基于多尺度边缘表示的偏振图像二次融合算法

李世维,黄丹飞,刘 辉,王惠敏

(长春理工大学,吉林 长春 130022)

1 引 言

光波除了具有波长、振幅、相位等属性外,另一重要属性是偏振。地面目标反射和辐射电磁波时,传统成像技术只能探测到光强信息,偏振成像探测技术能根据目标特征获得不同于背景的偏振信息,有利于从复杂背景中凸显目标。研究表明,偏振成像除了能识别隐身、伪装、暗弱、虚假的目标外,在“穿云透雾”方面也具有得天独厚的能力。偏振成像技术将信息从三维扩展到七维[1],对多维信息进行融合,能有效提高目标探测过程中的信噪比,增强目标识别的精确性和可靠性[2-3]。图像融合就是根据不同的准则对来自于不同传感器的同一目标图像或同一场景的多幅图像中的冗余及互补信息进行综合[4],使融合图像的场景信息更加丰富,能更加准确地描述目标特征,有利于进一步观察和分析图像信息以及识别和跟踪目标[5]。

由于目标和背景的粗糙度、含水量、纹理特征的差异会产生不同的偏振态[6],故可反演出其自身的物理和化学特性,常用Stokes向量、线偏振度(DOLP)和偏振相位角(AOP)等来表征目标的偏振信息。基于偏振成像所具备的优点,国内外学者对偏振信息的融合做了许多研究,如Aron等[7]利用偏振成像技术从杂乱背景中识别目标车辆；Alexandre Jouan[8]等对偏振合成孔径雷达图像和高光谱图像提取边缘、纹理特征并进行融合,使融合图像目标更清晰,具有光谱特征；申慧彦等[9]利用小波变换提出了一种基于人眼视觉特性的偏振图像融合方法,结果表明融合后的图像突出了场景的偏振信息,丰富了强度信息,提高了目标与背景的对比度。……