一种基于中性线特征的中性点识别方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于中性线特征的中性点识别方法，其特征是按如下步骤进行：1、获取n幅天空偏振图像；2、利用大津算法提取有效区域；3、计算斯托克斯矢量；4、根据斯托克斯矢量获得中性线；5、利用中性线识别中性点。本发明能对天空偏振图像中的中性点进行有效识别和标定，从而为大气环境检测提供中性点特性信息。
【专利说明】一种基于中性线特征的中性点识别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于偏振度椭圆拟合的中性点识别方法，属于大气光学研究领域。【背景技术】
[0002]太阳光本身是一种自然光源，但是在大气传输过程中被大气中的粒子散射和反射，比如被O2和N2分子散射和反射，由此会产生相应的偏振光。具有不同偏振方向，不同偏振强度的太阳光，便形成了特定的大气偏振模式。中性点是大气偏振模式的重要特征，中性点是天空中的特殊位置，该位置上的大气光偏振度最低，且沿太阳子午线经过该位置时大气光的偏振化方向将发生90°旋转。通过分析中性点分布位置的变化也可以实现对大气环境的监测。大气偏振模式中性点的分布信息为反演大气的光学和物理参数、建立大气散射辐射偏振特性模型提供了必不可少的素材。因此，要实现利用偏振模式完成大气探测及大气环境检测，大气偏振模式信息中中性点的测量和识别是必不可少的。
[0003]中性线是大气偏振模式中的特殊位置，中性线的位置信息可以从大气偏振模式的斯托克斯矢量分布中直接获得。通过检查大气偏振模式的斯托克斯矢量中的Q分量或U分量是否为0，可以获得中性线的位置。而在大气偏振模式中，中性点通常位于不同中性线的交点处。
[0004]现有技术中，虽有对中性线和中性点进行探讨和研究，但未提出过如何检测和识别中性点。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是为了克服现有技术中的不足之处，提供一种基于中性线特征的中性点识别方法，能对天空偏振图像中的中性点进行有效识别和标定，从而为大气环境检测提供中性点特性信息。
[0006]本发明为解决技术问题采取如下技术方案:
[0007]本发明一种基于中性线特征的中性点识别方法的特点是按如下步骤进行:
[0008]步骤1:在不同的偏振角度Q1, θ2，…，θη下分别获得相应的天空偏振图像
工1，工2，…，In，n $ 3 ;
[0009]步骤2:利用大津算法提取有效区域Zvalid ；
[0010]依次将η幅天空偏振图像I1, I2,…，In作为大津算法的输入图像，通过大津算法分别计算出每一幅天空偏振图像I1,12,…，In所对应的自适应阈值^ t2,…，tn，根据所述自适应阈值ti，t2,…，tn依次将对应的天空偏振图像I1, I2,…，In进行二值化处理，获得对应于所述天空偏振图像I1, I2,…，In的η幅二值图像BW1, Bff2,…，BWn，对所述η幅二值图像BW1, Bff2,…，BWn进行“与”操作，获得二值图像BWvalid,令所述二值图像BWvalid中像素为I的连通区域为有效区域Zvalid;
[0011]步骤3:计算斯托克斯矢量S= (I，Q，U)τ ；[0012]利用式⑴获得所述有效区域Zvalid内的斯托克斯矢量S= (I，Q，U) τ:
【权利要求】
1.一种基于中性线特征的中性点识别方法，其特征是按如下步骤进行: 步骤1:在不同的偏振角度θρ θ2，…，θη下分别获得相应的天空偏振图像I1Jf,In, n ^ 3 ； 步骤2:利用大津算法提取有效区域Zvalid ； 依次将η幅天空偏振图像I1, I2,…，In作为大津算法的输入图像，通过大津算法分别计算出每一幅天空偏振图像I1, I2,…，In所对应的自适应阈值^ t2，…，tn，根据所述自适应阈值ti，t2，…，tn依次将对应的天空偏振图像I1, I2,…，In进行二值化处理，获得对应于所述天空偏振图像I1, I2,…，In的η幅二值图像BW1, Bff2,…，BWn，对所述η幅二值图像BW1, Bff2,…，BWn进行“与”操作，获得二值图像BWvalid,令所述二值图像BWvalid中像素为I的连通区域为有效区域Zvalid; 步骤3:计算斯托克斯矢量S= (I，Q, U)T ； 利用式(I)获得所述有效区域Zvalid内的斯托克斯矢量S= (I，Q, U)T:
2.根据权利要求1所述基于中性线特征的中性点识别方法，其特征是:所述步骤4.1中的二值化处理按如下过程进行: 将所述线偏振分布Q和U中的元素取值大于O的所有元素都赋值为1，元素取值小于O的所有元素都赋值为0，获得所述线偏振分布Q和U分别对应的二值图像BWq和二值图像BWu。
3.根据权利要求1所述基于中性线特征的中性点识别方法，其特征是:所述步骤4.2中的提取所述二值图像BWq的边缘q/和q2'以及所述二值图像BWu的边缘u/和U2'是按如下步骤进行:步骤1:分别去除所述二值图像BWq和二值图像BWu边缘上的孤立像素点噪声； 对所述二值图像BWq和二值图像BWu分别重复进行至少2次的“开”运算和“闭”运算去除所述二值图像BWq和二值图像BWu边缘上的孤立像素点噪声，获得去噪后的二值图像Bff/和二值图像BWu'； 步骤2:计算所述去噪后的二值图像BW/的边缘图像Edge1以及所述去噪后的二值图像BWu'的边缘图像Edge2; 在有效区域Zvalid内，分别判断所述去噪后的二值图像BW/和二值图像BWu'的每个像素的4-连通的邻域上的像素值是否都取值为1，选择4-连通的邻域上的像素值都取值为I的像素赋值为O，从而得到所述二值图像BW/的边缘图像Edge1和二值图像BWu'的边缘图像 Edge2 ； 步骤3:连接所述边缘图像Edge1和边缘图像Edge2中离散的点； 分别对所述边缘图像Edge1和边缘图像Edge2上的像素进行“膨胀”操作，获得平滑边缘图像Edge/和平滑边缘图像Edge2'； 步骤4:检测中性线； 分别对所述平滑边缘图像Edge1'和平滑边缘图像Edge2'进行“腐蚀”操作，获得平滑边缘Edge/的单像素边缘图像Edge1"和平滑边缘Edge2'的单像素边缘图像Edge2"，所述单像素边缘图像Edge1"中的两条边缘线段即为所述Q = O处的中性线Q1和q2，所述单像素图像Edge2"中的两条边缘线段即为U = O处的中性线U1和U2。
【文档编号】G06K9/60GK103544494SQ201310506841
【公开日】2014年1月29日 申请日期:2013年10月24日 优先权日:2013年10月24日
【发明者】范之国, 王子谦, 金海红, 孙洁, 高隽 申请人:合肥工业大学