技术特征：
1.一种基于K-means聚类和偏振信息提取的伪装目标识别方法，其特征在于步骤如下：步骤1，获得目标偏振参量图像数据：利用偏振成像系统对目标进行偏振成像，得到偏振成像系统中偏振片的透光轴与水平方向的夹角分别为0°、45°、90°、135°的线偏振分量光强图像I0、I45、I90和I135，加上1/4波片后，分别测量左旋和右旋圆偏振分量光强图像IL和IR，进而得到斯托克斯参量图像数据I、Q、U、V；步骤2，获得偏振度图像、偏振角图像和椭率角图像：由步骤1中的斯托克斯参量图像数据I、Q、U、V计算得到偏振度图像I(P)、偏振角图像I(θ)和椭率角图像I(ε)；步骤3，对于步骤2中得到的多维图像I(P，θ，ε)用K-means进行聚类，随机选取初始聚类中心C1i(P0，θ0，ε0)，i＝1，2...k，其中k为类别数，下标1表示第一次迭代，P0，θ0，ε0分别表示选取的偏振度图像、偏振角图像和椭率图像中某一位置像素的像素值；求解每个样本数据与初始聚类中心C1i的欧几里得距离di=(Pj-C1i(1))2+(θj-C1i(2))2+(ϵj-C1i(3))2,]]>i＝1，2...k，j＝1，2...N，N为每幅图像中的总像素数，其中C1i(1)、C1i(2)和C1i(3)分别表示初始聚类中心C1i的第一、二、三个元素，Pj、θj和εj分别表示偏振度图像、偏振角图像和椭率图像中像素按每行叠加后第j个像素的像素值；将每个数据对象分配到离该数据对象最近的初始聚类中心C1i(P0，θ0，ε0)，i＝1，2...k；步骤4，计算新的聚类中心其中m为迭代次数，ri表示离C(m-1)i，i＝1，2...k最近的像素点个数，C(m-1)i，i＝1，2...k为第(m-1)次迭代的第i类中心；并将每个数据对象分配到离它最近的聚类中心Cmi，i＝1，2...k；计算各个聚类中心之间的欧几里得距离d(Ci，Cj)，i，j＝1，2...k，i≠j，Ci，Cj分别表示第i类和第j类聚类中心；步骤5：重复步骤4，直至聚类中心Cmi不再变化，迭代终止，得到最终的聚类融合图像。2.根据权利要求1所述的基于K-means聚类和偏振信息提取的伪装目标识别方法，其特征在于在步骤1中，计算斯托克斯参量图像数据I、Q、U、V的公式如下：IQUV=I0+I90I0-I90I45-I135IR-IL]]>斯托克斯参量的测量过程为：沿z轴传播的光束，先后通过快轴与参考轴成β角的1/4波片和透光轴与参考轴成α角的起偏器；先不用1/4波片，通过在光路中旋转起偏器使α分别为0°、45°、90°和135°，获取线偏振分量的光强图像I0、I45、I90、I135，由上式得到Stokes的前3个参量I、Q、U；在光路中移入1/4波片，令α＝0°，通过旋转1/4波片使β分别取+45°和-45°，获取左/右旋圆偏振分量的光强图像IL和IR，由上式得出最后一个Stokes参量V。3.根据权利要求1所述的基于K-means聚类和偏振信息提取的伪装目标识别方法，其特征在于在步骤2中，由步骤1中的斯托克斯参量图像数据I、Q、U、V计算得到偏振度图像I(P)、偏振角图像I(θ)和椭率角图像I(ε)的公式为：P=Q2+U2+V2I]]>θ=12arctan(UQ)]]>ϵ=12arcsinVQ2+U2+V2.]]>4.根据权利要求1所述的基于K-means聚类和偏振信息提取的伪装目标识别方法，其特征在于在步骤3中，对多维偏振图像I(P，θ，ε)像素值的处理：将偏振度图像I(P)、偏振角图像I(θ)以及椭率图像I(ε)中每个像素点位置的图像像素灰度值作为三维坐标中每个点的三维坐标值，从而将多维偏振图像I(P，θ，ε)的图像像素值对应到三维坐标系中。5.根据权利要求1所述的基于K-means聚类和偏振信息提取的伪装目标识别方法，其特征在于在步骤3中，将每个数据对象分配到离它最近的初始聚类中心C1i(P0，θ0，ε0)，i＝1，2...k的分配方法如下：对样本点(Pj，θj，εj)，若该点到初始聚类中心的C1i的欧几里得距离比到其他聚类中心的距离都小，则把该样本点分配给\t聚类中心C1i。6.根据权利要求1所述的基于K-means聚类和偏振信息提取的伪装目标识别方法，其特征在于在步骤4中，公式Cmi=(1riΣi=1riP,1riΣi=1riθ,1riΣi=1riϵ),=2,3...]]>中的和分别为偏振度图像、偏振角图像和椭率图像中离C(m-1)i最近的ri个像素点的灰度值之和。