本發(fā)明涉及一種偏振成像信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種基于相關(guān)性的分焦平面偏振圖像插值方法。

背景技術(shù)：

偏振成像是20世紀(jì)60年代發(fā)展起來的一項(xiàng)具有巨大應(yīng)用價值的前沿技術(shù)。偏振成像在傳統(tǒng)強(qiáng)度成像基礎(chǔ)上增加了偏振信息維度，不僅能獲取二維空間光強(qiáng)分布，還能獲得圖像上每一點(diǎn)的偏振信息。目前偏振成像已應(yīng)用在隱身、偽裝、虛假目標(biāo)的探測識別，海面目標(biāo)的探測和識別，水下目標(biāo)的探測和識別，煙霧氣候環(huán)境條件下的導(dǎo)航，醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。

在進(jìn)行偏振探測時，需要得到3幅或者4幅目標(biāo)在不同偏振角度下的圖像，目前主要的探測方式是分時探測。此種探測方式由于是非實(shí)時探測，大大限制了此種探測方式的應(yīng)用范圍，且只能對靜止的目標(biāo)進(jìn)行探測。分振幅和分孔徑探測方式雖能滿足實(shí)時探測要求，但是這兩種探測方式需要精確配準(zhǔn)。分焦平面探測方式是將微偏振片陣列集成在成像焦平面上，微偏振片陣列的每2x2單元分別刻有0°，45°，90°和135°的偏振方向的光柵，該探測方式具有高透過率、高消光比、高實(shí)時性等優(yōu)點(diǎn)，由于stokes矢量所需的各個分量是通過鄰域像元重建得到，而相鄰像元的瞬時視場不重疊，導(dǎo)致了瞬時視場誤差，同時該探測方式降低了空間分辨率。為了彌補(bǔ)分焦平面探測方式的不足，需要采用插值算法對偏振圖像進(jìn)行誤差補(bǔ)償。

現(xiàn)有的分焦平面偏振圖像插值算法主要有雙線性插值、雙三次插值和雙三次樣條插值。這三種算法在一定程度上可以抑制瞬時視場誤差，但是這些算法本質(zhì)上是低通濾波器，平滑了圖像的細(xì)節(jié)信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有的分焦平面偏振圖像插值算法的不足，本發(fā)明從偏振強(qiáng)度相關(guān)性出發(fā)，考慮了邊緣方向的插值，提出了一種基于相關(guān)性的分焦平面偏振圖像插 值方法。

本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是：一種基于相關(guān)性的分焦平面偏振圖像插值方法，包括以下步驟：

獲取包含四個偏振方向的原始圖像；

通過目標(biāo)像素的鄰域的像素值計算原始圖像中該像素的45°和135°方向的梯度，并進(jìn)行對角方向插值，以獲得相對應(yīng)角度的強(qiáng)度值；

計算原始圖像中每個像素的水平相關(guān)差和垂直相關(guān)差；

利用偏振強(qiáng)度相關(guān)性區(qū)分邊緣與平滑區(qū)域，以及進(jìn)行邊緣方向的判定；

利用偏振強(qiáng)度相關(guān)性判定的結(jié)果，進(jìn)行插值策略的選擇，獲得插值后的圖像。

所述四個偏振方向?yàn)?°、45°、90°、135°方向。

所述鄰域的形狀根據(jù)需要設(shè)定，選擇矩形鄰域、圓形鄰域或其它形狀的鄰域。

所述鄰域的大小根據(jù)需要設(shè)定，設(shè)定為m*m，其中m為奇數(shù)。

所述計算原始圖像中每個像素的45°和135°方向的梯度，采用一階微分、二階微分或一階微分和二階微分的聯(lián)合值作為目標(biāo)像素的梯度值。

所述進(jìn)行對角方向插值，以獲得相對應(yīng)角度的強(qiáng)度值，根據(jù)45°和135°兩方向的梯度值大小關(guān)系判斷插值方向，然后選用最近鄰插值、雙線性插值、雙三次插值、分形插值、雙三次樣條插值或基于保邊性插值算法沿著該方向進(jìn)行插值。

所述計算原始圖像中每個像素的水平相關(guān)差和垂直相關(guān)差，利用等式(6)和目標(biāo)像素的鄰域像素值計算水平和垂直相關(guān)差

i0°+i90°＝i45°+i135°(6)

所述利用偏振強(qiáng)度相關(guān)性區(qū)分邊緣與平滑區(qū)域，以及進(jìn)行邊緣方向的判定，根據(jù)水平方向的相關(guān)差和垂直方向的相關(guān)差與設(shè)定閾值的大小關(guān)系，判斷邊緣以及確定邊緣方向。

所述插值策略的選擇，包括：

①如果δi^h(i,j)≥tthreshold&&δi^v(i,j)＜tthreshold，則邊緣是水平方向的，分別在原始圖像和其對應(yīng)角度方向的圖像中沿水平方向根據(jù)所選擇鄰域的大小選擇距離目標(biāo)像素最近的相同偏振方向的若干像素，采用插值算法進(jìn)行插值；

②如果δi^v(i,j)≥tthreshold&&δi^h(i,j)＜tthreshold，則邊緣是垂直方向的，分別在原始圖像和其對應(yīng)角度方向的圖像中沿垂直方向根據(jù)所選擇鄰域的大小選擇距離目標(biāo)像素最近的相同偏振方向的若干像素，采用插值算法進(jìn)行插值；

③其他情況判定為平滑區(qū)域，在原始圖像中分別沿水平方向和垂直方向根據(jù)所選擇鄰域的大小選擇距離目標(biāo)像素最近的相同偏振方向的若干像素，采用插值算法進(jìn)行插值。

所述的插值算法采用最近鄰插值、雙線性插值、雙三次插值、分形插值、雙三次樣條插值或基于保邊性插值算法。

本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)及有益效果：

1.本發(fā)明方法充分考慮了邊緣方向的插值，有效地降低了瞬時視場誤差，重構(gòu)了更高精度的偏振圖像。

2.本發(fā)明方法進(jìn)行對角方向插值時，考慮了一階微分和二階微分的共同作用，重構(gòu)了更高精度的對應(yīng)偏振方向的信息。

3.本發(fā)明方法利用偏振強(qiáng)度相關(guān)性區(qū)分邊緣與平滑區(qū)域，以及進(jìn)行邊緣方向的判定，提出了一種有別于傳統(tǒng)的判定邊緣的方法。

附圖說明

圖1a～1d為本發(fā)明中所用測試圖像，依次為0°,45°,90°,135°圖像；

圖2為本發(fā)明方法詳細(xì)流程圖；

圖3a～3c為本發(fā)明方法計算的強(qiáng)度圖、偏振度圖、偏振角圖與真實(shí)強(qiáng)度圖、偏振度圖、偏振角圖的比較，第一排為真實(shí)圖，第二排為本發(fā)明方法計算的圖像。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明。

下面結(jié)合本發(fā)明方法流程圖2和具體實(shí)例描述插值過程，主要按以下步驟操作：

第一步：讀取圖像i，并進(jìn)行存儲，該圖像包含了四個偏振方向的信息。

第二步：每一個像素敏感一個偏振方向的光響應(yīng)，該像素其它偏振方向的光響應(yīng)由其鄰域相應(yīng)方向的像素的響應(yīng)插值得到，以四方向(0°、45°、90°、135°)偏振成像體制為例，如果當(dāng)前待處理的像素為敏感0°偏振方向光響應(yīng)的像素，則其45°方向光響應(yīng)由其鄰域內(nèi)若干敏感45°偏振方向的像素的響應(yīng)插值得到。以此類推，其90°和135°方向的光響應(yīng)分別由其鄰域內(nèi)若干敏感90°和135°偏振方向的像素的響應(yīng)插值得到。所述鄰域大小可以根據(jù)需要設(shè)定；所述鄰域的形狀可以根據(jù)需要設(shè)定，如可以選擇矩形或圓形鄰域，也可以選擇其它形狀的鄰域。

根據(jù)公式(1)計算圖像i中每個像素的45°和135°方向的梯度，然后按照公式(2)和(3)進(jìn)行對角方向插值。整幅圖像插值完成后，獲得一幅新的圖像i^opp，并進(jìn)行存儲，該圖像i^opp與源圖像i對應(yīng)位置處具有相對應(yīng)偏振方向的信息，比如源圖像i位置(1,1)記錄了0^°方向的偏振信息，而圖像i^opp位置(1,1)記錄了90°方向的偏振信息。

所述通過目標(biāo)像素的鄰域像素值計算原始圖像中該像素的45°和135°方向的梯度，并進(jìn)行對角方向插值，以獲得相對應(yīng)角度的強(qiáng)度值：采用一階微分與二階微分的聯(lián)合值作為目標(biāo)像素的梯度值，采用3*3矩形鄰域計算目標(biāo)像素45^°和135^°方向的梯度：

其中i(i,j)表示像素(i,j)的強(qiáng)度值。某一方向梯度越小，說明目標(biāo)像素與此方向的像素值越相似，然后沿著該方向進(jìn)行插值，插值公式為：

其中i^opp(i,j)表示像素(i,j)相對應(yīng)角度方向的強(qiáng)度值，比如：偏振方向?yàn)?°像素的相對應(yīng)方向?yàn)?0°，偏振方向?yàn)?5°像素的相對應(yīng)方向?yàn)?35°。

第三步：根據(jù)公式(8)計算圖像i中每個像素的水平相關(guān)差δi^h和垂直相關(guān)差δi^v。

從探測器的輸出中得到的光強(qiáng)響應(yīng)為：

iθ＝(s0+s1*cos2θ+s2*sin2θ)/2(4)

其中，iθ表示當(dāng)偏振方向分別位于0°,45°,90°和135°四個不同角度時的光強(qiáng)，s0,s1和s2表示stokes矢量的前三個分量。把θ＝0°,45°,90°和135°分別代入公式(4)得到公式(5)：

根據(jù)上面的四個等式，可以推出下面的等式：

i0°+i90°＝i45°+i135°(6)

利用上述等式，我們可以根據(jù)其鄰域的值估計一個給定位置處的強(qiáng)度值：

其中45°,90°,135°表示像素(i,j)的估計值，表示平均值，它是根據(jù)像素(i,j)的鄰域值進(jìn)行計算的。

根據(jù)上述等式，我們可以定義水平和垂直相關(guān)性差：

其中，ω1,ω2,ω3,ω4為相關(guān)性矩陣。

第四步：利用偏振強(qiáng)度相關(guān)性區(qū)分邊緣與平滑區(qū)域，以及進(jìn)行邊緣方向的判定。

所述利用偏振強(qiáng)度相關(guān)性區(qū)分邊緣與平滑區(qū)域，以及進(jìn)行邊緣方向的判定：將第三步計算的水平相關(guān)差δi^h和垂直相關(guān)差δi^v進(jìn)行歸一化處理，歸一化到[0,1]，并確定判定閾值tthresho1d，當(dāng)閾值在0.15左右時，能夠獲得較優(yōu)的插值效果，本實(shí)驗(yàn)中采用的閾值tthresho1d為0.16。判斷平滑區(qū)域，邊緣以及邊緣方向具體包括：

①如果δi^h(i,j)≥tthresho1d&&δi^v(i,j)＜tthresho1d，則邊緣是水平方向。

②如果δi^v(i,j)≥tthresho1d&&δi^h(i,j)＜tthresho1d，則邊緣是垂直方向。

③其他情況判定為平滑區(qū)域。

第五步：利用偏振強(qiáng)度相關(guān)性判定的結(jié)果，進(jìn)行插值策略的選擇，獲得插值后的圖像。利用第四步判斷的結(jié)果進(jìn)行插值策略的選擇。邊緣處插值則是沿著邊緣方向上利用距離目標(biāo)像素最近的相同偏振方向的四個像素進(jìn)行三次樣條插值；平滑區(qū)域插值則是分別沿水平和垂直方向選擇距離目標(biāo)像素最近的相同偏振方向的四個像素進(jìn)行三次樣條插值。插值策略的選擇具體包括：

①如果δi^h(i,j)≥tthresho1d&&δi^v(i,j)＜tthreshold，則邊緣是水平方向的，分別在圖像i和圖像i^opp中沿水平方向選擇距離目標(biāo)像素最近的相同偏振方向的四個像素采用三次樣條插值算法進(jìn)行插值。

②如果δi^v(i,j)≥tthreshold&&δi^h(i,j)＜tthreshold，則邊緣是垂直方向的， 分別在圖像i和圖像i^opp中沿垂直方向選擇距離目標(biāo)像素最近的相同偏振方向的四個像素采用三次樣條插值算法進(jìn)行插值。

③其他情況判定為平滑區(qū)域，在圖像i中分別沿水平方向和垂直方向選擇距離目標(biāo)像素最近的相同偏振方向的四個像素采用三次樣條插值算法進(jìn)行插值。

為了檢驗(yàn)本發(fā)明所提出方法的性能，我們采用分時探測器獲得四幅不同偏振角度的標(biāo)準(zhǔn)圖像，如圖1a～1d,四幅偏振圖像分別記錄了0°,45°,90°和135°的信息。分時探測器是由灰度相機(jī)(dmk22auc03)和線性偏振旋轉(zhuǎn)臺(thorlabsprm1z8e)組成。其次，對四幅標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行降采樣；然后對四幅降采樣的圖像采用不同的插值算法進(jìn)行插值重構(gòu)，通過比較插值重構(gòu)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行性能的判定。比較結(jié)果如下表：

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用本發(fā)明對偏振圖像進(jìn)行插值重構(gòu)，能夠達(dá)到更小的重構(gòu)誤差，由圖像3a～3c可知，用本發(fā)明重構(gòu)的強(qiáng)度圖、偏振度圖像和偏振角圖像均能很好地逼近原始場景的偏振信息。