摘要：
为解决红外迷彩对传统热成像系统的干扰问题，达到在战场上识别红外伪装目标的目的，进行了长波红外偏振成像与光强图像融合的实验研究。采集了典型战场背景的长波红外偏振图像，利用MATLAB编程对红外偏振图像处理得到了长波红外偏振度图像，进一步对偏振度图像和光强图像进行了融合。实验结果表明，红外偏振度图像比原始红外图像的灰度均值提高了53%，灰度标准差提高了90%，平均梯度提高了2.04倍；融合后的图像比红外偏振度图像的灰度均值提高了15%，灰度标准差提高了4%，平均梯度提高了17%。
关键词：
长波红外偏振成像； 图像融合； MATLAB
中图分类号： TN 219文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2013.05.006
引言
红外热成像系统具有隐蔽性强、全天候工作、识别可见光伪装、视距远等优点，已成为各国军方主战夜视装备[1]。工作于8～14 μm的长波红外热成像系统主要用于对地面和水面目标的侦察、瞄准和跟踪，其大规模投入战场已成为改变作战模式和影响未来战争走向的因素[2]。随之出现的红外伪装技术，通过降低或扭曲军事目标表面热辐射特征，严重影响传统红外热成像系统的作战效能[3]，探索与之对抗的伪装识别系统十分必要。目前红外伪装识别技术主要有多光谱或高光谱成像[4]、背景减除算法[5]、伪彩色编码和图像融合[6]、红外偏振成像等。其中红外偏振成像具有识别效果好、系统结构简单等优点。
由于红外光强成像与红外偏振成像在特征量、目标和背景的辐射特性、成像过程、图像特征等方面的不同，同一场景的红外光强图像与偏振图像具有差异性和互补性[7]，利用图像融合技术将红外光强与偏振图像融合起来，可以综合二者的优势[8]。
本文在8～14 μm的长波红外波段，通过在红外热成像系统之前加装可旋转的红外偏振片，获取了目标与背景的偏振图像。基于MATLAB平台编程对偏振图像进行处理，得到了场景的红外偏振度图像和偏振角图像。利用MATLAB小波工具箱对偏振度图像和原始光强图像进行了融合。结果表明：融合图像比原始偏振图像的灰度均值提高了15%，灰度标准差提高了4%，平均梯度提高了17%，获得了更加丰富的纹理细节特征，增强了对比度，明显增强了观察效果。
1偏振的描述
根据菲涅尔公式的有关理论可知，光在介质表面上的反射将改变其偏振态[9]，由能量守恒定律，物体的热辐射同样也存在偏振分量，其偏振特性和物体本身有关。对偏振光的描述常用的有琼斯矢量和斯托克斯矢量。琼斯矢量用振幅和相位描述光波的偏振态，斯托克斯矢量则利用4个参量（斯托克斯参量）来描述光波的偏振态和强度。与琼斯矢量的参量不同的是，斯托克斯参量均是光强的时间平均值，具有强度的量纲，可以直接被探测器探测[10]，因此应用更加广泛。其形式为[11]：
因此只需测出3个不同方向的线偏振分量光强，即可解得斯托克斯参量S0、S1、S2。本文中测量与X轴夹角为0°、60°、120°方向上的光强，记为I0、I60、I
2实验方法与过程
2.1实验装置
为实现目标的热辐射偏振信息获取及处理，实验系统由检偏器、红外热成像系统、数据采集与处理系统三个部分构成。
实验系统采用Thorlabs公司的KRS5偏振片作为检偏器，有效光学口径50 mm，栅网间距0.37 μm，透过率为70%（在波长为12 μm处），偏振度为99.6%，消光比为300∶1。偏振片由旋转支架支撑并放置于热成像系统之前。
采用FLIR公司SC325型热像仪，探测器为非制冷焦平面阵列，工作波段7.5～13 μm，像元总数320×240，帧频60 Hz，热灵敏度<0.05 ℃（在+30 ℃条件下）。利用热像仪自带的数字接口把成像结果送入计算机。
2.2目标的选择
实验目标包含了山地、林地、道路。涵盖了战场条件下常见的环境要素。实验日期为2012年3月18日。实验现场温度16.5 ℃，湿度79%，晴空无云，微风。
2.3实验过程
由于实验数据需要获取三个方向偏振图像，采用手动旋转偏振片的方式实现。为尽可能消除误差影响，采用连续测量16组数据并求平均的方式。
3实验结果处理与分析
利用实验装置采集到长波红外偏振图像，利用式（3）方法，基于MATLAB平台编写了程序，计算得到S0、S1、S2分量，并利用式（4）方法计算得到偏振度图像（见图2）。
3.1定性分析
从实验结果可以看出，融合以后的图像比偏振度图像的对比度有了明显提高，纹理细节更丰富，对目标具有更高的发现和识别概率。
3.2定量分析
根据参考文献[12]的评价指标（灰度均值、灰度标准差和平均梯度）对原始长波红外辐射强度图像和处理得到的偏振度图像进行了评价。
从表1和表2中可以看出：（1）场景的红外偏振度图像比原始红外图像的灰度均值提高了53%，灰度标准差提高了90%；融合后的图像比原始红外图像的灰度均值提高了76%，灰度标准差提高了98%。（2）红外偏振度图像平均梯度显著增大，比原始红外图像平均梯度提高2.04倍；融合后的图像比原始红外图像平局梯度提高了2.56倍。与前文定性分析结果相符。（3）融合后的图像比偏振度图像的灰度均值提高了15%，灰度标准差提高了4%，平均梯度提高了17%，明显增强了观察效果。
4结论
搭建了长波红外偏振成像实验系统并利用MATLAB平台编程对采集到的原始红外偏振图进行处理，得到了场景的长波红外偏振度图像，并进一步对偏振度图像和光强图像进行了融合。实验结果表明，红外偏振度图像比原始红外图像的灰度均值提高了53%，灰度标准差提高了90%，平均梯度提高了2.04倍；融合后的图像比红外偏振度图像的灰度均值提高了15%，灰度标准差提高了4%，平均梯度提高了17%，获得了更加丰富的纹理细节特征，增强了对比度，明显增强了观察效果。
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