目标红外偏振特性的影响因素研究

马利祥，李范鸣，牛继勇

(中国科学院上海技术物理研究所，上海200083)

1 引言

传统的红外系统在进行目标探测和识别时，遇到两方面的困难，一是背景较为复杂、目标较弱时，难以从温度层级多的背景中有效提取出待测目标;二是目标经过红外伪装或采用遮障时，因伪装采用“同谱同色”原理进行设计，目标和背景温度相近，也会使得红外系统失灵。

近年来，偏振成像探测技术作为一种重要的探测手段，引起国内外学者的广泛重视，并逐步应用到遥感探测、军事目标探测中去。研究表明，地球表面和大气中的目标在反射红外辐射时，都会产生部分偏振光。根据基尔霍夫理论，目标的自发辐射中也包含偏振信息［1－2］。偏振探测的优势在于，目标偏振特性不由目标温度决定，而由目标表面的粗糙度、材料、观测角度等因素决定，因此，目标偏振特性影响因素的研究便成为偏振成像探测的重要内容。

本文首先介绍了偏振成像的基本理论，给出偏振测量的基本公式，构成偏振探测的理论基础;然后介绍了实验中搭建的中波红外偏振成像系统;制作了不同粗糙度、不同材料的实验样板，在不同的观测角下，从实验的角度，分别研究了粗糙度、目标材料和观测角对目标偏振特性的影响。最后给出了结论。

2 偏振探测的基本理论

2.1 偏振光的表示方法

偏振成像系统与传统红外系统在红外辐射的表示方法上，也完全不同。在传统红外系统中，红外辐射用辐射强度来表示。在偏振成像系统中，红外辐射用斯托克斯矢量来表示。斯托克斯矢量定义为［3］:

其中，S0表示红外辐射强度，因而总是正的;S1表示X方向与Y方向上的线偏振光的强度差，根据X方向占优势、Y方向占优势或者两者相等，分别取值为正、为负或为零。S2表示方向与方向上的线偏振光的强度差，根据方向占优势方向占优势或者两者相等，分别取值为正、为负或为零。S3表示右旋圆偏振分量还是左旋圆偏振分量占优势，根据右旋方向占优势、左旋方向占优势或是一样，S3取值为正、负或零。

在成像显示时，常选用的偏振量有偏振度、偏振角或者某个特征方向的偏振图像。本文实验中选用最常用的偏振度作为成像的偏振量。

2.2 偏振测量方法

由于偏振探测中，圆偏振分量与线偏振分量相比很小，可以不考虑圆偏振分量。此时偏振度称为线偏振度LDoP，线偏振度的公式也随之简化为:

红外偏振测量需要借助包含红外偏振器件的偏振成像系统。在与X轴的夹角为α的方向上，观测到的光强为［4］:

由式(3)可以看出，公式中包含三个变量S0，S1和S2。求解这三个斯托克斯参量，需要三个方程，因此需要选取三个α的方向，对目标进行三次偏振测量。

实验中选取的是 0°、45°和 90°，将这三个角度代入公式(3)中，可以得到斯托克斯参量的求解公式为:

这样便可以计算得到斯托克斯矢量，将斯托克斯矢量代入式(2)中，便可以得到偏振度，进而成像显示即可实现偏振成像。

3 中波红外偏振成像系统

2.2节中提到偏振测量需要借助偏振系统来实现，实验中，设计了一套中波红外偏振成像系统来进行偏振测量和偏振度成像显示。

系统采用320×256 HgCdTe的中波红外面阵探测器，红外偏振片为ZnSe衬底的金属线栅偏振片，波长为3 μm时，消光比为100。红外偏振片安装在一个转台上，由步进电机带动旋转。

电机控制程序中，设置电机的转速为10°/s，转到0°、45°和 90°时，电机停稳 1s之后，开始存储图像，得到三个不同方向的图像。为防止图像之间因系统震动等因素引起的像素对不准的情况［5］，我们对图像进行了配准，尽可能地保证偏振测量的准确程度。在此基础上，在主机上用Matlab开发了偏振测量算法，应用式(4)和式(2)计算得到偏振度，进而成像显示。

4 目标偏振特性影响因素实验

使用第3节设计的中波红外偏振成像系统开展偏振成像实验，实验中选择不同材料、不同粗糙度的样板，在不同的观测角进行实验，分析粗糙度、材料和观测角对目标偏振特性的影响。

4.1 粗糙度实验

粗糙度实验中，选择不同粗糙度的钢板、铝板和铁板进行实验，分析粗糙度对目标偏振特性的影响。实验对比组为光滑的钢板和粗糙的钢板，光滑的铝板和粗糙的铝板，光滑的铁板和粗糙的铁板。实验在室内进行，样板的直径为30 mm，样板到系统的距离为4 m，观测角为60°。

以钢板为例，光滑钢板和粗糙钢板的灰度、偏振度对比实验如图1所示。

图1 目标粗糙度对偏振特性的影响Fig.1 effect of roughness on polarization characteristics

图1(a)显示的是光滑钢板和粗糙钢板的灰度图像，从图中可以看出光滑钢板的灰度值小于粗糙钢板，数据分析显示，光滑钢板的平均灰度约为粗糙钢板的97%。

图1(b)显示的是光滑钢板和粗糙钢板的偏振度图像，从图中可以看出光滑钢板的偏振度明显大于粗糙钢板。数据分析显示，光滑钢板的平均偏振度约为粗糙钢板的1.3倍。由此说明，物体表面越光滑，物体的偏振性质越明显。粗糙度是影响物体表面偏振性质的重要因素。

从这组实验中可以看出，在常规的灰度图像中，粗糙的样板由于漫反射，在同等条件下，灰度值会比光滑样板稍大，但差别并不大。因此在复杂场景中，人造目标非常容易伪装。但是在偏振度图像中，光滑样板的偏振度明显大于粗糙样板，在复杂场景中，目标与背景的对比度会大幅提高，凸显目标，降低目标探测虚警率。

4.2 材料实验

材料实验中，选择不同材料的样板进行偏振实验，分析目标材料对目标偏振特性的影响。实验对比组为光滑的钢板、太阳能电池板和光滑的铁板，粗糙的钢板、太阳能电池板和粗糙的铁板。实验在室内进行，样板到系统的距离为4 m，观测角为60°。

粗糙的钢板、太阳能电池板和粗糙的铁板的对比实验如图2所示。

图2 材料对目标偏振特性的影响Fig.2 effect of material on polarization characteristics

数据分析显示，粗糙度相近的钢板、太阳能电池板和铁板的平均灰度值很接近，I(钢板)＞I(太阳能电池板)＞I(铁板)，差别很小。在偏振度图像中，太阳能电池板的偏振度最大，铁板次之，钢板的偏振度最小。

不同材料的偏振实验表明，除粗糙度外，不同材料导致的不同发射率，不同的表面理化特征也会导致不同的偏振特性，体现在偏振度上，便是偏振度存在差异。这与文献中研究的结果一致。

4.3 观测角实验

在观测角实验中，对观测角的影响进行了实验验证。在平行光管中，对光滑钢板、粗糙钢板、光滑铁板、粗糙铁板、光滑铝板与粗糙铝板分别进行偏振测量，观测角度为0°;在不同的观测角度，对两块太阳能电池板进行偏振成像实验。

图3给出两块太阳能电池板在0°和60°观测角时的灰度图像和偏振度图像。

图3 观测角对目标偏振特性的影响Fig.3 effect of angle on polarization characteristics

图3(a)中的太阳能电池板观测角度约为0°，右边的太阳能电池板的观测角度约为60°。从灰度图像图3(a)中可以看到，两块太阳能电池板的灰度差别很小，因此灰度与观测角无关;从偏振度图像图3(b)中可以看出，观测角为0°时，偏振度几乎为0;观测角为60°时，偏振度较大。这与文献结果一致。实验表明，观测角是影响目标偏振特性测量结果的重要因素。

一系列的样板实验初步证明，粗糙度、目标材料和观测角均是影响目标偏振特性的重要因素，目标表面越光滑，偏振度越大;观测角度越大，偏振度越大。0°和90°时偏振度为0。

5 结论

本文从实验室内实验的角度，搭建中波红外偏振成像系统样机，初步验证分析了粗糙度、目标材料和观测角对目标偏振特性的影响。研究表明，表面光滑的人造目标偏振特性明显，表面粗糙的自然背景偏振特性很弱。进行偏振探测时，增加观测角，可以得到更好的偏振特性。目标偏振特性还与大气传输特性、系统自身干扰等因素有关，下一步我们将重点研究。目标偏振特性影响因素的研究将为目标偏振探测的应用打下良好的基础，值得我们花大力气去发展。

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聂劲松，汪震．红外偏振成像探测技术综述［J］．红外技术，2006，28(2):63 －67．

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