高光譜成像技術(shù)為偽裝識(shí)別提供解決方案
高光譜成像技術(shù)為偽裝識(shí)別提供解決方案
卓立漢光旗下的四川雙利合譜科技有限公司于2015年7月13-14號(hào)在木蘭圍場草原的實(shí)驗(yàn)基地對偽裝目標(biāo)進(jìn)行測試，利用高光譜成像儀獲取偽裝目標(biāo)的高光譜數(shù)據(jù)，并進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。
雙利合譜設(shè)備：高光譜成像儀；光譜范圍：400nm-1000nm和1000nm-2500nm波段的兩款相機(jī)，光譜分辨率：
4nm@435.8nm（@400-1000nm）、11.9nm@1129nm（@1000-2500nm）;目標(biāo)距離：50m-2000m; 測試時(shí)間：14號(hào)上午10:30-14:30；
1、利用短波紅外相機(jī)進(jìn)行測試：
圖1 掛載直升機(jī)
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圖2 儀器設(shè)備
利用短波紅外相機(jī)對目標(biāo)進(jìn)行拍攝，獲取到相應(yīng)的偽裝目標(biāo)圖像，如下圖所示，光譜范圍為1000nm-2500nm波段。紅圈標(biāo)注目標(biāo)為偽裝網(wǎng)。利用短波紅外波段的相機(jī)可以很直接的獲取到偽裝目標(biāo)的影像并與其它背景目標(biāo)區(qū)分開。
綠色植被、樹木等綠色的目標(biāo)與偽裝目標(biāo)在整個(gè)大環(huán)境下都顯示為綠色，而利用短波紅外相機(jī)進(jìn)行拍攝則可以區(qū)分開真實(shí)的綠色植被（或者樹木、草）是與偽裝目標(biāo)不一樣的。
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圖3 短波紅外高光譜相機(jī)拍攝圖像（RGB圖）
在圖4和圖5所示的是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后的影像，同樣能夠區(qū)分開目標(biāo)對象與背景的影像，偽裝網(wǎng)如圖中所示標(biāo)注的位置。
圖4 PCA算法處理后結(jié)果
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圖5 PCA算法處理后識(shí)別結(jié)果
選取圖像中9個(gè)目標(biāo)物，分別為偽裝網(wǎng)1-6、樹木、樹林、房屋為對象，獲取其相應(yīng)的光譜曲線，如圖所示。
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圖6 不同目標(biāo)的光譜曲線
偽裝網(wǎng)12346對應(yīng)的光譜曲線基本一致，偽裝網(wǎng)5的光譜曲線與其它5種有很大的差別，此偽裝網(wǎng)為國防科大特別提供的偽裝網(wǎng)，與樹木的光譜曲線有些類似，但比植被的反射率高，在2061nm處和其它5種偽裝網(wǎng)有相同的光譜吸收峰存在。
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圖7 不同目標(biāo)的光譜曲線
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圖8 偽裝&樹木&汽車目標(biāo)識(shí)別
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圖9 目標(biāo)物的光譜曲線
樹木、汽車、偽裝網(wǎng)均有自身的特征峰位置，可以通過具體的算法來完成這些目標(biāo)物的分類和識(shí)別。
2、利用可見-近紅外相機(jī)進(jìn)行測試：
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圖1 高光譜成像儀
利用可見-近紅外高光譜相機(jī)對偽裝網(wǎng)進(jìn)行圖像采集，光譜范圍：400nm-1000nm，光譜分辨率4nm。
圖2 可見-近紅外高光譜相機(jī)拍攝
圖3 算法處理后的識(shí)別結(jié)果
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圖4 光譜曲線
選取不同的目標(biāo)對象，獲取相應(yīng)的光譜，植被的光譜在680nm以后分反射率會(huì)提高，而非植被所表現(xiàn)出來的紅邊效應(yīng)與真實(shí)的植被的紅邊效應(yīng)有很大的差別。
對可見-近紅外波段的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分別利用歸一化植被指數(shù)和紅邊歸一化植被指數(shù)來簡單的對目標(biāo)物進(jìn)行區(qū)分識(shí)別。
1、歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）計(jì)算可以將多光譜數(shù)據(jù)變換成一個(gè)單獨(dú)的圖像波段，用于顯示植被的分布。能夠發(fā)現(xiàn)非植被目標(biāo)物與植被之間的區(qū)別，隱藏在植被中的偽裝網(wǎng)利用歸一化植被指數(shù)處理算法進(jìn)行處理后，其很明顯的能夠真實(shí)植被區(qū)分開。
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圖5 單波段下圖像
標(biāo)準(zhǔn)算法：
NDVI=(ρ_Nir-ρ_Red)/(ρ_Nir+ρ_Red )
規(guī)定波段的中心波長： ρ_Nir=800nm； ρ_Red=680nm
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圖6 RGB圖
對圖像中所有的目標(biāo)都進(jìn)行相應(yīng)的算法處理，指數(shù)系數(shù)從低到高依次排開，并進(jìn)行了詳細(xì)的劃分。
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圖7 分類識(shí)別結(jié)果
不同的目標(biāo)物（或植被）的歸一化植被指數(shù)是不同的，利用植被標(biāo)準(zhǔn)算法進(jìn)行處理后可以得到相應(yīng)的指數(shù)系數(shù)。
NDVI值的范圍在-1和+1之間，一般的綠色植被的范圍是0.2~0.8。
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圖8 植被分類識(shí)別結(jié)果
2、紅邊歸一化指數(shù)：
規(guī)定波段的中心波長： ρ_Nir=750nm； ρ_Red=705nm
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圖9 分類識(shí)別結(jié)果
〖NDVI〗_705值的范圍在-1和+1之間，一般的綠色植被的范圍是0.2~0.9。
圖10 植被分類識(shí)別結(jié)果
利用植被的紅邊效應(yīng)可以區(qū)分開真實(shí)植被與偽裝目標(biāo)。偽裝目標(biāo)并未表現(xiàn)出非常明顯的紅邊效應(yīng)。
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