光谱偏振探测对伪装网的识别研究

王启超，汪家春，赵大鹏，马丽芳

光谱偏振探测对伪装网的识别研究

王启超1，2，汪家春1，2，赵大鹏1，2，马丽芳3

（1.脉冲功率激光技术国家重点实验室，安徽合肥230037；2.安徽省红外与低温等离子体重点实验室，安徽合肥230037；3.陆军军官学院信息化弹药研究所，安徽合肥230031）

为解决传统光强探测手段难以有效探测和识别伪装网这一难题，基于偏振探测技术搭建了光谱偏振探测成像系统，对南方冬季干枯草地背景下的某林地型和荒漠型数码迷彩伪装网进行了实验研究，获得了400～1000 nm波段场景的偏振图像。通过编制的软件对测试结果进行处理分析以提取其中的偏振信息，得到了背景与伪装网偏振度的变化规律。研究结果表明：自然背景与伪装网的偏振特性有较大差别，偏振信息可以增强图像中目标与背景的对比度，提高目标识别的准确率。因此，光谱偏振探测技术可以实现对复杂背景中传统伪装目标的有效探测和识别。

伪装网；自然背景；偏振探测；偏振度

1 引 言

伪装网通常采用有色涂料模拟自然背景的反射光谱，可近似做到与背景“同谱同色”，从而使其自身较好地藏匿于自然背景中，导致传统的光强探测手段很难从杂乱的自然背景中实现对伪装目标的有效探测与识别。近年来，如何实现对伪装目标的有效探测与识别成为国内外研究的热点。目标的偏振特性作为物体的固有属性，受环境条件、探测条件和其表面特性等多种因素影响。在对目标的成像探测过程中，利用目标和背景偏振特性的差异，能够将目标从背景中分割出来，有助于提高目标探测与识别的准确度［1］。V.C.Vanderbilt等人研究了树叶反射光的偏振特征，指出树叶的偏振反射数据中包含了树叶表面和内部的结构信息［2］。2000年，美国空军研究室的D.H.Goldstein等人对12块涂有不同标准军用油漆的铝板进行了光谱偏振特性的实验研究分析［3］。2001年，Miranda A Miller等研究了自然背景与汽车等目标的偏振特性，指出了汽车等目标和自然背景偏振度和偏振角图像的差异［4］。G.Forssell和Y.Aron，Y.Gronau分别对车辆和帐篷做了野外偏振成像实验［5－6］。研究结果表明，偏振探测技术能够在一定程度上抑制背景噪声的干扰，提高图像中目标与背景的对比度，能够较好解决传统光强探测对伪装目标的识别概率较低这一难题［7－8］。因此，对其进行深入研究具有十分重要的应用价值。

本文首先阐述了偏振成像探测的原理，然后利用搭建的光谱偏振成像系统对典型草地和伪装网进行了光谱偏振成像探测实验研究，得到了草地和伪装网的偏振度以及场景的偏振图像，通过对偏振信息的分析说明了偏振探测的可行性、有效性以及相对传统光强探测的优势所在。

2 偏振成像探测原理与测试系统

2.1 探测原理及系统

光的偏振态的描述有琼斯矢量法和Stokes矢量法两种表示方法，在偏振探测中通常采用Stokes矢量法［9］。如公式（1）所示，用I、Q、U、V表示Stokes矢量的四个元素。其中I表示系统接收到的总光强，Q表示水平线偏振分量与垂直线偏振分量之差，U表示45°线偏振分量与135°线偏振分量之差，V表示右旋圆偏振分量与左旋圆偏振分量之差。

式中，〈〉表示时间平均效果；Ex、Ey、δx、δy分别表示在x和y方向上电场的振幅和相位。而在实际地物偏振成像探测中，V分量在仪器可探测的范围内很小，相对仪器的误差而言可以忽略。因此，只需获得Stokes矢量中的I、Q和U三个分量，即可确定光束的偏振态。

Stokes矢量在工程上一般通过测量三个不同偏振方向的光强计算得到，本文选取0°、60°和120°三个偏振方向。测量时首先获得地物在三个不同偏振方向上的相对光强图像，然后按照逐像元计算即可得到场景的I、Q和U分量。

利用上式获得的I，Q和U分量就可以计算得到地物表面的偏振度DOLP和偏振角θ：

测试系统的设计原理如图1所示，图中i，r和α分别为入射角，探测角和方位角，且0°≤i≤90°，0°≤r≤90°，0°≤α≤360°。我们定义z轴和x轴正向为0°。

图2为光谱偏振成像探测系统结构示意图，系统的探测部分由偏振片及其旋转台、滤光片及其旋转台、CCD以及图像采集单元组成，采用旋转偏振片的方式对入射光的偏振状态进行调制，通过旋转滤光片进行光谱选择。偏振片和滤光片轮均安装在电动旋转台上，通过编制的软件控制两个旋转台的转动角度，其中偏振片分别转动到0°，60°和120°。滤光片轮按照60°角度转动，选用的滤光片轮可安装六个滤光片，其中一个不安装滤光片，其余五个选取具有代表性的滤光片，其中心波长分别为442，545.5，670.5，850.5，903.6 nm，其半波带宽约10 nm。CCD的光谱响应范围为400～1000 nm。实验装置被固定在三脚架的平台上，可以俯仰、左右调节。计算机通过USB控制CCD进行图像采集。整个系统均由计算机软件控制，无机械抖动，测试精度高，系统测试误差小，可以连续、快速地实现对场景在不同偏振方向和不同波长处的成像探测。

图1 实验原理图Fig.1 The principle of experiment

图2 光谱偏振成像探测系统结构示意图Fig.2 Schematic diagram of spectral polarization detection system

2.2 测试条件及过程

测试时间为2012年12月2日，阴天，此时可以忽略方位角对目标偏振度的影响。研究对象分别为某林地型和荒漠型数码迷彩伪装网，两种伪装网均由多种不同颜色的数码小斑点组成，其表面粗糙程度相同，尺寸均为1 m×1 m。测试背景为南方冬季干枯草地，研究对象平放于干枯草地背景中。

本文首先在不同波长和不同探测角对干枯草地背景、林地型伪装网和荒漠型伪装网的偏振度进行测试，获得偏振度随探测波长和探测角的变化规律。测试时，通过旋转偏振片采集到0°、60°和120°三个偏振方向的强度图像，然后利用MATLAB软件对三个偏振方向强度图像进行计算，最后采用局部求平均的方法对偏振度图像进行处理，即在偏振度图像中选取研究对象的部分区域，对该区域中所有像素点的偏振度值求平均，并近似认为此平均值即为研究对象的偏振度值，从而获得目标和背景的偏振度。

其次，将两张伪装网平铺于草地背景中，左边为林地型伪装网，右边为荒漠型伪装网，在探测方位角为90°的情况下在不同探测波长上对场景进行偏振成像探测，通过处理三个不同偏振方向的强度图像得到场景的偏振度图像和偏振角图像。

3 偏振度测试结果及分析

实验选取探测角为20°、40°、60°和80°，不同探测波长处干枯草地和伪装网偏振度的测试结果分别如图3（a）～（c）所示。

由图3可知：（1）干枯草地的偏振度在各波长处均较小，主要集中在0.1以下，并且可见光波段的偏振度均稍大于近红外波段的偏振度值。在同一波长处，偏振度曲线近似成水平分布，不同探测角获得的偏振度值相差较小。这主要是由于草地的小叶片随机杂乱分布，表面的取向各异，叶片的反射光方向随机分布，离散性较强，削弱了其偏振特性，导致草地的偏振度较小。这与典型地物背景的偏振特性相符［10］；（2）同一探测条件下，两种伪装网的偏振度均大于干枯草地的偏振度，且都随着探测角的增大先增加后减小；（3）伪装网的偏振度受探测波长和探测角的影响较大，且在442 nm处的偏振度均大于其他探测波长的偏振度，在探测角为60°附近时达到最大；（4）同一探测条件下，林地型伪装网的偏振度略大于荒漠型伪装网，这与两者的反射光谱相关，在可见光和近红外波段，低反射率的目标具有较大的偏振度，荒漠型伪装网整体呈现土黄色，相比整体呈现绿色的林地型伪装网，其在此波段反射率整体较高，因而其偏振度较小。

图3 干枯草地、林地型伪装网和荒漠型伪装网在不同波长处的偏振度Fig.3 The polarization degree of kraurotic grassplot、woodland camouflage net and khaki camouflage net at differentwavelength

4 偏振成像结果及分析

从偏振度的测试结果可以看出，目标和背景的偏振特性在60°探测角时差异较大，因此，偏振成像实验选择探测角为60°，并在五个典型波长处对场景进行偏振成像探测。

图4给出了442 nm处对两种伪装网的偏振探测结果，图4（a）～（c）分别为场景的强度图像、偏振度图像和偏振角图像。可以看出：（1）在强度图像中，两种伪装网均有较好的伪装效果，能够利用自身的数码迷彩斑点较好地实施隐身。利用传统的光强探测手段难以实现对其有效识别；（2）在偏振度图像中，偏振度越高，其亮度越高。草地背景的干扰受到一定程度的抑制，在偏振度图像中较暗，而两张伪装网清晰地浮现于灰度值变化没有规律的杂乱草地背景中，利用偏振度图像能够较好地识别出伪装网；（3）偏振角图像对伪装网的识别效果也较好，且其边缘轮廓清晰。这主要是由于伪装网的表面相对平整，其反射光通常具有一定的取向性和比较一致的偏振角，偏振特征十分明显，其图像边缘轮廓突出，容易被发现和识别。而自然背景的杂乱性导致其偏振角随机分布，图像没有规则的形状，偏振特性较弱。因此，通过偏振角度图像能够较好地消除杂乱背景的影响，识别出背景中的伪装目标。670.5 nm和850.5 nm波长处的探测结果分别如图5和图6所示。

图4 442 nm波长处的测试结果Fig.4 Experimental results at442 nm

图5 670.5 nm波长处的测试结果Fig.5 Experimental results at670.5 nm

图6 850.5 nm波长处的测试结果Fig.6 Experimental results at850.5 nm

结合以上三图可以看出，伪装网为降低其散射光的强度特征信息，通常采用与背景反射光谱接近的多色伪装涂料实现与杂乱背景的融合，从而实现目标在可见光和近红外波段的“隐身”。在强度图像中，伪装网与背景的灰度差异较小，在一定的探测距离上根本无法有效识别出伪装网；而具有相似反射光谱的目标可能存在较大的偏振特性差异，在偏振图像中伪装网的轮廓和形状能够被凸显，使其失去原有的伪装效果。这主要是由于物体的偏振特性在很大程度上受到其表面特性的影响，其主要影响因素是物体表面的粗糙程度，人造目标和自然背景表面特性存在的较大差异导致其偏振特性的差异。在偏振图像处理过程中，背景的杂乱信号很容易被消除，目标与背景偏振特性的差异比较明显，便于实现对伪装目标的有效探测与识别。这也是偏振探测能够从杂乱的自然背景中识别出传统伪装目标的基础。偏振探测技术有助于提高目标探测和场景识别的准确度，尤其是在光强对比度较低的情况下，其优势体现的更加明显，对于复杂背景下的目标探测与识别具有重要的应用价值和军事意义。

5 结 论

本文从偏振探测原理出发，通过搭建的光谱偏振成像系统研究了典型草地和伪装网的偏振散射特性和成像特征，得到了目标和背景的偏振度以及场景的偏振图像。结果表明：伪装网的偏振度大于草地的偏振度，且受探测波长和探测角的影响较大。草地的偏振度受探测角和探测波长的影响较小，且偏振度集中在0.1以下。两种伪装网与草地背景的散射光偏振特性差异较大，可以利用此差异来消除杂乱的自然背景对偏振探测成像的影响，增强图像中目标与背景之间的对比度，提高目标探测与识别的准确度。因此，在偏振成像探测过程中，合理地选择探测波长和探测角度能够使得目标在图像中更明显地凸显出来，实现对复杂背景下传统伪装目标的有效探测与识别。

［1］ Sun Xiaobing，Qiao Yanli.Experimental study on polarization characteristic ofman－made object［J］.High Technology Letters，2003，13（152）：23－27.（in Chinese）孙晓兵，乔延利.人工目标偏振特征实验研究［J］.高技术通讯，2003，13（152）：23－27.

［2］ Vanderbilt V C，Grant L.Polarization of light scattered byvegetation［C］／／Proc IEEE，1985，73：1012－1024.

［3］ Goldstein D H.Polarimetric characterization of federal standard paints［C］／／Proc of SPIE.Barcelona，Spain. 2000，4133：112－123.

［4］ Miller Miranda A，Blumer Robert V，Howe JamesD.Active and passive SWIR imaging polarimetry［J］.Proceedings of SPIE，2001，4481：87－99.

［5］ Forssell G，Hedbory-Karlsson E.Measurements of polarization properties of camouflaged objects and of the denial of surfaces covered with cenospheres［C］／／Proc of SPIE，2003，5075：246－258.

［6］ Aron Y，Gronau Y.Polarization in the LWIR［C］／／Proc of SPIE，2005，5783：653－661.

［7］ Ding Na，Gao Jiaobo，Wang Jun，et al.Camouflaged target recognition realized by AOTF multispectral imaging system［J］.Journal of Applied Optics，2010，31（1）：65－68.（in Chinese）丁娜，高教波，王军，等.利用AOTF多光谱成像系统实现伪装目标的识别［J］.应用光学，2010，31（1）：65－68.

［8］ Hubbard W，Bishop G，Gowena T，et al.Multispectral polarmetric sensing for difficult targets［J］.SPIE，2008，7113：71130L－1－71130L－7.

［9］ Liao Yanbiao.Polarization optics［M］.Beijing：Science Press，2003：51－52.（in Chinese）廖延彪.偏振光学［M］.北京：科学出版社，2003：51－52.

［10］Ben Dor，B Oppenheim，Balfour.Polarization properties of targets and backgrounds in the infrared［J］.Proceedings of SPIE，1992，1971：72－77.

Research on the detection of camouflage net w ith spectral polarization detection system

WANG Qi-chao1，2，WANG Jia-chun1，2，ZHAO Da-peng1，2，MA Li-fang3
（1.State Key Laboratory of Pulsed Power Laser Technology，Hefei230037，China；2.Key Lab of IR and Low Temperature Plasma of Anhui，Hefei230037，China；3.Institute of Informational Ammunition，Academy of Army Officers，Hefei230031，China）

In order to resolve the problem that camouflage net could hardly be detected and identified by the classical means，a spectral polarization detection system was introduced and developed at first.Then the experiment about the woodland and khaki camouflage nets in kraurotic grassplot and soil ismade，the polarization images of the target and background at 400～1000 nm are obtained.Through the analysis of the experiment，the change rule of the target and background polarization is discovered.The result shows that the polarization characteristics of camouflage nets are different from thatof background.As the contrastof targetand background can be enhanced by polarization information，the camouflage net can be identified effectively from the image according to polarization information.Therefore，the classical camouflage target inmixed background can be detected and identified effectively by the spectral polarization technique under proper detection condition.

camouflage net；background；polarization detection； polarization degree

O436.3

A

10.3969／j.issn.1001-5078.2013.11.13

1001-5078（2013）11-1260-05

安徽省红外与低温等离子体重点实验室主任基金（No.2010A001002D）资助。

王启超（1989－），男，硕士生，主要从事偏振探测和伪装研究。E-mail：wqc＿wqc＠126.com

2013-05-17