振圖像順時(shí)針135°方向平移N個(gè)像素，第三通道偏振圖像往逆時(shí)針45°方向平移N個(gè)像素，得到移位后的三通道偏振圖像；所述步驟(2)中將第二通道偏振圖像往順時(shí)針45°方向平移N個(gè)像素，第三通道偏振圖像往逆時(shí)針135°方向平移N個(gè)像素，得到移位后的三通道偏振圖像。

優(yōu)選地，所述N取值為2。

本發(fā)明的基本原理是：