基于紅外光譜的點(diǎn)目標(biāo)特征提取與識別

李素鈞，廖 勝，任棲鋒，李 強(qiáng)

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基于紅外光譜的點(diǎn)目標(biāo)特征提取與識別

李素鈞1,2，廖 勝1，任棲鋒1，李 強(qiáng)1

( 1. 中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所，成都 610209；2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049 )

針對觀測遠(yuǎn)距離目標(biāo)時(shí)，難以有效提取目標(biāo)溫度、面積、表面材料等特征信息的問題，本文從代表物體固有屬性的光譜發(fā)射率出發(fā)，綜合考慮目標(biāo)的材料特征、結(jié)構(gòu)特性、紅外輻射特性等因素，建立了目標(biāo)的雙波段紅外光譜復(fù)合模型，提出了基于材料光譜發(fā)射率的目標(biāo)特征提取的方法。針對特定類型目標(biāo)查找其表面主要構(gòu)成材料，測量材料的光譜發(fā)射率，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，利用雞群算法對模型進(jìn)行求解，反演得到目標(biāo)的表面構(gòu)成材料，輻射溫度以及有效輻射面積，取得了良好的效果。

紅外光譜；光譜發(fā)射率；紅外輻射；雞群算法；反演

0 引 言

對遠(yuǎn)距離目標(biāo)進(jìn)行探測，提取其特征信息，可以有助于判別目標(biāo)的種類、工作狀態(tài)以及大小等相關(guān)信息，對國家相關(guān)領(lǐng)域具有重要意義。目前如美國、俄羅斯、德國、日本和中國等國家對遠(yuǎn)距離目標(biāo)觀測領(lǐng)域進(jìn)行了廣泛的研究。利用地基觀測站對遠(yuǎn)距離目標(biāo)進(jìn)行觀測時(shí)，因距離遠(yuǎn)或目標(biāo)較小，在探測器上所成的像通常只有一個(gè)或幾個(gè)像元，我們稱之為點(diǎn)目標(biāo)。目標(biāo)的全部信息均集中在少數(shù)像元上，喪失了目標(biāo)的材料，溫度，面積等詳細(xì)信息。在有限的信息基礎(chǔ)上對目標(biāo)的特征進(jìn)行提取是一個(gè)比較困難的問題。目前的研究工作有基于雙向散射分布函數(shù)(Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF)[1-2]、基于目標(biāo)亮度[3-4]、基于比色測溫[5]等方法進(jìn)行特征提取。

基于BRDF的提取方法是利用BRDF描述目標(biāo)的光譜特性，在已有的BRDF數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，采用曲線擬合方法進(jìn)行材料種類的匹配，進(jìn)一步可以求得目標(biāo)的有效面積，但無法同時(shí)獲得材料的有效溫度，此外使用此方法時(shí)需要一定的數(shù)據(jù)積累與統(tǒng)計(jì)，且目標(biāo)構(gòu)成材料的種類不能過多，否則該方法可能會失效；基于目標(biāo)亮度的研究方法是對目標(biāo)整體進(jìn)行積分，需要進(jìn)行大量的仿真實(shí)驗(yàn)建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫，將觀測到的目標(biāo)亮度特性與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，以確定目標(biāo)的大小和溫度特性，但無法獲取目標(biāo)的材料種類等局部差異信息；基于比色測溫法的提取方法需要通過測試確定系統(tǒng)的工作波長，波段寬度等參數(shù)，可以有效的提取目標(biāo)的溫度和大小。與BRDF提取方法類似，從目標(biāo)的光譜特性出發(fā)可以提取不同部件的差異，本文從材料的光譜發(fā)射率出發(fā)，建立目標(biāo)紅外輻射特性與目標(biāo)特征信息相對應(yīng)的模型，建立特定類型目標(biāo)的材料光譜發(fā)射率庫，并用雞群算法對模型求解，探索出一種可以同時(shí)提取目標(biāo)材料、溫度、面積的方法，為進(jìn)一步工程應(yīng)用提供理論基礎(chǔ)。

1 點(diǎn)目標(biāo)特征提取與識別建模

1.1 點(diǎn)目標(biāo)紅外光譜理論建模

利用地基觀測系統(tǒng)對目標(biāo)進(jìn)行觀測時(shí)，目標(biāo)各個(gè)部件表面可視為漫射灰體，其光譜輻出度可利用普朗克函數(shù)[6]進(jìn)行計(jì)算。

依據(jù)目標(biāo)組件材料的不同，可將目標(biāo)劃分為不同區(qū)域。利用有限元思想，將目標(biāo)不同區(qū)域網(wǎng)格化，劃分為若干面元。每個(gè)面元到光學(xué)系統(tǒng)的能量可采用如下方式進(jìn)行計(jì)算。

設(shè)目標(biāo)與光學(xué)系統(tǒng)的位置關(guān)系如圖1所示，s為目標(biāo)上某一面元的輻射面積，為該面元與入瞳中心連線距離，s為面元與的夾角，0為入瞳面積，0為入瞳法線與夾角。

在不考慮大氣透過率影響下，面元s的輻射亮度與到達(dá)探測器處的輻射照度服從反比例定律[7]：

將面元視為漫輻射源，依據(jù)蘭特定律，可將式(2)改寫為

利用式(5)可計(jì)算每個(gè)面元在入瞳處產(chǎn)生的光譜輻照度，將其疊加即可得到整個(gè)目標(biāo)到達(dá)光學(xué)系統(tǒng)入瞳處的光譜輻照度。因目標(biāo)到光學(xué)系統(tǒng)的距離足夠遠(yuǎn)，可近似的認(rèn)為目標(biāo)到入瞳的距離，角度s與0均保持不變。所以光學(xué)系統(tǒng)入瞳處接收到的在波長~范圍內(nèi)總的光譜輻照度可表示為

其中A為面元面積(=1,?,)。

1.2 點(diǎn)目標(biāo)特征提取反演建模

利用地基觀測系統(tǒng)對目標(biāo)進(jìn)行觀測時(shí)，光學(xué)系統(tǒng)接收到的輻射能除了目標(biāo)自身的紅外輻射外，還有目標(biāo)反射的空間環(huán)境輻射。目標(biāo)反射的空間輻射能主要包括太陽輻射、地球反射太陽輻射、地球自身紅外輻射[8]。除此之外系統(tǒng)自身產(chǎn)生的紅外輻射也會對光學(xué)系統(tǒng)的探測器造成一定的影響，而系統(tǒng)自身的紅外輻射可以通過光學(xué)系統(tǒng)中的前端處理系統(tǒng)進(jìn)行有效的抑制。對于目標(biāo)反射的空間環(huán)境輻射可以通過相應(yīng)的觀測方法獲取具體數(shù)值。因此本文建模時(shí)僅考慮了目標(biāo)自身到達(dá)光學(xué)系統(tǒng)的紅外輻射，將中波紅外與長波紅外共劃分為26個(gè)波段。

在紅外光學(xué)系統(tǒng)中，到達(dá)探測器的目標(biāo)紅外輻射將會引起探測器的響應(yīng)，可以依據(jù)響應(yīng)程度的不同來提取目標(biāo)的特征信息。假設(shè)探測器對波長的相對光譜響應(yīng)度為，依據(jù)式(6)可得到達(dá)探測器的波段(=1,?,26)的有效光譜輻照度為

式(8)是關(guān)于材料有效輻射面積，等效輻射溫度的函數(shù)，表示波段編號。通過對該函數(shù)的求解可以提取目標(biāo)的有效輻射面積、等效輻射溫度以及表面主要構(gòu)成材料。因模型中牽涉到不可積函數(shù)，在求解時(shí)容易導(dǎo)致發(fā)散或收斂過慢的情況，為此本文采用雞群算法對模型進(jìn)行求解。雞群算法[9]是一種自適應(yīng)多種群仿生算法，通過對雞種群行為習(xí)慣的數(shù)學(xué)描述，采用隨機(jī)最優(yōu)化和迭代思想來求解最小值問題，適用于連續(xù)與非連續(xù)性問題，相對其他仿生算法而言較為簡單，具有較高的穩(wěn)定性。

2 點(diǎn)目標(biāo)特征提取與識別仿真驗(yàn)證

2.1 仿真條件

在特征提取時(shí)，材料的光譜發(fā)射率關(guān)系到反演模型的可行性以及反演結(jié)果的精度。對于非透明物體，其表層的涂敷層即可決定物體的熱輻射特性[10]，因此在對模型求解時(shí)，針對特定類型的目標(biāo)，建立了其表面主要構(gòu)成材料的光譜發(fā)射率庫。圖2給出了四種相關(guān)涂敷層材料的光譜發(fā)射率。

從圖2所示的四種材料中隨機(jī)抽取兩種材料，假定為目標(biāo)表面主要構(gòu)成材料，同時(shí)設(shè)定兩種材料的溫度與面積(具體值如表1所示)，計(jì)算得到目標(biāo)到達(dá)探測器的光譜輻照度，作為探測值。

圖2 材料光譜發(fā)射率

表1 相關(guān)參數(shù)

Table 1 Relevant parameters

2.2 仿真結(jié)果

從材料庫中選取材料進(jìn)行反演計(jì)算。對一種材料、兩種材料以及三種材料進(jìn)行反演，反演結(jié)果如表2所示，反演曲線如圖3所示。

表2 反演結(jié)果

Table 2 Inversion results

圖3 反演曲線圖

由表2與圖3可以看出，在理想情況下，反演時(shí)若假設(shè)目標(biāo)表面由一種材料組成，則反演結(jié)果與探測值之間差距較大；假定目標(biāo)表面由兩種材料組成時(shí)，反演值與預(yù)測值很好的吻合；假定目標(biāo)表面由三種材料組成時(shí)，有一種材料的反演面積為0，說明在目標(biāo)表面組成材料中不存在該種材料或這種材料所占比例很小，最終反演結(jié)果與兩種材料結(jié)果相同。由此可以看出該方法在目標(biāo)表面構(gòu)成材料未知時(shí)可以有效的提取目標(biāo)的表面主要構(gòu)成材料，有效輻射面積與輻射溫度。

3 結(jié) 論

本文對光學(xué)系統(tǒng)接收到的目標(biāo)的紅外光譜輻射能進(jìn)行了反演，在構(gòu)成材料未知情況下對目標(biāo)表面材料、等效輻射溫度和有效輻射面積進(jìn)行了提取。因光學(xué)系統(tǒng)自身熱輻射以及目標(biāo)反射的空間環(huán)境輻射可通過相應(yīng)手段進(jìn)行抑制，且材料的光譜發(fā)射率會因材料的種類和表面處理工藝的不同而發(fā)生復(fù)雜的變化，所以建模時(shí)只考慮目標(biāo)自身輻射引起的探測器響應(yīng)，且從材料的光譜發(fā)射率出發(fā)，建立一種基于多波段的點(diǎn)目標(biāo)特征提取模型，同時(shí)建立特定類型目標(biāo)表面材料的光譜發(fā)射率庫，以此為基礎(chǔ)確保了模型的可解性。對于建立的模型使用自適應(yīng)多種群仿生算法——雞群算法進(jìn)行求解，有效地保證結(jié)果的穩(wěn)定性與唯一性，避免虛假結(jié)果的出現(xiàn)。從仿真結(jié)果看，該種模型能夠?qū)c(diǎn)目標(biāo)表面主要構(gòu)成材料的相關(guān)特性進(jìn)行有效提取，誤差較小，為進(jìn)一步的工程應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)。

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Feature Acquisition and Recognition of Point Target Based on Infrared Spectrum

LI Sujun1,2，LIAO Sheng1，REN Qifeng1，LI Qiang1

( 1. Institute of Optics and Electronics, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610209, China;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China )

In detection of distant target, it is difficult to extract target information effectively, which are the temperature, area, surface material type and other characteristics. According to the spectral emissivity, which is the inherent nature of an object, target material characteristics, structural characteristics and the infrared radiation characteristics, an IR composite model is established based on two wavebands. Based on the model and material spectral emissivity, a method of feature extraction of target is proposed. In terms of the special target, the main categories of constituent materials used in constructing them are found. Meantime, the spectral emissivity of materials is measured. The correspondent database is established, which describes the relationship between the categories of constituent materials and spectral emissivity of materials. Based on the model and database, surface material type, radiant temperature and effective radiation area of target are obtained by using chicken swarm algorithm. The method has a good result.

infrared spectrum; spectral emissivity; infrared radiation; chicken swarm algorithm; inversion

TN247

A

10.3969/j.issn.1003-501X.2016.05.003

2015-09-28；

2015-12-21

國防預(yù)研項(xiàng)目

李素鈞(1992-)，男(漢族)，河南漯河人。碩士研究生，主要研究工作是紅外信號處理、圖像壓縮。E-mail: leesj12@foxmail.com。