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來(lái)源:賽斯拜克 發(fā)表時(shí)間:2023-08-29 瀏覽量:1179 作者:awei
高光譜技術(shù)為偽裝目標(biāo)識(shí)別提供了一個(gè)全新的解決方案。由于高光譜相機(jī)能夠獲取目標(biāo)的光譜信息,這使得它能夠識(shí)別出偽裝目標(biāo)與背景之間的差異,即使這種差異非常微小。
在偽裝目標(biāo)識(shí)別中,高光譜技術(shù)的主要應(yīng)用如下:
光譜特征提取:高光譜相機(jī)可以捕獲偽裝目標(biāo)和背景的高光譜數(shù)據(jù)。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù),可以提取出目標(biāo)的光譜特征,這些特征是識(shí)別偽裝目標(biāo)的關(guān)鍵。
精細(xì)識(shí)別:基于地物的光譜信息,高光譜技術(shù)可以精細(xì)地識(shí)別偽裝目標(biāo)。由于不同物質(zhì)的光譜特征與其特性相關(guān),因此可以通過(guò)分析光譜特征來(lái)識(shí)別偽裝目標(biāo)的材質(zhì)和類(lèi)型。
偽裝材料識(shí)別:通過(guò)分析偽裝材料的光譜曲線,高光譜技術(shù)可以識(shí)別出偽裝材料的種類(lèi)。這對(duì)于軍事、安全等領(lǐng)域非常重要,可以幫助揭露偽裝并確保情報(bào)的準(zhǔn)確性。
需要注意的是,雖然高光譜技術(shù)在偽裝目標(biāo)識(shí)別中具有許多優(yōu)勢(shì),但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如,需要解決偽裝材料的光譜特征、相同顏色不同材質(zhì)目標(biāo)的光譜差異等問(wèn)題。此外,為了更有效地進(jìn)行偽裝目標(biāo)檢測(cè),還需要研究如何將偽裝目標(biāo)與背景光譜近乎一致的情況下檢測(cè)出來(lái)。
高光譜技術(shù)為偽裝目標(biāo)識(shí)別提供了一種新的、有效的手段。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和算法的持續(xù)優(yōu)化,相信高光譜技術(shù)在未來(lái)將在偽裝目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。
為了加強(qiáng)對(duì)高光譜圖像的信息挖掘,確定可以用來(lái)進(jìn)行偽裝識(shí)別的目標(biāo)高光譜特征,研究者對(duì)高光譜成像條件下的迷彩偽裝特性及影響偽裝效果的因素進(jìn)行了綜合分析。在光譜維,從高光譜圖像中直接提取光譜曲線,確定了圖像對(duì)比度高、迷彩偽裝特征明顯的光譜波段為650~740 nm。
本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī),可采用廣東賽斯拜克有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm,波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm,可達(dá)1200個(gè)光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區(qū)域波段選擇)。
本課題研究基于不同迷彩偽裝背景及其偽裝材料的光譜的相似性與差異性,利用高光譜成像系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)暗室環(huán)境下采集沙漠背景、沙漠偽裝網(wǎng)、叢林背景、叢林偽裝網(wǎng)、叢林偽裝服、沙漠偽裝服六類(lèi)迷彩偽裝樣本在 400.00~1000.99mm 的近紅外波段高光譜圖像信息,經(jīng)過(guò)一系列預(yù)處理、去噪、感興趣區(qū)域提取、降維后,利用 RF、SVM、CNN 算法搭建三種分類(lèi)模型,并對(duì)結(jié)果加以比較和評(píng)估。對(duì)本文的具體研究?jī)?nèi)容總結(jié)如下:
?。?)闡述本課題的研究背景及意義,目前高光譜成像技術(shù)與迷彩偽裝技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,分析高光譜成像檢測(cè)技術(shù)與迷彩偽裝識(shí)別相結(jié)合的發(fā)展技術(shù)優(yōu)勢(shì),同時(shí)敘述了深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展歷程以及在高光譜圖像處理中的運(yùn)用。
?。?)通過(guò)搭建高光譜成像系統(tǒng)下的實(shí)驗(yàn)暗室環(huán)境,完成對(duì)模擬沙漠背景、沙漠偽裝網(wǎng)、模擬叢林背景、叢林偽裝網(wǎng)、叢林偽裝服、沙漠偽裝服六類(lèi)迷彩偽裝樣本在400.00~1000.99mm近紅外波段的高光譜圖像數(shù)據(jù)采集,最終得到迷彩偽裝及其模擬作戰(zhàn)背景的高光譜圖像數(shù)據(jù)集。
?。?)通過(guò)去噪、圖像分割去背景算法處理后完成感興趣區(qū)域的提取,作為本課題的主要研究對(duì)象;進(jìn)而通過(guò)PCA算法對(duì)感興趣區(qū)域樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維、提取相關(guān)主成分及載荷曲線,得到15個(gè)波長(zhǎng)特征空間下六類(lèi)樣本在可見(jiàn)光、近紅外波段范圍內(nèi)的平均光譜曲線,不同類(lèi)型樣本的光譜曲線存在明顯的光譜特異性。