并行相移同轴数字全息偏振成像方法

为了研究并行相移同轴数字全息系统中偏振态传输的问题,提出考虑偏振的并行相移同轴数字全息系统的修正模型,并依据此模型提出偏振成像方法。首先,介绍了理想情况下并行相移同轴数字全息的原理,然后,介绍了考虑偏振的并行相移同轴数字全息修正模型,最后,基于此模型提出了实现偏振成像的方法。实验结果验证了模型的可行性,通过这种方法可以得到外表信息,成像分辨率可达到14μm。该方法扩充了数字全息系统的功能,通过该系统可以对物体的偏振态进行成像。

基于分焦平面偏振成像的冬青卫矛含水率快速无损检测

针对目前在植物含水率检测中存在的使用场景受限、含水率检测不及时等问题,该研究搭建了一套基于分焦平面偏振相机的偏振成像系统,通过对偏振成像信息的解析建立了线偏振度这一物理量与含水率的依赖关系,揭示了偏振光与植物内水分间的相互作用机理,实现了对冬青叶片含水率的快速、无损检测。结果表明:1)针对于不同月份、晴雨天气条件以及不同部位这3种不同影响因素下的冬青卫矛叶片,都可以通过线偏振度来反映其含水率情况,其统一表现为随着含水率的梯度降低,线偏振度逐渐增大;2)该研究通过采集大量的植物叶片建立预测模型,含水率与线偏振度存在较强的负相关关系,决定系数达到0.85,均方误差仅为0.45%;3)另取叶片对含水率检测模型进行验证,结果表明该模型在含水率检测的验证中均方根误差为4.53%,即可以通过线偏振度表征叶片的真实含水率。该研究成果在推动光学手段在植物健康状态检测的进程中具有应用价值。

基于深度学习复杂环境的偏振成像技术研究进展(特邀)

偏振成像技术通过偏振信息的获取和解译,可以有效抑制复杂环境干扰,提升成像质量,增强目标感知能力,对于复杂环境下的光学成像探测具有独特优势。然而,在散射、低照度等复杂环境下,偏振图像退化机理呈现非线性特征,偏振信息解译方法复杂度高。深度学习方法具有强大的特征提取和学习能力,通过学习大规模数据隐藏的映射规律获得偏振信息的复原效果,特别适合偏振成像这种多维度、相互关联的复杂信号处理问题。文中基于偏振成像的基本原理以及复杂环境偏振成像技术的范式,针对散射和噪声这两类典型的成像环境,介绍了深度学习偏振成像技术的研究进展,同时阐述了深度学习赋能复杂环境偏振成像任务的优势,最后对该领域的未来发展方向作以展望。

基于插值处理的散射介质中偏振成像实验研究

针对散射介质中光学成像质量受散射效应干扰的问题,基于Jaffe成像模型,实验研究了基于插值处理的偏振成像降噪方法,实现目标信号与后向散射噪声的有效分离。首先,利用退偏振特性建立信息插值处理与信号提取模型;其次,搭建偏振成像实验光路结构进行验证,以脂肪乳溶液模拟散射环境,在偏振激光照明条件下获取散射场景的相互正交的偏振探测通道图像;最后,对所获取偏振图像进行插值处理并利用信噪比参数评价其可靠性。实验结果表明,当脂肪乳溶液浓度依次为0.1%、0.2%、0.3%与0.4%时,基于插值处理的偏振成像方法所对应图像的信噪比依次为112.5、9.165、13.82与11.88,能够有效地抑制后向散射噪声对光学成像过程的影响。

基于偏振成像的玻璃表面缺陷检测

针对生物载玻片表面划痕缺陷检测的问题,提出了一种采用偏振成像的检测方法。构建基于偏振相机的成像光学系统,获取玻璃表面图像,采用中值滤波和图像增强进行图像去噪和增强,采用合适图像分割算法对其中缺陷特征进行分割处理,识别缺陷。实验研究了不同偏振角度对缺陷检测效果的影响,并与非偏振光成像检测进行了对比分析。结果表明,与传统非偏振成像相比,采用偏振光成像检测,有效地避免了局部过曝光现象,获得低对比度划痕缺陷特征,识别同背景下传统成像无法检测的表面划痕,提高检测效率和准确度。该方法也可推广到玻璃表面划痕缺陷的视觉检测中。

偏振成像技术中偏振角模型的数学优化

偏振成像技术中常常使用偏振角的图像化方法来描述图像,而准确描述偏振角对于偏振成像技术具有重要意义。本文针对偏振成像技术中偏振角区间与其定义区间不匹配的问题进行了研究,通过分析偏振角的物理模型,提出了一种通过坐标象限划分来统一偏振角定义区间和图像取值的方法。通过该方法优化的偏振角能够更准确地反映图像的物理意义。

红外偏振成像系统性能评估模型

红外偏振成像系统快速发展且应用广泛,但评估其性能的成像系统性能模型发展不足。迫切需要能够与先进的偏振成像系统相匹配的性能模型。利用深度学习网络的训练过程与人脑提取认知信息过程的相似性,本文首次将深度学习方法引入系统性能模型领域,提出了一种基于二维图像的可自动评估系统性能的红外偏振成像系统性能模型。该模型主要包含两个主要模块:退化模块、性能感知模块。在评估一个新的系统时,需要输入高质量的原始图像,并根据系统的硬件参数量身定制成像系统退化模块,退化完成后输入性能感知模块,从而得到最终的目标获取性能。为验证模型有效性,本文基于红外辐射理论自建了面向海面场景的红外偏振数据集,训练网络并进行测试。应用该模型对红外偏振成像系统的性能进行评估,评估结果与主观感知具有较好的一致性。

基于全偏振成像和机器学习的肝细胞癌与肝内胆管癌鉴别诊断研究

目的探讨全偏振成像和机器学习在肝细胞癌与肝内胆管癌鉴别诊断中的作用。方法利用全偏振显微镜对术后经病理确诊为低分化肝细胞癌和低分化肝内胆管癌病例各8例进行偏振成像;病理医生根据HE切片选取3块感兴趣区域,测量每块区域的穆勒矩阵,并根据穆勒矩阵参数提取分析方法计算出一系列的偏振基准参数;将偏振特征参数输入到人工神经网络模型中,采用了8折交叉验证方法对模型进行三分类的训练和验证。结果模型结果显示,基于图像偏振特征区分肝细胞癌、肝内胆管癌与除了癌变细胞以外的其他组织的准确率为0.8463,灵敏度为0.8107。结论基于全偏振成像和机器学习构建的肝细胞癌和肝内胆管癌诊断模型具有重要的病理辅助诊断价值。

双编码快照式光谱偏振成像系统偏振优化方法

针对双编码快照式光谱偏振成像系统偏振效应校正需求,提出多参量模型引导的偏振优化方法,建立基于数字微镜阵列(DMD)、棱镜-光栅-棱镜(PGP)、微偏振片阵列探测器(MPA)以及多膜层系的光谱偏振成像系统全链路偏振效应模型,分析部分偏振光入射时光谱偏振成像系统的二向衰减,揭示入射光波长、偏振度与系统偏振效应的耦合机理。通过有针对性地控制透镜的折射率、入射角,光栅折射率、常数,棱镜折射率、顶角,多层膜复折射率、膜层厚度等参量,在谱线弯曲满足重建要求的前提下实现对光谱偏振成像系统偏振效应的优化。仿真结果表明,优化后系统SSIM>0.8、系统偏振效应相对误差<4%,与优化前相比偏振效应降低至少6%。当入射光偏振度恒定时,系统偏振效应与波长成反比。通过实验获取单次曝光下典型材料的光谱偏振重建图像,金属偏振度相对误差提升至少14.7%,塑料偏振度相对误差提升至少63.6%。验证了所提偏振优化方法的必要性和可行性。本研究为双编码快照式光谱偏振成像系统多维数据的高精度获取奠定了理论基础。

面向偏振成像的超构表面研究进展

作为一种新型光电探测技术,偏振成像可同时获取场景的空间分布和偏振特征,针对特定应用场景具有优异的材质区分及轮廓辨识能力,广泛应用于目标探测、生命科学、环境监测、三维成像等领域。偏振分光或滤光器件是偏振成像系统的核心元件,然而该类传统器件受限于体积庞大、性能不佳、易受干扰等问题,难以满足高集成、高性能、高可靠性偏振成像系统的要求。超构表面是一种结构单元以亚波长间隔准周期排列而成的二维平面器件,可在不同偏振方向对光场的振幅、相位进行精细操纵。基于超构表面的偏振器件具有体积小、重量轻、维度高等特点,为集成化偏振成像系统提供了新的解决方案。本文针对偏振成像,综述相关超构表面的功能原理、发展脉络和未来趋势,讨论并展望其在成像应用和系统集成方面所面临的挑战与机遇。

基于Mueller矩阵的水下偏振成像方法

水下偏振成像技术利用目标信息光与背景散射光的偏振特性差异实现清晰成像,在水下目标探测和识别等领域有重要价值。但多材质目标表面反射情况和退偏效应存在差异,无法有效提取上述偏振特性差异。针对这一问题,文中提出一种基于Mueller矩阵的水下偏振成像方法。利用Mueller矩阵探测水下场景中的光强信息以及目标物与水体的偏振信息,精确求解浑浊场景中目标物与背景散射光的偏振度信息,结合传统水下成像技术构建基于Mueller矩阵的水下偏振成像方法,有效分离目标信息光与背景散射光,提升成像质量,实现水下多材质目标物的清晰重建。

陆地生态系统碳监测卫星多角度偏振成像仪细粒子气溶胶反演

细粒子气溶胶光学厚度是大气环境监测、气候变化评估所需的关键参数。对2022年8月发射的陆地生态系统碳监测卫星(CM-1)上搭载的多角度偏振成像仪(DPC)进行了较为系统的介绍。DPC/CM-1的主要改进是星下点空间分辨率从3.3 km提升到2.4 km。针对DPC/CM-1载荷及数据特点,发展了基于偏振与光谱特征和空间纹理特征的云检测方法,同时耦合了多角度信息实现较严格的云像元判识。该方法对于沙漠、植被、丘陵,以及海表耀光及非耀光区域等不同下垫面,均有较好的检测效果。发展了基于改进气溶胶模型的细粒子气溶胶光学厚度(FAOD)反演算法,利用全球地基气溶胶观测网(AERONET)数据对FAOD反演结果进行了验证,拟合直线斜率达到0.95以上,且有接近73%的数据分布于期望误差以内,说明了反演算法的可靠性。FAOD反演结果清晰显示出全球FAOD空间分布特征,其中,印度、非洲中部等地区受人口分布、工/农业排放、生物质燃烧等影响,FAOD高值达到0.7~0.9。DPC/CM-1在轨测试期间的初步反演结果表明其在大气环境监测、污染传输分析等方面的潜力,能够提供更精细尺度的大气参数反演结果。

风云三号降水卫星多角度偏振成像仪的观测特点和应用潜力

准确测量大气中云和气溶胶的辐射特性对数值天气预报和气候变化具有重要意义。搭载在风云三号降水卫星上的偏振载荷是国内首个具有短波红外通道的多角度偏振成像仪(Polarization and Multi-Angle Imager, PMAI),计划于2023年年初发射,为气溶胶-云-降水观测链条提供重要支撑。该仪器运行在非太阳同步的倾斜轨道,可提供3 km(星下点)空间分辨率和700 km幅宽的图像。PMAI的观测通道包括1030 nm、1370 nm、1640 nm的偏振通道和相应的非偏振通道,可提供14个角度的观测信息。PMAI将利用自然目标的在轨替代定标和同平台仪器的交叉定标,实现5%的辐射测量精度。观测和仿真数据表明PMAI拥有描述云和气溶胶特性的独特优势。全新的短波红外通道的多角度偏振测量可以优化云相态识别和云微物理参数反演、气溶胶的地气解耦以及地表方向反射特征的表述。处于非太阳同步轨道的PMAI具有独特观测几何,可以获得大气粒子辐射更宽的散射角分布信息。此外,PMAI可联合同平台中分辨率光谱成像仪的可见近红外和热红外通道的观测信息,进行云和气溶胶的协同反演。

面向偏振成像小目标检测的YOLOv5改进方法

针对目标检测中小目标特征提取能力不足及检测精度不高等问题,提出一种面向偏振成像小目标检测的YOLOv5改进方法,该算法输入端采用偏振度图像,提高目标物体与背景对比度;减少C3模块数量,保留高频信息的同时提取更多的浅层特征信息;在主干网络中加入坐标注意力机制,增大目标物体的特征信息的权重;优化边界框回归损失函数,解决训练时梯度消失等问题。将改进后算法应用在光伏组件表面落叶检测中,检测结果表明,其准确率、召回率和平均精度均值分别提升了0.59%、1.93%、0.36%,该算法针对小目标特征提取能力有所提升且检测精度更高。

多参数最优重构水下偏振成像复原方法

针对水下高浑浊度条件下成像存在清晰度低、对比度下降、图像质量低的难题,克服经典水下图像偏振复原方法需要进行无目标背景点选取的缺点,提出了一种多参数最优重构水下图像偏振复原方法。在经典水下成像物理模型基础上,将透射率细化为吸收系数与后向散射系数,通过引入Stokes矩阵计算水下图像偏振度;选取两个目标点,通过复原图像最优化,获取两个目标点反射率、吸收系数及后向散射系数的重构最优值,以去除水下图像后向散射并恢复吸收损失信号,实现水下图像偏振复原。通过两种无参客观评价指标与其他方法进行对比,不同浑浊度、不同目标下的实验结果表明,新方法能够实现水下降质图像复原,特别是在高浑浊度条件下更为有效。新方法有望应用于水下航行器中的光学清晰成像,便于后续目标检测。

高分五号02星多角度偏振成像仪在轨辐射性能初步评价

2021年9月我国成功发射的高分五号02星[GF-5(02)]上搭载有多角度偏振成像仪(DPC)和高精度偏振扫描仪(POSP),组成了“偏振交火”观测方案。为评价GF-5(02)卫星DPC传感器的在轨辐射性能,基于2022年1月DPC和POSP观测数据,采用海洋瑞利散射和“偏振交火”交叉定标两种方法,实现了DPC在轨绝对辐射定标和视场内相对辐射一致性检验。结果表明,DPC/GF-5(02)在轨后的绝对辐射和相对辐射响应较发射前的实验室定标结果均未发生明显改变,在轨前后各波段绝对辐射系数差异均小于5.3%,视场内相对辐射响应变化均小于2%。其中,443nm波段瑞利散射和“偏振交火”交叉两种方法获得的绝对辐射定标系数一致性较高,偏差约为2%;而490nm和670nm波段两方法定标结果偏差较大,偏差分别为7.4%和7.7%。整体上,DPC/GF-5(02)在轨后的辐射稳定性优于DPC/GF-5。

分时型偏振成像探测系统开发与应用(特邀)

在恶劣天气条件下,环境中的散射颗粒造成成像设备获得的图像严重退化,使图像的应用价值大为降低。偏振成像技术在获取目标物体强度信息的同时能获取物体的多维度偏振信息,通过对这些多维度信息复原,可以提高图像细节和可视度。开发了电机带动齿轮传动对偏振片旋转的分时型偏振成像系统,在上位机控制偏振片旋转角度,实现任意波段偏振图像的获取,并利用偏振成像算法获得去散射图,由于偏振成像算法处理后造成重构图像中不同位置景物有明显的明暗差异,又通过自适应图像增强算法重建被过度处理的图像部分区域,使图像的整体对比度均衡,能提供更多的细节信息能力,具有重要的实际应用价值。

基于光学偏振成像的镜面反射分量分离算法

成像过程中目标表面常存在大区域耀光、光斑等镜面反射光的干扰,直接限制识别、匹配等视觉性能。提出一种基于光学偏振成像的镜面反射分量分离算法,抑制目标表面镜面反射的影响。结合双色反射模型的偏振成像机理分析,利用体反射与镜面反射的起偏特性差异,提出了基于Stokes参数的体反射强度反演机制;构建CbCr空间双色度矢量约束,实现CbCr空间下镜面反射分量的物理隔离;同时联合遍历式最小二乘法进行反射系数的快速求解,高效引导镜面反射分量分离,恢复目标表面原有细节信息。实验结果表明,所提算法能准确抑制分离镜面反射分量,极大保留目标原有色彩、结构、纹理特征,场景适应性强,目标还原度高。

基于波片调制法水下偏振成像技术研究(特邀)

为了更好地对海洋牧场水下环境及海珍品进行监测,通过532 nm激光光源与波片调制相结合的方法集成了一套水下偏振成像系统,并使用米勒矩阵法对偏振图像进行处理。以海参为目标物并模拟海洋牧场水体环境进行了实验,通过成像系统获取偏振图像后,依据推导出的米勒矩阵公式进行图像融合。通过对比融合后的米勒矩阵图像和原图像对比度、信息熵等参数,证明米勒矩阵法能够有效地消除背景散射光的影响,提高成像对比度,进而提高成像质量。

基于网络解析的像元耦合偏振成像目标检测算法

偏振成像目标检测对于人造目标检测有着重要意义。像元耦合是以四个方向的偏振强度数据作为一个超像元的偏振成像方法。对超像元进行偏振参量解析,会使图像的分辨率变为原始图像的四分之一,不利于小目标的检测。像元耦合图像的偏振参量解析会产生噪声,对小目标的检测造成干扰。本文提出了一个以YOLOv5s为网络基础,添加偏振信息解析模块(Covcat)的目标检测算法。该算法实现了端到端进行像元耦合偏振成像的目标检测,用网络实现偏振解析,利用多卷积信息融合提高特征提取能力,提高目标的平均检测精度(mAP)。使用对空无人机数据集对算法进行验证,实验表明,相比于使用偏振参量解析出的强度图、偏振度图和偏振角图,该算法的平均检测精度分别提升了4个百分点、5个百分点和12个百分点。