红外偏振图像的目标检测方法
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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@hotmail.com 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 。
近年来， 为了提高目标信号和混乱背景信号的 比率，提出了许多方法。 将红外偏振滤波引入到热成 像系统之中是提高目标与杂乱背景对比度的主要方 法之一。 红外偏振成像探测通过对目标辐射和反射 偏振态的探测，针对传统光度学无法解决的问题，在 目标检测方面取得了高精度的结果， 尤其是在军事 探测领域中， 可以快速有效地检测出混杂在自然背 景下的人造目标。 偏振探测中所依据的偏振信 息— —— 偏 振 度 、 偏 振 角 信 息 能 够 反 映 的 不 同 物 理 特 性 ，具有很强的冗余性和互补性[2]。 近年来有很多参考 文献采用融合红外强度图像和红外偏振图像的方法 来对红外图像进行处理， 并采用小波融合的方式体 现 物 体 本 身 的 细 节 [3-5]。 然 而 ， 此 类 方 法 对 于 分 辨 灰 度或者颜色较为近似的物体信息有一定难度。 文中 提出一种红外偏振图像的聚类方法， 充分结合了红 外强度信息和红外偏振信息，并对其进行聚类处理， 从而能够较好地检测出自然背景下的人造物体，并 对不同的人造物体加以简单的识别区分， 为后期更 加精确的目标识别提供基础。
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)
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
1 偏振信息的定量描述
电磁波经过地物反射后基本为部分偏振光，在 描述地物的偏振状态时， 通常使用斯托克斯矢量 I、 Q、U、V 表示准单色平面波的偏振态。 在自然界大气 背景及目标物对太阳光入射的偏振效应中， 圆偏振
的分量极少，相对于仪器的测量误差来说，完全可以 忽 略 ，故 通 常 假 定 V=0[6]，即 用 I、Q、U 来 表 示 一 束 光
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,
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)
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°)]
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
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
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)。
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]。
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
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。
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+U2)
(2)
I
2 Mean-Shift 算法与 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
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 710043Fra Baidu bibliotek China)
近年来， 为了提高目标信号和混乱背景信号的 比率，提出了许多方法。 将红外偏振滤波引入到热成 像系统之中是提高目标与杂乱背景对比度的主要方 法之一。 红外偏振成像探测通过对目标辐射和反射 偏振态的探测，针对传统光度学无法解决的问题，在 目标检测方面取得了高精度的结果， 尤其是在军事 探测领域中， 可以快速有效地检测出混杂在自然背 景下的人造目标。 偏振探测中所依据的偏振信 息— —— 偏 振 度 、 偏 振 角 信 息 能 够 反 映 的 不 同 物 理 特 性 ，具有很强的冗余性和互补性[2]。 近年来有很多参考 文献采用融合红外强度图像和红外偏振图像的方法 来对红外图像进行处理， 并采用小波融合的方式体 现 物 体 本 身 的 细 节 [3-5]。 然 而 ， 此 类 方 法 对 于 分 辨 灰 度或者颜色较为近似的物体信息有一定难度。 文中 提出一种红外偏振图像的聚类方法， 充分结合了红 外强度信息和红外偏振信息，并对其进行聚类处理， 从而能够较好地检测出自然背景下的人造物体，并 对不同的人造物体加以简单的识别区分， 为后期更 加精确的目标识别提供基础。
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)
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
1 偏振信息的定量描述
电磁波经过地物反射后基本为部分偏振光，在 描述地物的偏振状态时， 通常使用斯托克斯矢量 I、 Q、U、V 表示准单色平面波的偏振态。 在自然界大气 背景及目标物对太阳光入射的偏振效应中， 圆偏振
的分量极少，相对于仪器的测量误差来说，完全可以 忽 略 ，故 通 常 假 定 V=0[6]，即 用 I、Q、U 来 表 示 一 束 光
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,
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)
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
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=
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°)]
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
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
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)。
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]。
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
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。
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+U2)
(2)
I
2 Mean-Shift 算法与 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
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 710043Fra Baidu bibliotek China)