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高光譜成像技術(shù)為偽裝識別提供解決方案
更新時間:2015-09-02瀏覽:5244次

  
    卓立漢光旗下的四川雙利合譜科技有限公司于2015年7月13-14號在木蘭圍場草原的實驗基地對偽裝目標(biāo)進(jìn)行測試,利用高光譜成像儀獲取偽裝目標(biāo)的高光譜數(shù)據(jù),并進(jìn)行目標(biāo)識別。


    雙利合譜設(shè)備:高光譜成像儀光譜范圍:400nm-1000nm和1000nm-2500nm波段的兩款相機(jī),光譜分辨率:4nm@435.8nm(@400-1000nm)、11.9nm@1129nm(@1000-2500nm);目標(biāo)距離:50m-2000m; 測試時間:14號上午10:30-14:30;

1、利用短波紅外相機(jī)進(jìn)行測試:


圖1 掛載直升機(jī)



圖2 儀器設(shè)備

    利用短波紅外相機(jī)對目標(biāo)進(jìn)行拍攝,獲取到相應(yīng)的偽裝目標(biāo)圖像,如下圖所示,光譜范圍為1000nm-2500nm波段。紅圈標(biāo)注目標(biāo)為偽裝網(wǎng)。利用短波紅外波段的相機(jī)可以很直接的獲取到偽裝目標(biāo)的影像并與其它背景目標(biāo)區(qū)分開。

    綠色植被、樹木等綠色的目標(biāo)與偽裝目標(biāo)在整個大環(huán)境下都顯示為綠色,而利用短波紅外相機(jī)進(jìn)行拍攝則可以區(qū)分開真實的綠色植被(或者樹木、草)是與偽裝目標(biāo)不一樣的。

圖3 短波紅外高光譜相機(jī)拍攝圖像(RGB圖)

    在圖4和圖5所示的是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后的影像,同樣能夠區(qū)分開目標(biāo)對象與背景的影像,偽裝網(wǎng)如圖中所示標(biāo)注的位置。

圖4 PCA算法處理后結(jié)果

圖5 PCA算法處理后識別結(jié)果

   選取圖像中9個目標(biāo)物,分別為偽裝網(wǎng)1-6、樹木、樹林、房屋為對象,獲取其相應(yīng)的光譜曲線,如圖所示。

圖6 不同目標(biāo)的光譜曲線


    偽裝網(wǎng)12346對應(yīng)的光譜曲線基本一致,偽裝網(wǎng)5的光譜曲線與其它5種有很大的差別,此偽裝網(wǎng)為國防科大特別提供的偽裝網(wǎng),與樹木的光譜曲線有些類似,但比植被的反射率高,在2061nm處和其它5種偽裝網(wǎng)有相同的光譜吸收峰存在。

圖7 不同目標(biāo)的光譜曲線


圖8 偽裝&樹木&汽車目標(biāo)識別


圖9 目標(biāo)物的光譜曲線


    樹木、汽車、偽裝網(wǎng)均有自身的特征峰位置,可以通過具體的算法來完成這些目標(biāo)物的分類和識別。


    2、利用可見-近紅外相機(jī)進(jìn)行測試:

圖1 高光譜成像儀

   利用可見-近紅外高光譜相機(jī)對偽裝網(wǎng)進(jìn)行圖像采集,光譜范圍:400nm-1000nm,光譜分辨率4nm。

圖2 可見-近紅外高光譜相機(jī)拍攝


圖3 算法處理后的識別結(jié)果



圖4 光譜曲線

    選取不同的目標(biāo)對象,獲取相應(yīng)的光譜,植被的光譜在680nm以后分反射率會提高,而非植被所表現(xiàn)出來的紅邊效應(yīng)與真實的植被的紅邊效應(yīng)有很大的差別。

    對可見-近紅外波段的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,分別利用歸一化植被指數(shù)和紅邊歸一化植被指數(shù)來簡單的對目標(biāo)物進(jìn)行區(qū)分識別。


    1、歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)計算可以將多光譜數(shù)據(jù)變換成一個單獨的圖像波段,用于顯示植被的分布。能夠發(fā)現(xiàn)非植被目標(biāo)物與植被之間的區(qū)別,隱藏在植被中的偽裝網(wǎng)利用歸一化植被指數(shù)處理算法進(jìn)行處理后,其很明顯的能夠真實植被區(qū)分開。

圖5 單波段下圖像

標(biāo)準(zhǔn)算法:
NDVI=(ρ_Nir-ρ_Red)/(ρ_Nir+ρ_Red )
規(guī)定波段的中心波長: ρ_Nir=800nm; ρ_Red=680nm

圖6 RGB圖


    對圖像中所有的目標(biāo)都進(jìn)行相應(yīng)的算法處理,指數(shù)系數(shù)從低到高依次排開,并進(jìn)行了詳細(xì)的劃分。

圖7 分類識別結(jié)果

不同的目標(biāo)物(或植被)的歸一化植被指數(shù)是不同的,利用植被標(biāo)準(zhǔn)算法進(jìn)行處理后可以得到相應(yīng)的指數(shù)系數(shù)。
NDVI值的范圍在-1和+1之間,一般的綠色植被的范圍是0.2~0.8。

圖8 植被分類識別結(jié)果

    2、紅邊歸一化指數(shù):

     規(guī)定波段的中心波長: ρ_Nir=750nm; ρ_Red=705nm

圖9 分類識別結(jié)果

   〖NDVI〗_705值的范圍在-1和+1之間,一般的綠色植被的范圍是0.2~0.9。

圖10 植被分類識別結(jié)果

    利用植被的紅邊效應(yīng)可以區(qū)分開真實植被與偽裝目標(biāo)。偽裝目標(biāo)并未表現(xiàn)出非常明顯的紅邊效應(yīng)。

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