紅外偏振成像的影響因素與融合算法研究.pdf

1、紅外探測是目標跟蹤探測與識別的最重要方法之一。當目標與背景溫差較小或目標具有紅外偽裝時，或在復雜背景下，紅外探測識別能力將受到極大制約。目標自身特性決定了目標光譜的偏振特性，偏振成像獲取目標光譜中的偏振特性進行對比成像，在成像原理上有利于探測識別小溫差目標、紅外偽裝目標。紅外探測與偏振成像相結合，可從物理上有效提高探測識別復雜背景下的小溫差目標、偽裝目標的性能。研究紅外偏振成像技術及其原理、特性、影響因素及融合算法，對突破現(xiàn)階段紅外探測

2、技術的瓶頸，提高目標探測識別的性能具有重要意義。
　　本文通過分析研究目標紅外光譜的偏振特性，建立了目標紅外偏振特性模型，對影響紅外偏振成像的主要因素進行了仿真與驗證;分析對比了多種常見的偏振圖像融合算法，提出了一種基于圖像評價的特征層融合算法，該算法可根據圖像評價結果自動調整融合權重;與現(xiàn)階段最主流的HSV融合和YCbCr融合相比，對比度提高50％-400％，圖像強度提升10％-100％，信噪比提升2～4db。研究的具體內容包括

3、:
　　(1)根據菲涅爾公式研究了目標反射光譜的偏振特性，根據基爾霍夫輻射理論和普朗克黑體輻射定律研究了目標紅外光譜的偏振特性，建立了目標紅外偏振特性的理論模型;研究了偏振傳輸過程中大氣的退偏作用;研究了斯托克斯矢量法探測偏振態(tài)的原理、方案，為搭建實驗平臺提供了依據。
　　(2)以目標的紅外偏振模型為依據，較系統(tǒng)地研究了入射角、折射率、波長、環(huán)境光強、表面粗糙度及偏振解算方法等成像條件對目標紅外偏振特性和紅外偏振成像質量的影

4、響，并通過仿真及實驗，驗證了結論。
　　(3)研究了基于RGB、YCbC、HSV色彩空間的融合算法的流程及特點;并以HSV融合算法為基礎，根據偏振度圖像、偏振角圖像的特點，提出了一種基于圖像評價的特征層融合算法，解決了現(xiàn)階段偏振圖像融合算法無法調整融合權重，某些條件下融合效果不佳的問題;對比了幾種融合算法的效果，證明了此算法能在保證信噪比的前提下，有效提高目標對比度和圖像強度。
　?。?)設計了綜合實驗方案，搭建平臺完成實驗