专利名称：基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法
技术领域：
本发明属于目标成像探测技术，特别是一种基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法。
背景技术：
多光谱成像技术是将成像技术和光谱测量技术相结合，获取的信息不仅包括二维空间信息，还包含随波长分布的光谱辐射信息。丰富的目标光谱信息结合目标空间影像提高了目标探测的准确性、扩展了传统探测技术的功能，因此广泛应用于地理遥感、军事侦察、医疗光谱和环境监测等等。目前基于多光谱的探测方法大部分方法局限在对目标在不同光谱下的图像进行信息融合，这类融合方法常见的有彩色空间变换(IHS变换)、PCA (主成分分析)变换、HPF (高通滤波方法)、多分辨率小波分析；或者利用光谱波形匹配方法进行目标探测，以光谱波形特征参数表征为探测的切入点进行成像探测。例如上海交通大学在2004年申请的“基于影像局部光谱特性的遥感影像融合方法”申请号200410018480，利用遥感影像的局部相关矩和局部方差，使用小波对遥感影像高低频采用不同融合方法来提高遥感图像的分辨率， 就属于第一大类。中国科学院遥感应用研究所的博士学位论文“高、多光谱遥感目标识别算法及其在岩性目标提取中的应用”(王钦军)就是利岩石的光谱特性在多光谱遥感图像中提取岩石目标，属于第二大类。除此之外也有一部分新的多光谱探测方法出现，例如武春风、 张伟等人在“基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别算法”(红外与毫米波学报，2003 年04期)提出的基于多光谱图像相关性的目标探测方法。上述方法在目标光谱能量比较暗，或者目标采用了降低材料发射率和反射率的隐身技术时其探测效果将会大打折扣。在采用多光谱图像色彩融合方面由于不同光谱段材料的成像质量存在差异，融合之后会出现“取长补短”的现象没有合理利用材料最佳的探测波段成像。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法，利用多光谱窄带扫描机能，扫描不同材料的最佳探测频段，然后使用获得的各个目标在其最佳探测谱段下的图像融合生成最佳探测图像，为隐形目标、暗目标(常规成像方式中较暗目标)的探测提供更加有效方式。实现本发明目的的技术解决方案为一种基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法，步骤如下
(1)将目标场景通过镜头汇聚到光谱分谱扫描装置上，光谱分谱扫描装置驱动器驱动对目标场景光谱分光，每一分光后的光谱达到起始波长为 nm，带宽为IOnm的窄带光谱， N为总的波段数，j为第几段波段；
(2)经过光谱扫描分光的每一个光谱段下的目标场景到达成像器件形成图像，这样一幅IOnm窄带光谱段下的场景所成图像称为“单分帧图像”，图像分辨率即为L*P ；图像经过图像采集模块采集传递到图像处理器中，保存在一个三维数组中；对图像进行分层操作，将图像灰度平均分为10-20层，每一层包含12-25个灰度等级；新建10-20个三维数组分别用来保存图像的对应分层，遍历每幅“单分帧图像”所有像素，将每个像素依据其灰度值所属区间归属到对应的分层，将这些分层图像称为“伪单目标像”；
(3)对每幅“伪单目标像”计算“边缘突变差异值”，用来标记与背景的差异程度，进而衡量目标在此光谱下的成像效果，计算“边缘突变差异值”的方法为首先建立一个图像分辨率大小L*P的空三维矩阵，将本“伪单目标像”中所有像素点在此矩阵中存在的点全部赋值为1，其他的像素点全部赋值为0，定义为“伪单目标像”的“坐标图像” Zliip ；
(4)对每幅“坐标图像”使用carmy算子求出边缘图像Awp即内边界，由于所求内边界图像是坐标图像边界仍然属于坐标图像，为了求出坐标图像的所有外边界坐标矩阵，需要将边界图像按照下列十字矩阵膨胀
权利要求
1.一种基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法，其特征在于，首先要对场景采用声光调谐滤波器分谱成像，然后对场景的各个分谱图进行按照灰度相近的方式分解为各个光谱下的多个伪单目标像，针对每个伪单目标像采用坐标映射的方式获取其在其他光谱下的镜像，这样就得到了各个光谱下探测到的所有分解目标及其镜像，使用一种基于目标边缘与目标的阶跃差异值来衡量此目标的成像质量，选择出每一组伪单目标像及其镜像中的最佳目标像，最后将选择的出来的所有最佳目标像叠加、灰度压缩就形成了最终的探测图像。
2.根据权利要求1所述的基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法，其特征在于步骤如下(1)将目标场景通过镜头汇聚到光谱分谱扫描装置上，光谱分谱扫描装置驱动器驱动对目标场景光谱分光，每一分光后的光谱达到起始波长为~ nm，带宽为IOnm的窄带光谱， N为总的波段数，j为第几段波段；(2)经过光谱扫描分光的每一个光谱段下的目标场景到达成像器件形成图像，这样一幅IOnm窄带光谱段下的场景所成图像称为“单分帧图像”，图像分辨率即为L*P ；图像经过图像采集模块采集传递到图像处理器中，保存在一个三维数组中；对图像进行分层操作，将图像灰度平均分为10-20层，每一层包含12-25个灰度等级；新建10-20个三维数组分别用来保存图像的对应分层，遍历每幅“单分帧图像”所有像素，将每个像素依据其灰度值所属区间归属到对应的分层，将这些分层图像称为“伪单目标像”；(3)对每幅“伪单目标像”计算“边缘突变差异值”，用来标记与背景的差异程度，进而衡量目标在此光谱下的成像效果，计算“边缘突变差异值”的方法为首先建立一个图像分辨率大小L*P的空三维矩阵，将本“伪单目标像”中所有像素点在此矩阵中存在的点全部赋值为1，其他的像素点全部赋值为0，定义为“伪单目标像”的“坐标图像” Zliip ；(4)对每幅“坐标图像”使用carmy算子求出边缘图像Awp即内边界，由于所求内边界图像是坐标图像边界仍然属于坐标图像，为了求出坐标图像的所有外边界坐标矩阵，需要将边界图像按照下列十字矩阵膨胀
3.根据权利要求2所述的基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法，其特征在于在步骤(5)中，计算“边缘突变差异值”方法为首先利用所求“伪单目标像”外边界坐标矩阵^点乘“伪单目标像”或者其镜像所在的“单分帧图像”获取自身的外边界灰度值三维数组然后计算“伪单目标像”或者其镜像的平均灰度值作为其与背景差异的评价 阈值，计算方法为5= — °κ ；最后计算此分层的“边缘突变差异值”公式如下g是所求K值的“伪单目标像”或者其镜像的平均灰度值； Γ1 ·η)取此分层“外边界”的X坐标和对应Y坐标； N是此分层“外边界”像素个数；取每一组“伪单目标像”及其镜像中K值最大的一幅图像，作为此“伪目标”最佳目标图像保存在图像处理器的最佳目标图像存储器中。
全文摘要
本发明公开了一种基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法，首先要对场景采用声光调谐滤波器分谱成像，然后对场景的各个分谱图进行按照灰度相近的方式分解为各个光谱下的多个伪单目标像，针对每个伪单目标像采用坐标映射的方式获取其在其他光谱下的镜像，得到了各个光谱下探测到的所有分解目标及其镜像，使用一种基于目标边缘与目标的阶跃差异值来衡量此目标的成像质量，选择出每一组伪单目标像及其镜像中的最佳目标像，最后将选择的出来的所有最佳目标像叠加、灰度压缩就形成了最终的探测图像。本发明能够甄选场景中不同目标在不同光谱下的最佳成像效果并且加以融合，有效综合各个光谱的优势，能对隐身材料或者暗目标探测更加有效。
文档编号G01V8/10GK102176066SQ20111002565
公开日2011年9月7日 申请日期2011年1月24日 优先权日2011年1月24日
发明者于雪莲, 何伟基, 屈惠明, 岳江, 张毅, 张闻文, 徐杭威, 柏连发, 路东明, 钱惟贤, 陈钱, 隋修宝, 顾国华 申请人:南京理工大学