偏振光谱成像目标识别系统*

王 维，陈满林，吴 菲

(长春工业大学 应用技术学院，吉林 长春 130000)

偏振光谱成像目标识别系统*

王 维，陈满林，吴 菲

(长春工业大学 应用技术学院，吉林 长春 130000)

设计了高光通量的光学天线、偏振模块及干涉模块的目标识别系统。通过偏振光谱成像技术，在同一视场内同时获取多个偏振方向的光谱图像，再通过图像融合算法重建目标的偏振光谱图像。在不同距离上对钢板及某型火炮进行测试，分别采用本系统与传统非偏振系统获取目标信号。结果显示，基于偏振光谱的目标识别系统信噪比高、探测距离远，与传统方法相比，本系统的目标合成图像清晰可见，抗干扰性更高，具有很高的野外适应性及稳定性。

目标识别；偏振；图像融合；高信噪比

0 引言

偏振光谱目标识别技术主要有光栅型、傅里叶变换型、液晶调制型和声光调制型[3-5]。其中，光栅型的核心元件是偏振光栅，其结构简单、光谱分辨率高，但光栅对光存在一定的限制，光通量小，户外测试效果不佳[6，7]。傅里叶变换型的核心部件是傅里叶变换干涉仪，通过加入可变相位延迟器实现对不同偏振角的二维图像的采集，由于每次只能获取一个偏振角的二维图像，所以扫描时间长，如果光谱扫描也采用时间扫描则速度更慢[8]。液晶调制型的核心器件是晶体、电调制器以及步进电机，通过选择不同的窄带滤光片实现不同波长的调制，其缺点也是速度慢且机械部件的稳定性差[9]。声光调制型的核心部件是声光晶体，其工作原理与电调制相近，优点是体积小、无机械部件，但光谱分辨率较差[10]。

1 目标识别系统

目标识别系统如图1所示，系统组成包括前置光学系统、分光棱镜、起偏器、沃拉斯顿棱镜组、检偏器、成像CCD1、静态干涉具、聚焦透镜及成像CCD2。光入射系统后，由分光棱镜分为两部分，一部分进入偏振系统，另一部分进入光谱系统。偏振系统获取的图像具有偏振信息，同样，光谱系统获取的图像具有光谱信息。再将偏振数据与光谱数据进行图像融合处理，最终得到目标的偏振光谱合成图像。

图1 偏振光谱别目标识别系统

1.1 偏振数据获取

由斯托克斯参量法[11]完成目标区域偏振角的计算，斯托克斯矢量可表示为 S1、S2、S3、S4。则其矢量有：

式中，I表示光强，Q和U分别表示偏振分量，V表示圆偏振分量。

目标光进入沃拉斯顿棱镜组后，光的偏振态被重新分布，其偏振态对应的穆勒矩阵可以写成：

式中，Sd表示 CCD1对应的斯托克斯矢量，St表示目标方向斯托克斯矢量，M表示系统的光学穆勒矩阵。

1.2 光谱数据获取

产品检测预警法主要以化学试验检测出的数据作为支撑，通过应用对比法、统计分析法和综合评判法等对数据进行研究。一般情况下，把对水产品类农产品质量安全进行多种药物检测的结果作为评判与预警的指标，把对植物类农产品质量安全进行农药检测的结果作为评判与预警的指标，把对禽类农产品质量安全利用兽药检测的结果作为评判与预警的指标。目前，产品预测预警法的应用较为广泛，尤其是在对农产品出口和流通的环节，是一种十分常见的安全预警法[3]。

光谱数据获取利用傅里叶变换干涉具实现，M1、M2都是反射面，而M2具有一个角度α，则其干涉具有空间分布性。

如图2的三角函数关系可知，光线1入射A点，经反射至B点，透射至C点，最终与光线2相干形成干涉条纹，光程为：

故光程差为：

由于α很小，则cos2α≈1，则有：

式中，n为晶体折射率，x′为任意位置。

光谱分辨率为：

通过以上计算得到光谱分辨率为Δλ的光谱图像，并成像在CCD2上。此图像与偏振系统获得的偏振图像进行图像融合获得清晰的目标图像。

图2 光谱获取系统

2 实验

2.1 探测条件

实验选择2.0 m×2.0 m钢板（涂军绿漆）和某型火炮作为目标，测试距离从0.1 km～2.0 km，而测试标定波长为0.40 μm～0.90 μm。

2.2 测试结果分析

对目标偏振光的信号平均值与非偏振光信号平均值进行了比较。在偏振系统中，目标信号强度可表示为I钢板|偏振，而背景噪声强度可表示为 I噪声|偏振，其信噪比可表示为SNR|偏振；在无偏振条件下，目标信号强度可表示为 I钢板|非偏振，背景噪声强度可表示为 I噪声|非偏振，其信噪比可表示为 SNR|非偏振。则不同距离下偏振与非偏振信噪比对比结果如表1所示。

表1 偏振与非偏振信噪比对比

采用偏振系统的信噪比明显优于非偏振系统，同时偏振系统受距离的干扰也小很多。所以，偏振系统可以在较大范围内保持较高的信噪比。与此同时，标准钢板的信噪比要比火炮高很多，因为标准钢板实际上是一个很好的偏振光反射面，火炮的表面相对要差一些，将整个范围内的数据进行数据拟合可以得到其整体分布，如图3所示。2个目标的信噪比都会由于距离的增大而减小，但2.0 km内偏振系统的信噪比均值在 0.35左右，具有较高检出性；而非偏振型超过0.4 km后几乎无法识别。

2.3 偏振光谱图像融合

将偏振系统的偏振图像与光谱系统的光谱图像进行融合处理，即可获得偏振光谱合成图像，如图4所示。图4(a)的图像结果是由传统可见光识别系统得到的光强灰度图像，而图4(b)是由本系统将偏振图像与光谱图像融合后得到的合成图像。采用偏振光谱成像技术的目标信噪比得到了大幅提升。目标光信号与背景噪声光的振幅比明显，具有很好的识别效果。测试过程中，随着距离的增大，光强型的识别图像渐渐地淹没在噪声中，而采用偏振光谱型在2.0 km内，合成图像基本保持一致，具有较高的鲁棒性。

图3 不同距离下目标的偏振数据与非偏振数据信噪比

图4 目标识别图像对比

3 结论

本文研发了一种可以用于户外的目标识别系统，该系统具有偏振识别模块和光谱识别模块两大部分，可以同时获取并进行处理。在图像融合的基础上，获得目标的合成图像，该图像具有信噪比高、受距离影响小等优势，在户外实时目标识别领域具有一定的实用价值。

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Polarization spectral imaging target recognition system

Wang Wei，Chen Manlin，Wu Fei
(School of Applied Technology，Changchun University of Technology，Changchun 130000，China)

Target recognition system was designed with high luminous flux optical antenna,polarization module and interferometer.Through the polarization spectral imaging technology,the plurality of polarization direction of the spectral image is acquired simultaneously in the same field of view.Polarized spectral image of the object is recreated by image fusion algorithm.At different distances,the steel sheet and a certain type of gun for testing,target signal is acquired by the present system and the traditional non-polarized system.The results show that signal to noise ratio of target recognition system is high based on polarization spectra, and its detection distance is very far away.Compared with traditional methods,a composite image of the target system is clearly visible.It has a higher anti-interference,high field adaptability and stability.

target identification；polarization；image fusion；high signal to noise ratio

TH744

A

10.16157/j.issn.0258-7998.2016.12.019

王维，陈满林，吴菲.偏振光谱成像目标识别系统[J].电子技术应用，2016，42(12)：73-75.

英文引用格式：Wang Wei，Chen Manlin，Wu Fei.Polarization spectral imaging target recognition system[J].Application of Electronic Technique，2016，42(12)：73-75.

2016-06-14)

王维（1982-），女，硕士，讲师，主要研究方向：光电检测、图形图像与计算机应用。

总装国防科技基金（9140C120402120C12055）；国家自然科学基金（61171179）