一種結(jié)合AOTF的偏振光譜目標(biāo)檢測(cè)算法

晏棟

[摘? ? 要]要改善高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)的算法對(duì)目標(biāo)先驗(yàn)信息的敏感度過(guò)高的問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)了一種偏振高光譜圖像約束的能力變得最小的檢測(cè)方法。從聲光可調(diào)諧濾光器光譜成像儀的工作原理和系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方面入手，在約束能量最小化目標(biāo)檢測(cè)算法中運(yùn)用一種處理過(guò)的偏振高光譜數(shù)據(jù)替代掉傳統(tǒng)的高光譜圖像數(shù)據(jù)作為檢測(cè)的樣本，對(duì)檢測(cè)結(jié)果實(shí)行連通的區(qū)域進(jìn)行判斷和輪廓進(jìn)行提取和處理。采用AOTF偏振成像系統(tǒng)進(jìn)行采集的偏振光譜數(shù)據(jù)來(lái)完成目標(biāo)檢測(cè)試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果證明，替換樣本數(shù)據(jù)后的目標(biāo)檢測(cè)算法的精準(zhǔn)度得到了很大程度的提高。

[關(guān)鍵詞]光譜成像;偏振光譜;聲光可調(diào)諧濾光器;目標(biāo)檢測(cè);CEM算法

[中圖分類(lèi)號(hào)]TP391.41 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]2095–6487（2021）09–0–02

[Abstract]To improve the high sensitivity of hyperspectral image target detection algorithms to the prior information of the target， a detection method that minimizes the constraining ability of polarized hyperspectral images has been found. Starting from the working principle of the acousto-optic tunable filter spectral imager and the structure of the system， a processed polarization hyperspectral data is used to replace the traditional hyperspectral image data in the constrained energy minimization target detection algorithm. For the sample， the connected area of the detection result is judged and the contour is extracted and processed. The polarization spectrum data collected by the AOTF polarization imaging system is used to complete the target detection experiment. The experimental results prove that the accuracy of the target detection algorithm after replacing the sample data has been greatly improved.

[Keywords]spectral imaging; polarization spectrum; acousto-optic tunable filter; target detection; CEM algorithm

這幾年光譜目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域涌現(xiàn)出很多的新興運(yùn)算方法，可以利用RX與UTD融合算法來(lái)做小目標(biāo)的檢測(cè)，UTD算法只能對(duì)有特定的波段依賴(lài)性小的目標(biāo)有比較好的檢測(cè)效果，對(duì)其他波段的監(jiān)測(cè)效果卻無(wú)法保證，采用另一種基于奇異值分解（SVD）的RX改進(jìn)的運(yùn)算方法，這樣的算法基于SVD可以將高光譜圖像投影到背景的正交子空間上，要對(duì)去除圖像背景的殘留圖像進(jìn)行計(jì)算和分析取得噪聲背景和潛在異常的兩個(gè)樣本采集，噪聲背景的估計(jì)背景的協(xié)方矩陣，潛在異常背景則作為測(cè)試的樣本來(lái)對(duì)異常進(jìn)行檢測(cè)，完美的規(guī)避了RX背景估計(jì)所留下的問(wèn)題。這樣的算法可以對(duì)背景和異常數(shù)據(jù)的空間秩序深度值欠缺有效的方式進(jìn)行確定。對(duì)于檢測(cè)目標(biāo)能量與背景差異不大的情況，采用在正交子空間投影的OSP的基礎(chǔ)上對(duì)噪聲進(jìn)行有效的調(diào)整，通過(guò)空間密度的選擇進(jìn)行決策半徑的方法來(lái)提高檢測(cè)的效率，這種算法需要進(jìn)行背景光譜和目標(biāo)的先驗(yàn)信息，可能出現(xiàn)背景的種類(lèi)多并且分布得很復(fù)雜，會(huì)讓先驗(yàn)信息沒(méi)辦法進(jìn)行完全涵蓋采集圖像的背景信息的情況，出現(xiàn)應(yīng)用效果不好而達(dá)不到目標(biāo)檢測(cè)的要求。如果利用高光譜圖像數(shù)據(jù)豐富的波段信息，采用矩陣分析的結(jié)論對(duì)逐波段正交子空間投影算法，這種算法可以對(duì)所需目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)的逐波段進(jìn)行檢測(cè)，目標(biāo)結(jié)果穩(wěn)定的情況就會(huì)自動(dòng)停止對(duì)其運(yùn)算。放到實(shí)際應(yīng)用中這種算法對(duì)檢測(cè)結(jié)果穩(wěn)定與否進(jìn)行判斷和衡量，對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景的應(yīng)用就很難達(dá)到檢測(cè)的要求。還有一種采用CEM約束能量最小化基礎(chǔ)算法當(dāng)作目標(biāo)檢測(cè)的最經(jīng)典的算法得到了廣泛的應(yīng)用，這種算法的敏感度過(guò)于高，如果圖像光譜中有同譜異物、相源混合的情況就會(huì)導(dǎo)致先驗(yàn)?zāi)繕?biāo)像和目標(biāo)像有稍微的不同，這樣的目標(biāo)算法會(huì)自動(dòng)把目標(biāo)像感應(yīng)成不感興趣目標(biāo)而錯(cuò)失檢測(cè)目標(biāo)而抑制信息，讓信息無(wú)法進(jìn)行檢測(cè)。

聲光可調(diào)諧濾光器AOTF的基本原理是以各向異性雙折射晶體為基礎(chǔ)，利用聲和光為介質(zhì)，其組成部分是環(huán)能器、射頻驅(qū)動(dòng)器和聲終端。AOTF射頻驅(qū)動(dòng)器控制射頻源產(chǎn)生的射頻信號(hào)的變化倆對(duì)波段長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)節(jié)，衍射效率得到了大大的提升。AOTF可利用頂端吸聲體來(lái)吸收經(jīng)過(guò)晶體之后的聲波，來(lái)避免聲波在晶體內(nèi)重復(fù)反射。自然光和超聲波經(jīng)過(guò)二氧化碲晶體之后會(huì)因?yàn)槁暫凸獾南嗷プ饔茫肷涔鈺?huì)出現(xiàn)布拉格衍射，取得衍射光和零極光。在這當(dāng)中，零極光方向和入射方向保持一致，正負(fù)一級(jí)的衍射光如果出現(xiàn)偏折，正負(fù)一級(jí)的衍射光就會(huì)偏振態(tài)相互正交的狀態(tài)。

AOTF晶體是新型的分光元件，和傳統(tǒng)的分光元件相比主要的優(yōu)點(diǎn)是：結(jié)構(gòu)很緊湊、穩(wěn)定性能好、掃面速度快、光譜分辨率高、同光孔徑較大、波長(zhǎng)的穩(wěn)定性能好、衍射光可以進(jìn)行調(diào)節(jié)而無(wú)多級(jí)衍射、衍射的效率高、協(xié)調(diào)的范圍較寬、系統(tǒng)的響應(yīng)速度快、適應(yīng)環(huán)境的能力也很強(qiáng)。本文基于AOTF的成像系統(tǒng)采用了凝視型的工作方法，保證了這個(gè)系統(tǒng)成像的穩(wěn)定性，提高了系統(tǒng)的硬件目標(biāo)檢測(cè)的效率。再者，結(jié)合了AOTF原理運(yùn)用AOTF光譜成像系統(tǒng)對(duì)兩個(gè)不相同偏振狀態(tài)下的高光譜數(shù)據(jù)立方體，實(shí)現(xiàn)了光譜目標(biāo)增加偏振維度得到了判斷的依據(jù)。

1 基于AOTF的偏振成像光譜儀結(jié)構(gòu)分析

試驗(yàn)搭建以AOTF為基礎(chǔ)的偏振光譜成像儀包括下面幾部分：準(zhǔn)直望遠(yuǎn)系統(tǒng)、AOTF的分光系統(tǒng)、AOFF射頻驅(qū)動(dòng)器、二次成像系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)、探測(cè)頭和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。如圖1所示。

（1）目標(biāo)物從光源照射后通過(guò)望遠(yuǎn)鏡準(zhǔn)直系統(tǒng)準(zhǔn)直之后，順著偏振器1進(jìn)入AOTF聲光可調(diào)諧濾光器的自動(dòng)分光系統(tǒng)。AOTF可調(diào)射頻對(duì)射頻信號(hào)的控制波長(zhǎng)進(jìn)行調(diào)節(jié)，對(duì)應(yīng)零級(jí)非衍射光和一級(jí)衍射光，波長(zhǎng)的正負(fù)一級(jí)衍射光偏振態(tài)正交。

（2）AOTF的光再次經(jīng)過(guò)偏振器2，兩個(gè)偏振器同時(shí)作用，對(duì)特定偏振方向的衍射光和零極光進(jìn)行消除，在圖像中進(jìn)行反應(yīng)，這樣就有效消除了特定偏振方向的衍射光和零級(jí)光的衍射圖像。經(jīng)過(guò)PC不但可以對(duì)AOTF射頻驅(qū)動(dòng)器進(jìn)行有效控制，對(duì)驅(qū)動(dòng)信號(hào)的頻率進(jìn)行調(diào)整，還可以設(shè)置CCD相機(jī)的工作狀態(tài)，接受采集的數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行儲(chǔ)存，得到各個(gè)波段所需要的目標(biāo)物圖像，形成一個(gè)數(shù)據(jù)的立方體。

（3）目標(biāo)檢測(cè)的效果可以通過(guò)偏振高光譜來(lái)約束能量最小化的目標(biāo)的檢測(cè)方法來(lái)完成作業(yè)。

2 約束能量最小化算法的應(yīng)用

約束能量最小算法中，記下N為元個(gè)數(shù)，M為圖像的波段數(shù)，對(duì)所有的檢測(cè)樣本集合進(jìn)行計(jì)算。CEM的算法設(shè)計(jì)的主要作用是采集光譜數(shù)據(jù)立方體中可以進(jìn)行提取的數(shù)據(jù)來(lái)感知感興趣的目標(biāo)光譜的相似度高的信號(hào)，來(lái)對(duì)相似度較低的信號(hào)進(jìn)行抑制，這時(shí)的背景信號(hào)就可以進(jìn)行低能量的輸出。主要的作用就是設(shè)計(jì)一個(gè)滿(mǎn)足光譜的模型，它所列的條件可以讓能量小的FLR濾波器正常輸出。

3 以AOTF為基礎(chǔ)的CEM算法

利用CEM的經(jīng)典算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，濾波算子中提前進(jìn)行了感興趣目標(biāo)樣本的光譜特征，并把它當(dāng)成目標(biāo)檢測(cè)的重要判斷依據(jù)。在實(shí)際檢測(cè)的過(guò)程當(dāng)中，感興趣的目標(biāo)有可能出現(xiàn)在不同背景的環(huán)境當(dāng)中，地物拋光譜的特性受到環(huán)境的影響因素很大，它們都是拋光譜的土壤，卻因?yàn)橥临|(zhì)的不一樣讓感興趣的拋光譜信息變得不一樣。當(dāng)然，感興趣目標(biāo)的實(shí)際采集中更多的是混合相元CEM算法只能檢測(cè)到它的部分特征，對(duì)多元混合像元不能準(zhǔn)確地進(jìn)行有效的判定。

為了處理CEM算法在混合像元中存在不適合的問(wèn)題，選擇了通過(guò)處理的偏振高光譜圖像技術(shù)，它可以運(yùn)用數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本代替了原有的高光譜圖像，感興趣目標(biāo)偏振高光譜信息的檢查進(jìn)行判斷的方式大大地提高了檢測(cè)的精準(zhǔn)度，偏振信息對(duì)金屬類(lèi)的檢測(cè)更為準(zhǔn)確。有效改善了目標(biāo)檢測(cè)方法出現(xiàn)的結(jié)果圖像噪聲多和檢測(cè)的輪廓不能連續(xù)的問(wèn)題，對(duì)連通區(qū)域增加了判斷和邊界處理的方法有效解決了問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)結(jié)果清晰直觀(guān)，輪廓明顯的影像。

3.1 圖像信息的偏振信息處理

物體的重要屬性表現(xiàn)在其表面特征中，表面特征與電磁波相互進(jìn)行反射和散射后，此時(shí)物體會(huì)有一種自身的表面特征與光學(xué)定律所導(dǎo)致的物品特性。如果當(dāng)時(shí)的環(huán)境很復(fù)雜，出現(xiàn)煙、霧、霾的較低能見(jiàn)度的情況下，和其他的目標(biāo)檢測(cè)方法做對(duì)比，應(yīng)用SROKES偏振信息處理的方法就展現(xiàn)出它特有的優(yōu)勢(shì)，細(xì)節(jié)顯示很好且目標(biāo)物的輪廓很清晰。

3.2 形態(tài)學(xué)的處理

檢測(cè)目標(biāo)物的過(guò)程中，目標(biāo)場(chǎng)景中有出現(xiàn)異物的同譜和異物散點(diǎn)會(huì)形成虛假信息。研究了CEM算法，對(duì)其增加連通區(qū)域判斷的方法，這樣可以有效對(duì)背景中目標(biāo)同譜的問(wèn)題進(jìn)行解決，同時(shí)降低了其虛假報(bào)警率，目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率也得到了大大的提升。

運(yùn)用CEM算法，連通區(qū)域的判斷采用了數(shù)字圖像的結(jié)構(gòu)元進(jìn)行操作，實(shí)現(xiàn)膨脹腐蝕掉同譜異物點(diǎn)的原理來(lái)實(shí)現(xiàn)的。對(duì)圖像進(jìn)行卷積魔板的算術(shù)進(jìn)行運(yùn)算是基礎(chǔ)進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算來(lái)完成膨脹和腐蝕，這樣的方法可以對(duì)目標(biāo)外的孤立散點(diǎn)進(jìn)行有效的消除。膨脹技術(shù)還可以填充物體內(nèi)部的細(xì)小空洞使邊界平滑，而腐蝕可以對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)物的邊界點(diǎn)進(jìn)行消除，從而縮小檢測(cè)目標(biāo)。經(jīng)過(guò)這兩方面的操作后，目標(biāo)物體內(nèi)部的空洞就不見(jiàn)了，使外部邊界得到了恢復(fù)原狀。同時(shí)，要讓檢測(cè)結(jié)果更加的清晰明了，在膨脹腐蝕操作之上使用了目標(biāo)邊界提取的方法。圖像進(jìn)行分割后就可以進(jìn)行圖像提取的操作了，它的輔助方式是通過(guò)二值圖像對(duì)邊緣進(jìn)行檢測(cè)，完成一個(gè)圖像的邊界集合。圖像處理的過(guò)程中，可8個(gè)方向全方位對(duì)結(jié)構(gòu)和形態(tài)等元素進(jìn)行檢測(cè)，在獲得多方向邊緣檢測(cè)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行處理。試驗(yàn)證明，這樣算法是對(duì)多個(gè)方位的結(jié)構(gòu)形態(tài)元素不同邏輯的組合保持了很高的敏感度，這樣圖像就可以保持細(xì)節(jié)特征清晰，圖像的邊緣會(huì)很平滑，得到了很好的改善效果。

4 試驗(yàn)和結(jié)構(gòu)分析

要實(shí)現(xiàn)AOTF的偏振系統(tǒng)在實(shí)際中應(yīng)用，必須要以試驗(yàn)來(lái)進(jìn)行有效的證實(shí)。建立在AOTF的偏振高光譜的成像系統(tǒng)，其組成部分是：待檢目標(biāo)、負(fù)責(zé)成像的AOTF光譜儀、AOTF的射頻驅(qū)動(dòng)器及試驗(yàn)不足光源這幾個(gè)部分組成。試驗(yàn)中得到偏振高光譜圖像的波長(zhǎng)要保證的范圍0.39～1.01 μm。為突出目標(biāo)偏振光譜的這一特性，AOTF的驅(qū)動(dòng)頻率區(qū)間應(yīng)該是67.5～134.7 MHz，頻率間隔范圍為0.975 K，大小為767×578 pixels。為了體現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)的偏振光譜特性，本次試驗(yàn)選擇偏振信息更加明顯的金屬性質(zhì)的制磁性底座旋鈕作為感興趣目標(biāo)來(lái)進(jìn)行研究，在選擇門(mén)限閾值為0.72時(shí)，目標(biāo)檢測(cè)試驗(yàn)結(jié)果相進(jìn)行比較沒(méi)有使用偏振處理高光譜數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)虛假報(bào)警率下降了約36.55%。

5 結(jié)束語(yǔ)

在AOTF偏振光譜成像的采集儀器為基礎(chǔ)的處理過(guò)程中，很大程度地利用了AOTF的偏振特性，利用原始數(shù)據(jù)立方體之中進(jìn)行添加和補(bǔ)充偏振信息，并對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的圖像進(jìn)行了圖像學(xué)的專(zhuān)業(yè)處理，有效地改善了檢測(cè)過(guò)程目標(biāo)的效果。通過(guò)試驗(yàn)知道，運(yùn)用CEM的偏振信息數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行檢測(cè)的目標(biāo)效果和無(wú)使用偏振信息系統(tǒng)處理的效果相比，前者顯現(xiàn)出了多方面的優(yōu)勢(shì)，檢測(cè)的效果得到了顯著的改善和提升。與此同時(shí)，添加圖像的形態(tài)學(xué)對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行目標(biāo)的外輪廓處理，這樣受到背景干擾的可能就會(huì)更小，其改善的效果很理想。再者來(lái)講，建立在AOTF偏振成像光譜儀進(jìn)行逐個(gè)波段的偏振處理CEM算法完全可以使用在試驗(yàn)室里面的小目標(biāo)進(jìn)行測(cè)試，以后的科研中還可以對(duì)CEM檢測(cè)方法進(jìn)行持續(xù)不斷的改進(jìn)，來(lái)完成對(duì)野外環(huán)境下任何天氣情況下的目標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)的檢測(cè)。

參考文獻(xiàn)

[1]童慶禧.高光譜遙感[M].北京：高等教育出版社，2006.

[2] 周昕，厲小潤(rùn).基于逐波段處理的高光譜圖像實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2015，28（6）：42-44.