陸高翔，楊志勇，宋俊辰

簡易分時型長波紅外偏振成像系統(tǒng)研究

陸高翔，楊志勇，宋俊辰

（火箭軍工程大學(xué) 兵器發(fā)射理論與技術(shù)國家重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710025）

為了開展紅外偏振成像技術(shù)研究工作，本文設(shè)計搭建了一個長波紅外偏振成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)分時成像。提出了一種改進(jìn)的基于單像元非均勻性差分圖像校正方法去除冷反射，基于Sobel邊緣檢測方法對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，并對目標(biāo)場景的偏振特性進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，設(shè)計搭建的系統(tǒng)能夠獲取目標(biāo)場景的紅外偏振信息，預(yù)處理后的圖像能夠滿足實(shí)驗(yàn)需要，經(jīng)過Stokes矢量方法得到的目標(biāo)場景偏振圖像邊緣輪廓與細(xì)節(jié)信息更加豐富。為了進(jìn)一步衡量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的性能，對強(qiáng)度圖像和偏振度圖像進(jìn)行了融合，融合后的圖像與紅外強(qiáng)度圖像相比，圖像評估質(zhì)量得到明顯提升，驗(yàn)證了實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的可行性。該技術(shù)在未來的復(fù)雜環(huán)境下提高目標(biāo)探測效率具有應(yīng)用價值。

紅外；偏振成像；圖像增強(qiáng)

0 引言

紅外探測可以全天候且不受光照條件影響，根據(jù)熱輻射差異來區(qū)分目標(biāo)和背景[1]。但在一些復(fù)雜環(huán)境下，紅外圖像存在目標(biāo)與背景對比度較低、成像畫面灰暗、信噪比不高、邊緣模糊等缺點(diǎn)，無法達(dá)到探測應(yīng)用要求。偏振成像技術(shù)能夠根據(jù)目標(biāo)表面材料反射或輻射的偏振特點(diǎn)，成像后表征目標(biāo)的偏振特性，加強(qiáng)邊緣輪廓特征，在一定程度上能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)紅外成像的不足。同時，利用偏振信息可以拓展目標(biāo)信息維度，豐富被測目標(biāo)細(xì)節(jié)信息。為此，國內(nèi)外學(xué)者開展了不同方向研究。

偏振成像在大氣觀測、目標(biāo)檢測與分類、醫(yī)學(xué)診斷、監(jiān)視和三維目標(biāo)重建等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用[2]。2005年，為了提高偵察能力，以色列進(jìn)行了長波紅外偏振成像實(shí)驗(yàn)[3]，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)（軍用卡車和軍用帳篷）在復(fù)雜背景中偏振紅外成像效果比傳統(tǒng)紅外成像在對比度和信雜比（signal-to-clutter ratio，SCR）指標(biāo)上有很大提高。中科院安徽光機(jī)所[4]利用三平行光路獲取0°，60°，120°偏振方向的紅外圖像實(shí)現(xiàn)實(shí)時成像，且該系統(tǒng)可以通過步進(jìn)電機(jī)控制偏振片旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)不同波段偏振探測，但該方法帶來了圖像偏移問題。胡冬梅等人[5]搭建的可見光偏振成像系統(tǒng)在野外實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)：偏振0圖像中目標(biāo)與背景的對比度相對于正常強(qiáng)度圖像有較大提高，且能夠顯示更多細(xì)節(jié)信息、有效探測低對比度條件下的目標(biāo)，但其搭建的系統(tǒng)存在光強(qiáng)較弱時成像質(zhì)量差、探測效果不理想等問題。為了解決分孔徑、分振幅偏振成像出現(xiàn)的圖像配準(zhǔn)問題，楊敬鈺[6]、林威[7]等人提出了多分辨率分光流算法、分光路圖像的相似性度量函數(shù)等方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。王軍等人[8]開展了紅外偏振成像研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明紅外偏振成像獲取的圖像信息量會更加豐富，為探測識別紅外隱身偽裝目標(biāo)提供了可能性。美國武器研究發(fā)展與工程中心更是對俄制2S3型自行榴彈炮進(jìn)行持續(xù)7個月不間斷的紅外偏振探測[9]，獲取多達(dá)81936幅有效長波紅外偏振照片，對不同季節(jié)、不同時段、不同天氣條件下的目標(biāo)和背景構(gòu)建偏振特性曲線，并且進(jìn)行信息分析工作。

本文搭建了一種長波紅外偏振成像系統(tǒng)，提出一種改進(jìn)的基于單像元非均勻性差分圖像校正方法和基于Sobel邊緣檢測的圖像配準(zhǔn)方法對圖像進(jìn)行預(yù)處理，并對場景目標(biāo)偏振特性進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文搭建的長波紅外偏振成像系統(tǒng)能夠豐富場景目標(biāo)邊緣輪廓信息和細(xì)節(jié)信息，一定程度上能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)紅外成像的不足。

1 紅外偏振探測機(jī)理

光波是橫波，其電矢量振動面和傳播方向互相垂直，電矢量振動方向相對于傳播方向的不對稱性為偏振[10]。根據(jù)菲涅爾反射定律，當(dāng)光線入射到物體光滑表面時會反射產(chǎn)生部分偏振光，且由能量守恒定律和基爾霍夫定律可知，非透明物體能夠發(fā)出具有偏振特性的熱輻射，這為實(shí)現(xiàn)紅外偏振探測提供了理論依據(jù)。

在偏振探測領(lǐng)域，常采用Stokes矢量（0,1,2,3）來描述物體反射或輻射光的偏振態(tài)。其中，0表示光的強(qiáng)度，1表示水平方向上線偏振光的強(qiáng)度，2表示對角方向上線偏振光的強(qiáng)度，3表示圓偏振光的強(qiáng)度。偏振鏡片旋轉(zhuǎn)至0°、45°、90°、135°方位角時，通過系統(tǒng)獲取相對應(yīng)0°、45°、90°、135°圖像，在實(shí)際應(yīng)用中圓偏振分量很小，常取3＝0。利用這些信息，可以計算出目標(biāo)輻射的Stokes參數(shù)。

式中：lr、cr表示左旋和右旋偏振光。利用Stokes矢量能夠計算出目標(biāo)的偏振度（degree of polarization，DOLP）、偏振角（angle of polarization，AOP）。偏振度是一個介于0和1之間的標(biāo)量值。根據(jù)Stokes參數(shù)偏振度、偏振角定義為：

2 長波紅外偏振成像系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)搭建

為了能夠穩(wěn)定獲取目標(biāo)的偏振信息，實(shí)驗(yàn)裝置采用長波紅外成像器，并結(jié)合配套軟件，自動調(diào)焦并且實(shí)時成像。長波紅外偏振片的消光比為10000:1。系統(tǒng)各技術(shù)參數(shù)見表1。

表1 長波紅外偏振成像系統(tǒng)參數(shù)

通過工作臺將成像儀和偏振片固定在同一平面，為保證電動旋轉(zhuǎn)臺穩(wěn)定不動，采用硬質(zhì)金屬底板與螺栓固定。為防止雜光影響成像質(zhì)量，采用可彎曲調(diào)整的相機(jī)消光罩。同時為了方便觀察不同目標(biāo)，工作臺俯仰調(diào)節(jié)范圍為60°。

2.2 冷反射去除

冷反射現(xiàn)象是熱成像系統(tǒng)所特有的一種圖像異態(tài)[11]。系統(tǒng)采用的長波紅外成像儀為非制冷型熱成像儀，當(dāng)偏振片平行放置于非制冷型紅外熱像儀光學(xué)鏡頭前時，熱像儀、紅外偏振片及鏡筒之間存在較大溫差，從而形成冷反射。偏振圖像中視野中央出現(xiàn)白色亮斑，如圖1所示，嚴(yán)重影響成像質(zhì)量。

圖1 長波紅外偏振成像冷反射現(xiàn)象

去除冷反射效應(yīng)通常采用非均勻性校正方法或者偏振器件光軸與光學(xué)系統(tǒng)光軸形成約11°夾角的做法[12-13]。傳統(tǒng)非均勻性校正圖像差分方法在冷反射高頻部分去除不徹底，而在低頻部分去除過多。如圖2所示，傳統(tǒng)方法去除冷反射效果不佳，仍存在干擾視場的冷反射光圈。本文提出了一種改進(jìn)的基于單像元非均勻性差分圖像校正方法，去除疊加在紅外偏振圖像上不可消除的漸暈效應(yīng)信號。

圖2 傳統(tǒng)方法去除冷反射效果圖

設(shè)定初始位置時偏振片為0°，在偏振片旋轉(zhuǎn)到0°、45°、90°、135°位置分別采集帶冷反射的目標(biāo)場景圖像和冷反射基準(zhǔn)圖像，用base表示冷反射基準(zhǔn)圖像，用offset表示冷反射校正圖像。采集含冷反射的目標(biāo)場景圖像0、45、90、135，保持電動旋轉(zhuǎn)臺靜止，用黑色低溫?fù)醢逭趽踹M(jìn)入偏振片的光線，同時采集0°、45°、90°、135°位置的冷反射基準(zhǔn)圖像。將冷反射基準(zhǔn)圖像進(jìn)行高低頻分解，分別進(jìn)行單點(diǎn)非均勻性校正。

單點(diǎn)非均勻性校正公式如下：

式中：、表示探測器行和列像素個數(shù)；(,)為成像圖像中各位置的坐標(biāo)。

將帶冷反射的目標(biāo)場景圖像進(jìn)行高低頻分解，然后分別對冷反射校正圖像進(jìn)行差分，通過重構(gòu)得到精確的線偏振圖像。用objective表示帶冷反射的目標(biāo)場景圖像，amend表示目標(biāo)去除冷反射校正圖像。其公式如下：

2.3 圖像配準(zhǔn)

在紅外偏振成像系統(tǒng)中，由于電動旋轉(zhuǎn)臺在工作時不可避免產(chǎn)生微小振動，成像系統(tǒng)平臺易發(fā)生抖動和偏移，以及傳感器設(shè)備等特殊因素的干擾，造成獲取圖像時易發(fā)生偏移，給計算偏振信息和圖像融合帶來不必要的誤差。計算場景目標(biāo)偏振信息需要從一幀圖像中提取出與正交偏振方向相對應(yīng)的兩幅圖像，要求提取的兩幅圖像在像素之間是一一對應(yīng)關(guān)系，這樣它們才能夠映射到同一場景。為進(jìn)一步精確計算偏振圖像信息，對4幅初始偏振圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，減少計算偏振信息和圖像融合時像素偏移誤差帶來的性能損失。

由于電動旋轉(zhuǎn)臺工作造成圖像發(fā)生剛性變換，圖像間發(fā)生物體位置平移，在配準(zhǔn)過程中圖像內(nèi)部的距離和角度保持不變，圖像整體內(nèi)部形狀不會發(fā)生變化。根據(jù)變換公式有：

式中：d，d分別表示為和方向上平移量。

為精確獲得，方向上的平移量，采用Sobel邊緣檢測算法獲取邊緣方向信息。Sobel算子根據(jù)像素點(diǎn)上下、左右鄰點(diǎn)灰度加權(quán)差，在邊緣處達(dá)到極值這一現(xiàn)象檢測邊緣，對噪聲具有平滑作用，提供精確的邊緣方向信息。其公式如下：

式中：G、G分別代表經(jīng)橫向及縱向邊緣檢測的圖像灰度值；為原始圖像。

對特征點(diǎn)進(jìn)行提取，并根據(jù)特征點(diǎn)生成圖像的特征向量，建立一個含野值的匹配對。由于變換圖像和基準(zhǔn)圖像只相差數(shù)個像素位移，當(dāng)兩者位移差達(dá)到設(shè)定閾值即可判斷為錯誤匹配點(diǎn)。為提高匹配精度，對匹配點(diǎn)位移差均值化，從而得到精確的位移量。從圖3可以看出，目標(biāo)在兩幅圖像之間存在位移偏差，利用原始的4幅圖像計算場景的偏振狀態(tài)，會產(chǎn)生比較大的誤差。

圖3 不同偏振方向的紅外圖像：(a1)、(a2)分別為偏振方向?yàn)?°和135°的紅外圖像；(b1)、(b2)為相對應(yīng)的細(xì)節(jié)放大圖

3 圖像預(yù)處理檢驗(yàn)

3.1 冷反射效應(yīng)去除檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)本系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中去除冷反射的效果，選擇在晴朗天氣條件對實(shí)驗(yàn)室外約300m遠(yuǎn)的高樓采集紅外偏振圖像并進(jìn)行離線處理。圖4是經(jīng)過非均勻性校正后獲得的4個偏振方向的室外場景圖像，圖(a)為紅外圖像，圖(b)為去除冷反射后校正的紅外偏振圖像。通過對比分析，長波紅外偏振成像系統(tǒng)獲取的紅外圖像出現(xiàn)明顯的冷反射現(xiàn)象，視野中央呈現(xiàn)出顯著遮擋目標(biāo)物的白色光斑。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，紅外目標(biāo)場景出現(xiàn)的冷反射光斑幾乎消除，說明本文提出改進(jìn)的基于單像元非均勻性差分圖像校正方法可以解決本系統(tǒng)非制冷型熱成像器冷反射問題。

圖4 紅外偏振冷反射去除效果圖

由圖5可見，去除冷反射前圖像灰度值主要集中在50附近，但受冷反射疊加的影響，存在大量曝光過度的區(qū)域。去除冷反射后圖像灰度值總體增大，過暗或曝光過度的區(qū)域較少。疊加在圖像上的冷反射去除后，原先被冷反射遮擋的區(qū)域得到還原，灰度值較小區(qū)域總體得到增大。分析冷反射去除前后圖像灰度值像素個數(shù)變化圖，可以認(rèn)為本文系統(tǒng)所產(chǎn)生冷反射經(jīng)非均勻性校正后效果較好，滿足偏振信息分析的需求。

圖5 冷反射去除前后灰度值像素個數(shù)變化圖

3.2 圖像配準(zhǔn)檢驗(yàn)

圖像配準(zhǔn)結(jié)果如圖6所示。圖6(b)是經(jīng)過基于Sobel邊緣算法配準(zhǔn)對齊后的結(jié)果。由圖6可以觀察到，Sobel邊緣檢測算法可以準(zhǔn)確地將紅外偏振圖像對齊，且信息未增添或刪減。不同偏振方向的紅外圖像存儲了目標(biāo)不同方向的信息，由圖3可以看出由于偏振片角度發(fā)生變化，圖像中某些位置發(fā)生光線變化。紅外偏振成像系統(tǒng)將熱成像儀固定在實(shí)驗(yàn)平臺上，紅外偏振片固定在電動旋轉(zhuǎn)臺上，電動旋轉(zhuǎn)臺固定在實(shí)驗(yàn)平臺上，工作時發(fā)出微小振動，可能造成同一目標(biāo)不同偏振方向上位置存在偏差，經(jīng)過圖像配準(zhǔn)處理后可以很好地消除振動造成的誤差。

圖6 配準(zhǔn)效果圖

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為了驗(yàn)證所搭建系統(tǒng)的可行性，在晴朗天氣下采集了4幅復(fù)雜環(huán)境下的長波紅外偏振圖像，圖像預(yù)處理后求解Stokes矢量，并對場景目標(biāo)偏振特性進(jìn)行分析，流程如圖7所示。

圖7 紅外偏振信息計算流程圖

觀測目標(biāo)為實(shí)驗(yàn)室外一幢高樓，背景為晴朗天空和遠(yuǎn)處民居。利用長波紅外成像儀探測場景目標(biāo)，通過式(1)計算得到0圖像，并通過式(2)計算出偏振度（DOLP）。

由圖8(a)可知，高樓的明暗關(guān)系由自身發(fā)出紅外熱輻射強(qiáng)弱決定。大樓表層的反射很強(qiáng)，天空背景和大樓旁的樹木反射較弱，通過仔細(xì)觀察發(fā)現(xiàn)大樓有3扇窗戶呈打開狀態(tài)；而在圖8(b)紅外偏振圖像中根據(jù)偏振度不同區(qū)分目標(biāo)與背景，因大樓表層所用材料一致，雖有微小溫度差異，但偏振度圖像能夠克服溫度差異帶來的影響，發(fā)現(xiàn)大樓主體除窗戶外用料一樣，且大樓的邊緣輪廓特性好，可以很明顯分辨出3扇打開的窗戶。

圖8 辦公樓圖像

為進(jìn)一步驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)具有提高目標(biāo)與背景的對比度和增加目標(biāo)信息量等特性，在上衣前放置一個加熱到60°的熱水壺，目標(biāo)與成像儀距離6m，實(shí)驗(yàn)時處于完全黑暗情況。從圖9(a)可以看出，熱水壺?zé)彷椛漭^強(qiáng)，且在地板上形成倒像，但不能看出明亮處具體細(xì)節(jié)，背景與熱水壺細(xì)節(jié)處不清晰；圖9(b)紅外偏振度圖像中灰度值總體較暗，但目標(biāo)與背景區(qū)分明顯，且水壺的細(xì)節(jié)例如手柄與水壺連接處的塑膠清晰可見，水壺的棱線分明，較好呈現(xiàn)水壺的大體輪廓。

紅外偏振特性圖像和強(qiáng)度圖像之間具有信息冗余性和互補(bǔ)性。圖9(c)為圖9(a)、9(b)采用一種基于最大系數(shù)的算法融合而成，并對目標(biāo)（水壺）處計算信息熵、標(biāo)準(zhǔn)差和平均梯度。信息熵是一種圖像特征的統(tǒng)計形式，熵值越大，從一定程度上說明融合圖像的信息量越大；標(biāo)準(zhǔn)偏差反映圖像像素值和整體像素均值的差異、體現(xiàn)圖像整體的對比度；平均梯度表征圖像相對清晰程度，梯度值越大說明圖像細(xì)節(jié)信息越清晰。表2為對圖9圖像的融合評價結(jié)果。

表2 圖9圖像評估結(jié)果

從圖像融合前后可以看出，融合后的圖像視覺效果更好，過曝光處邊緣信息和輪廓信息也明顯被凸顯出來。融合后圖像的信息熵提高了20.3%，平均梯度提高了152.9%，標(biāo)準(zhǔn)差略有下降，跟偏振度圖像標(biāo)準(zhǔn)差較低有較大關(guān)系，這表明融合后的圖像能提高清晰度，增強(qiáng)目標(biāo)輪廓特征，豐富細(xì)節(jié)信息，但由于偏振度圖像對比度低，融合后圖像灰度值總體較暗。

圖10(a)是晴朗天氣情況下樹林的紅外強(qiáng)度圖像，圖10(a)、(b)分別為偏振度圖像和融合圖像。從圖10(a)～(b)可以看出樹木的紅外圖像和偏振度圖像特征互補(bǔ)，在紅外圖像中樹和公路的邊緣輪廓不清晰，而在偏振度圖像中這一特征得到提升。融合后的圖像綜合了兩幅圖像的細(xì)節(jié)信息，例如樹干的形狀和紋理特征，整體視覺效果更好。此外，融合圖像把公路和植物明顯區(qū)分開來，層次感更強(qiáng)。

從表3可以看出，相對于0圖像，融合圖像的信息熵、標(biāo)準(zhǔn)差、平均梯度得到顯著提升，其中信息熵提升了7.7%，標(biāo)準(zhǔn)差提升了41.1%，平均梯度提升了217.1%，這充分說明本實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)在提升成像質(zhì)量、復(fù)雜環(huán)境下獲取偏振信息具有可行性。

表3 圖10圖像評估結(jié)果

5 結(jié)語

本文搭建的長波紅外偏振成像系統(tǒng)，由長波紅外成像器、長波紅外偏振片、電控旋轉(zhuǎn)臺、儀器固定平臺組成，提出改進(jìn)的基于單像元非均勻性差分圖像校正方法去除非制冷型熱成像器在偏振片形成的冷反射，利用基于Sobel邊緣檢測的圖像配準(zhǔn)方法對不同偏振方向的紅外圖像對齊，最后利用Stokes矢量公式求解紅外偏振信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本系統(tǒng)可以根據(jù)目標(biāo)場景輻射或反射紅外偏振特性的不同，在系統(tǒng)中表征不同的偏振信息，加強(qiáng)邊緣輪廓特征，能夠?qū)鹘y(tǒng)紅外圖像信息不足等缺陷進(jìn)行補(bǔ)充，融合圖像實(shí)驗(yàn)證明本文提出的系統(tǒng)具有可行性。

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Simple Time-sharing Long Wave Infrared Polarization Imaging System

LU Gaoxiang，YANG Zhiyong，SONG Junchen

(,,710025,)

To conductresearch on infrared polarization imaging technology, this paper designs and builds a long-wave infrared polarization imaging system to achieve target time-sharing imaging. An improved differential image correction method based on single-pixel inhomogeneity was proposed to remove cold reflections;the imagewas registered using the Sobel edge detection method, and the polarization characteristics of the target scene were analyzed. The results demonstrate that the proposed system can obtain the infrared polarization information of the target scene, and the pre-processed image meets the requirements of the experiment. The edge contour and detailed information obtained by the Stokes vector method for the polarization image of the target scene are more abundant. To further measure the performance of the experimental system, the intensity and polarization degree imageswere fused. Compared with the infrared intensity image, the fused image has a significantly improved image evaluation quality, which verifies the feasibility of the experimental system. This technology can potentiallyimprove target detection efficiency in complex environments in the future.

infrared, polarization imaging, image enhancement

TP391

A

1001-8891(2021)08-0723-07

2020-10-29；

2020-11-27.

陸高翔（1996-），男，廣東人，碩士研究生，研究紅外偏振探測方向。E-mail：lu894118008@163.com。

楊志勇（1983-），男，河北人，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究偏振光軍事應(yīng)用方向。E-mail：yangzhiyong121@126.com。