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卓立漢光旗下的四川雙利合譜科技有限公司于2015年7月13-14號在木蘭圍場草原的實驗基地對偽裝目標(biāo)進行測試,利用高光譜成像儀獲取偽裝目標(biāo)的高光譜數(shù)據(jù),并進行目標(biāo)識別。
雙利合譜設(shè)備:高光譜成像儀;光譜范圍:400nm-1000nm和1000nm-2500nm波段的兩款相機,光譜分辨率:4nm@435.8nm(@400-1000nm)、11.9nm@1129nm(@1000-2500nm);目標(biāo)距離:50m-2000m; 測試時間:14號上午10:30-14:30;
1、利用短波紅外相機進行測試:
圖1 掛載直升機
圖2 儀器設(shè)備
利用短波紅外相機對目標(biāo)進行拍攝,獲取到相應(yīng)的偽裝目標(biāo)圖像,如下圖所示,光譜范圍為1000nm-2500nm波段。紅圈標(biāo)注目標(biāo)為偽裝網(wǎng)。利用短波紅外波段的相機可以很直接的獲取到偽裝目標(biāo)的影像并與其它背景目標(biāo)區(qū)分開。
綠色植被、樹木等綠色的目標(biāo)與偽裝目標(biāo)在整個大環(huán)境下都顯示為綠色,而利用短波紅外相機進行拍攝則可以區(qū)分開真實的綠色植被(或者樹木、草)是與偽裝目標(biāo)不一樣的。
圖3 短波紅外高光譜相機拍攝圖像(RGB圖)
在圖4和圖5所示的是對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理后的影像,同樣能夠區(qū)分開目標(biāo)對象與背景的影像,偽裝網(wǎng)如圖中所示標(biāo)注的位置。
圖4 PCA算法處理后結(jié)果
圖5 PCA算法處理后識別結(jié)果
選取圖像中9個目標(biāo)物,分別為偽裝網(wǎng)1-6、樹木、樹林、房屋為對象,獲取其相應(yīng)的光譜曲線,如圖所示。
圖6 不同目標(biāo)的光譜曲線
偽裝網(wǎng)12346對應(yīng)的光譜曲線基本一致,偽裝網(wǎng)5的光譜曲線與其它5種有很大的差別,此偽裝網(wǎng)為國防科大特別提供的偽裝網(wǎng),與樹木的光譜曲線有些類似,但比植被的反射率高,在2061nm處和其它5種偽裝網(wǎng)有相同的光譜吸收峰存在。
圖7 不同目標(biāo)的光譜曲線
圖8 偽裝&樹木&汽車目標(biāo)識別
圖9 目標(biāo)物的光譜曲線
樹木、汽車、偽裝網(wǎng)均有自身的特征峰位置,可以通過具體的算法來完成這些目標(biāo)物的分類和識別。
2、利用可見-近紅外相機進行測試:
圖1 高光譜成像儀
利用可見-近紅外高光譜相機對偽裝網(wǎng)進行圖像采集,光譜范圍:400nm-1000nm,光譜分辨率4nm。
圖2 可見-近紅外高光譜相機拍攝
圖3 算法處理后的識別結(jié)果
圖4 光譜曲線
選取不同的目標(biāo)對象,獲取相應(yīng)的光譜,植被的光譜在680nm以后分反射率會提高,而非植被所表現(xiàn)出來的紅邊效應(yīng)與真實的植被的紅邊效應(yīng)有很大的差別。
對可見-近紅外波段的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理,分別利用歸一化植被指數(shù)和紅邊歸一化植被指數(shù)來簡單的對目標(biāo)物進行區(qū)分識別。
1、歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)計算可以將多光譜數(shù)據(jù)變換成一個單獨的圖像波段,用于顯示植被的分布。能夠發(fā)現(xiàn)非植被目標(biāo)物與植被之間的區(qū)別,隱藏在植被中的偽裝網(wǎng)利用歸一化植被指數(shù)處理算法進行處理后,其很明顯的能夠真實植被區(qū)分開。
圖5 單波段下圖像
標(biāo)準(zhǔn)算法:
NDVI=(ρ_Nir-ρ_Red)/(ρ_Nir+ρ_Red )
規(guī)定波段的中心波長: ρ_Nir=800nm; ρ_Red=680nm
圖6 RGB圖
對圖像中所有的目標(biāo)都進行相應(yīng)的算法處理,指數(shù)系數(shù)從低到高依次排開,并進行了詳細的劃分。
圖7 分類識別結(jié)果
不同的目標(biāo)物(或植被)的歸一化植被指數(shù)是不同的,利用植被標(biāo)準(zhǔn)算法進行處理后可以得到相應(yīng)的指數(shù)系數(shù)。
NDVI值的范圍在-1和+1之間,一般的綠色植被的范圍是0.2~0.8。
圖8 植被分類識別結(jié)果
2、紅邊歸一化指數(shù):
規(guī)定波段的中心波長: ρ_Nir=750nm; ρ_Red=705nm
圖9 分類識別結(jié)果
〖NDVI〗_705值的范圍在-1和+1之間,一般的綠色植被的范圍是0.2~0.9。
圖10 植被分類識別結(jié)果
利用植被的紅邊效應(yīng)可以區(qū)分開真實植被與偽裝目標(biāo)。偽裝目標(biāo)并未表現(xiàn)出非常明顯的紅邊效應(yīng)。
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