[发明专利]一种基于偏振纯度的识别伪装目标方法

说明书

本发明提出了一种基于偏振纯度的识别伪装目标方法,当目标被涂漆伪装后利用偏振度AoP和偏振角DoP已无法对伪装下的目标进行识别,IPPs源于目标穆勒矩阵的分解，即可以将目标分解成为四个纯分量的线性组合，这四个纯分量之间权重的相对差别提供了目标更多维度的信息，对伪装目标的识别发挥了重大的作用,本发明在目标的上半球天顶角为θ处发射信号光，然后对光线进行追踪直到光线被接收,在接收的时候将上半球按照天顶角和方位角等分为若干网格，根据这些网格之间的IPPs对伪装下的目标进行识别，并通过改变θ的大小和涂漆的粗糙度得到多组IPPs的数据进行分析,该发明实现了伪装下的目标的检测，在目标识别与探测，尤其是对伪装下目标的探测具有非凡的意义。

技术领域

本发明属于目标识别与遥感领域，具体涉及一种基于偏振纯度的识别伪装目标方法。

技术背景

不同目标表现出的不同的反射特性广泛应用于许多领域，如生物组织癌变检测和预测。此外，反射光的偏振信息，如偏振度(DoP)、偏振角(AoP)等可以提供更多关于目标的附加信息。当光与目标发生相互作用时，入射光的偏振会发生改变，于是反射光便携带了目标的信息。因此，反射光的偏振分布便揭示了目标表面的特点，可用于目标探测和识别。由于利用反射光来识别目标至关重要，蒙特卡罗(MC)方法也被用来解决偏振信息，特别是光子跟踪。但是单纯的利用反射光的偏振信息很多情况下无法对伪装下的目标进行识别。

目标的退偏特性与目标的结构和化学特征有关，可用于目标分类和目标分析。穆勒矩阵可以用来表征目标的退偏特性，并可以从中得到一组参数，即纯度指数（IPPs）。IPPs由P1、P2和P3组成，这三者表示由目标所分解成的四个不退偏分量之间的相对差别，提供了偏振纯度的详细描述。同时，也提供了偏振随机性结构的完整信息。P1、P2、P3可以通过穆勒矩阵的协方差矩阵的特征值获得。不同的物体对应不同的IPPs。不同的接收位置同样对应不同的IPPs，为伪装下的物体提供了更多维的信息，对伪装下的目标识别发挥重要的作用。

发明内容

根据上述内容，本发明的主要技术目的是提出了一种基于偏振纯度的识别伪装目标方法。即通过蒙特卡洛方法，接收到整个上半球面的反射光，并将整个上半球面按照天顶角和方位角等分为若干个网格。根据每个网格所提供的IPPs信息对伪装下的目标进行识别，通过这种方法实现了对伪装下的目标的识别。

本发明是一种基于偏振纯度的识别伪装目标方法，利用上半球不同网格的IPPs信息对伪装下的目标进行识别。首先利用微面元理论构造出粗糙表面，然后利用蒙特卡洛算法接收到整个上半球面的光子，接着将整个上半球面按照天顶角和方位角等分为若干个网格，求出每个网格的IPPs。其中IPPs由P1，P2，P3组成。根据同一个网格P1，P2，P3之间的差异和不同网格之间P1，P2，P3之间的差异来对伪装下的目标进行识别。

由于采用本发明而带来的本发明比现有技术显著进步的有益效果如下：

本发明通过上半球不同网格的P1，P2，P3和同一个网格的P1，P2，P3的不同来实现伪装下目标的识别。并且通过改变光源的发射角和涂漆的粗糙度获得了多组IPPs数据。现有的方法不能对伪装下的目标进行识别，而本发明可以对伪装下的目标进行识别。

附图说明

图1是模型图。

图2是上半球的网格划分图。

图3是Cu在上半球每个网格的IPPs随着角度变化情况。

图4是CuO在上半球每个网格的IPPs随着角度变化情况。

图5是Cu在上半球每个网格的IPPs随着涂漆粗糙度变化情况。

图6是CuO在上半球每个网格的IPPs随着涂漆粗糙度变化情况。

具体实施方式

本发明基于偏振纯度的识别伪装目标方法，具体实施方式如下：