基于定标曲线的红外成像多波段拓展方法

基于定标曲线的红外成像多波段拓展方法

红外图像的生成技术模仿红外图像是一项重要的研究主题，具有很高的应用价值，而接收红外图像是主要的环节。目前国内外关于目标红外图像的获取主要有两种手段,一种是实测,另外一种是借助于计算机的红外图像仿真技术。前者的优势在于可以得到目标在真实环境下的测量结果,可信度高,但是由于军事机密或者其他原因,往往很难获取多波段的目标红外图像,如武汉高德公司生产的某种型号的热像仪只能拍摄中波波段的红外图像,如果需要长波红外图像,这就与实际应用产生了很大的矛盾。而红外图像仿真方法需要建立一个能够反映目标真实红外辐射特性的物理模型。传统的方法是将目标用许多三角形面元来表示,利用热力学第一定律建立热平衡方程,计算出整个目标的红外辐射场,进而得到目标的红外图像。该方法以理论为依据,具有普适性,但其计算结果的精确程度严重依赖于所采用的红外辐射模型,其计算结果的精确程度与计算量成为一对很难解决的矛盾。针对以上困难,国内外的研究者开展了一系列的研究,罗晓春等人提出利用可见光图像反演得到红外图像的方法,华中科技大学的桑农等人提出以可见光图像作为红外背景模拟数据源,并采用MultigenCreator、Vega等建模仿真软件实现红外图像模拟。但这些方法以可见光图像区域分割为基础,若用计算机自动分割,在区域分割中一般无法分割出各个物体的完整区域,若结合手工分割的方法,速度又太慢,而且分割越精细计算量也越大,生成的图像景物细节不够清晰,真实感较差。西安电子科技大学的张健等人提出的基于实测数据的红外场景仿真方法以实测数据为基础,利用反演重构的方法得到了目标的红外图像,但是该方法只能提供实测数据对应的特定波段的红外图像,无法得到多波段的红外图像。针对以上的困难和问题,本文提出了一种新的红外图像生成技术,该方法以实拍某波段的红外图像为基础,考虑了红外辐射传输过程中大气的吸收和衰减、探测器对能量传递的影响,对实拍红外图像进行逐像素级的处理,以很好的保留原图像的细节信息,提高生成的图像的真实感效果。文中做了灰体目标红外图像由中波拓展到长波和由长波拓展到中波的一些研究工作,给出了一系列的拓展图像,并把拓展图像与实测图像对应的物理数据进行了分析。1反映成像1.1表面发射率的计算物体的发射率是指物体在特定温度时的辐射量与同温度黑体的相应辐射量的比值。按物体发射率取值的不同将辐射体分为三类,黑体、灰体和选择性辐射体。设某波长下的发射率用ελ来表示,则有黑体:ελ=ε=1;灰体:ελ<1,ελ=ε=常数;选择体:ελ<1,且与波长有关。严格的说,自然界几乎所有物体都是选择性辐射体,但有些辐射源,如飞机尾喷管、气动加热表面、无动力空间飞行器、人体、大地及空间背景在有限的光谱区间内都可视为灰体,只要知道了这些物体的表面发射率,就可以根据有关的辐射定律进行足够精确的计算。本文主要研究灰体的红外波段拓展。1.2光学镜头反演的基本过程目标发射的真实红外辐射在大气传输过程中要经过大气的吸收和散射,还有大气自身路径辐射的作用而到达成像系统的光学镜头,在成像系统中经过各种效应最终形成红外图像。因此热像仪拍到的并非目标的自身辐射,要想得到目标的真实辐射值,就要去除大气和成像系统的影响。文中的反演过程主要由实测数据定标、探测器效应反演和大气反演三部分构成。红外图像反演示意图见图1,具体的反演方法见参考文献9。2分段拓展的过程由经过大气效应反演的辐射值可以反推出目标本征处的温度值,再由此温度值计算拓展波段的辐射值,整个波段拓展的过程框图如图2所示。在由8~12μm波段拓展到3~5μm波段时,不能忽略3~5μm波段内的太阳辐射能量。本文中采用的是在夜间拍摄的红外图像,可以不用考虑此部分的能量影响(如有白天的可见光图,可以用有关算法得到的3~5μm波段红外图像)。在后续的研究中,可以就此部分能量展开进一步的讨论。2.1不动点定理的一般理论由普朗克公式(1)可以求出目标在一定的温度T下λ1~λ2波段对应的辐射值W:式中:W为波长为λ1~λ2波段内目标的辐射出射度;T为目标的等效温度;c1、c2为普朗克常数,c1=3.7418×108W⋅m-2⋅μm4,c2=1.4388×104μm⋅K;λ1、λ2为积分波段上下限。我们研究的是灰体或黑体辐射数据的拓展。经过上面所述的实测数据定标、探测器效应反演和大气效应反演,得到的是拓展波段下目标表面的真实红外辐射。由于无法由普朗克公式从辐射值直接计算温度值,本文基于不动点定理,采用迭代法由已知辐射出射度反推出目标图像每像素对应的温度值。由不动点定理知,当式(1)中的W取一定值时,该方程满足不动点定理的条件,可以由不动点定理求得辐射出射度W对应的温度值T。对式(1)做变形得:求上述算子式(2)的不动点就求得了相应的温度值T。不动点定理还给出了近似解的误差估计式:式中:x*为真实值;xn表示第n次迭代的变量;ρ(xn,x*)代表xn与x*之间的误差;T代表预求的算子;θ为0~1之间的一个数。这是先验误差估计式,它可以用于计算之初,根据给定的精度要求,估计出需要计算的步数。实验过程中利用黑体对由辐射出射度反推温度的算法进行了验证。方法为实验时利用热像仪对黑体拍摄红外图像,并测定当时黑体的实际温度。再对得到的红外图像按照前面给出的方法进行反演,进而反推出黑体红外图像中每像素对应的温度值,利用程序计算出图像中黑体部分的温度均值,再与测定的黑体实际温度进行比较。2.2段段的扩展和验证2.2.1辐射值量化和显示系统经过上面的过程获得了要研究的目标图像每像素对应的温度值,由此温度值利用普朗克公式在欲拓展的波段内进行积分就得到了目标在该波段内的辐射值。利用与1.2节红外图像反演相反的方法对得到的辐射值加上大气效应和成像系统效应,得到视点处的辐射值。具体的大气效应和系统效应添加方法参见参考文献。由于得到的是辐射值,要将其显示出来就要进行辐射值的灰度量化工作。假设目标红外辐射中最大和最小的辐射出射度分别为Mmax和Mmin,目标图像中某个像素处的辐射出射度为M。为了确定量化的灰度范围,采用具有256个灰度等级的显示系统,利用公式(4)则该像素在目标红外图像中的灰度值G应为:由于在波段拓展的过程中目标每像素对应的能量发生了很大的变化,如果按照统一的量化范围进行量化的话,就有可能出现在长波时图像清晰可见,但是拓展到中波时图像变得很暗的情况。解决的办法是在软件的界面上设置量化范围输入框,手动设置量化的范围,这样就可以根据不同波段能量的大小设置图像的量化范围,已得到显示效果比较好的量化图像。2.2.2红外图像与实测图像的比较得到了拓展波段的红外图像后,为了验证拓展算法的可信度,读入实测数据,把拓展后得到的红外图像和实测的红外图像进行比较。由于在目标红外辐射特性的研究中更关心的是目标的红外辐射特性,所以在本文中除了比较拓展后得到的红外图像和实测的红外图像外,还比较了计算和实测的红外图像每像素对应的辐射出射度,通过计算得到两者辐射出射度的差值以及均值和方差。1图像目标的提取由于本文研究的是目标红外辐射特性的波段拓展,而在一幅图片中,目标只是其中的一部分,如果在掺杂背景的图像中研究目标,误差较大,必须在图像中去除背景,只留下目标进行进一步的研究。本文采用WindowsXP系统自带的绘图工具对图像中的目标进行提取,目标区域保持原色不变,背景全部变为红色,从而得到红外图像的蒙板。读入要比较的图像的蒙板后,程序自动筛选目标点,对蒙板中没有被涂为红色的部分的辐射值原值保持,红色部分的值变为0,也就是非目标区域的辐射值变为0。这样就得到了想要的目标区域的辐射值。应用此方法得到拓展图像和实测图像的蒙板图,从而就可以对两幅图像中的目标进行比较了。小汽车红外图像的蒙板图如图3所示。2拍摄角度偏差引发匹配有了目标区域的辐射值还不能直接进行比较,这是因为在实拍红外图像的过程中可能由于拍摄的时间不一样,热像仪对准目标时拍摄角度略有偏差,使得两次拍摄得到的图像对应的目标不在同一位置,这时就要进行两幅图像的匹配。文中采用的是利用画图板得到两幅图像中对应目标区域的偏移量,如图4,然后在程序中输入此偏移量,这样就可以得到两幅图像中对应像素处的辐射出射度,通过编程的方法计算两幅图像中目标区域每像素处辐射出射度的差值以及均值和方差,以此为参数来判断拓展算法的好坏。3红外图像的拓展基于上述实测红外数据波段拓展的方法,文中由实测的8~12μm的坦克红外图像拓展得到3~5μm波段的红外图像,又由实测的3~5μm的坦克红外图像拓展得到8~12μm波段的红外图像。将拓展得到的红外图像和实测得到的红外图像相互比较验证。限于篇幅,下文仅给出部分图像的结果。3.1实际平均温度测定以黑体为例,表1给出了由文中提出的算法反推出目标图像表面处温度和实际测定温度的比较结果。表中计算值均值是图像中黑体所在区域的平均温度,实际测定值是实验时黑体显示屏幕显示的自身温度,单位是℃。测定时的一些参量,热像仪型号:法国CEDIP红外系统公司的长波和中波JADE热像仪,3.5m高程,风向90°(东风)、风速8m/s,温度33.5°,相对湿度45%,气压96.63kPa。由验证实验结果知,这种方法得到的目标表面处的温度值与实际测定值吻合的很好,具有相当高的可信度。3.2目标的轮廓特征图5、图6给出了小汽车仿真图像与对应的实测图像。规定,目标正迎头方向为0°,从上往下看,逆时针方向为正,图5图6中目标对应的角度为315°,(a)图为热像仪拍摄的红外图像,(b)图为仿真得到的红外图像,(c)图为实测的红外图像。实验条件同3.1节。六幅图中灰阶条的范围为0~255,旁边的数字指的是相应的灰度值代表的热像仪输出电平值(DL)。从图5中可以看出,拓展图中小汽车发动机处特别亮,这是由于发动机产生大量的热能,使得发动机周围的温度上升,所以由此温度拓展得到的图像中对应区域的能量较高,亮度增加。图5(a)中长波红外图像中目标的轮廓特征和背景中的景物细节比较清晰,拓展到中波图5(b)后目标在高温区的层次感比较强,而实测红外图像图5(c)在高温区的层次感有所减弱。这一方面是因为热像仪本身对不同温度的物体响应度不一样,对于静止状态的小汽车,其能量分部主要在长波波段,故由长波实测图像拓展得到的中波图像比实测中波图像高温区层次感更强;另一方面是因为同一物体在不同的波段内对环境(如天空背景辐射、周围物体对其能量的反射)辐射有不同响应。本文简化了这种不同的响应,由计算值与实测值比较结果知(见表2)这种简化可以接受。图6(a)中小汽车原始中波红外图像中目标轮廓特征不清楚,目标与背景中的细节比较模糊,拓展到长波图6(b)后目标的轮廓特征变得比较清晰,但仍然与实测图像有一定的差异,原因如上所述。由于常温物体的能量主要分部在长波波段,故由中波拓展得到的长波图像无法做到与实测长波图像完全一致,但是从目标红外辐射特性研究的角度看,得到的辐射值的差别完全在可以接受的范围内(见表3)。总的来说,拓展后的图像依然保持了原始图像的能量分布的特征,而且没有出现灰度跳变的现象,整幅图像过渡平滑,真实感效果很好。3.3辐射值的比较目标的红外辐射特性的变化始终是目标红外辐射特性研究的关键所在。文中把长波拓展后得到的中波辐射数据和实测中波辐射数据进行了比较,同时也把中波拓展后得到的长波辐射数据和实测长波辐射数据进行了比较,而且只比较了目标部分的辐射值,忽略了背景部分辐射值的比较。比较的结果见表2、3。表中所用实测数据的实验条件同3.1节,两张表中辐射值为辐射出射度,单位为W⋅m-2,辐射值差指的是实测数据和计算数据对应的目标每个像素处的辐射出射值的差值。目标的实际温度范围在29~38℃,在中波波段内辐射出射度范围在6.5~12W⋅m-2,在长波波段内辐射出射度范围在131~165W⋅m-2。由表中数据可知计算所得的辐射值的相对误差在可以接受的范围内,说明该拓展算法正确,取得了较好的效果。