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基于偏振特征重构的海面耀光抑制方法研究

宋明珠 郭蓉 李立洲 陶淑苹 陈彦彤 王俊生

宋明珠, 郭蓉, 李立洲, 陶淑苹, 陈彦彤, 王俊生. 基于偏振特征重构的海面耀光抑制方法研究[J]. 中国光学(中英文). doi: 10.37188/CO.2024-0008
引用本文: 宋明珠, 郭蓉, 李立洲, 陶淑苹, 陈彦彤, 王俊生. 基于偏振特征重构的海面耀光抑制方法研究[J]. 中国光学(中英文). doi: 10.37188/CO.2024-0008
SONG Ming-zhu, GUO Rong, LI Li-zhou, TAO Shu-ping, CHEN Yan-tong, WANG Jun-sheng. Sea surface glint suppression method based on polarization feature reconstruction[J]. Chinese Optics. doi: 10.37188/CO.2024-0008
Citation: SONG Ming-zhu, GUO Rong, LI Li-zhou, TAO Shu-ping, CHEN Yan-tong, WANG Jun-sheng. Sea surface glint suppression method based on polarization feature reconstruction[J]. Chinese Optics. doi: 10.37188/CO.2024-0008

基于偏振特征重构的海面耀光抑制方法研究

doi: 10.37188/CO.2024-0008
基金项目: 国家自然科学基金(No. 62205046,No. 62075219,No. 52171343);吉林省科技发展计划项目(No. 20220201076GX);中央高校基本科研业务费专项资金资助(No. 3132023230,No. 3132023506);大连市青年科技之星项目(No. 2023RQ021)
详细信息
    作者简介:

    宋明珠(1992—),女,黑龙江大庆人,博士,副教授,硕士生导师,2014年于吉林大学获得学士学位,2020年于中国科学院大学获得博士学位,主要从事空间光电成像及其在海洋领域的应用研究。E-mail:songmz@dlmu.edu.cn

    郭 蓉(1999—),女,辽宁葫芦岛人,硕士研究生,2021年于河南工业大学获得学士学位,主要从事偏振图像处理方面研究。E-mail:rongguo@dlmu.edu.cn

    李立洲(2000—),男,湖北仙桃人,硕士研究生,2022年于大连海事大学获得学士学位,主要从事光学设计及图像处理方面研究。E-mail:lilizhou2@dlmu.edu.cn

    陶淑苹(1986—),女,山东潍坊人,博士,副研究员,硕士生导师,2008年于四川大学获得学士学位,2013年于中国科学院大学获得博士学位,主要从事空间遥感成像的研究。E-mail:taoshuping-163@163.com

    陈彦彤(1989—),男,辽宁沈阳人,博士,副教授,硕士生导师,2012年于吉林大学获得学士学位,2017年于中国科学院大学获得博士学位,主要从事遥感数据处理方面的研究。E-mail:chenyantong@dlmu.edu.cn

    王俊生(1979—),男,黑龙江集贤人,博士,教授,博士生导师,2002年、2004年、2007年于哈尔滨工业大学分别获得学士、硕士和博士学位,主要从事海洋传感与智能检测方面的研究。E-mail:wangjsh@dlmu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Sea surface glint suppression method based on polarization feature reconstruction

Funds: Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 62205046, No. 62075219, No. 52171343); Key Technological Research Projects of Jilin Province (No. 20220201076GX); Fundamental Research Funds for the Central Universities (No. 3132023230, No. 3132023506); Dalian Youth Science and Technology Star Project Support Program (No. 2023RQ021)
More Information
  • 摘要:

    太阳耀光是海面目标探测过程中的重要影响因素,针对陆地观测平台,利用耀光的偏振特性,提出一种基于线偏振图像共有成分与特征成分重构的海面耀光抑制方法。该方法利用分焦平面偏振相机获取四通道线偏振辐射图像,计算场景的偏振度信息,生成耀光抑制图像。在以偏振信息抑制场景耀光的基础上,结合线偏振辐射图像的特点,将耀光抑制辐射图像的光强分量分解为共有成分与特征成分,重新赋予二者新的权重因子得到重构后的耀光抑制图像。开展外场偏振实验,结果表明,针对三组典型实验数据,重构耀光抑制图像较光强图像的饱和像素占比相对降低的最大值为79.07%,空间频率与对比度相对提升的最大值分别为73.77%和172.73%。本文所提方法有效的抑制了海面场景中的耀光噪声且在背景细节信息恢复方面具有良好表现。

     

  • 图 1  方法流程示意图

    Figure 1.  Method flow diagram

    图 2  外场实验装置

    Figure 2.  Field experiment equipment

    图 3  四通道线偏振光图像。(a)${I_{{\text{0}}\text{°} }}$图像;(b)${I_{{\text{45}}\text{°} }}$图像;(c)${I_{{\text{90}}\text{°} }}$图像;(d)${I_{{\text{135}}\text{°} }}$图像

    Figure 3.  Four-channel linearly polarized light images. (a) image ${I_{{\text{0}}\text{°} }}$; (b) image ${I_{{\text{45}}\text{°} }}$; (c) image ${I_{{\text{90}}\text{°} }}$; (d) image ${I_{{\text{135}}\text{°} }}$

    图 4  场景共有灰度成分与纹理特征成分。(a)Igray图像;(b)Itexture图像

    Figure 4.  Common gray component and texture feature component of scene. (a) image Igray; (b) image Itexture

    图 5  强度图像及其对应的伪彩色图像。(a)(d)场景一;(b)(e)场景二;(c)(f)场景三

    Figure 5.  Intensity images and corresponding pseudo color images. (a) (d)scene 1; (b) (e) scene 2; (c) (f) scene 3

    图 6  耀光抑制图像及其对应的伪彩色图像。(a)(d)场景一;(b)(e)场景二;(c)(f)场景三

    Figure 6.  Glint suppression images and corresponding pseudo color images. (a) (d)scene 1; (b) (e) scene 2; (c) (f) scene 3

    图 7  重构耀光抑制图像及其对应的伪彩色图像。(a)(d)场景一;(b)(e)场景二;(c)(f)场景三

    Figure 7.  Reconstructed glint suppression images and corresponding pseudo color images. (a) (d) scene 1; (b) (e) scene 2; (c) (f) scene 3

    图 8  耀光抑制图像对比结果。(a)(d)(g)文献[16]中的算法;(b)(e)(h)文献[17]中的算法;(c)(f)(i)重构耀光抑制模型

    Figure 8.  Comparative results of glint suppression images. (a) (d) (g) algorithm in Ref.[16]; (b) (e) (h) algorithm in Ref.[17]; (c) (f) (i) Reconstruction of glint suppression model

    图 9  耀光抑制前后,图像空间频率及对比度随曝光时间的变化情况。(a)空间频率;(b)对比度

    Figure 9.  The alteration of image spatial frequency and contrast in relation to exposure time before and after glint suppression. (a) spatial frequency; (b) contrast

    表  1  线偏振图像评价指标

    Table  1.   Linearly polarized image evaluation index

    评价指标${I_{{\text{0}}\text{°} }}$${I_{45\text{°} }}$${I_{{\text{90}}\text{°} }}$${I_{135\text{°} }}$
    空间频率42.3339.8730.9443.69
    对比度0.480.390.370.35
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    表  2  图像的评价指标

    Table  2.   Image quality evaluation index

    实验区域评价指标$ I $$ t_{f} $$ I_{\mathrm{tt}} $文献[16]文献[17]
    场景1饱和像素占比/%48.5520.7110.1614.0411.12
    空间频率32.1239.4545.2939.5742.57
    对比度0.390.510.540.470.47
    场景2饱和像素占比/%59.7924.9214.9141.6218.57
    空间频率17.6926.8730.7419.2621.45
    对比度0.110.260.300.100.17
    场景3饱和像素占比/%31.0724.7222.3325.4922.49
    空间频率33.1038.2946.3734.9432.12
    对比度
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-01-09
  • 录用日期:  2024-03-18
  • 网络出版日期:  2024-05-17

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