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原文传递一种基于镜漫比模型的红外传感器波段优化方法

专利名称：	一种基于镜漫比模型的红外传感器波段优化方法
摘要：	本发明公开了一种基于镜漫比模型的红外传感器波段优化方法，属于红外技术及应用领域，解决现有的红外传感器探测的最佳波段选取方法会造成最终结果产生严重误差等问题。本发明根据不同镜漫比模型计算强反射类型的典型下垫面在波段BD1的不同散射辐射亮度值，并结合大气传输过程，得到到达红外传感器的不同典型下垫面红外背景辐射亮度；计算喷焰辐射进行导弹喷焰仿真，并与选择的一种典型下垫面红外背景辐射亮度进行物理叠合，得到波段BD1叠合红外图像；根据信息熵、方差及信杂比对波段BD1叠合红外图像进行评价，得到综合评价值y1进行判断后迭代得到红外传感器最佳探测波段。本发明用于在吸收带范围内选取红外传感器最为合适的波段宽度。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	四川;51
申请人：	电子科技大学
发明人：	杨春平;段志伟;张明珠;彭真明;邓湘奇;周方方;李伟;陈明;陈闵豪;孔轩
专利状态：	有效
申请日期：	2019-08-19T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-15T00:00:00+0800
申请号：	CN201910762869.2
公开号：	CN110455720A
代理机构：	成都智言知识产权代理有限公司
代理人：	徐金琼
分类号：	G01N21/17(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	611731四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
主权项：	1.一种基于镜漫比模型的红外传感器波段优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、分析红外传感器探测的典型下垫面的类型，根据典型下垫面为含雪或冰的强反射类型，计算不同镜漫比模型ks/kd，即不同镜漫比BRDF模型； S2、根据不同镜漫比BRDF模型计算强反射类型的典型下垫面在波段BD1的不同散射辐射亮度值，并结合大气传输过程，得到到达红外传感器的不同散射辐射亮度，即不同典型下垫面红外背景辐射亮度； S3、根据需要仿真的红外场景，从不同典型下垫面红外背景辐射亮度中选择一种，计算喷焰辐射进行导弹喷焰仿真，并与选择的典型下垫面红外背景辐射亮度进行物理叠合，得到波段BD1叠合红外图像； S4、根据信息熵、方差及信杂比对波段BD1叠合红外图像进行评价，得到综合评价值y1； S5、判断综合评价值y1是否小于给定的评价阈值YTHR，若小于，在吸收带波段范围内对波段BD1进行扩宽或压窄，即若波段BD1是吸收带波段范围内的较宽波段，则压窄0.2μm得到BD2，若波段BD1是吸收带波段范围内的较窄波段，则扩宽0.2μm得到BD2，由此形成新的波段BD2，替换步骤S2中的波段为新的波段，基于新波段再执行步骤S2到步骤S5，若大于，则将此波段作为红外传感器的最佳探测波段。 2.根据权利要求1所述的一种基于镜漫比模型的红外传感器波段优化方法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤为： S1.1、分析红外传感器探测的典型下垫面的类型，得到两种强反射类型，一种为高海拔雪山新雪或为平整海冰，另一种为高海拔雪山陈雪或为粗糙海冰以及河流冰凌； S1.2、当典型下垫面的类型为高海拔雪山新雪或为平整海冰，将其当做理想的朗伯体下垫面，用镜漫比BRDF模型计算典型下垫面在波段BD1的散射辐射亮度值，此时镜漫比BRDF模型即镜面反射分量系数ks与漫反射分量系数kd的比值，镜漫比BRDF模型ks/kd的值为0，kd值为1，利用朗伯漫反射模型计算漫反射BRDFdiff，计算公式如下：式中，ρ为强散射反射典型下垫面表面的漫反射率； S1.3、当典型下垫面的类型为高海拔雪山陈雪或为粗糙海冰以及河流冰凌时，典型下垫面表面的BRDF分为漫反射BRDFdiff和镜面反射BRDFspec两部分，计算公式如下： BRDF＝BRDFdiff+BRDFspec，其中，BRDFdiff为步骤S1.2得到的漫反射BRDFdiff；选择Torrance-Sparrow模型计算镜面反射BRDFspec，计算公式如下：式中，ks为强散射反射典型下垫面表面镜面反射分量，即指镜面分量系数，θi、θr、n、σ和α分别为入射太阳辐射的太阳天顶角、入射太阳辐射的太阳方位角、观察方向的观察天顶角、观察方向的观察方位角、强散射反射典型下垫面表面的折射率、强散射反射典型下垫面表面的均方根斜率和强散射反射下垫面法线方向与天顶方向的夹角，是菲涅耳函数，反映了强散射反射典型下垫面表面折射率、观察天顶角、太阳方位角、太阳天顶角和观察方位角引起的镜面反射率的变化，是遮蔽函数，反映了强散射反射典型下垫面表面的遮蔽效应，其中，θi、θr、是拟定的角度数据，与大气传输过程相关，n、σ和α则可通过现有方式得到；通过统计已知波段BD1的多幅真实红外场景的散射辐射亮度L进行反演，得到镜面分量系数ks，其具体步骤为： BRDF＝KdBRDFdiff+KsBRDFspec＝BRDFdiff+Ks(BRDFspec-BRDFdiff) 其中，BRDFdiff为步骤S1.2得到的漫反射BRDFdiff；上式简记为： Bi＝ai+ks(b-ai) 由到达红外传感器的散射辐射亮度L可得：式中，v1为起始波数，v2为终止波数，L0i为大气顶太阳光谱辐射亮度，T1i为入射方向大气光谱平均透过率，T2i为出射方向大气光谱平均透过率，Si为大气顶太阳光谱辐照度，其中，L0iT1i、T2i和Si的值由modtran软件仿真计算得到；基于A和ai可求解出Kd，KsB和ks(b-ai)可求解出镜面反射BRDFspec；上式简记为： L＝A+KsB；所以，强散射反射典型下垫面表面镜面反射分量，即镜面反射分量系数Ks由下式求得： Ks＝(L-A)/B S1.4、根据Ks+Kd＝1和求解的kd的值，得到镜漫比BRDF模型ks/kd； S1.5、基于步骤S1.2和步骤S1.4中的镜漫比模型ks/kd，得到两种不同镜漫比模型ks/kd，即两种不同镜漫比BRDF模型。 3.根据权利要求1所述的一种基于镜漫比模型的红外传感器波段优化方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤为： S3.1、根据需要仿真的红外场景，即一种为高海拔雪山新雪或为平整海冰，另一种为高海拔雪山陈雪或为粗糙海冰以及河流冰凌，从不同典型下垫面红外背景辐射亮度中选择一种，计算喷焰辐射进行导弹喷焰仿真：首先需根据喷焰的尺寸及红外传感器的空间分辨率进行像面投影计算，再基于像面投影将每个像素观测的导弹喷焰红外辐射与大气透过率光谱、红外传感器透过率光谱进行卷积计算，最后基于卷积计算结果按照红外传感器的波段BD1进行积分，即可得到喷焰在红外传感器像面的能量分布图像，根据能量分布图像中能量最大值和最小值进行灰度线性转换，将能量红外图像转化为灰度图像，即导弹喷焰仿真，其中，喷焰辐射即指导弹喷焰红外辐射；其中，导弹喷焰红外辐射，采用视光线法LOS结合单线组SLG模型求解喷焰辐射传输，即将探测视线L在辐射场中的传输简化为一维多层介质的辐射传输问题，将视线L穿过的喷焰分解为N层，每一层的介质认为是均匀的、等温的，则考虑每层介质的吸收、发射，逐层递推最终即得到总的红外辐射强度，即导弹喷焰红外辐射，计算公式如下：式中，为第i层的Δη光谱范围内的总的红外辐射强度，为第i层的Δη光谱范围内的黑体平均光谱辐射强度，为第i层的Δη光谱范围内的平均透过率： S3.2、基于泊松编辑算法，将灰度图像与选择的一种典型下垫面红外背景辐射亮度进行物理叠合，得到波段BD1叠合红外图像，其公式如下：其中，表示波段BD1叠合红外图像的梯度，是待镶嵌灰度图像的梯度，公式表示知在叠合区域Ω应尽可能相等，即相差要达到最小，而叠合后的像素值f和叠合背景f*在叠合区域Ω的边界上是相等的。 4.根据权利要求1所述的一种基于镜漫比模型的红外传感器波段优化方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤为： S4.1、基于波段BD1叠合红外图像，计算信息熵、方差及信杂比，其中，波段BD1叠合红外图像的信息熵为波段BD1叠合红外图像灰度集合的比特平均数，单位为比特/像素，波段BD1叠合红外图像的信息熵的计算公式如下：式中，z是表示波段BD1叠合红外图像灰度的一个随机变量，i表示第i个，p(zi)为相应的直方图分布，L是不同灰度级的数量；波段BD1叠合红外图像的方差是波段BD1叠合红外图像灰度对比度的度量；波段BD1叠合红外图像的方差的计算公式如下：式中，m是z的均值，即平均灰度，计算公式如下：波段BD1叠合红外图像的信杂比计算公式如下：式中，μt为波段BD1叠合红外图像的像素灰度均值，μb为波段BD1叠合红外图像的背景区域像素灰度值均值，δb为背景区域像素灰度值的标准差； S4.2、基于统计的相关数据集或深度学习给信息熵、方差及信杂比进行权重分配w1、w2、w3，其中，相关数据集是指卫星拍摄的相关雪、冰下垫面的红外图像，包括MODIS数据集；信息熵、方差及信杂的值分别为e(z)，μn(z)，SCR，综合评价值y1计算公式如下： y1＝w1e(z)+w2μn(z)+w3SCR。
所属类别：	发明专利