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基于Wollaston棱鏡陣列的目標(biāo)識別系統(tǒng)*

2017-04-13 09:19:14王美嬌李美萱
傳感技術(shù)學(xué)報 2017年2期
關(guān)鍵詞:系統(tǒng)

王美嬌,孫 琪,李美萱

(長春理工大學(xué)光電信息學(xué)院,長春130000)

基于Wollaston棱鏡陣列的目標(biāo)識別系統(tǒng)*

王美嬌*,孫 琪,李美萱

(長春理工大學(xué)光電信息學(xué)院,長春130000)

針對傳統(tǒng)目標(biāo)識別方法識別率低、受背景環(huán)境影響大等問題,設(shè)計了一種基于Wollaston棱鏡陣列的偏振光譜成像系統(tǒng)。為了有效地探測野外目標(biāo)的微弱信號,采用了高光通量的光學(xué)天線、偏振模塊及干涉模塊的設(shè)計。為了保證實時采集及高穩(wěn)定性的設(shè)計要求,采用了全靜態(tài)光學(xué)器件完成偏振分光及空間光程調(diào)制。系統(tǒng)由偏振成像模塊與光譜成像模塊構(gòu)成,可實現(xiàn)同一視場內(nèi)4個偏振方向圖像及光譜圖像的同時采集,并經(jīng)圖像融合算法重建被測區(qū)域的偏振光譜圖像。實驗在不同測試距離上分別以鋼板和某型火炮作為被測目標(biāo),分別采用本系統(tǒng)偏振模塊與傳統(tǒng)非偏振系統(tǒng)進(jìn)行測試。實驗結(jié)果顯示,偏振目標(biāo)識別信噪比高、受距離影響小。基于此實驗,再將偏振識別圖像與光譜識別圖像相融合,從而構(gòu)成偏振光譜圖像。與傳統(tǒng)目標(biāo)識別圖像相比較,本系統(tǒng)合成圖像中目標(biāo)清晰可見,受背景環(huán)境影響小、可探測距離遠(yuǎn),具有很高的野外適應(yīng)性及穩(wěn)定性。

目標(biāo)識別;偏振光譜圖像;沃拉斯頓棱鏡陣列;信噪比

目標(biāo)識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于軍事、民用等領(lǐng)域,在存在復(fù)雜背景的環(huán)境下可以快速準(zhǔn)確地對目標(biāo)成像是目標(biāo)識別的主要目的[1]。傳統(tǒng)的可見光圖像識別技術(shù)受目標(biāo)光學(xué)特性、背景環(huán)境干擾等影響明顯,簡單的偽裝或者目標(biāo)與背景顏色、反射系數(shù)相近時都難以識別[2]。而采用偏振成像技術(shù)具有較高的目標(biāo)識別能力,但非合作目標(biāo)常常具有明顯的退偏振化效果,使得系統(tǒng)識別能力下降。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合光譜成像技術(shù),將光譜目標(biāo)識別圖像與偏振圖像融合,可獲得更高信噪比的目標(biāo)識別圖像。

對于偏振光譜成像技術(shù)而言,主要分為光柵型、狹縫色散型、傅氏變換型、液晶可調(diào)諧濾光片型以及聲光可調(diào)諧濾光片型[3-5]。光柵型采用偏振靈敏光柵實現(xiàn),結(jié)構(gòu)簡單,偏振與光譜信息分辨率高,但其光柵對光通量影響明顯,不適合戶外被測目標(biāo)產(chǎn)生的微弱信號[6]。狹縫色散型由線偏振分析器與多級相位延遲器構(gòu)成,性能和主要缺點與光柵型類似[7]。傅氏變換型在原有傅里葉變換干涉具的基礎(chǔ)上引入了可變相位延遲器,從而可獲取不同偏振條件下的光譜圖像,其缺點是每次采集僅能獲取一種偏振態(tài)的圖像,需要長時間累計采集才能完成數(shù)據(jù)融合[8]。液晶可調(diào)諧濾光片型采用晶體電調(diào)諧和步進(jìn)電機驅(qū)動旋轉(zhuǎn)濾光片實現(xiàn),波長選通可實現(xiàn)自動控制,但其由于存在機械部件穩(wěn)定性較差[9]。聲光可調(diào)諧濾光片型利用聲光衍射原理實現(xiàn)調(diào)制,系統(tǒng)體積小、穩(wěn)定性好,但其光譜分辨力低[10-11]。

本文設(shè)計研究了一種基于沃拉斯頓棱鏡組的偏振光譜成像系統(tǒng),將被測區(qū)域不同偏振角度的偏振圖像與光譜圖融合,由于被測目標(biāo)往往具有比較明顯的偏振特性或光譜特性,故采用多幅偏振圖像疊加與光譜圖像融合的方法可以有效地提高被測區(qū)域中目標(biāo)的信噪比,從而達(dá)到有效識別的目的。

1 系統(tǒng)設(shè)計

整體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計如圖1所示,由前置光學(xué)系統(tǒng)將被測區(qū)域的光信號收集準(zhǔn)直進(jìn)入系統(tǒng),通過消偏振分光棱鏡(NPBS)將光分為兩束,一束進(jìn)入偏振成像系統(tǒng),另一束進(jìn)入光譜獲取系統(tǒng)。偏振成像系統(tǒng)由起偏器、沃拉斯頓棱鏡陣列、檢偏器、面陣CCD構(gòu)成,用于采集目標(biāo)的二維偏振圖像;光譜獲取系統(tǒng)由靜態(tài)傅里葉變換干涉具、成像透鏡和面陣CCD組成,用于采集目標(biāo)的光譜圖像。最終,將偏振圖像數(shù)據(jù)與光譜數(shù)據(jù)圖像融合,得到被測目標(biāo)的偏振光譜圖像。系統(tǒng)采用分振幅的方式將被測區(qū)域光信號分為兩束,并同時采集其偏振及光譜數(shù)據(jù),由于整體結(jié)構(gòu)中沒有機械部件,故其抗干擾能力強,可適用于野外目標(biāo)識別中。與此同時,采用前置光學(xué)系統(tǒng)與沃拉斯頓棱鏡和靜態(tài)傅里葉變換干涉具配合,無狹縫或光柵部件,保證了較高的光通量,有助于微弱光信號的檢測與識別。

圖1 偏振光譜成像整體結(jié)構(gòu)設(shè)計圖

1.1 偏振成像原理

采用斯托克斯參量法[12]完成偏振態(tài)的求解,可知當(dāng)選擇入射偏振夾角與相位延遲角組合多于4個時,斯托克斯矢量(S1,S2,S3,S4)可以計算獲得。斯托克斯矢量S可表示為

式中:I為光強,Q和U為偏振分量,V為圓偏振分量。

當(dāng)經(jīng)過沃拉斯頓棱鏡陣列后,對光偏振態(tài)的作用效果可用穆勒矩陣表示

式中:Sdetector為CCD1上接收的光的斯托克斯矢量,Starget為目標(biāo)方向入射至偏振系統(tǒng)的光的斯托克斯矢量,M為光學(xué)系統(tǒng)的穆勒矩陣。

由于系統(tǒng)采用了沃拉斯頓棱鏡陣列的結(jié)構(gòu),將不同偏振態(tài)分光結(jié)構(gòu)以陣列的形式組合在一起,在一次采集過程中同時獲取4個不同偏振狀態(tài)的圖像數(shù)據(jù),為了最大限度的區(qū)分偏振圖像的測試效果,4個偏振角度分別選取0°,45°,90°和135°,則4幅圖像間的關(guān)系有:

式中:Ms為系統(tǒng)矩陣

由式(3)和式(4)可知,對被測區(qū)域的目標(biāo)成像后,四組不同偏振度圖像會同時被成像在CCD1上,而它們的關(guān)系滿足式(3)。

1.2 光譜獲取系統(tǒng)的光譜分辨率

光譜獲取系統(tǒng)中干涉具采用靜態(tài)等效斜契結(jié)構(gòu)實現(xiàn),M1和M2為反射面,其中由于M2與水平方向存在一個角度α,故使照射在M2面上的光與不同位置的光發(fā)生干涉,從而構(gòu)成雙光束干涉現(xiàn)象。

如圖2所示,根據(jù)光線追跡法和光路的三角關(guān)系可知,光線1與界面交點分別是A、B、C,光線2與界面交點分別是D、E、F、C,兩束光的幾何光路中從左向右相交兩點是I、H。則兩光線光程表達(dá)式

即光程差函數(shù)可表示為

圖2 靜態(tài)傅里葉變換干涉具光程差示意圖

由于CCD采集干涉條紋密度能力的限制,角度α的值很小。故cos(2α)≈1,則Δl≈2EJ,則干涉系統(tǒng)的光程差有

式中:n為晶體折射率,x'為任意位置。

故系統(tǒng)的光譜分辨率可表示為

式中:x'max表示干涉具晶體的有效成像尺寸。

由光譜獲取系統(tǒng)得到光譜分辨率為Δλ的目標(biāo)光譜圖像,并成像在CCD2上,將1.1節(jié)中得到的偏振累加圖像與其融合,再對重建圖像進(jìn)行平均濾波消除毛刺噪聲,最終即可得到目標(biāo)圖像。

2 實驗

2.1 測試條件

測試目標(biāo)分別選用邊長1.5 m×2.0 m涂覆軍綠漆的鋼板(①)和某型火炮(②)作為被測目標(biāo),測試距離范圍為0.1 km×2.0 km。偏振角度設(shè)定為0°,45°,90°和135°,光譜測試波長范圍為400.0 nm× 900.0 nm。采用偏振光譜成像系統(tǒng)完成對目標(biāo)的檢測與識別。

2.2 分析與討論

將目標(biāo)偏振光回波信號強度平均值與目標(biāo)非偏振光回波信號強度平均值作比較可以對偏振識別效果進(jìn)行評價,從而達(dá)到分析偏振態(tài)與非偏振態(tài)目標(biāo)識別的效果。在偏振測試系統(tǒng)中,用目標(biāo)信號強度(I目標(biāo)|偏振)除以背景噪聲強度(I噪聲|偏振),得到偏振條件下的信噪比SNR|偏振;在無偏振光學(xué)設(shè)備條件下,用目標(biāo)信號強度(I目標(biāo)|非偏振)除以背景噪聲強度(I噪聲|非偏振),得到非偏振條件下的信噪比SNR|非偏振。則在距離變化的條件下,實驗結(jié)果如表1所示。

表1 偏振目標(biāo)信噪比與非偏振目標(biāo)信噪比

由表1可以看出,對于相同的目標(biāo)回波光而言,采用偏振光學(xué)系統(tǒng)得到的目標(biāo)信噪比要優(yōu)于無偏振光學(xué)系統(tǒng)的目標(biāo)信噪比,并且受距離影響遠(yuǎn)小于非偏振目標(biāo)識別方法,可以在較遠(yuǎn)的測試距離上依舊保持較高的信噪比。標(biāo)準(zhǔn)鋼板的測試效果從信噪比的大小和受距離衰減量級均優(yōu)于火炮,分析認(rèn)為由于標(biāo)準(zhǔn)鋼板具有更好的反射截面,相比火炮表面具有更好的連續(xù)性及保偏性。由表1可繪制對比數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 偏振目標(biāo)識別與非偏振目標(biāo)識別信噪比與距離關(guān)系圖

由圖3可知,2種方式下2種目標(biāo)的信噪比都會隨著距離增大而降低,其中采用偏振測試方法的信噪比下降較平穩(wěn),2.0 km內(nèi)基本在0.3以上,具有較好的可識別性。而僅依靠目標(biāo)光強的非偏振目標(biāo)識別法中,超過0.4 km后,信噪比大幅下降,難以被有效識別。

2.3 數(shù)字圖像處理

兩組圖像獲取后,首先需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理,濾出明顯的誤差及噪聲,然后將偏振圖像與光譜圖像相融合,從而構(gòu)成偏振光譜圖像。需要注意的是由于偏振成像系統(tǒng)中采用沃拉斯頓棱鏡陣列將不同偏振態(tài)入射目標(biāo)光信號同時完成偏振成像,實際上是以犧牲一定圖像空間分辨率為代價的,故在與光譜圖像數(shù)據(jù)融合時需要進(jìn)行圖像內(nèi)插及校正,從而保證目標(biāo)識別圖像像元數(shù)量與位置的匹配。基于以上思路對鋼板目標(biāo)進(jìn)行測試,測試距離1.0 km,測試環(huán)境背景為空曠的草場,則基于光強的目標(biāo)識別圖像與偏振光譜圖像如圖4所示。

圖4 偏振光譜融合圖像與普通光強圖像對比

圖4(a)表示傳統(tǒng)可見光目標(biāo)識別獲取的光強灰度圖像,圖4(b)表示采用本系統(tǒng)對被測目標(biāo)進(jìn)行偏振成像及光譜成像并完成圖像數(shù)據(jù)融合后的合成圖像。可以看出,采用偏振光譜成像的目標(biāo)識別能力很強,雖然合成圖像相比普通成像在外型上略有一些變形(主要體現(xiàn)為棱角鈍化,分析原因是由于測試距離較遠(yuǎn),目標(biāo)的邊緣效應(yīng)所致。),但目標(biāo)光與背景光的振幅比明顯,具有很高的信噪比。由于篇幅限制,圖4僅給出了兩幅對比圖樣,實際測試過程可知,隨著距離的進(jìn)一步增加,僅采用光強識別是無法識別目標(biāo)的(還不考慮存在偽裝或背景反射能力與目標(biāo)相近的情況),而采用偏振光譜成像系統(tǒng)在2.0 km的成像效果基本滿足圖3中給出的信噪比關(guān)系。由此可見,系統(tǒng)可以實時地、有效地完成較遠(yuǎn)距離上的目標(biāo)識別功能。在本系統(tǒng)中,偏振光譜圖像的融合采用最簡單的等像元、等權(quán)重的迭代法實現(xiàn),但面對不同的測試目標(biāo)而言,應(yīng)該按照不同的保偏性能和光譜特性設(shè)定適合的權(quán)重比例實現(xiàn)目標(biāo)合成圖像的最優(yōu)化,也是下一步研究的主要方向。

3 結(jié)論

設(shè)計了一種基于沃拉斯頓棱鏡陣列與靜態(tài)傅里葉變換干涉具相結(jié)合的偏振光譜成像系統(tǒng)。該系統(tǒng)可同時獲取4個不同偏振態(tài)的偏振圖像和一組光譜圖像,并對該數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像融合,從而實現(xiàn)高信噪比目標(biāo)圖像的提取。該系統(tǒng)無光柵、無狹縫,具有高光通量的特點,同時在偏振成像模塊中采用沃拉斯頓棱鏡陣列,在光譜成像模塊中采用靜態(tài)傅里葉變換干涉具,沒有機械掃描器件,穩(wěn)定性好抗干擾能力強。實驗對不同距離下的目標(biāo)進(jìn)行檢測,結(jié)果顯示,偏振目標(biāo)識別信噪比高、受距離影響小。系統(tǒng)的合成圖像目標(biāo)清晰可見,穩(wěn)定性好。

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王美嬌(1982-),女,吉林長春人,碩士,講師,研究方向為光電檢測、圖形圖像與計算機應(yīng)用,wangmeijiaonuc@ sina.com;

張海成(1945-),男,項目組負(fù)責(zé)人(導(dǎo)師),吉林長春人,教授,研究方向為光學(xué)工程與光學(xué)設(shè)計,zhanghaicheng_cclgdx@ sina.com。

Based on Wollaston Prism Array Polarization Spectroscopy Target Identification System*

WANG Meijiao*,SUN Qi,LI Meixuan
(College of Optical and Electronical Information,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130000,China)

The main disadvantages of traditional target recognition methods are:low recognition rate,easily interference by the environment,non-real time and so on.In order to improve the ability to identify the target,based on Wollaston prism array polarization spectrum imaging system was designed.In order to effectively detect a weak signal field goal,a high flux of optical antenna,polarization modules and interference module were used for the system.In order to meet requirements for real-time acquisition and high stability,the fully static optics devices were used for polarization module and interference modulation.The system consists of polarization imaging module and spectral imaging module.Polarization Images of 4 directions and spectrum image can be collected simultaneously,and polarized spectrum image was rebuilt by image fusion algorithm in measurement region.In the experiment,plates and a certain type of gun was used as the test target at different test distance,the polarization module of the system was compare with conventional non-polarized system.Experimental results show that the signal to noise ratio(SNR)of the polarization target identification system is high,and the affected by the distance is small.Based on this experiment,polarization identification image and spectrum identification image was fused,to constitute polarization spectrum image.Compared with conventional object recognition image,the composite image of target is clearly visible.It’s not easily affected by the environment,and its detection distance is very far away.It has high adaptability field and stability.

target recognition;polarized spectral image;Wollaston prism array;SNR

TH744

A

1004-1699(2017)02-0326-05

C:7230

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.02.027

項目來源:總裝國防科技基金項目(9140C120402120C12055);國家自然科學(xué)基金項目(61171179)

2016-06-14 修改日期:2016-11-01

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