红外偏振图像的目标检测方法
红外与激光工程光学偏振成像技术的研究,应用与进展
红外与激光工程光学偏振成像技术的研究,应用与进展篇一：红外和激光工程光学偏振成像技术是一种非常重要的非接触式成像技术,可用于检测和测量物体的光学偏振性质。
本文将介绍光学偏振成像技术的研究、应用和进展。
1. 研究现状光学偏振成像技术是通过利用激光或红外光在不同偏振方向的传播特性来获取物体的偏振信息,从而实现非接触式物体检测和测量的技术。
目前,光学偏振成像技术已经在红外和激光工程领域得到了广泛应用,主要应用于以下领域: (1)光学偏振传感器:光学偏振传感器是一种基于光学偏振成像技术的物体检测传感器,可用于工业自动化、无人驾驶、智能家居等领域。
(2)光学偏振测量:光学偏振测量是一种测量物体偏振性质的方法,可用于航空航天、医疗成像、环境监测等领域。
(3)偏振信息处理:光学偏振成像技术的处理技术对偏振信息的处理和分析至关重要,可用于偏振信息的处理和转换,以及偏振图像的分析和识别。
2. 应用与进展光学偏振成像技术在红外和激光工程领域有广泛的应用,主要应用包括: (1)红外偏振成像:红外偏振成像技术可用于检测和测量物体的红外偏振性质,可用于智能家居、工业自动化、医疗成像等领域。
(2)激光偏振成像:激光偏振成像技术可用于检测和测量激光束的偏振性质,可用于光纤通信、激光雷达等领域。
(3)光学偏振成像传感器:光学偏振成像传感器可用于实现非接触式物体检测和测量,可用于无人驾驶、智能家居、工业自动化等领域。
目前,光学偏振成像技术正在快速发展,尤其是在红外和激光工程领域。
随着技术的发展,光学偏振成像技术的应用将会越来越广泛,并为人类社会的发展做出更大的贡献。
篇二：红外与激光工程光学偏振成像技术是一种利用光学偏振器实现对红外和激光信号进行非接触式成像的技术,具有广泛的应用前景,包括军事、安防、医学、环境监测等领域。
本文将介绍红外与激光工程光学偏振成像技术的研究、应用与进展。
一、研究红外与激光工程光学偏振成像技术的研究主要集中在以下几个方面:1. 光学偏振器的设计:光学偏振器是实现红外与激光工程光学偏振成像技术的基础。
红外图像处理中的目标检测算法研究
红外图像处理中的目标检测算法研究近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像在军事、航空、遥感等领域中得到了广泛的应用。
而红外图像的主要特点是其对温度敏感，同时在空间和时间上均具有良好的分辨能力，因此它在目标检测中的应用也越来越广泛。
本文就探讨红外图像处理中的目标检测算法的研究进展。
一、红外图像处理中的目标检测算法概述目标检测算法是指通过对图像中的目标进行分析、处理，确定目标的位置、尺寸、形状、数量等信息。
在红外图像处理中，目标检测算法主要有以下几种：1. 基于滤波的目标检测算法滤波是图像处理中常用的一种处理方法。
基于滤波的目标检测算法一般采用各种卷积核对红外图像进行处理，通过滤波后图像的变化来确定目标的位置和尺寸。
这种方法简单易懂，但对目标的形状等特征提取不够精细，因此准确性有限。
2. 基于特征提取的目标检测算法特征提取是指从图像中提取出一些具有代表性的局部结构，为之后的分析和处理提供基础。
基于特征提取的目标检测算法采用各种特征提取方法对红外图像进行处理，通过提取出图像中的一些特征结构来确定目标的位置、尺寸、形状等信息。
这种方法相对于基于滤波的方法来说，可以提取出更为精细的目标特征，因此准确率更高。
3. 基于机器学习的目标检测算法基于机器学习的目标检测算法采用各种机器学习算法对大量的样本数据进行训练，从而达到对红外图像中目标的自动检测。
这种方法因为其在识别复杂目标方面的良好性能，引起了研究者们的广泛关注。
二、基于滤波的目标检测算法基于滤波的目标检测算法一般常用的方法是基于高斯滤波的算法。
之所以采用高斯滤波是因为，高斯滤波涉及到了频率域的平滑处理，通常情况下红外图像具有一定的噪声，采用高斯滤波可以有效去除噪声，从而提高目标检测的准确率。
基于高斯滤波的目标检测算法主要是通过建立一种高斯模型来检测图像中的目标。
该算法首先需要对图像进行高斯滤波，去除噪声，之后在滤波后的图像中连续分割出较明显的连通区域，基于这些连通区域建立模型，判别出其中的热点区，完成对目标的检测。
红外偏振光治疗仪偏振度测量方法研究
红外偏振光治疗仪偏振度测量方法研究牛礼军;王安意;唐征宇;迟玉刚【摘要】目前空间光的偏振度测量方法不适用于红外偏振光治疗仪偏振度的测量.本文阐述了偏振度的测量方法,利用现有的设备搭建测量光路,利用激光窄带滤光片模拟单色光,对红外偏振光治疗仪的偏振度进行了测量,测得红外偏振光治疗仪各个治疗头输出光的偏振度都在95％以上.分析了影响偏振度测量的各种因素,在今后的工作中可以改进测量方法,提高红外偏振光治疗仪偏振度的测量精度.【期刊名称】《中国医疗设备》【年(卷),期】2019(034)005【总页数】4页(P35-38)【关键词】红外偏振光治疗仪;单色光;偏振度;测量光路【作者】牛礼军;王安意;唐征宇;迟玉刚【作者单位】中国电子科技集团公司第四十一研究所研发一部,安徽蚌埠 233000;中国电子科技集团公司第四十一研究所研发一部,安徽蚌埠 233000;蚌埠市第一人民医院骨科,安徽蚌埠 233000;蚌埠市第一人民医院影像科,安徽蚌埠 233000【正文语种】中文【中图分类】O4363.3;TH773引言红外偏振光治疗仪利用对人体透射效果最好的0.6～1.6 μm光谱范围的线偏振光照射人体。
线偏振光输出功率达到2200 mW，对人体组织的有效作用深度超过5 cm，可以进行神经节、神经干和神经根的照射，从而赋予光疗以全新的治疗概念——神经照射法。
红外偏振光治疗仪作用于人体相应的疼痛部位，有抑制神经兴奋、松弛肌肉、促进活性物质产生、加速致痛物质的代谢与清理和调节内环境稳定等作用[1]。
红外偏振光治疗仪主要依靠光的偏振特性对人体产生影响，从而可以治疗不同类型的疼痛[2-6]。
目前，红外偏振光治疗仪已经广泛应用于神经内科、疼痛科、康复理疗科、外科、骨伤科、皮肤科等科室。
红外偏振光治疗仪有B、C、D和SG四种类型的治疗头，分别用于治疗不同的症状，要求四种治疗头输出光的偏振度都大于等于95%。
偏振度是衡量红外偏振光治疗仪治疗性能的重要指标。
红外偏振成像探测技术及应用研究_姜会林
2003 年， 瑞典国防研究局利用红外偏振探测能在 复杂背景中检出伪装目标的特点，测量证明表面覆盖 空心微珠结构的伪装物体散射光的退偏振度是入射 角的函数。同年，又利用偏振成像透视三层伪装网， 效果如图 6 所示。
旋转偏振片型 时序式，机械旋转 分振幅型 液晶/声光 调制型 分波前/ 分孔径型 分焦平面型 通道调制型 多光路、多探测器， 实时成像 时序式，电控旋转 多光路、单探测器， 实时成像 单光路，单探测器 全偏振、实时成像 单光路、单探测器 全偏振、实时成像
(1. Space opto-electronics institute, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130022, China 2. Electronical-information Engeering institute, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130022, China)
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问题的提出
红外偏振成像是在红外成像基础上，通过获得每 一点的偏振信息而增加信息维度的一种成像技术，不 仅能获得目标二维空间的红外图像，而且能获得图像 上每一点偏振信息。利用增加的偏振维度，可明显增 强伪装、暗弱等目标与背景的差异，提高目标探测与 识别能力[1-4]。 根据其获取的偏振信息，红外偏振成像可分为红
收稿日期：2014-03-18；修订日期：2014-05-05. 作者简介：姜会林（1945-），男，博士，博士生导师。主要从事空间激光通信、光电测试、偏振成像等方面的工作。 基金项目：国家“973 项目”。
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第 36 卷 第 5 期 2014 年 5 月
采用中波红外偏振成像的目标探测实验_陈伟力
表征偏振态用偏振度 p ( DOLP )和偏振角 α ( AOLP )：
姨
姨
p姨
姨
=
姨姨
姨Q2+U2 I
姨
姨 姨 姨
α姨
姨
=
1
姨姨 姨
2
arctan
U Q
(2)
式中： 偏振度 p 是一个从 0 到 1 的无量纲数，p=0 表
示 非 偏 振 光 ，p=1 表 示 全 偏 振 光 ，0<p<1 表 示 部 分 偏
线栅偏振片的工作原理如图 1 所示，若入射自然 光是部分偏振光，金属线栅反射和金属线栅平行的偏 振分量 TE 偏振，而透射和金属线栅垂直的偏振分量 TM 偏振。
通 常 描 述 光 波 偏 振 态 的 方 法 有 两 种[2]： (1) 琼 斯 矢 量表示法， 通过琼斯矢量表示某电场矢量的 x、y 分量， 其与电场的振幅及相位相关，在偏振光发生干涉效应
振光；偏振角 α 表示入射光的偏振方向相对于 x 轴的
夹角，对于部分偏振光，就是能量最大的偏振方向与
x 轴的夹角。
2 中波偏振成像系统与实验
2.1 中波偏振成像实验系统 常见的偏振成像系统大致可分为检偏器、成像系
第1期
陈伟力等：采 用中波红外偏振成像的目标探测实验
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统以及图像采集与处理 3 部分。 图 2 为笔者搭建的中 波偏振成像实验系统， 系统中采用了法国 CEDIP 公司 Jade 中波测温热像仪， 焦平面探测器像元数 320×240， 像 元 尺 寸 30 μm× 30 μm， 工 作 波 段 范 围 为 3～5 μm， A/D 量 化 精 度 14 bit。 热 图 像 采 集 系 统 采 用 Jade 测 温 热像仪自带的图像采集系统，各偏振图像经过相同的 系统温度-灰度转换关系，得到标准的热偏振图像，进 而用文中的处理方法进行偏振信息图像的处理。 红外 检 偏 器 采 用 英 国 SPECAC 公 司 CaF2 的 金 属 线 栅 偏 振 片 ， 有 效 光 学 口 径 为 50 mm， 栅 网 间 距 为 0.25 μm， 透 过 率 为 86％(5 μm)，偏 振 度 为 99.6％，消 光 比 为 300∶1。 检偏器由旋转支架支撑并置于热像仪光学镜头前。
偏振红绿视标检测方法
偏振红绿视标检测方法
嘿，大家知道偏振红绿视标检测方法吗？这可是个超厉害的检测手段呢！
首先来详细说说它的步骤和注意事项吧。
检测时，被检者坐在合适的位置，面对视标。
先分别单眼检测，然后再双眼检测。
在这个过程中，要注意调整视标的亮度和对比度，以确保检测的准确性。
同时，被检者要保持放松，集中注意力。
哎呀，可别小看这些细节，它们就像高楼大厦的基石一样重要呢！
那在这个过程中的安全性和稳定性也是杠杠的！它就像一位可靠的老朋友，绝对不会出啥岔子。
不会对被检者造成任何伤害，而且检测结果非常稳定，让人心里特别踏实。
再来说说它的应用场景和优势。
偏振红绿视标检测方法用途可广泛啦！在验光配镜、视力矫正等方面都能大显身手。
它的优势也很明显呀，比如检测结果精准，能够快速有效地发现问题。
这就好比是一把精准的钥匙，能轻松打开视力问题的大门。
给大家举个实际案例吧。
有个小朋友总是说看东西不清楚，通过偏振红绿视标检测，很快就发现了他是有轻微的散光。
经过及时的矫正，小朋友的视力得到了很好的改善。
你说神奇不神奇？
总之，偏振红绿视标检测方法真的是太棒啦！它就像是我们视力健康的守护天使，为我们的眼睛保驾护航！。
第六章 红外小目标检测
数学形态学的基本思想是通过物体和结构元素相互作用的某些 运算，得到物体更本质的形态，以达到对图像分析和识别的 目的。数学形态学分为二值形态学和灰度形态学两种。基本 的运算包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。 腐蚀 膨胀 开运算 闭运算
( fΘg )( x, y ) = min{ f ( x − i, y − j ) − g (−i,− j )}
6.1.2 TBD方法 (track before detect) 在三维空间中对可能的目标轨迹进行跟踪，对每条跟踪 的轨迹计算其后验概率函数，若结果超过某一门限，则认 定该轨迹代表某一目标，然后对已标记了目标的帧进行空 间局部处理，判断是否为真实目标。 目前主要方法: (1).三维匹配滤波器方法 (2).动态规划方法 (3).多级假设检验方法 (4).高阶相关方法
A）原始图象
B)滤波结果
基于管道滤波的序列图像中运动小目标的检测 在进行多帧处理时采用管道滤波的方法,利用序列图像中目标运动的连续 性和轨迹的一致性得到目标的预测运动轨迹,再通过在后续帧中预测 轨迹周围一定范围内进行搜索就可以得到目标信号.,管道滤波实际上 是一个时空滤波器,他是在序列图像的空间位置上以目标为中心建立 的一个空间管道,管道的诗经代表空间的作用尺寸,管道长度代表检测 的时间长度. 具体步骤为,对抑制背景后的图象进行扫描,若一个候选点不属于现在有 的任何一个管道,则开辟一个新管道;在每一帧图像中判断每一个管道 在管径规定的范围内是否存在目标;在规定的检测帧数中计算每个管 道目标出现的帧数,根据制定的准则判断真是的目标并确定其位置。 在一次检测中管道可以有多条，假设检测时间对应图像的帧数为n，在n 帧图像中同一个管道有m帧检测到目标，则认为此管道中存在目标。 在检测算法中，定义管径为10像素，检测帧数为5f，当同一管道中图像 序列中有3f检测到目标，则认定为真实目标，否则为虚假。同时为了 提高精确度和检测实时性，我们队原始图像先进行数学形态滤波，以 减少管道数。
红外光谱测量方法介绍
红外光谱测量方法介绍红外光谱是一种广泛应用于化学、生物、药物、材料科学、环境科学等领域的分析技术。
基于物质分子吸收红外辐射的原理，红外光谱能够提供关于分子的结构、键合状态、功能团以及其他化学性质的信息。
在本文中，我们将介绍几种常用的红外光谱测量方法。
一、傅里叶变换红外光谱仪（FT-IR）傅里叶变换红外光谱仪是目前最常用的红外光谱测量仪器。
它使用光源发射出一段宽频谱的红外辐射，经过样品后，红外辐射被光谱仪探测器收集，并经过傅里叶变换将信号转换为光谱图。
FT-IR光谱仪具有高分辨率、高灵敏度和快速测量的优点，可应用于液体、固体和气体样品的红外光谱分析。
二、近红外光谱仪（NIRS）近红外光谱（NIR）具有更高的穿透性，适用于非破坏性、快速的样品分析。
近红外光谱仪测量的波长范围一般介于700纳米到2500纳米之间。
NIRS仪器使用近红外光源照射样品，收集其反射光谱，并通过与参考样品进行比较，计算得出样品中不同成分的浓度。
近红外光谱在农产品、食品、医疗和制药等领域有广泛应用。
三、偏振红外光谱（IR-ATR）偏振红外光谱（IR-ATR）是一种通过测量样品边界表面产生的红外辐射来获取样品信息的方法。
它使用一块具有高折射率的晶体将光引导进样品表面，通过折射和全反射的过程，样品表面会产生强烈的吸收现象。
IR-ATR光谱不需要对样品进行任何处理，对液体和固体样品有着广泛的适用性。
四、拉曼光谱拉曼光谱是一种通过测量样品分子散射光谱来获取信息的技术。
拉曼光谱与红外光谱类似，也能提供关于分子的结构和化学性质的信息。
相比于红外光谱，拉曼光谱更适合于固体和液体样品的分析，对于有机化合物和无机材料的表征有着广泛的应用。
五、显微红外光谱显微红外光谱结合了显微镜和红外光谱的功能，可以在显微级别上分析样品。
这种方法对于微观颗粒、涂层、纤维和细胞等样品的红外光谱分析非常有用。
显微红外光谱可以进一步提供空间分辨率和化学信息的关联性，被广泛应用于材料科学、生物学和药物领域等。
红外图像中弱小目标检测技术研究
红外图像弱小目标检测技术研究1、本文概述随着技术的不断进步，红外成像技术已成为现代军事、航空航天、民用安全等领域不可或缺的重要工具。
特别是在夜间或弱光条件下，红外成像技术以其独特的成像方法实现了对目标的清晰观察和识别。
在实际应用中，红外图像往往含有大量的噪声和干扰，使得弱目标的检测异常困难。
研究红外图像弱小目标检测技术具有重要的现实意义和应用价值。
本文旨在探索红外图像弱小目标检测技术的相关理论和方法。
我们将分析红外图像的特征，以了解红外图像中弱小目标的特征和困难。
我们将回顾现有的弱目标检测算法，包括基于滤波的方法、基于背景抑制的方法和基于多帧融合的方法等，并分析其优缺点和适用场景。
接下来，我们将提出一种基于深度学习的弱目标检测算法，该算法通过从红外图像中提取和分类深度特征来实现对弱目标的精确检测。
我们将通过实验验证所提出算法的有效性，并将其与其他算法进行比较，为红外图像弱小目标检测技术的发展提供参考和启示。
2、红外图像弱小目标检测技术综述红外图像弱小目标检测技术是识别、提取和跟踪复杂背景下弱目标的重要技术。
由于红外图像中弱目标的信噪比低、对比度低、体积小、运动轨迹不确定等特点，其检测成为一项极具挑战性的任务。
近年来，随着红外成像技术和信号处理技术的快速发展，红外图像中的弱小目标检测技术也受到了广泛的关注和研究。
红外图像弱小目标检测技术的核心在于如何有效地从复杂背景中提取目标信息。
这通常涉及多个阶段，如图像预处理、对象增强、对象提取和对象跟踪。
在图像预处理阶段，主要目的是去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续的目标检测提供良好的基础。
在目标增强阶段，使用直方图均衡和对比度增强等各种算法来提高目标与背景之间的对比度，从而突出目标信息。
在目标提取阶段，采用阈值分割、边缘检测、形态学处理等方法从增强图像中提取目标区域。
在目标跟踪阶段，通过滤波算法、匹配算法等实现对目标的连续跟踪。
目前，在红外图像中微弱小目标的检测方面取得了重大进展。
红外检测算法
红外检测算法主要是通过分析红外图像来检测和识别目标物体。
常用的红外检测算法包括以下几种：
1. 背景差分法：该方法是通过对背景图像和当前图像进行差分，提取出运动目标。
该方法对于静态目标和缓慢运动目标效果较好。
2. 基于阈值的方法：该方法是通过设定一个阈值，将图像分为目标和背景两部分。
该方法简单易行，但对于光照变化较大的情况效果不佳。
3. 形态学处理法：该方法是通过形态学处理，如腐蚀、膨胀等操作，去除噪声和小的连通域，保留目标物体。
该方法对于噪声较多的情况效果较好。
4. 目标特征法：该方法是通过提取目标的特征，如形状、纹理、颜色等，进行目标识别和分类。
该方法对于复杂场景和多目标情况效果较好。
5. 神经网络算法：该方法是利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对红外图像进行训练和分类。
该方法对于复杂场景和多目标情况效果较好，但需要大量的训练数据和计算资源。
以上是常用的红外检测算法，具体算法的选择应根据实际应用场景和需求进行选择。
在Matlab中进行红外图像处理和目标探测
在Matlab中进行红外图像处理和目标探测红外图像处理和目标探测是红外技术中非常重要的一部分。
而在现如今的科技发展中，Matlab成为了处理红外图像和开展目标探测的一种常用工具。
本文将介绍在Matlab中进行红外图像处理和目标探测的基本原理和方法，以及一些应用实例。
首先，我们来了解一下红外图像的基本特点。
红外图像是通过记录物体发射的热辐射能量来获取的，与可见光图像不同，红外图像能够透过雾霾、烟尘等气象条件，对目标进行探测和跟踪。
红外图像中不同的灰度值代表了不同的物体温度，通过对这些灰度值的分析和处理，我们可以提取出目标的位置、大小、形状等信息。
在Matlab中进行红外图像处理的第一步是图像预处理。
预处理的目的是去除一些无关的噪声和背景，以提高图像的质量。
常用的预处理方法包括平滑滤波、傅里叶变换、直方图均衡化等。
平滑滤波可以减少图像中的噪声，使目标更加清晰可见。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，方便后续的处理。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，使目标更加容易分离。
接下来，我们需要进行图像分割，将图像中的目标与背景进行分离。
常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长法、边缘检测等。
阈值分割是最简单的一种方法，通过设定一个阈值，将图像中灰度值大于阈值的像素点设为目标，灰度值小于阈值的像素点设为背景。
区域生长法是将相邻的像素点聚类成一个区域，然后通过比较区域之间的差异来判断是否属于目标。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘来提取目标。
在图像分割之后，我们需要进行目标特征提取。
目标特征提取是将目标从图像中提取出来，并量化为一些可以描述目标特性的数值或向量。
常用的目标特征包括面积、周长、中心位置、轮廓等。
通过提取这些特征，我们可以对目标进行分类和识别。
接下来，我们需要进行目标探测。
目标探测是在图像中寻找和定位目标的过程。
常用的目标探测方法有模板匹配、形状匹配、颜色匹配等。
模板匹配是将一个模板与图像进行比较，找到与模板最相似的位置。
基于深度学习的红外图像目标检测算法研究
基于深度学习的红外图像目标检测算法研究随着深度学习技术的不断进步和发展，其在计算机视觉领域的应用也越来越广泛。
其中，基于深度学习的红外图像目标检测算法也在近几年迅速发展，并在各种实际应用中展现出了非常出色的效果。
本文将深入探讨基于深度学习的红外图像目标检测算法的研究现状、技术原理、应用前景等相关问题。
一、研究现状在深度学习技术的不断推动下，基于深度学习的红外图像目标检测算法也取得了不少进展。
其中，目前最常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和使用多模态数据的联合深度学习模型（Joint Deep Learning Model）。
其中，卷积神经网络在红外图像目标检测中应用最为广泛，也取得了非常优秀的效果。
在红外图像目标检测中，深度学习算法的应用主要有以下几个方面。
首先，采用深度学习算法对红外图像进行预处理，可以有效地提高图像的质量和分辨率，从而更好地进行后续的目标检测任务。
其次，深度学习算法可以对红外图像中的目标进行分类和识别，实现自动化的检测任务。
此外，深度学习算法还可以对目标进行跟踪和追踪，实现目标在大范围内的准确定位和追踪。
二、技术原理在基于深度学习的红外图像目标检测中，卷积神经网络是最常用的模型。
其基本原理是通过一系列的卷积层、池化层、全连接层等网络层次，将输入图像进行特征提取和转换，最终输出目标的概率和位置信息。
具体来说，卷积层可以对图像进行特征提取和压缩，池化层可以对特征进行降维和抽象，全连接层可以对特征进行分类和回归。
这些网络层次之间的组合和拼接，可以实现高效准确的目标检测任务。
此外，当前流行的基于深度学习的目标检测算法通常还采用了一些优化技术，如非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）、快速多尺度检测（Speedup Multi-scale Detection，SMD）和多标签平滑（Multi-Label Smoothing，MLS）等。
基于红外偏振成像的目标检测技术
能够提 高人们对 自然景 物及伪装 的辨别 能力 。首先介 绍 了偏振 成 像理论及 其 系统 的结 构 组 成，然后 对基 于偏 振 图像 处理 的 目标特 征提 取过 程进 行 了分析 ，并对 偏振 图像像 质 评价 方 法 以及 图像 融合 、分 割和 特征 提取 方 法进行 了研 究 。最后 给 出 了国外 基于偏
振成像 目标检 测技术 的应用 研 究情况 ，并指 出 了该技 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ在 军事领 域 中的应用价 值。 关键 词：偏振 成像； 目标检 测；偏 振 图像 处理 ；特征 提取 中图分 类号 ： Ｔ Ｎ ２ １ ９ 文献标识 码： Ａ ＤＯ Ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２ — ８ ７ ８ ５ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ３ ． ０ ０ １
ｏ ｎ ｅ ’ Ｓ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｔ ｏ ｄ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｕ ｉ ｓ ｈ ｔ ｈｅ ｃ ａ ｍｏ ｕ ｌ ｆ ａ ｇ ｅ ｒｏ ｆ ｍ ｔ ｈ ｅ ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅ ．Ｆｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ， ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ ｐ ｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ
ｉ ｔ ｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ．Ｔｈ ｅ ｎ， ｔ ｈｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ．Ｔｈ ｅ ｐ ｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ， ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄｉ ｅ ｄ．Ｆｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ ｐｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ ａ ｂ ｒ ｏ ａ ｄ ａ ｒ ｅ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｔ ｏ ｍｉ ｌ ｉ ｔ ａ ｒ ｙ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｉ ｓ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ：ｐ ｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｉ ｎ ｇ ； ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ；ｐ ｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ；ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
基于红外辐射偏振成像的目标三维重建方法
第40卷第3期2021年6月红外与毫米波学报J.Infrared Millim.Waves Vol.40，No.3 June，2021基于红外辐射偏振成像的目标三维重建方法李磊磊1，2，黄海霞3*，郭阳1，2，姚乃夫1，2，赵永强1，2（1.西北工业大学深圳研究院，广东深圳518057；2.西北工业大学自动化学院，陕西西安710072；3.中国工程院，北京100088）摘要：三维重建技术已在工业自动化领域得到了广泛的应用，但对于工业生产线中玻璃、锻造件等表面结构单一、高反光、无纹理的高温产品，利用传统的三维重建方法得到的三维重建结果往往不准确。
这些高温物体会产生红外偏振自发辐射，提出了基于红外辐射偏振成像的目标三维重建方法。
首先建立红外偏振辐射模型，分析目标表面红外辐射偏振态与目标表面法向量之间的关系，最后通过对法向量积分得到目标表面的三维形态。
该方法不依赖于物体表面的纹理特征信息，对光照条件无要求且采集一次数据即可重构出目标表面的三维形态，易于实现，具有广阔的应用前景。
关键词：红外偏振成像；三维重建；表面法向量；图像处理中图分类号：TP391文献标识码：A3D reconstruction method of target based on infrared radiationpolarization imagingLI Lei-Lei1，2，HUANG Hai-Xia3*，GUO Yang1，2，YAO Nai-Fu1，2，ZHAO Yong-Qiang1，2（1.Research&Development Institute of Northwestern Polytechnical University，Shenzhen518057，China；2.School of Automation，Northwestern Polytechnical University，Xi’an710072，China；3.Chinese Academy of Engineering，Beijing100088，China）Abstract：Three-dimensional reconstruction technology has been widely used in the field of industrial automation.However，traditional3D reconstruction methods are difficult to obtain accurate results from high-temperature products of industrial production lines such as glass and forgings that are characterized by a single surface structure，high reflec‐tivity and no texture，because these high temperature products generate infrared polarized radiation.We propose a three-dimensional reconstruction method of the target based on infrared radiation polarization imaging.First，we establish an infrared polarization radiation model，and analyze the relationship between the infrared radiation polarization state and the normal vector of the target surface.Finally，we obtain the three-dimensional morphology of the target surface by in‐tegrating the normal vectors.The method does not rely on the structure and texture information about the target surface，has low lighting requirements，and can reconstruct the3D morphology of the target surface with only one data acquisi‐tion.Therefore，it is easy to implement and has a wide range of applications.Key words：Infrared polarization imaging，Three-dimensional reconstruction，Surface normal vector，Image processing文章编号：1001-9014（2021）03-0413-07DOI：10.11972/j.issn.1001-9014.2021.03.018收稿日期：20200713，修回日期：20210304Received date：20200713，Revised date：20210304基金项目：深圳市科技创新委员会基础研究（自由探索）项目（JCYJ20180306171146740），深圳市科技创新委员会基础研究（学科布局）项目（JCYJ20170815162956949），国家自然科学基金（61771391），陕西省重点研发计划（2020ZDLGY07-11）Foundation items：Supported by Shenzhen Science and Technology Innovation Committee Basic Research（Free Exploration）Project （JCYJ20180306171146740），Shenzhen Science and Technology Innovation Committee Basic Research（Discipline Layout）Project （JCYJ20170815162956949），National Natural Science Foundation of China（61771391），Shaanxi Provincial Key R&D Program（2020ZDLGY07-11）作者简介（Biography）：李磊磊（1991-），男，陕西富平人，硕士，主要从事红外偏振三维重建方面的研究工作.Email：1162433886@*通讯作者（Corresponding author）：E-mail：hhx@40卷红外与毫米波学报引言目标表面三维重建技术［1-3］近年来在工业、医疗、计算机虚拟现实以及航天等领域得到了广泛的应用。
基于人工智能的红外图像目标检测算法研究
基于人工智能的红外图像目标检测算法研究摘要：红外图像目标检测技术在军事、安防、无人机等领域具有广泛的应用前景。
本文旨在研究基于人工智能的红外图像目标检测算法，通过深入探讨该算法的原理、方法和应用，为进一步提高红外图像目标检测的准确性和效率提供参考和指导。
一、引言近年来，随着人工智能技术的快速发展和红外图像技术的广泛应用，基于人工智能的红外图像目标检测算法成为研究热点之一。
红外图像具有独特的发射特性，可以在夜间和恶劣天气条件下实现目标检测，这对于军事、安防、无人机等领域具有重要意义。
因此，研究开发一种高效准确的红外图像目标检测算法是当前亟待解决的问题。
二、基于人工智能的红外图像目标检测算法的原理基于人工智能的红外图像目标检测算法主要基于深度学习技术，其中卷积神经网络（CNN）是最常使用的方法。
其原理是通过将图像输入CNN网络，经过多层卷积和池化操作提取图像特征，然后通过全连接层进行目标分类和定位。
三、基于人工智能的红外图像目标检测算法的方法1. 数据集准备与预处理为了训练和测试红外图像目标检测算法，需要准备一个包含大量正负样本的数据集。
数据集预处理包括图像去噪处理、图像增强和尺度归一化等操作，以提升算法的鲁棒性和准确性。
2. 网络设计网络设计是基于人工智能的红外图像目标检测算法的关键。
常用的网络结构包括Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
其中，Faster R-CNN 结合了区域提议网络（RPN）和Fast R-CNN进行目标检测和分类，可以获得较高的检测精度和运行速度。
3. 特征提取和特征匹配特征提取是基于人工智能的红外图像目标检测算法的重要步骤。
通过卷积操作，可以从红外图像中提取出具有区分度的特征图。
特征匹配则是将提取的特征图与目标类别进行比对，判断图像中是否包含目标。
4. 目标分类和定位基于人工智能的红外图像目标检测算法需要将图像中的目标进行分类和定位。
分类可以使用softmax函数进行多分类识别，定位则通过边界框来确定目标在图像中的位置和大小。
荒漠背景下红外偏振弱小目标检测方法研究_薛模根
Ｖ ｏ ｌ ． ４ ３Ｎ ｏ ． １ ０ Ｏ ｃ ｔ ｏ ｂ ｅ ｒ ２ ０ １ ４
荒漠背景下红外偏振弱小目标检测方法研究
薛模根， 刘晓诚， 刘晓， 杨钒
（ ） 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室 ； 陆军军官学院 光电技术与系统实验室 ， 合肥 ２ ３ ０ ０ ３ １
摘 要： 针对 荒漠背 景 下红 外 弱 小 目标 检 测问题 ， 提出了一种基于 稳 定 性 矩阵 恢 复 和 双 窗 滤 波的 荒漠 红 外 偏 振 弱 小 目标 检 测方法 ． 分析 得出 红 外 偏 振 Ｑ 参 量 图 的 背 景 相 似 性 最 高 ， 采用改进型形态学滤波可 以增强其背景相关性． 检 测 时将 Ｑ 图 背 景 看 成 一 个 具 有 低 秩 特 性 的 矩 阵 ， 弱小目标看成是破坏其低秩 性的冗余数据， 建 立 稳 定 性 矩阵 恢 复 荒漠背 景 抑 制数 学 模型 ， 然 后对 背 景 抑 制 结果 采用 双 窗 滤 波 分 割 出 目标 ， 完成检测． 实验 结果 证明 了 该 方法的 有效 性 和 稳 健 性 ， 具有较强 的 应 用 价 值 ． 关键词 ： 红外偏振； 目标 检 测 ； 荒漠背 景 抑 制 ； 稳 定 性 矩阵 恢 复 ； 双窗滤波器 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １． ４ 文献标识码 ： Ａ （ ） 文章编号 ： １ ０ ０ ４ ４ ２ １ ３ ２ ０ １ ４ １ ０ １ ０ １ ０ ０ ０ ３ ７ － － －
Matlab中的红外图像处理与红外目标探测
Matlab中的红外图像处理与红外目标探测红外图像处理和红外目标探测是当今红外技术领域的核心问题之一。
随着红外技术和红外遥感技术的快速发展和广泛应用，特别是在军事、航空航天、安防等领域，对红外图像处理和红外目标探测的需求日益增加。
在这个背景下，Matlab作为一种功能强大且易于使用的工具，成为了众多研究者和工程师进行红外图像处理和红外目标探测的首选。
一、红外图像处理的基础知识1. 红外图像的获取和特点红外图像是通过红外传感器获取的图像，它能够捕捉到物体表面所散射的红外辐射。
与可见光图像相比，红外图像具有独特的特点。
首先，红外图像可以在夜间或低照度条件下获取清晰的图像。
其次，红外图像能够穿透雾、烟、尘等干扰物，适用于在恶劣环境下的观测和检测。
另外，红外图像还能够反映物体的热分布，对于某些应用具有重要的价值。
2. 红外图像的数字化和增强在进行红外图像处理之前，首先需要将红外图像进行数字化。
数字化的处理将红外图像转化为数字信号，方便计算机进行分析和处理。
同时，数字化还可以对红外图像进行增强，提高图像的质量和清晰度。
在Matlab中，可以利用图像处理工具箱提供的函数对红外图像进行数字化和增强。
3. 红外图像的滤波和去噪由于红外图像通常受到噪声和干扰的影响，常常需要对其进行滤波和去噪处理。
滤波可以去除图像中的高频噪声，提高图像的信噪比。
在Matlab中，可以利用滤波函数，如中值滤波、高斯滤波等对红外图像进行滤波。
同时，去噪处理可以采用小波去噪等算法对红外图像进行降噪，提高图像的质量。
二、红外目标探测的方法1. 基于阈值的目标检测基于阈值的目标检测是一种简单且有效的检测方法。
该方法将图像像素的灰度值与预先定义的阈值进行比较，将高于阈值的像素认定为目标像素。
在Matlab中，可以利用im2bw函数将灰度图像转化为二值图像，再利用基于阈值的方法进行目标检测。
2. 基于模板匹配的目标检测基于模板匹配的目标检测方法是一种更为精确的目标检测方法。
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用 Mean-Shift 算 法 对 图 像 进 行 处 理 。
Mean-Shift 算 法 ， 其 实 是 一 个 迭 代 步 骤 ， 首 先 算
出起始点的偏移均值，移动该点至其偏移均值，并以
此点为新的起始点继续移动，直到满足结束的条件，
表 达 式 为[8]：
n
Σ Σ Σ G
Mh(x)=
i=1 n
第 43 卷第 8 期 Vol.43 No.8
红外与激光工程 Infrared and Laser Engineering
2014 年 8 月
Aug.2014
红外偏振图像的目标检测方法
杨 蔚 1，顾国华 1，陈 钱 1，曾海芳 1，徐富元 1，王长江 2
(1. 南京理工大学 电光学院，江苏 南京 210094； 2. 北方光电股份有限公司，陕西 西安 710043)
姨 姨
姨3
为 了 表 示 偏 振 光 强 度 的 占 有 量 ， 使 用 偏 振 度 (P)
表示完全偏振光强度在整个光强度中的比例：
P= 姨(Q2+U D-S 证据理论
2.1 Mean-Shift 聚 类
聚类算法分为有监督和无监督两种方式。 无监
督聚类由于其不需要事先提供大量样本信息而被广
收 稿 日 期 ：2013-12-10 ； 修 订 日 期 ：2014-01-12 基 金 项 目 ： 国 家 自 然 科 学 基 金 (61271332) ； 江 苏 省 “ 六 大 人 才 高 峰 ” 支 持 计 划 (2010-DZXX-022) ； 总 装 预 先 研 究 基 金 (40405050303) 作 者 简 介 ： 杨 蔚 (1985-) ， 男 ， 博 士 生 ， 主 要 从 事 红 外 偏 振 成 像 及 其 相 关 技 术 方 面 的 研 究 。 Email:bywyw@ 导 师 简 介 ： 顾 国 华 (1966-) ， 男 ， 教 授 ， 博 士 生 导 师 ， 主 要 从 事 光 电 成 像 理 论 与 技 术 、 图 像 识 别 处 理 及 应 用 技 术 方 面 的 研 究 。
摘 要 ： 红外偏振成像探测通过对目标辐射和反射偏振态的探测，针对传统光学无法解决的问题，在 目标检测方面取得高精度的结果，特别是在军事探测中，能够快速地将混杂在自然背景下的人造目标 检测出来，以增强对目标的识别。偏振探测中所依据的强度、偏振度及偏振角信息反映出的不同物理 特 性 ，具 有 很 强 的 冗 余 性 和 互 补 性 。 针 对 该 特 性 ，提 出 一 种 红 外 偏 振 图 像 的 目 标 检 测 方 法 ：首 先 使 用 Mean-Shift 算法对红外图像和偏振度图像进行聚类处理；然后利用 DS 证据理论将聚类后的红外图像 和 偏 振 度 图 像 中 的 物 体 信 息 充 分 结 合 ，以 区 分 目 标 与 背 景 ，达 到 目 标 检 测 的 目 的 ；最 后 通 过 仿 真 实 验 图像与小波融合图像结果的对比表明该算法的优势。 关 键 词 ： 红外偏振； Mean-Shift 聚类； DS 证据理论； 模式识别 中 图 分 类 号 ： TP391.4 文 献 标 志 码 ： A 文 章 编 号 ： 1007-2276(2014)08-2746-06
线 的 偏 振 态 。 这 三 个 参 量 可 用 0°、60°、120°方 向 上 的
线 偏 振 光 强 表 示 为[7]：
姨
I姨
姨
=
2
[I(0°)+I(60°)I(120°)]
3 姨
姨
姨
姨
姨
Q姨
姨
=
姨
姨
4 3
[I(0°)- 1 2
I(60°)- 1 2
I(120°)]
(1)
姨
姨
U= 姨
姨 姨
2
[I(60°)-I(120°)]
Method of target detection for infrared polarization image
Yang Wei1, Gu Guohua1, Chen Qian1, Zeng Haifang1, Xu Fuyuan1, Wang Changjiang2
(1. College of Electric & Optic, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China; 2. North Electro-Optic Co., Ltd, Xi′an 710043, China)
由 公 式 (3) 可 知 ，mh(x)=x+Mh(x)， 因 此 ， 以 上 步 骤 实际上是不断沿着概率密度梯度方向移动的过程。 移动步长不但与梯度值有关， 而且与该点的概率密 度有关，概率密度越大，就越接近要找的概率密度峰 值 。 Mean-Shift 算 法 可 实 现 在 概 率 密 度 较 大 处 ， 减 小该点的移动步长， 并在密度较小处增大其移动步 长 ， 当 满 足 一 定 条 件 时 ，Mean-Shift 算 法 一 定 会 收 敛 到 该 点 附 近 的 峰 值[8]。 在 文 中 聚 类 处 理 中 ，x 为 每 个 像 素 点 的 值 ， 核 函 数 G (x) =cg,dg (||x ||2)， 在 理 想 条 件 下 ，w(xi)=1，ε=3。 带 宽 的 大 小 可 以 看 作 是 分 割 分 辨 率，带宽越大，越多的图像细节就会被忽略，因此，根 据实验精度要求设置 h=5。
Email : gghnjust@163 . com
第8期
杨 蔚等：红 外偏振 图 像的 目 标 检 测 方 法
2747
comparison of the consequence of experimental image and wavelet fusion image to demonstrate the superiority of the presented algorithm. Key words: infrared polarization; Mean-Shift clustering; DS evidence theory; pattern recognition
xi-x h
w(xi)xi
Σ Σ Σ G
i=1
xi-x h
w(xi)
(3)
把 公 式(3)等 号 右 边 的 第 一 项 记 为 mh(x)，则 ：
n
Σ Σ Σ G
mh(x)=
i=1 n
xi-x h
w(xi)xi
Σ Σ Σ G
i=1
xi-x h
w(xi)
(4)
给 定 初 始 点 x， 核 函 数 G(X) 和 容 许 误 差 ε，w(xi)
泛 采 用 和 研 究 ， 例 如 K -means 算 法 、 人 工 神 经 网 路
算 法 、迭 代 自 适 应 算 法 、FCM 算 法 以 及 Mean-Shift 算
法 等 。 其 中 Mean-Shift 算 法 较 为 成 熟 简 单 易 行 ，其 分
类效果明显，得到相对广泛的应用。 因此，文中将采
0引言
目标和背景的红外探测特征主要指其红外辐射 特性，通常由其自身特征、工作状态、所处环境及探 测时间等因素决定。 因此，各类发热目标都会被热成 像 系 统 所 发 现 ，即 使 是 无 热 源 的 “冷 目 标 ”— —— 植 被 、 地 况 、云 、雪 等 自 然 物 体(水 除 外 )， 都 会 被 描 绘 到 目 标的热成像图上。 因而在红外图像上会有大量的混 乱背景， 并且这种混乱背景的信号可能会将有限的 目标信号淹没， 这为目标的检测和识别带来了极大 的 困 难[1]。
2748
红外与激光工程
第 43 卷
为 每 个 像 素 点 的 权 重 ， Mean-Shift 算 法 循 环 执 行 如 下三个步骤， 直到满足算法结束条件：(1) 计算得到 mh(x)； (2) 把 mh(x) 赋 给 x； (3) 如 果 ‖ mh(x) -x ‖ ＜ε， 结束循环；否则，继续执行(1)。
Abstract: Infrared polarization imaging measurement can be used to obtain the polarization state in target radioactive and reflective detection. With this method, the problems that traditional photometry cannot solve can be settled, and high-precision results were obtained. Particularly, in the field of military detection, polarization measurement can be introduced to distinguish artificial target quickly from the natural background, and performed well in target identification. The intensity, degree and angle of polarization that used in polarization measurement can reflect different physical properties, and along with them, redundancy and complementarity are revealed seriously. In allusion to the character, a target detection method for infrared polarization image was proposed: firstly, Mean-Shift algorithm was employed to aggregate the infrared and polarized image. Secondly, the object information of clustered infrared and polarized image according to DC evidence theory were combined. In this case, the target can be distinguished from the background, so as to achieve the purpose of target detection. Finally,