偏振光學(xué)成像：器件，技術(shù)與應(yīng)用（特邀）

任立勇，梁健，屈恩世，張文飛，4，杜博軍，馬菲雅，郭少犇，張進(jìn)

（1 陜西師范大學(xué) 物理學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院，西安710119）

（2 中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所，西安710119）

（3 西安市光信息調(diào)控與增強(qiáng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安710119）

（4 山東理工大學(xué) 物理與光電工程學(xué)院，山東 淄博255000）

（5 中國(guó)人民解放軍63861 部隊(duì)，吉林 白城137001）

0 引言

一直以來(lái)，光學(xué)成像技術(shù)在人類(lèi)感知和記錄客觀世界事物中發(fā)揮著巨大的作用。光波是一種電磁波，對(duì)光波四個(gè)基本參量的利用分別對(duì)應(yīng)一種光學(xué)成像方式或方法，同時(shí)光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展歷程也反映著人類(lèi)感知或記錄光的能力及技術(shù)手段的不斷進(jìn)步。記錄光的振幅信息對(duì)應(yīng)強(qiáng)度成像方式，獲得了目標(biāo)的黑白照片；記錄光的波長(zhǎng)（或頻率）信息對(duì)應(yīng)光譜成像方式，獲得了目標(biāo)的彩色照片；記錄光的相位信息對(duì)應(yīng)全息成像方式，獲得了目標(biāo)的全息照片；人眼固有的偏振不敏感性，使得作為光的四個(gè)基本屬性之一的偏振成為了被人類(lèi)發(fā)現(xiàn)和利用最晚的一個(gè)光波屬性。即便如此，基于對(duì)光的偏振信息探測(cè)的偏振光學(xué)成像技術(shù)，已經(jīng)成為了現(xiàn)代光學(xué)成像技術(shù)的前沿研究熱點(diǎn)。

眾所周知，偏振是光波電場(chǎng)振動(dòng)方向?qū)鈧鞑シ较虻牟粚?duì)稱性，是橫波區(qū)別于縱波的重要標(biāo)志，是光的一個(gè)重要的信息維度。事實(shí)上，光波的偏振特性包含著豐富而獨(dú)特的信息，往往是光的其他屬性所不具備的。物體反射光或輻射光的偏振特性（一般用光的偏振度和偏振角這兩個(gè)參量來(lái)描述）與其材質(zhì)、幾何形狀、紋理結(jié)構(gòu)、表面粗糙度、理化特性等本身性質(zhì)密切相關(guān)。不同類(lèi)型的目標(biāo)，即使他們具有相同的強(qiáng)度反射率，其反射光的偏振特性也往往表現(xiàn)出較大差異。而決定目標(biāo)反射光偏振特性的因素很難被偽裝和隱藏，因此通過(guò)對(duì)目標(biāo)反射光的偏振特性測(cè)量可以有效地探測(cè)和凸顯復(fù)雜背景下的感興趣目標(biāo)。作為對(duì)傳統(tǒng)的強(qiáng)度成像、光譜成像和紅外輻射成像等成像方式的有效補(bǔ)充手段，偏振光學(xué)成像這種新型的光學(xué)成像技術(shù)，為低信噪比復(fù)雜背景環(huán)境、強(qiáng)散射環(huán)境、低照度環(huán)境下的目標(biāo)成像探測(cè)等，提供了創(chuàng)新的技術(shù)手段。

自從HUYGENS C 研究光波在晶體中傳播時(shí)發(fā)現(xiàn)了光的偏振特性之后，對(duì)光的偏振信息獲取和處理技術(shù)的研究一直是該領(lǐng)域的熱點(diǎn)。1852年，STOKES G 提出了一種將光的偏振特性反映到其強(qiáng)度上的探測(cè)方法，使得人們對(duì)光偏振信息的觀察和獲取變得更加直觀而方便。自此，斯托克斯（Stokes）矢量被廣泛應(yīng)用到偏振光學(xué)成像探測(cè)技術(shù)中，極大地促進(jìn)了該技術(shù)的發(fā)展。2000年，美國(guó)Physics Innovations Inc.和Lockheed Martin Corp.聯(lián)合開(kāi)展了長(zhǎng)波紅外偏振光學(xué)成像研究［1］，結(jié)果表明在目標(biāo)與背景熱輻射強(qiáng)度相近時(shí)，通過(guò)偏振光學(xué)成像技術(shù)可有效地增強(qiáng)軍事目標(biāo)的對(duì)比度，提升目標(biāo)的識(shí)別概率。2003年，瑞典國(guó)防研究局利用長(zhǎng)波紅外偏振光學(xué)成像技術(shù)對(duì)隱藏在軍用網(wǎng)后的軍事目標(biāo)進(jìn)行了偏振光學(xué)成像研究［2］，結(jié)果表明偏振光學(xué)成像技術(shù)對(duì)隱藏目標(biāo)的探測(cè)能力比強(qiáng)度光學(xué)成像技術(shù)更強(qiáng)。2004年，美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室對(duì)戰(zhàn)斗機(jī)表面涂層的偏振特性進(jìn)行了深入研究［3］，并與植被目標(biāo)偏振特性進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果表明偏振光學(xué)成像技術(shù)對(duì)偽裝目標(biāo)的強(qiáng)探測(cè)能力。2005年，以色列ELOP 公司提出了一種長(zhǎng)波紅外偏振光學(xué)成像探測(cè)方法［4］，展現(xiàn)了偏振光學(xué)成像技術(shù)相對(duì)于強(qiáng)度成像可有效提升復(fù)雜背景環(huán)境中目標(biāo)的探測(cè)能力。同年，美國(guó)Polaris Sensor Technologies 公司在實(shí)驗(yàn)上發(fā)現(xiàn)了長(zhǎng)波紅外偏振光學(xué)成像技術(shù)可被有效地應(yīng)用于海面目標(biāo)的探測(cè)［5］。2011年，加拿大國(guó)防研究及發(fā)展中心以機(jī)械轉(zhuǎn)輪控制偏振片轉(zhuǎn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了0.4～0.9 μm 的可見(jiàn)光波段、1.0～1.9 μm 的近紅外波段、3～5 μm 的中波紅外波段和8～12 μm 長(zhǎng)波紅外波段的多波段偏振光學(xué)成像［6］，展示了偏振光學(xué)成像技術(shù)在探測(cè)隱藏和偽裝的人造軍事目標(biāo)時(shí)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。早期階段，紅外偏振探測(cè)理論、紅外偏振光學(xué)成像系統(tǒng)及其探測(cè)應(yīng)用，在軍事和民用領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。例如，在紅外偽裝涂層下隱身目標(biāo)的探測(cè)和識(shí)別應(yīng)用需求中，紅外偏振光學(xué)成像發(fā)揮了重要作用，它能有效抑制背景雜波，提高目標(biāo)與背景的對(duì)比度，增強(qiáng)目標(biāo)物的信息量和成像探測(cè)距離，提高熱像儀對(duì)溫差小或熱對(duì)比度低的目標(biāo)的探測(cè)識(shí)別能力［7-8］。近年來(lái)，隨著納米加工能力的提升，基于日本Sony 公司生產(chǎn)的微偏振片陣列圖像芯片促進(jìn)了可見(jiàn)光偏振光學(xué)成像技術(shù)的快速發(fā)展，典型代表是美國(guó)FLIR 公司和Lucid 公司推出的分焦平面偏振相機(jī)。

偏振光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展及其成像探測(cè)應(yīng)用需求，極大地促進(jìn)了偏振光學(xué)成像系統(tǒng)（相機(jī)）的研制。偏振光學(xué)成像系統(tǒng)可分為分時(shí)和同時(shí)偏振光學(xué)成像系統(tǒng)兩大類(lèi)。分時(shí)偏振光學(xué)成像系統(tǒng)通過(guò)旋轉(zhuǎn)相機(jī)鏡頭前的線偏振片，依次獲得0°、45°、90°和135°線偏振方向的強(qiáng)度圖像，最后計(jì)算獲得線偏振度圖像或偏振角圖像。分時(shí)偏振光學(xué)成像系統(tǒng)具有簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)，但存在旋轉(zhuǎn)角度精度低、偏振探測(cè)能力差、不適合對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像等缺陷。同時(shí)偏振光學(xué)成像系統(tǒng)又分為分振幅型［9-10］、分孔徑型［11-12］和分焦平面型［13-14］。分振幅型偏振光學(xué)成像系統(tǒng)借助分光棱鏡分光和各支路偏振調(diào)制方案，可實(shí)現(xiàn)多探測(cè)器或單探測(cè)器共享的偏振光學(xué)成像。2011年，美國(guó)洛克希德馬丁公司采用棱鏡二次反射的方法將四路光調(diào)整至一個(gè)方向，實(shí)現(xiàn)了單探測(cè)器分振幅型偏振光學(xué)成像。該成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)緊湊，可靠性高，但由于四路光反射次數(shù)不同，需根據(jù)每一路自身的特性補(bǔ)償光程差和像差，設(shè)計(jì)相對(duì)復(fù)雜；分孔徑型偏振光學(xué)成像系統(tǒng)在前端光學(xué)鏡頭的孔徑光闌處并行放置多個(gè)不同的偏振調(diào)制元件，在后端聚焦時(shí)采用聚焦透鏡組實(shí)現(xiàn)多通道分別聚焦，從而在單一探測(cè)器的不同象限上獲得目標(biāo)的不同偏振態(tài)圖像，由于四個(gè)通道的裝配誤差必然會(huì)導(dǎo)致四幅偏振子圖像之間存在位置偏差，因此，分孔徑偏振子圖像間的配準(zhǔn)尤為重要；分焦平面型偏振光學(xué)成像系統(tǒng)將偏振片的尺寸制作到微米量級(jí)，再將不同方向的微偏振片組成陣列并放置于探測(cè)器前，探測(cè)器每一個(gè)感光像元與一個(gè)方向的微偏振片對(duì)應(yīng)。高質(zhì)量金屬線柵微偏振片陣列圖像芯片的研制成功，極大地促進(jìn)了分焦平面偏振相機(jī)及偏振光學(xué)成像技術(shù)的推廣應(yīng)用。

大量研究表明，基于目標(biāo)反射光和背景雜散光的偏振特性差異，偏振光學(xué)成像技術(shù)在改善目標(biāo)成像質(zhì)量、提高作用距離、提升探測(cè)能力和增強(qiáng)識(shí)別概率等方面具有重要的意義，在工業(yè)檢測(cè)［15-16］、生物醫(yī)學(xué)［17］、光學(xué)遙感和地球物理［18］、大氣科學(xué)及云層探測(cè)［19］、水下勘探和開(kāi)發(fā)［20］、軍事目標(biāo)探測(cè)和識(shí)別［5］等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。特別是在物體識(shí)別與分割［21］、材料及表面缺陷檢測(cè)［22］、動(dòng)態(tài)干涉計(jì)量［23］、生物組織病變?cè)\斷［24］、目標(biāo)探測(cè)與對(duì)比度增強(qiáng)［25］、鏡面強(qiáng)反射去除［26］、3D 輪廓信息提取［27］、透明固體材料內(nèi)應(yīng)力測(cè)量［28］、去霧去散射清晰成像［29-42］、復(fù)雜環(huán)境（如海洋、沙漠）中不易發(fā)現(xiàn)的移動(dòng)目標(biāo)［43］和暗弱目標(biāo)［44］的快速偵察和探測(cè)等方面表現(xiàn)出了諸多獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

國(guó)內(nèi)在偏振光學(xué)成像探測(cè)技術(shù)及偏振相機(jī)研制方面開(kāi)展了諸多研究工作。中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所［45］成功研制了亞波長(zhǎng)金屬線柵微偏振片陣列的近紅外InGaAs 偏振探測(cè)器；合肥新星應(yīng)用技術(shù)研究所［46］在偏振光學(xué)成像技術(shù)探測(cè)人造目標(biāo)方面進(jìn)行了深入研究；南京理工大學(xué)［25］在自適應(yīng)目標(biāo)增強(qiáng)偏振光學(xué)成像技術(shù)方面做出了貢獻(xiàn)；天津大學(xué)［47-48］在水下偏振去散射圖像恢復(fù)及增強(qiáng)成像方面進(jìn)行了系統(tǒng)的研究；西北工業(yè)大學(xué)［49］研制了8～12 μm 波段的非制冷型分焦平面紅外偏振相機(jī)。此外，北京理工大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、南京航空航天大學(xué)、中北大學(xué)、東北師范大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、中國(guó)人民解放軍陸軍軍官學(xué)院、中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所、西安交通大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等單位都在積極參與該領(lǐng)域的研究工作。

2012年以來(lái)，本研究團(tuán)隊(duì)在中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所開(kāi)展偏振相機(jī)研制及偏振光學(xué)成像探測(cè)技術(shù)研究［12，14，29-42，50-58］。2015年，研制出了一款三個(gè)線偏振和一個(gè)圓偏振同時(shí)探測(cè)的分孔徑型彩色全偏振態(tài)相機(jī)［12，50］。本文對(duì)偏振光學(xué)成像探測(cè)方面的研究工作及成果進(jìn)行了較為詳細(xì)的介紹和總結(jié)，并對(duì)偏振光學(xué)成像研究目前需要解決的技術(shù)問(wèn)題和發(fā)展方向給出了思考和建議。僅以此文紀(jì)念中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所建所60 周年。

1 偏振光學(xué)成像理論

1.1 偏振光的Stoke 矩陣表示

通常情況下，沿z軸方向傳播的光，其光波電場(chǎng)可表示為沿x軸（水平軸）和y軸（垂直軸）方向正交振動(dòng)的兩個(gè)光波的合成。對(duì)于給定頻率的振動(dòng)，兩個(gè)分振動(dòng)是確定的且保持一定的相對(duì)關(guān)系，其合成光波電場(chǎng)的電矢量端點(diǎn)將描繪出三維的軌跡。相互正交的兩個(gè)振動(dòng)分量可表示為

式中，ω和λ分別為光波的角頻率和波長(zhǎng)，E0x和E0y分別為x和y方向的振幅，φx和φy分別為x和y方向的初始相位。定義φ=φx-φy為x和y方向之間的初始相位差。由于兩個(gè)光波分量都在z方向傳播，其合成的光波電場(chǎng)E（z，t）滿足光矢量方程

當(dāng)φ為常量時(shí)，式（2）表示一個(gè)橢圓方程，表明光矢量通常是橢圓偏振的；特別地，當(dāng)φ是π 的整數(shù)倍時(shí)，光矢量變?yōu)榫€偏振的；當(dāng)E0x=E0y，φ=±π/2 時(shí)，光矢量變?yōu)閳A偏振的；當(dāng)φ為隨機(jī)數(shù)時(shí)，光矢量為非偏振的。當(dāng)光波中既包含非偏振光，又包含偏振光，稱為部分偏振光。

1852年，STOKES G 在研究部分偏振光時(shí)，為便于表征和測(cè)量光的偏振態(tài)，引進(jìn)了Stokes 矩陣，即

式中，I0、I45、I90和I135分別表示光波中0°、45°、90°和135°的線偏振成分的光強(qiáng)，IR和IL分別表示光波中右旋圓偏振和左旋圓偏振成分的光強(qiáng)；S0表示光波的總強(qiáng)度，S1表示水平（0°）和豎直（90°）方向上線偏振光的強(qiáng)度差，S2表示45°和135°方向上線偏振光的強(qiáng)度差，S3表示右旋與左旋圓偏振光的強(qiáng)度差。T 表示矩陣轉(zhuǎn)置操作。可見(jiàn)，Stokes 矩陣是一個(gè)4×1 的列矩陣，S1和S2描述光波的線偏振部分，S3描述光波的圓偏振部分。

1.2 偏振光學(xué)成像的基本原理

在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)拍攝同一場(chǎng)景目標(biāo)的多幅不同偏振態(tài)（例如：0°、45°、90°和135°線偏振、右旋圓偏振、左旋圓偏振）下的強(qiáng)度圖像，可獲得Stokes 矩陣參量，即

根據(jù)式（5），可得到描述光波偏振特征的三個(gè)基本參數(shù)：偏振度、偏振方位角和偏振橢偏角。

1）偏振度（Degree of Polarization，DoP）：表示完全偏振光強(qiáng)度在整個(gè)光強(qiáng)度中所占的比例，表示為

DoP 的取值范圍為［0，1］，其中，0 表示光波為完全非偏振光（即自然光）；1 表示光波為完全偏振光；其他值表示光波為部分偏振光。

2）偏振方位角（Angle of Polarization，AoP）：表示偏振光電矢量主振動(dòng)方向與參考方向（通常取水平方向x 軸）的夾角，表示為

AoP 的取值范圍為［0，π］rad，式（7）表明，AoP 的大小依賴于S1和S2的大小和符號(hào)。

3）偏振橢偏角（Ellipticity Angle of Polarization，EoP）：反映橢圓短軸與長(zhǎng)軸之比，表示為

EoP 的取值范圍為［-π/4，π/4］rad，其中，EoP=0 代表線偏振光，EoP=-π/4 和EoP=π/4 分別代表左旋圓偏振光和右旋圓偏振光。

根據(jù)以上偏振特征參數(shù)，可以獲得場(chǎng)景目標(biāo)的偏振度圖像、偏振角圖像和偏振橢偏角圖像，用于偏振光學(xué)成像及目標(biāo)偏振探測(cè)和識(shí)別。

2 分孔徑偏振光學(xué)成像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、關(guān)鍵器件及技術(shù)

從偏振光學(xué)成像基本理論可知，為了獲得目標(biāo)的全偏振態(tài)信息，如式（5）所示，需要同時(shí)獲得目標(biāo)的0°、45°、90°三個(gè)線偏振光強(qiáng)信息（即I0、I45和I90）和一個(gè)右旋圓偏振光強(qiáng)信息（即IR）。為此，采用分孔徑偏振光學(xué)成像系統(tǒng)，在孔徑光闌處并行放置0°、45°、90°三個(gè)線偏振片和一個(gè)右旋圓偏振片實(shí)現(xiàn)全偏振態(tài)提取，并通過(guò)四個(gè)通道分別聚焦成像及共用同一個(gè)探測(cè)器，可實(shí)現(xiàn)分孔徑全偏振態(tài)同時(shí)成像。

與其他偏振光學(xué)成像系統(tǒng)相比，分孔徑偏振光學(xué)成像系統(tǒng)有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，其結(jié)構(gòu)緊湊，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，能夠同時(shí)獲取場(chǎng)景的全偏振態(tài)信息，適合對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行全Stoke 矢量的偏振光學(xué)成像探測(cè)及應(yīng)用研究。本節(jié)結(jié)合研究團(tuán)隊(duì)在分孔徑全偏振態(tài)成像相機(jī)整機(jī)及分孔徑全偏振態(tài)成像鏡頭方面的研究工作，主要介紹分孔徑偏振光學(xué)成像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、關(guān)鍵器件及技術(shù)。

2.1 分孔徑全偏振態(tài)同時(shí)探測(cè)型彩色偏振相機(jī)

從目前市面上偏振相機(jī)產(chǎn)品來(lái)看，凡是全偏振態(tài)探測(cè)的都是分時(shí)型偏振光學(xué)成像模式，而凡是同時(shí)型偏振光學(xué)成像模式的都只能探測(cè)線偏振光成分，缺乏對(duì)圓偏振光成分的探測(cè)。另外，偏振相機(jī)目前沒(méi)有國(guó)產(chǎn)品牌，使用最多的是美國(guó)FLIR 公司和Lucid 公司生產(chǎn)的分焦平面型偏振相機(jī)，其芯片均采用日本Sony 公司的金屬線柵微偏振片陣列，因此不能探測(cè)圓偏振光成分。

圖1 所示為研究團(tuán)隊(duì)在中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所研制開(kāi)發(fā)的分孔徑全偏振態(tài)同時(shí)探測(cè)型彩色偏振相機(jī)［12］，相機(jī)采用分孔徑共焦面多幅成像的光學(xué)設(shè)計(jì)，結(jié)構(gòu)緊湊、通光量高；機(jī)械結(jié)構(gòu)多采用一次成型工藝，具有精度高的優(yōu)點(diǎn)；電子學(xué)部分采用FPGA 乒乓結(jié)構(gòu)緩存與運(yùn)算，可對(duì)大數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行高速處理，能夠滿足25 幀/s 的視頻流輸出，輸出端采用逐行倒相（Phase Alteration Line，PAL）制式模擬信號(hào)和千兆網(wǎng)數(shù)字信號(hào)同時(shí)輸出，增強(qiáng)了偏振相機(jī)實(shí)時(shí)探測(cè)和后期分析處理能力。圖1（a）為成像焦面處三個(gè)線偏振和一個(gè)右旋圓偏振的排布示意圖；圖1（b）為偏振相機(jī)實(shí)物圖。

圖1 分孔徑全偏振態(tài)同時(shí)探測(cè)型彩色偏振相機(jī)［12］Fig.1 Division-of-aperture chromatic polarimetric camera with full-polarization-state simultaneous detection［12］

該分孔徑偏振光學(xué)成像相機(jī)的光學(xué)總體方案設(shè)計(jì)包括前端望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)和后端分光與傳光系統(tǒng)。前端采用2 倍無(wú)焦放大系統(tǒng)，有利于配合后端的孔徑分光結(jié)構(gòu)和提高整個(gè)光路的角分辨率；后端采用四路對(duì)稱的孔徑分光方案，有利于合理分配光能和減少因路徑不同導(dǎo)致的像質(zhì)畸變。目標(biāo)反射光經(jīng)由望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)后平行入射到分光系統(tǒng)，并被四個(gè)斜方棱鏡平均分成四束光；在四通道的棱鏡前分別擺放偏振方向?yàn)?°、45°、90°的線偏振片以及右旋圓偏振片，實(shí)現(xiàn)對(duì)四束光偏振信息的有效提取；經(jīng)過(guò)偏振提取后的光經(jīng)聚焦系統(tǒng)和斜方棱鏡后聚焦到同一個(gè)探測(cè)器靶面的不同區(qū)域上，完成對(duì)目標(biāo)四路不同偏振信息的獲取。圖2 為該相機(jī)樣機(jī)光學(xué)系統(tǒng)的光路模擬圖，偏振片左邊部分為前端望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)，右邊為后端分光與傳光系統(tǒng)。圖3 為后端分光與傳光系統(tǒng)的三維結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2 偏振相機(jī)光學(xué)系統(tǒng)光路模擬圖［50］Fig.2 Optical-path simulation diagram of optical system of polarimetric camera［50］

圖3 分光與傳光系統(tǒng)三維結(jié)構(gòu)示意圖Fig.3 Schematic diagram of three-dimensional structure of light separation and transmission system

該偏振相機(jī)的主要技術(shù)指標(biāo)包括：1）波段為400～700 nm；2）幀頻為25 幀/s；3）焦距為76 mm；4）視場(chǎng)為4.2°×4.2°；5）輸出圖像大小為1 024×768；6）角分辨率為0.073 mrad；7）偏振探測(cè)精確度≥95%。

2.2 分孔徑全偏振態(tài)同時(shí)成像鏡頭

為滿足偏振光學(xué)成像探測(cè)的實(shí)際應(yīng)用要求，將普通相機(jī)鏡頭拿掉，更換成專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的全偏振態(tài)同時(shí)探測(cè)的分孔徑偏振光學(xué)成像鏡頭，是實(shí)現(xiàn)偏振光學(xué)成像和研制偏振相機(jī)的一種便捷技術(shù)方案。這種全新的設(shè)計(jì)思路架構(gòu)，最大限度地借助和利用了普通商用相機(jī)的已有硬件物理基礎(chǔ)，把工作重心放到了鏡頭研制和軟件算法設(shè)計(jì)這兩部分，其中，鏡頭研制主要包括基于分孔徑技術(shù)的四種偏振態(tài)同時(shí)探測(cè)的偏振光學(xué)成像鏡頭的設(shè)計(jì)、加工、裝配；軟件算法設(shè)計(jì)主要完成圖像配準(zhǔn)、偏振定標(biāo)、偏振光學(xué)成像去散射圖像分析與增強(qiáng)處理算法。

圖4 所示為團(tuán)隊(duì)研制的分孔徑全偏振態(tài)同時(shí)成像鏡頭的實(shí)物圖和點(diǎn)陣目標(biāo)靶及其偏振光學(xué)成像輸出。該鏡頭用于將7 500 幀/s 高速攝像機(jī)改制成偏振攝像機(jī)，實(shí)現(xiàn)了低照度條件或煙霧等低密度介質(zhì)干擾下高速攝像像質(zhì)改進(jìn)與圖像信息恢復(fù)的應(yīng)用需求，為提升尾焰、爆炸光、煙霧等影響下成像系統(tǒng)的測(cè)量能力，拓展系統(tǒng)作用距離和提高系統(tǒng)成像質(zhì)量，開(kāi)展高速飛行目標(biāo)的偏振特性研究、定量化測(cè)試和直觀顯示提供了技術(shù)手段和關(guān)鍵裝備。

圖4 研制的分孔徑全偏振態(tài)同時(shí)成像鏡頭Fig.4 Developed division-of-aperture polarimetric lens with full-polarization-state simultaneous detection

該分孔徑全偏振態(tài)同時(shí)成像鏡頭的主要技術(shù)指標(biāo)包括：1）工作距離為50～1 000 m；2）波段范圍為450～650 nm；3）焦距為100 mm（±1%）；4）相對(duì)孔徑（D/f）為1∶2.5（分孔徑前的瞳孔直徑/組合焦距）；5）空間分辨率≤0.5 mrad。

2.3 分孔徑偏振相機(jī)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)

在實(shí)際應(yīng)用中，分孔徑偏振相機(jī)四個(gè)通道的裝配誤差不可避免地會(huì)導(dǎo)致四幅偏振子圖像之間存在位置偏差。而計(jì)算物體的偏振信息需要準(zhǔn)確獲取同一物點(diǎn)在探測(cè)器靶面四個(gè)像點(diǎn)的強(qiáng)度信息，因此，分孔徑偏振相機(jī)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)尤為重要。

建立了分孔徑偏振相機(jī)的圖像配準(zhǔn)方法，其主要處理步驟包括：基于相位相關(guān)算法［59］實(shí)現(xiàn)偏振子圖像間的粗配準(zhǔn)；基于加速穩(wěn)健特征（Speeded-up Robust Features，SURF）算法［60］實(shí)現(xiàn)偏振子圖像的特征點(diǎn)提取與配對(duì)；以及基于隨機(jī)采樣一致性（RANdom SAmple Consensus，RANSAC）算法［61］實(shí)現(xiàn)偏振子圖像間的精細(xì)配準(zhǔn)。按照實(shí)現(xiàn)步驟對(duì)該配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行介紹，最后給出圖像配準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)效果及量化評(píng)價(jià)分析。

1）基于相位相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)偏振子圖像的粗配準(zhǔn)

首先，將分孔徑偏振相機(jī)所拍攝的目標(biāo)原始幀圖像裁切為四幅偏振子圖像，選取其中任意一幅偏振子圖像為參考偏振子圖像，其余三幅偏振子圖像為待配準(zhǔn)偏振子圖像；其次，采用相位相關(guān)算法通過(guò)快速傅里葉變換將參考偏振子圖像f（x，y）和待配準(zhǔn)偏振子圖像g（x，y）從空域變換為頻域偏振子圖像F（ωx，ωy）和G（ωx，ωy），然后通過(guò)計(jì)算兩幅頻域偏振子圖像的互功率譜來(lái)得到兩幅空域偏振子圖像的平移量關(guān)系，即

式中，dx和dy為待配準(zhǔn)偏振子圖像相對(duì)于參考偏振子圖像在水平和垂直方向的位移量，*表示取復(fù)共軛。對(duì)

式（9）兩邊分別進(jìn)行傅立葉反變換，左側(cè)得到?jīng)_擊函數(shù)δ(x-dx，y-dy)，右側(cè)得到?jīng)_擊函數(shù)的峰值位置，即兩幅圖像f(x，y)與g(x，y)在水平和垂直方向的平移量dx和dy。

采用上述相位相關(guān)算法，分別獲得三幅待配準(zhǔn)偏振子圖像與0°線偏振子圖像（參考偏振子圖像）的位置平移量，即得到粗配準(zhǔn)后的45°線偏振子圖像、90°線偏振子圖像和右旋圓偏振子圖像。

2）基于SURF 算法提取偏振子圖像的特征點(diǎn)并實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的配對(duì)

SURF 算法［60］是一種具有魯棒性的局部特征點(diǎn)檢測(cè)與描述的算法，其運(yùn)行速率快，準(zhǔn)確度高，重復(fù)性強(qiáng)。對(duì)參考偏振子圖像與粗配準(zhǔn)后的偏振子圖像分別進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到兩幅偏振子圖像的多個(gè)特征點(diǎn)。對(duì)于參考偏振子圖像中的任意一個(gè)特征點(diǎn)，在粗配準(zhǔn)后的偏振子圖像中選擇與其歐式距離最近鄰和次近鄰的兩個(gè)特征點(diǎn)，當(dāng)最近鄰距離與次近鄰距離的比值不大于所設(shè)置的閾值（通常選為0.7）條件時(shí)，則認(rèn)為參考偏振子圖像中的特征點(diǎn)與粗配準(zhǔn)后的偏振子圖像中歐式距離最近鄰的特征點(diǎn)匹配成功，形成一個(gè)特征點(diǎn)對(duì)，由匹配成功的所有特征點(diǎn)對(duì)構(gòu)成特征點(diǎn)對(duì)集合。

通過(guò)SURF 算法分別提取0°線偏振子圖像（參考偏振子圖像）與粗配準(zhǔn)后的45°線偏振子圖像、90°線偏振子圖像和右旋圓偏振子圖像間的特征點(diǎn)，并形成三組特征點(diǎn)對(duì)集合。

3）基于RANSAC 算法優(yōu)化偏振子圖像間的配準(zhǔn)參數(shù)

RANSAC 算法是由FISCHLER M A 與BOLLES R C 于1981年提出，它是一種高魯棒性的數(shù)據(jù)擬合算法［61］，其在完成聚類(lèi)的同時(shí)，可以得到對(duì)應(yīng)模型的最優(yōu)參數(shù)。

設(shè)經(jīng)SURF 算法特征點(diǎn)匹配后參考偏振子圖像與粗配準(zhǔn)后的偏振子圖像所構(gòu)成的特征點(diǎn)對(duì)集合包含M個(gè)特征點(diǎn)對(duì)，參考偏振子圖像中任意特征點(diǎn)的坐標(biāo)為（x′，y′），粗配準(zhǔn)后偏振子圖像中與之對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的坐標(biāo)為（x，y），二者之間的仿射變換關(guān)系可表示為

式中，A為仿射變換矩陣。從參考偏振子圖像與粗配準(zhǔn)后偏振子圖像的特征點(diǎn)對(duì)集合中隨機(jī)選取三個(gè)特征點(diǎn)對(duì)，由式（10）可計(jì)算出所選的三個(gè)特征點(diǎn)對(duì)所確定的仿射變換矩陣A，然后利用矩陣A計(jì)算出粗配準(zhǔn)后偏振子圖像的其余M-3 個(gè)特征點(diǎn)的變換坐標(biāo)，并與參考偏振子圖像中與之對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行比較，將所計(jì)算出的坐標(biāo)滿足式（11）條件的特征點(diǎn)記作內(nèi)點(diǎn)。

式中，角標(biāo)n可取45、90 和C，分別對(duì)應(yīng)45°線偏振、90°線偏振和右旋圓偏振，為粗配準(zhǔn)后偏振子圖像特征點(diǎn)通過(guò)仿射變換矩陣A所計(jì)算得到的坐標(biāo)為與粗配準(zhǔn)后偏振子圖像特征點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的0°線偏振子圖像（參考偏振子圖像）特征點(diǎn)的坐標(biāo)。統(tǒng)計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，選取內(nèi)點(diǎn)數(shù)目最多的仿射變換矩陣A作為配準(zhǔn)系數(shù)，分別完成三幅粗配準(zhǔn)后的偏振子圖像與參考偏振子圖像的精細(xì)配準(zhǔn)操作。由此確定的三個(gè)仿射變換矩陣，將作為相應(yīng)的分孔徑偏振相機(jī)的固有配準(zhǔn)參數(shù)。

采用上述圖像配準(zhǔn)方法，對(duì)圖1 分孔徑全偏振態(tài)同時(shí)探測(cè)型彩色偏振相機(jī)進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果和配準(zhǔn)效果量化評(píng)價(jià)。圖5 給出了分孔徑偏振相機(jī)采集的一幀原始圖像，同時(shí)標(biāo)出了四幅偏振子圖像的分布。圖6 給出了四幅偏振子圖像的配準(zhǔn)結(jié)果。

圖5 分孔徑偏振相機(jī)的一幀原始圖像Fig.5 A frame of raw image from division-of-aperture polarimetric camera

圖6 偏振子圖像配準(zhǔn)結(jié)果Fig.6 Registered results of polarized images

分別采用結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（Structural Similarity，SSIM）［62］及歸一化互信息（Normalized Mutual Information，NMI）［63］對(duì)所配準(zhǔn)的偏振子圖像進(jìn)行了量化評(píng)價(jià)，以分析偏振子圖像的配準(zhǔn)效果。其中，SSIM 從圖像組成的角度來(lái)描述場(chǎng)景中物體結(jié)構(gòu)的屬性，它將圖像結(jié)構(gòu)信息定義為獨(dú)立于圖像亮度和圖像對(duì)比度之外的第三個(gè)信息維度，采用圖像灰度均值作為其亮度的估計(jì)，圖像灰度標(biāo)準(zhǔn)差作為其對(duì)比度的估計(jì)，圖像灰度協(xié)方差作為其結(jié)構(gòu)相似程度的估計(jì)，將圖像間的失真建模并描述為亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)三個(gè)不同因素的組合。SSIM 的取值范圍為［0，1］，取值越大代表兩幅圖像的相似程度越高。NMI作為度量?jī)煞鶊D像相似度的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，通常用作圖像配準(zhǔn)中的評(píng)判準(zhǔn)則或目標(biāo)函數(shù)，取值范圍為［0，2］，取值越大代表兩幅圖像的相似性越高。

為了定量化分析圖像配準(zhǔn)效果，分別計(jì)算了圖像配準(zhǔn)前后兩種情形下偏振子圖像兩兩組合時(shí)的結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）和歸一化互信息（NMI），結(jié)果分別如表1 和表2 所示。

表1 圖5 和圖6 偏振子圖像兩兩組合時(shí)的結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)Table 1 SSIM of every two polarized images of scene shown in Fig.5 and Fig.6

表2 圖5 和圖6 偏振子圖像兩兩組合時(shí)的歸一化互信息Table 2 NMI of every two polarized images of scene shown in Fig.5 and Fig.6

從表1 和2 可以看出，配準(zhǔn)后的四幅偏振子圖像相比于未配準(zhǔn)的四幅偏振子圖像，其SSIM 和NMI 均有了較大提升。其中，SSIM 平均提升了72.08%，NMI 平均提升了18.5%，表明所提出的分孔徑偏振相機(jī)偏振圖像配準(zhǔn)方法具有很好的可行性。

對(duì)于同一場(chǎng)景目標(biāo)，分別基于配準(zhǔn)前和配準(zhǔn)后的偏振子圖像計(jì)算了其偏振度（DoP）圖像和偏振角（AoP）圖像，結(jié)果如圖7 所示。

圖7 配準(zhǔn)前后的偏振子圖像計(jì)算得到的偏振度圖像和偏振角圖像Fig.7 DoP image and AoP image calculated from polarized images before and after registration

對(duì)比基于配準(zhǔn)前后的四幅偏振子圖像分別計(jì)算所得到的場(chǎng)景目標(biāo)的DoP 圖像和AoP 圖像，可以發(fā)現(xiàn)配準(zhǔn)后計(jì)算所得到的場(chǎng)景目標(biāo)的DoP 圖像與AoP 圖像沒(méi)有明顯重影，圖像質(zhì)量更高，能夠較好地突出場(chǎng)景目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息，進(jìn)一步說(shuō)明了分孔徑偏振相機(jī)配準(zhǔn)工作的重要性以及配準(zhǔn)方法的可行性。

2.4 偏振-顏色編碼濾波的光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像系統(tǒng)

與傳統(tǒng)的分時(shí)、分振幅［9-10］、分孔徑［11-12］和分焦平面［13］的偏振光學(xué)成像方法相比，我們提出了基于偏振-顏色編碼濾波的光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像方法［14，51］，可大幅降低光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，有利于偏振相機(jī)的小型化和集成化，且能保留原相機(jī)系統(tǒng)的成像分辨率。

2.4.1 光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像方法的基本原理

基于偏振-顏色編碼濾波的光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像方法的基本原理體現(xiàn)在其實(shí)現(xiàn)方案的三個(gè)步驟：1）將特殊設(shè)計(jì)的偏振-顏色濾波片放置在成像鏡頭的光瞳位置處，該偏振-顏色濾波片包含3個(gè)顏色通道，每一個(gè)顏色通道對(duì)應(yīng)一個(gè)方向的偏振片；2）利用普通彩色相機(jī)和裝有偏振-顏色濾波片的成像鏡頭對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景成像，經(jīng)過(guò)調(diào)制的入射光在像面上非相干疊加，同時(shí)在整個(gè)光學(xué)探測(cè)器上成像；3）利用彩色相機(jī)拜爾濾鏡特性，基于紅綠藍(lán)（RGB）三通道圖像解算出場(chǎng)景的偏振圖像，最終實(shí)現(xiàn)同時(shí)偏振光學(xué)成像功能。

偏振-顏色濾波片是該方法的核心元件［64］，其結(jié)構(gòu)如圖8 所示。偏振-顏色濾波片由兩部分組成，分別是顏色濾波片和偏振片。每個(gè)部分又等分為三片，顏色濾波片分為紅色R、綠色G 和藍(lán)色B，偏振片分為0°、60°和120°的三個(gè)線偏振部分。顏色濾波片和偏振片一一對(duì)應(yīng)，即紅色濾波片R 調(diào)制0°線偏振光，綠色濾波片G調(diào)制60°線偏振光，藍(lán)色濾波片B 調(diào)制120°線偏振光。

圖8 偏振-顏色濾波片結(jié)構(gòu)示意圖Fig.8 Structure diagram of polarization-color filter

偏振光學(xué)成像系統(tǒng)的光路示意圖如圖9 所示。通過(guò)偏振-顏色濾波片后的三個(gè)出射光分別表示為

圖9 偏振-顏色編碼濾波的光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像的光路示意圖Fig.9 Schematic of optical path of division-of-aperture simultaneous polarimetric optical imaging based on color-polarizer filter

式中，β表示顏色濾波片透過(guò)率，下角標(biāo)R、G、B 分別表示入射光中的紅、綠、藍(lán)成分，0、60 和120 分別表示線偏振片的透振方向，探測(cè)器獲得不同顏色通道的圖像是上述三個(gè)出射光的非相干疊加，即

偏振光學(xué)成像應(yīng)用通?？珊雎阅繕?biāo)偏振態(tài)對(duì)波長(zhǎng)的依賴關(guān)系［65-66］。因此，可認(rèn)為在紅綠藍(lán)三個(gè)波段上目標(biāo)反射光的偏振態(tài)是一致的，于是式（15）～（17）可表示為矩陣形式，即

式中，η1為紅光與綠光的強(qiáng)度比，η2為藍(lán)光與綠光的強(qiáng)度比，通過(guò)式（18）可以解算出IG（0）、IG（60）和IG（120）三幅偏振子圖像。進(jìn)而根據(jù)三幅偏振子圖像，獲得場(chǎng)景反射光的Stokes 矢量

2.4.2 光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像系統(tǒng)性能測(cè)試

與采用分焦平面偏振器陣列的商用彩色偏振相機(jī)相比，該偏振光學(xué)成像系統(tǒng)具有更高的空間分辨率。在彩色偏振相機(jī)中，每個(gè)像素只能感知一種顏色的一種偏振狀態(tài)，意味著需要4×4 個(gè)像素才能獲得單個(gè)物點(diǎn)的顏色和偏振特性。然而，在基于偏振-顏色編碼濾波的光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像方法中，空間分辨率與常規(guī)彩色相機(jī)的空間分辨率相同，意味著該系統(tǒng)空間分辨率是彩色偏振相機(jī)的兩倍。

圖10（a）和（b）分別是偏振-顏色編碼濾波的光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像方法和商用彩色偏振相機(jī)對(duì)美國(guó)空軍分辨率板拍攝的紅色通道的0°線偏振圖像。圖10（c）和（d）顯示的是圖10（a）和（b）中紅線和藍(lán)線的輪廓圖。從圖中可以看出，光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像方法可以分辨第3 組中的元素3（即E3G3），而商用彩色偏振相機(jī)只能分辨第2 組中的元素4（即E4G2），空間分辨率是商用彩色偏振相機(jī)的1.78 倍。

圖10 空間分辨率對(duì)比［14］Fig.10 Comparison of spatial resolution［14］

此外，對(duì)該方法的偏振探測(cè)精度進(jìn)行了定量化分析［51］。如圖11 所示，設(shè)計(jì)并制作了一個(gè)多角度線偏振片探測(cè)目標(biāo)，其中，圖11（a）為制作的多角度線偏振片實(shí)物，圖11（b）為偏振片的線偏振方向示意圖，圖11（c）為該方法的直接拍攝圖。采用分時(shí)偏振光學(xué)成像方法，得到圖11（a）所示探測(cè)目標(biāo)的偏振度圖像為圖12（a）、偏振角圖像為圖13（a）。對(duì)于偏振-顏色編碼濾波的光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像方法，將圖11（c）目標(biāo)圖像中的紅綠藍(lán)顏色通道分離出來(lái)，利用式（18）計(jì)算出0°、60°和120°的線偏振子圖像，進(jìn)而獲得偏振度圖像和偏振角圖像分別如圖12（b）和圖13（b）所示，偏振度測(cè)量的平均誤差為3.9%，偏振角測(cè)量的平均誤差為3°。

圖11 多角度線偏振片F(xiàn)ig.11 Multiangle linear polarizer

圖12 偏振度圖像對(duì)比Fig.12 Comparison between DoP images

圖13 偏振角圖像對(duì)比Fig.13 Comparison between AoP images

2.4.3 光瞳分光型同時(shí)偏振光學(xué)成像方法優(yōu)點(diǎn)

偏振-顏色濾波片在孔徑光闌位置處進(jìn)行光波編碼調(diào)制，成像分辨率相對(duì)于商用彩色偏振相機(jī)提升了2 倍。偏振-顏色濾波片設(shè)計(jì)更加靈活，可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的圓偏振和橢圓偏振成分的探測(cè)。單光路保證了多幅子圖像間的像素級(jí)配準(zhǔn)，不存在圖像畸變。成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)緊湊，成本低，方便移植和升級(jí)改造。

3 偏振圖像信息處理技術(shù)、算法及成像應(yīng)用

從學(xué)科類(lèi)別來(lái)看，偏振光學(xué)成像屬于近年來(lái)快速發(fā)展的熱點(diǎn)學(xué)科-計(jì)算光學(xué)成像。除了基于偏振光學(xué)成像系統(tǒng)的偏振信息獲取方法和技術(shù)之外，偏振光學(xué)成像研究很重要的另外一部分工作是偏振圖像信息處理。因此，本節(jié)將介紹研究團(tuán)隊(duì)在偏振圖像信息處理的技術(shù)、算法及成像應(yīng)用方面開(kāi)展的一些研究工作，主要包括偏振去霧/去散射成像、可見(jiàn)光/近紅外偏振圖像融合成像、偏振三維（3D）重構(gòu)成像。

3.1 偏振去霧/去散射成像

在煙霧霾等氣象環(huán)境中，圖像的能見(jiàn)度和成像對(duì)比度降低，成像質(zhì)量下降，對(duì)觀察目標(biāo)和進(jìn)一步圖像處理產(chǎn)生了諸多影響。同時(shí)，隨著科技的發(fā)展，無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛和衛(wèi)星遙感等應(yīng)用對(duì)圖像的依賴越來(lái)越強(qiáng)，對(duì)圖像質(zhì)量的要求也越來(lái)越高，因此，去霧/去散射成像技術(shù)受到了廣泛關(guān)注。根據(jù)處理方式的不同，去霧/去散射成像技術(shù)主要可分為圖像處理去霧/去散射技術(shù)和光學(xué)去霧/去散射技術(shù)。

圖像處理去霧/去散射技術(shù)主要針對(duì)單幅霧霾圖像，可分為圖像增強(qiáng)技術(shù)和圖像復(fù)原技術(shù)［29］。圖像增強(qiáng)技術(shù)通常不考慮成像環(huán)境的影響，利用圖像處理的方法直接增強(qiáng)圖像對(duì)比度，例如直方圖均衡化技術(shù)［67］和Retinex［68］技術(shù)等。該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算速度快、對(duì)應(yīng)用環(huán)境沒(méi)有限制；缺點(diǎn)是穩(wěn)定性不高、噪聲抑制能力弱。圖像復(fù)原技術(shù)主要通過(guò)物理退化模型來(lái)估算圖像退化參量，利用該參量進(jìn)行圖像復(fù)原［69-71］。該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于復(fù)原圖像保真度高、細(xì)節(jié)還原能力強(qiáng)；缺點(diǎn)是算法復(fù)雜度高、適用范圍有限。

光學(xué)去霧/去散射技術(shù)通過(guò)對(duì)成像系統(tǒng)的改造可獲得同一場(chǎng)景的多幅霧霾圖像，再利用物理退化模型進(jìn)行圖像處理和融合重構(gòu)出該場(chǎng)景的復(fù)原圖像，主要包括光譜融合技術(shù)［72］和偏振光學(xué)成像技術(shù)［73］。該技術(shù)雖存在獲取圖像方式較復(fù)雜的不足，但是具有算法簡(jiǎn)單、普適性好、圖像保真度高等優(yōu)點(diǎn)。偏振光學(xué)成像去霧/去散射技術(shù)近年來(lái)得到了廣泛關(guān)注，一些新型的技術(shù)和方法相繼被提出［12，30］，其應(yīng)用環(huán)境也從霧霾逐漸擴(kuò)展到水下、生物組織等散射介質(zhì)中［74］。

3.1.1 基于偏振角參量估算的偏振光學(xué)成像去霧/去散射方法

偏振光學(xué)成像去霧方法的物理退化模型［75］如圖14 所示?？梢钥闯?，到達(dá)相機(jī)鏡頭的光分為兩部分：一部分是目標(biāo)反射光經(jīng)過(guò)霧霾顆粒散射和吸收后到達(dá)探測(cè)器的光，稱為直接透射光（即信號(hào)光）；另一部分是太陽(yáng)光直接經(jīng)霧霾顆粒散射后到達(dá)探測(cè)器的雜散光，稱為大氣光（即噪聲光）。

圖14 散射環(huán)境中的物理退化模型示意圖［75］Fig.14 Schematic of physical degradation model in scattering environment［75］

大氣光強(qiáng)A可以表示為

式中，A∞表示無(wú)窮遠(yuǎn)處的大氣光強(qiáng)，t（z）表示傳輸系數(shù)，z表示傳輸距離。t（z）可表示為

式中，β表示衰減系數(shù)，主要為吸收和散射效應(yīng)造成的光能量損耗。該模型中，假設(shè)β與z無(wú)關(guān)，即假設(shè)散射介質(zhì)是均勻穩(wěn)定的。因此，式（21）可改寫(xiě)為

根據(jù)式（22），當(dāng)z→∞時(shí)，t→0，則式（20）中，A=A∞。即無(wú)窮遠(yuǎn)處大氣光強(qiáng)是大氣光強(qiáng)的一種特殊情況，

可以理解為當(dāng)目標(biāo)處于無(wú)窮遠(yuǎn)處時(shí)，到達(dá)探測(cè)器的光強(qiáng)。

直接透射光強(qiáng)D可以表示為

式中，L是衰減前的目標(biāo)反射光強(qiáng)，即去霧后需要恢復(fù)的目標(biāo)處反射光強(qiáng)。相機(jī)探測(cè)到的總光強(qiáng)I是大氣光強(qiáng)和直接透射光強(qiáng)的非相干疊加，即

結(jié)合式（20）、（23）和（24），可獲得L的表達(dá)式為

從式（25）中可以看出，物理退化模型的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)分別是大氣光強(qiáng)（A）和無(wú)窮遠(yuǎn)處大氣光強(qiáng)（A∞）。研究表明，大氣光和直接透射光的偏振特性存在顯著差異，因此，通過(guò)偏振光學(xué)成像技術(shù)可以有效分離大氣光和直接透射光，估算出式（25）的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)去霧/去散射成像。

基于偏振角參量估算的偏振光學(xué)成像去霧/去散射方法主要分為以下四步［31］：

1）確定大氣光的偏振角特征參量和偏振度特征參量。通過(guò)偏振光學(xué)成像方法，可以獲取同一場(chǎng)景的不同偏振圖像，本方法利用了4 個(gè)角度的線偏振圖像，其光強(qiáng)值可分別表示為I0、I45、I90和I135。根據(jù)式（26），計(jì)算圖像的Stokes 矢量；根據(jù)式（27）和（28），計(jì)算圖像各像素點(diǎn)的偏振度值和偏振角值。

對(duì)偏振角值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)排序，選擇出現(xiàn)概率最大的偏振角值作為大氣光偏振角（θA）。同時(shí)，出現(xiàn)θA的像素群可認(rèn)為不包含直接透射光或?qū)?yīng)的直接透射光為非偏振光，即大氣光特征參數(shù)估算有效像素群。根據(jù)式（27）可知，圖像各像素點(diǎn)計(jì)算得到的偏振度值總是小于或等于大氣光偏振度。因此，將有效像素群的偏振度最大值看作大氣光偏振度值（pA），即

2）根據(jù)大氣光偏振角特征參量和偏振度特征參量估算大氣光強(qiáng)。由馬呂斯定律可知

式中，和分別是x和y方向的大氣光強(qiáng)分量，可分別表示為

結(jié)合式（30）和（32）、式（31）和（33），可得

考慮到分母接近于0 時(shí)會(huì)引入很大的誤差，因此，將式（34）分為兩式。計(jì)算出Ap后，可得大氣光強(qiáng)為

3）更普遍的情況可能是場(chǎng)景圖像中并不存在天空區(qū)域，此時(shí)按照下述方法估算無(wú)窮遠(yuǎn)處大氣光強(qiáng)。結(jié)合式（20）、（23）和（24），可得

根據(jù)式（36），當(dāng)L=A∞時(shí)，I=A∞。即除了天空區(qū)域，也可以從有直接透射光的區(qū)域估算無(wú)窮遠(yuǎn)處大氣光強(qiáng)。將I0寫(xiě)成偏振部分和非偏振部分之和，即

假設(shè)圖像中所有的像素點(diǎn)均滿足t→0，則式（37）右邊第三項(xiàng)為0，此時(shí)得到的A∞的表達(dá)式記作為Am∞

實(shí)際上圖像中絕大部分的像素點(diǎn)不滿足該假設(shè)條件，因此，由式（38）計(jì)算得到的無(wú)窮遠(yuǎn)處大氣光強(qiáng)用Am∞表示，以區(qū)分與最終計(jì)算得到的A∞。同時(shí)，根據(jù)式（36）可知，滿足該假設(shè)條件的像素點(diǎn)有I=A∞的關(guān)系。此時(shí)，將式（38）得到的Am∞與I進(jìn)行比較，最接近的像素點(diǎn)可認(rèn)為是假設(shè)條件成立的像素點(diǎn)，其對(duì)應(yīng)的光強(qiáng)即為A∞。

4）在估算得到了A和A∞后，根據(jù)式（25）可以計(jì)算得到最終的去霧圖像。圖15 所示為不包含天空區(qū)域的霧霾圖像的去霧效果。從圖中可以看出，提出的方法克服了傳統(tǒng)偏振去霧技術(shù)需要天空背景限制的問(wèn)題，提高了偏振去霧技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

圖15 不含天空區(qū)域的偏振去霧成像結(jié)果［30］Fig.15 Polarimetric dehazing imaging result without sky area［30］

利用該方法開(kāi)展了濃霧霾環(huán)境中的去海霧實(shí)驗(yàn)研究［30］。針對(duì)海霧變化快、濃度高的特點(diǎn)，在海霧出現(xiàn)時(shí)進(jìn)行了連續(xù)拍攝，利用同一算法對(duì)不同濃度的海霧進(jìn)行偏振去霧處理，去霧效果如圖16 所示?？梢钥闯鲈诤ｌF快速變濃的過(guò)程中，提出的算法均可以恢復(fù)圖像中大量的細(xì)節(jié)信息，表現(xiàn)出了較高的穩(wěn)定性和魯棒性。

圖16 連續(xù)變化的海霧環(huán)境中偏振去霧效果Fig.16 Polarimetric dehazed images in continuously changing sea fog environment

3.1.2 結(jié)合圖像處理技術(shù)的快速偏振光學(xué)成像去霧/去散射方法

偏振光學(xué)成像去霧/去散射技術(shù)原理簡(jiǎn)單，普適性好，但存在關(guān)鍵參數(shù)估算精度不高的缺點(diǎn)。為了提升關(guān)鍵參數(shù)估算精度，一般需要針對(duì)不同的散射介質(zhì)環(huán)境或不同的偏振光學(xué)成像系統(tǒng)設(shè)置不同的偏置系數(shù)［76］，這將影響偏振光學(xué)成像去霧/去散射技術(shù)的自動(dòng)化處理能力和實(shí)時(shí)性。為了克服該缺陷，開(kāi)展了一系列結(jié)合圖像處理技術(shù)的快速偏振光學(xué)成像去霧/去散射方法研究。

首先，利用熵函數(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判斷最優(yōu)偏置系數(shù)的功能［77］。在偏振光學(xué)成像去霧/去散射方法的實(shí)際處理過(guò)程中，一般會(huì)針對(duì)偏振度值進(jìn)行偏置計(jì)算，引入偏置系數(shù)ε，以防止由于估算錯(cuò)誤導(dǎo)致的去霧錯(cuò)誤。即式（29）被改寫(xiě)為

ε的取值范圍一般為1.0～1.6，不同的霧霾環(huán)境通常對(duì)應(yīng)不同的ε最優(yōu)值。為了使最優(yōu)偏置系數(shù)取值自動(dòng)進(jìn)行，引入圖像評(píng)價(jià)函數(shù)—熵函數(shù)。熵函數(shù)的定義式為

式中，pk是灰階k的概率。熵函數(shù)是一種非常穩(wěn)定的無(wú)參考圖像評(píng)價(jià)函數(shù)，熵值越大，證明圖像的細(xì)節(jié)分辨能力越強(qiáng)，圖像質(zhì)量越好。因此，在去霧處理時(shí)，通過(guò)掃描ε的取值，可以計(jì)算得到一系列的去霧圖像，對(duì)這些圖像進(jìn)行熵函數(shù)計(jì)算，并與之前圖像相比較，當(dāng)熵值出現(xiàn)最大值時(shí)，輸出最優(yōu)去霧圖像，并停止掃描，即完成了偏振光學(xué)成像去霧/去散射的自動(dòng)化處理。

圖17 所示為熵值隨ε的變化曲線。從圖中可以看出，當(dāng)ε取不同值時(shí)，去霧效果圖的熵值變化明顯；當(dāng)熵值即將到達(dá)峰值時(shí)，其變化變緩。因此，通過(guò)該方法可以自動(dòng)處理和輸出最優(yōu)化的去霧圖像。

圖17 去霧圖像熵值隨ε 的變化［32］Fig.17 Variation of entropy value in dehazed image with ε［32］

其次，結(jié)合HSI（Hue，Saturation，Intensity）顏色空間實(shí)現(xiàn)快速偏振光學(xué)成像去霧/去散射處理［33］。在對(duì)彩色圖像的偏振光學(xué)成像去霧/去散射處理過(guò)程中，由于RGB 三通道的場(chǎng)景偏振特性可能有較大差異，為了提高偏振去霧/去散射成像的可靠性，通常需要對(duì)三通道的圖像分別進(jìn)行關(guān)鍵參數(shù)估算和處理。然而，這種處理方法會(huì)很大程度上影響計(jì)算效率。為了克服該問(wèn)題，提出了一種結(jié)合HSI 顏色空間的快速偏振光學(xué)成像去霧/去散射方法，其算法流程如圖18 所示。

圖18 HSI 顏色空間的快速偏振光學(xué)成像去霧/去散射算法流程［33］Fig.18 Workflow chart of dehazing/descattering algorithm for fast polarimetric imaging in HSI color space［33］

HSI 顏色空間與RGB 顏色空間的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系為

其中，對(duì)霧霾圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換后，僅需要對(duì)I 空間進(jìn)行偏振去霧/去散射處理。相比于在RGB 空間進(jìn)行處理，理論計(jì)算效率可提升3 倍?；贖IS 空間的偏振去霧處理效果如圖19 所示。表3以4組圖像為例，列舉了不同的去霧/去散射方法所需的計(jì)算時(shí)間。表中，Tarel法［77］和直方圖均衡化（His.Equ.）法［78］分別代表了圖像復(fù)原型方法和圖像增強(qiáng)型方法；后兩列為不同顏色空間的偏振光學(xué)成像去霧/去散射處理所需要的計(jì)算時(shí)間，可以看出，相對(duì)于RGB 空間而言，基于HIS 空間的偏振光學(xué)成像去霧處理的實(shí)際計(jì)算效率提升超過(guò)了2倍以上。

表3 不同去霧/去散射方法的計(jì)算時(shí)間表［33］Table 3 Calculation schedule for different dehazing/descattering methods［33］

圖19 基于HSI 顏色空間的偏振去霧處理效果［33］Fig.19 Polarimetric dehazed images based on HSI color space［33］

將基于HIS 空間的偏振去霧算法用于圖1 所示的偏振相機(jī)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)去霧處理［12］。通過(guò)將自動(dòng)化的偏振去霧/去散射算法移植到FPGA 模塊上，實(shí)現(xiàn)了25 幀/s 的實(shí)時(shí)去霧顯示。圖20 所示為偏振光學(xué)成像相機(jī)拍攝后抽出的一幀裁切圖像，（a）～（d）分別表示同一場(chǎng)景的0°、45°、90°線偏振和右旋圓偏振子圖像。圖21 所示為偏振光學(xué)去霧效果。

圖20 偏振光學(xué)成像系統(tǒng)拍攝的一幀同一場(chǎng)景不同偏振圖像［12］Fig.20 A frame with different polarizations of the same scene taken by a polarimetric imaging system［12］

圖21 偏振去霧圖像［12］Fig.21 Polarimetric dehazed image［12］

3.1.3 基于低通濾波去噪的偏振光學(xué)成像去霧/去散射方法

在成像過(guò)程中，數(shù)字圖像對(duì)偏振處理影響很大。常規(guī)的相機(jī)輸出為0～255 的離散灰度值，在計(jì)算偏振度和偏振角時(shí)，得到的結(jié)果并不總是可靠的，因此，估算關(guān)鍵參數(shù)時(shí)，需要設(shè)置偏置系數(shù)。同時(shí)，相機(jī)的本底噪聲對(duì)關(guān)鍵參數(shù)估算的準(zhǔn)確性具有一定的影響。因此，提出了一種基于低通濾波去噪的偏振光學(xué)成像去霧/去散射方法［34-35］。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在濃霧處理中是全自動(dòng)且有效的。本方法在光學(xué)監(jiān)測(cè)、水下成像、生物組織成像等諸多應(yīng)用中具有較大的應(yīng)用潛力。

首先，估計(jì)出大氣光的偏振部分

則，大氣散射光可以寫(xiě)成

式中，An（x，y）是大氣光的非偏振部分。由于pA非常小，An（x，y）比Ap（x，y）大很多，意味著計(jì)算出的A（x，y）中的噪聲主要來(lái)自An（x，y）中的噪聲。因此，首先使用低通濾波來(lái)抑制An（x，y）中的噪聲，即

式中，“?”表示卷積，LP 表示低通濾波器，（a，b）表示濾波器的窗口大小。濾波器采用高斯低通濾波器，高斯核可以表示為

式中，（a0，b0）是高斯核的中心坐標(biāo)，σ為窗口大小的1/5。實(shí)驗(yàn)中，將窗口大小設(shè)置為整個(gè)圖像大小的0.5%。與式（35）相比，式（44）在實(shí)際應(yīng)用中更加合理，保證了偏振去霧算法的魯棒性和可靠性。

根據(jù)式（20），A∞應(yīng)該是A（x，y）的最大值或比A（x，y）略大。從式（25）可以看出，A∞可以看作是一個(gè)系數(shù)，只影響去霧圖像的平均灰度值，因此，為了使該方法的魯棒性更強(qiáng)，將A∞設(shè)置為略大于A（x，y），以滿足絕大多數(shù)散射環(huán)境應(yīng)用條件。算法流程如圖22 所示。

圖22 基于低通濾波去噪的偏振光學(xué)成像去霧/去散射算法流程［35］Fig.22 Workflow chart of polarimetric dehazing/descattering algorithm based on low-pass filter denoising［35］

圖23 所示為去霧效果，（a）為強(qiáng)度圖；（b）～（d）分別表示Schechner 的偏振去霧效果、3.1.2 節(jié)提出的偏振去霧效果和基于低通濾波去噪的偏振去霧效果。從對(duì)比可以看出，相比于其他圖像，圖23（d）所示的基于低通濾波去噪算法的去霧結(jié)果的能見(jiàn)度和對(duì)比度都得到了大幅度提升，同時(shí)，圖像整體細(xì)節(jié)復(fù)原能力最強(qiáng)。

圖23 偏振去霧效果［35］Fig.23 Polarimetric dehazing results［35］

3.1.4 針對(duì)Lucid 分焦平面彩色偏振相機(jī)實(shí)時(shí)偏振去霧/去散射應(yīng)用的軟硬件模塊化開(kāi)發(fā)

利用Lucid 彩色偏振相機(jī)（TRI050-QC），開(kāi)發(fā)了基于低通濾波去噪的實(shí)時(shí)偏振光學(xué)成像去霧/去散射上位機(jī)模塊。通過(guò)優(yōu)化算法和多線程處理，開(kāi)發(fā)了實(shí)時(shí)彩色偏振光學(xué)成像去霧模塊，目前幀率最高可以達(dá)到15 幀/s。上位機(jī)模塊的整體結(jié)構(gòu)如圖24 所示。

圖24 實(shí)時(shí)偏振去霧/去散射系統(tǒng)的架構(gòu)Fig.24 Architecture of real-time polarimetric dehazing/descattering system

軟件的界面如圖25 所示，其中第1 部分用于偏振相機(jī)所接收的0°、45°、90°、135°四個(gè)線偏振圖像的實(shí)時(shí)顯示；第2 部分用于實(shí)時(shí)顯示去霧處理后的場(chǎng)景圖像；第3 部分包括相機(jī)初始化、相機(jī)參數(shù)設(shè)置和顯示設(shè)置三個(gè)部分，用來(lái)設(shè)置相機(jī)和圖片顯示格式；第4 部分負(fù)責(zé)圖片和視頻流的保存。

圖25 實(shí)時(shí)偏振去霧/去散射成像軟件界面Fig.25 Software interface of real-time polarimetric dehazing/descattering imaging

在室內(nèi)，利用該系統(tǒng)進(jìn)行了水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)去散射實(shí)驗(yàn)測(cè)試，截取一段視頻流中的關(guān)鍵幀如圖26所示。其中，（a）是原始圖像，（b）是實(shí)時(shí)處理后輸出的去散射圖像，可以看出，該系統(tǒng)具有良好的水下去散射性能，近景輪廓細(xì)節(jié)信息得到了有效增強(qiáng)，遠(yuǎn)景一些近乎消失的信息也得到了有效恢復(fù)。

圖26 視頻流中水下去散射成像場(chǎng)景的一個(gè)關(guān)鍵幀F(xiàn)ig.26 A key frame of underwater descattering imaging scenes in video stream

在室外，利用該系統(tǒng)進(jìn)行了重度霧霾環(huán)境下的實(shí)時(shí)去霧實(shí)驗(yàn)測(cè)試，結(jié)果如圖27 所示。從視頻流中取出關(guān)鍵幀進(jìn)行比較，可以看出，實(shí)時(shí)處理效果顯著。尤其是天空區(qū)域部分，原場(chǎng)景中完全無(wú)法看到的云彩形貌在處理后也得到恢復(fù)。

圖27 視頻流中戶外實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的一個(gè)關(guān)鍵幀F(xiàn)ig.27 A key frame of outdoor descattering scenes in video stream

3.2 可見(jiàn)光/近紅外偏振圖像融合成像

偏振光學(xué)成像已經(jīng)在可見(jiàn)光（400～700 nm）波段具有廣泛應(yīng)用，如目標(biāo)檢測(cè)［21］、材料識(shí)別［22］、大氣和海洋傳感［79-80］、生物和醫(yī)學(xué)診斷［81-82］、三維成像［83-84］、去霧和水下去散射成像［30，85］和鬼成像［86］等。隨著監(jiān)視和防御領(lǐng)域特殊需求的增加，紅外波段常常表現(xiàn)出可見(jiàn)光譜中無(wú)法探測(cè)到的獨(dú)特的偏振特性［11，87］，使得短波紅外（Short-Wave Infrared，SWIR）（0.9～1.7 μm）、中波紅外（Mid-Wave Infrared，MWIR）（3～5 μm）和長(zhǎng)波紅外（Long-Wave Infrared，LWIR）（8～14 μm）偏振光學(xué)成像最先成為研究熱點(diǎn)。然而，由于紅外傳感器的可用像素較少，像素尺寸較大，空間分辨率相對(duì)較低，所以通常將可見(jiàn)光成像與紅外偏振光學(xué)成像相結(jié)合，并將它們的圖像融合以獲得互補(bǔ)信息［6，88］。

為了實(shí)現(xiàn)兩幅圖像的融合，它們的圖像分辨率必須是相同的。然而，紅外圖像往往具有較低的空間分辨率，所以通常采用對(duì)可見(jiàn)光圖像降采樣的方法以匹配紅外圖像的低分辨率［89］，但是這種方法會(huì)導(dǎo)致可見(jiàn)光圖像中部分細(xì)節(jié)信息的丟失［90］。為克服此問(wèn)題，我們提出了一種可見(jiàn)光與近紅外偏振圖像的高分辨率融合方法。

由于SWIR 相機(jī)的像素尺寸遠(yuǎn)大于可見(jiàn)光相機(jī)的像素尺寸，所以SWIR 相機(jī)中一個(gè)像素捕捉到的物體區(qū)域會(huì)覆蓋可見(jiàn)光相機(jī)的多個(gè)像素。對(duì)于同一視場(chǎng)區(qū)域，定義可見(jiàn)光相機(jī)和SWIR 相機(jī)所成像區(qū)域的像素?cái)?shù)比例為

式中，d、f分別表示探測(cè)器的像素大小和相機(jī)鏡頭的焦距，下標(biāo)S、V 分別表示SWIR 相機(jī)（以及對(duì)應(yīng)的SWIR圖像）和可見(jiàn)光相機(jī)（以及對(duì)應(yīng)的可見(jiàn)光圖像）。實(shí)驗(yàn)中所使用可見(jiàn)光相機(jī)（OK_AC1360，JoinHope Image Tech.）的像素尺寸為4.65 μm×4.65 μm，SWIR 相機(jī)（OWL 1.7-CL-320，Raptor Photonics Inc.）的像素尺寸為28 μm×28 μm。相機(jī)鏡頭的焦距相同，為f=50 mm。由式（47）可知，β約為6，意味著SWIR 圖像的一個(gè)像素對(duì)應(yīng)著可見(jiàn)光圖像的6×6 個(gè)像素。

將SWIR 圖像的一個(gè)像素上采樣（即增加分辨率）為6×6 個(gè)像素，按式（48）依據(jù)可見(jiàn)光圖像的像素灰度值（正比于強(qiáng)度值）直接給SWIR 圖像的每個(gè)像素賦灰度值（正比于強(qiáng)度值）。

式中，上標(biāo)H、L 分別表示高、低分辨率。由式（48）可知，重構(gòu)的高分辨率SWIR 圖像的強(qiáng)度首先由其低分辨率強(qiáng)度決定，同時(shí)其細(xì)節(jié)變化又與可見(jiàn)光圖像的高、低分辨率強(qiáng)度之比有關(guān)。式（48）意味著在重構(gòu)過(guò)程中可以充分保留SWIR 圖像的強(qiáng)度，從而保持其偏振特性不變，但其細(xì)節(jié)信息將得到很大程度的增強(qiáng)。

高分辨率的SWIR 圖像重構(gòu)對(duì)恢復(fù)SWIR 中的偏振信息非常有利。四幅低分辨率SWIR 偏振子圖像如圖28（a）所示，重構(gòu)后的高分辨率偏振子圖像如圖28（b）所示?？梢钥闯觯貥?gòu)圖像的細(xì)節(jié)信息得到了有效增強(qiáng)。

利用圖28 所示的SWIR 偏振子圖像計(jì)算偏振度（DoP）圖像和偏振角（AoP）圖像，并將其與可見(jiàn)光波段的DoP 圖像和AoP 圖像進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖29 所示。圖29（a）和（b）分別為原始低分辨率和重構(gòu)高分辨率的SWIR 波段的DoP 圖像，圖29（d）和（e）分別為原始低分辨率和重構(gòu)高分辨率的SWIR 波段的AoP 圖像。圖29（c）和（f）分別為同一目標(biāo)可見(jiàn)光波段的DoP 圖像和AoP 圖像。可以看出，重構(gòu)后的高分辨率SWIR 圖像的偏振信息比低分辨率圖像更豐富。

圖28 一元硬幣的原始低分辨率和重構(gòu)高分辨率的SWIR 偏振圖像［54］Fig.28 Original low-resolution and reconstructed high-resolution SWIR polarized images of one-yuan coin［54］

圖29 一元硬幣的偏振信息圖像［54］Fig.29 Polarization information images of one-yuan coin［54］

另外，研究也表明，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的可見(jiàn)光與近紅外高分辨率融合方法同樣具有重要的應(yīng)用價(jià)值。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被證明可以有效地提高圖像的空間分辨率［91-93］。該方法利用相同場(chǎng)景下彩色圖像的高頻相關(guān)性［94-96］重構(gòu)高分辨率的SWIR 圖像，雖然難以獲得SWIR 圖像的數(shù)據(jù)集，但由于反射率圖像的子波段之間存在高頻相關(guān)性，所以可以利用彩色圖像對(duì)應(yīng)的子波段對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，然后利用訓(xùn)練好的模型對(duì)SWIR 圖像進(jìn)行重構(gòu)。

整個(gè)重構(gòu)過(guò)程分為三個(gè)步驟：1）構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；2）利用訓(xùn)練的模型重構(gòu)高分辨率近紅外（Near Infrared Ray，NIR）（760～900 nm）圖像；3）利用驗(yàn)證后的網(wǎng)絡(luò)來(lái)重構(gòu)高分辨率SWIR 圖像。

圖30 所示是用于重構(gòu)高分辨率SWIR 圖像的CNN 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，利用彩色圖像的三個(gè)通道圖像進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練［97］。用G 通道圖像訓(xùn)練R 通道圖像，輸入端為兩個(gè)通道的數(shù)據(jù)矩陣，一個(gè)是R 通道的低分辨率圖像，一個(gè)是G 通道提取的高頻圖像。各通道圖像之間的高頻相關(guān)性為重構(gòu)過(guò)程提供必要的信息，有效地增強(qiáng)重構(gòu)圖像的保真度。

圖30 高分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)［97］Fig.30 High-resolution convolutional neural network architecture［97］

構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的第一步是選取彩色圖像的一個(gè)通道作為參考，從該通道的圖像中提取高頻信息；然后根據(jù)式（47）對(duì)其他通道的圖像進(jìn)行下采樣，構(gòu)建低分辨率數(shù)據(jù)。由于下采樣過(guò)程主要基于β，因此該數(shù)據(jù)集的下采樣圖像是真實(shí)值的1/36。生成10 000 張大小為264×264 像素的圖像作為訓(xùn)練樣本，且有另外1 000 張圖像作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于NIR 高分辨率圖像重構(gòu)。利用RGB+NIR 相機(jī)采集470～900 nm 波長(zhǎng)的圖像。彩色圖像訓(xùn)練的模型網(wǎng)絡(luò)輸出如圖31 所示，圖31（a）～（d）分別表示低分辨率NIR 圖像、重構(gòu)的高分辨率NIR 圖像、參考圖像和G 通道圖像。可以看出，與圖31（a）相比，圖31（b）的空間分辨率得到了有效提高，特別是面部的細(xì)節(jié)信息。對(duì)比圖31（c）和（d），可以看出由于光照不同，細(xì)節(jié)信息有很大的區(qū)別，且圖31（b）的強(qiáng)度分布與圖31（c）能夠很好地吻合。

圖31 近紅外圖像的重構(gòu)結(jié)果［97］Fig.31 Reconstruction results of NIR image［97］

該目標(biāo)的偏振圖像如圖32 所示，其中圖32（a）～（d）為DoP 圖像，圖32（e）～（h）為AoP 圖像。從圖32（a）和（b）的對(duì)比可以看出，一些DoP 高的區(qū)域得到了恢復(fù)，如眼睛的輪廓；從圖32（b）和（c）的對(duì)比可以看出DoP 分布基本相同；從圖32（e）～（h）的對(duì)比可以看出AoP 圖的分布也基本相同。這意味著在有效增強(qiáng)NIR 圖像空間分辨率的同時(shí)，很好地保持了圖像的原始信息。

圖32 目標(biāo)的偏振信息圖像［97］Fig.32 Polarization information images of the target［97］

圖33 為重構(gòu)高分辨率SWIR 圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。直接采集的低分辨率SWIR 圖像和彩色圖像分別如圖33（a）和（c）所示。與彩色圖像相比，SWIR 圖像的空間分辨率要低得多，并且在平面模型邊緣可以清晰地看到鋸齒現(xiàn)象。圖33（b）是使用彩色圖像訓(xùn)練模型重構(gòu)的高分辨率SWIR 圖像。從圖中兩個(gè)黃色框內(nèi)的數(shù)字可以看出，該方法有效地消除了鋸齒現(xiàn)象，提高了圖像的空間分辨率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用該方法重構(gòu)的SWIR 圖像具有良好的質(zhì)量和保真度。

圖33 飛機(jī)模型的SWIR 成像實(shí)驗(yàn)結(jié)果［97］Fig.33 Experimental results of SWIR imaging of a plane model［97］

同樣的，針對(duì)低分辨率SWIR 偏振圖像的高分辨率重構(gòu)如圖34 所示，其中圖34（a）～（c）分別為低分辨率SWIR 波段、重構(gòu)的高分辨率SWIR 波段和可見(jiàn)光波段的線偏振度（Degree of Linear Polarization，DoLP）圖像，圖34（d）～（f）分別為低分辨率SWIR 波段、重構(gòu)的高分辨率SWIR 波段和可見(jiàn)光波段的偏振角（AoP）圖像?？梢钥闯?，SWIR 和可見(jiàn)光圖像的偏振特性有較大區(qū)別，尤其是平面模型體，分別如圖34（a）和（c），以及圖34（d）和（f）所示。圖34（b）和（e）表明，該重構(gòu)方法恢復(fù)了邊緣的細(xì)節(jié)信息，重構(gòu)后的SWIR 圖像整體偏振信息與低分辨率SWIR 圖像一致。圖34（a）和（b），圖34（a）和（c），圖34（b）和（c）的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）分別為38.233 2、24.788 4 和22.836 7，說(shuō)明低分辨率和高分辨率SWIR 波段的DoLP 圖像之間的PSNR 要高得多，具有更高的相關(guān)性。

圖34 SWIR 偏振圖像的高分辨率重構(gòu)［97］Fig.34 High-resolution reconstruction of SWIR polarimetric images［97］

3.3 偏振3D 重構(gòu)成像

傳統(tǒng)的成像系統(tǒng)采用攝像機(jī)對(duì)周?chē)拔锱恼?，將三維（3D）景物的強(qiáng)度、光譜、偏振等信息記錄到二維（2D）像平面中，失去了目標(biāo)的深度信息。3D 成像技術(shù)能夠補(bǔ)償傳統(tǒng)成像系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)深度信息探測(cè)的缺失，在未來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展中占據(jù)著重要的地位。常見(jiàn)的光學(xué)3D 成像技術(shù)有飛行時(shí)間法、立體視覺(jué)法和結(jié)構(gòu)光3D 成像等［98］，存在成像裝備昂貴或?qū)崿F(xiàn)過(guò)程復(fù)雜等限制。近年來(lái)，偏振3D 重構(gòu)成像技術(shù)以其重構(gòu)速度快、裝置簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，成為了光學(xué)3D 成像技術(shù)的研究熱點(diǎn)。

3.3.1 偏振3D 重構(gòu)成像物理模型

由菲涅爾反射原理可知，自然光入射到物體表面，反射光和透射光為部分偏振光。圖35 給出了偏振3D重構(gòu)成像物理模型示意圖。當(dāng)光入射到物體表面時(shí)，入射光線、表面法線和反射光線形成入射平面，反射角等于入射角，用θ來(lái)表示。反射光線的傳播方向定義為Z軸正方向，對(duì)應(yīng)的xoy平面為相機(jī)的成像面。反射角θ是表面法線與Z（z）軸正方向的夾角，即物體表面法線的天頂角。物體表面法線投影到相機(jī)成像面上，與x軸的夾角?表示方位角。研究表明，目標(biāo)表面反射光的偏振信息（偏振度DoP 和偏振角AoP）與其表面的法線方向信息（天頂角θ和方位角?）之間存在一定的函數(shù)映射關(guān)系，因此通過(guò)偏振相機(jī)獲取目標(biāo)表面反射光的偏振信息，再根據(jù)偏振信息獲取目標(biāo)表面法線的方向信息，進(jìn)而通過(guò)法線積分重構(gòu)物體的3D 形狀［99］。

圖35 偏振3D 重構(gòu)成像物理模型示意圖Fig.35 Physical model schematic of polarization 3D reconstruction imaging

3.3.2 偏振3D 重構(gòu)成像基本理論與方法

實(shí)現(xiàn)偏振單目3D 重構(gòu)成像，首先需要獲取目標(biāo)表面反射光的偏振圖像信息。獲取偏振圖像最簡(jiǎn)單的方法是在普通相機(jī)的鏡頭前增加一個(gè)可旋轉(zhuǎn)的線偏振片，通過(guò)旋轉(zhuǎn)線偏振片的方式獲取目標(biāo)多個(gè)角度的偏振圖像，但該方法以犧牲采集時(shí)間為代價(jià)來(lái)獲得成像器件的全分辨率圖像。如圖35 所示，采用分焦平面偏振相機(jī)拍攝目標(biāo)，即可獲得目標(biāo)上任意一物點(diǎn)的偏振度DoP 和偏振角AoP 信息。該相機(jī)焦平面前放置了由0°、45°、90°和135°方向的微偏振片組成的線偏振片陣列層，每個(gè)微偏振片對(duì)應(yīng)像平面的一個(gè)像元，即單個(gè)像元可以獲取一個(gè)線偏振片角度下的強(qiáng)度值。通過(guò)采集目標(biāo)的偏振原始圖像，將其分解為0°、45°、90°和135°的四幅偏振子圖像，根據(jù)偏振子圖像求解Stokes 參量，進(jìn)而得到線偏振度（DoLP）圖像（由式（27）計(jì)算）和偏振角（AoP）圖像（由式（7）計(jì)算）。

根據(jù)菲涅爾反射原理，自然光照射到目標(biāo)上時(shí)，目標(biāo)表面漫反射光的偏振度DoP 與目標(biāo)表面介質(zhì)折射率n和表面法線天頂角θ有關(guān)［99］，即

根據(jù)式（49），圖36 給出了不同折射率材料漫反射光的偏振度DoP 隨入射角θ的變化關(guān)系?？梢钥闯?，DoP 隨著θ的增大而單調(diào)遞增，且變化顯著；相對(duì)而言，材料折射率差異對(duì)DoP 變化的影響要小得多，為此，采用固定的折射率值（n=1.5）來(lái)近似計(jì)算目標(biāo)圖像中每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的天頂角。式（49）表明，當(dāng)表面折射率確定時(shí)，漫反射光的DoP 與物體表面法線的天頂角θ是一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)數(shù)值計(jì)算方法獲得圖像中每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的物體表面法線的天頂角θ。

圖36 不同折射率材料的漫反射光的偏振度隨入射角的變化Fig.36 Variations of DoP of diffuse reflection light with incident angle θ for materials with different refractive index

需要說(shuō)明的是，如式（7）所示，偏振相機(jī)成像直接給出偏振角AoP 的取值范圍為［0，π］；而如圖35 所示，目標(biāo)表面法線方位角?的取值范圍為［0，2π］。因此，基于偏振3D 重構(gòu)成像原理，由反射光的AoP 確定方位角?時(shí)，存在方位角歧義問(wèn)題，即

對(duì)基于反射光偏振信息的3D 重構(gòu)成像模型進(jìn)行分析可知，物體表面法線的天頂角在很小的情況下，方位角可能發(fā)生突變。針對(duì)具有對(duì)稱性的物體，當(dāng)入射光是自然光時(shí)，所獲得法線的天頂角數(shù)值在相機(jī)能夠拍攝到的物體區(qū)域內(nèi)是對(duì)稱的。我們提出了基于天頂角特征的方位角去歧義方法［53］，獲取了目標(biāo)表面法線確定的方位角?。對(duì)于笛卡爾坐標(biāo)系中任意一個(gè)給定物體的表面，假設(shè)物體表面是均勻、平滑的連續(xù)平面，則物體的曲面方程可以表示為f（x，y），表面法向量N可表示為式（51）。根據(jù)天頂角θ和方位角?即可求解表面法線方向，最終利用法線積分算法恢復(fù)目標(biāo)表面的3D 形狀。

3.3.3 偏振3D 重構(gòu)成像實(shí)驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)所提方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，選用表面材質(zhì)均一、連續(xù)光滑的物體作為目標(biāo)，以紙杯為例拍攝它的偏振圖像以計(jì)算表面法線并恢復(fù)其表面形狀。圖37 給出了表面粗糙紙杯的偏振3D 重構(gòu)成像結(jié)果。圖37（a）和（b）分別為紙杯的強(qiáng)度圖和3D 重構(gòu)圖，圖中x軸與y軸分別表示目標(biāo)圖像的像素坐標(biāo)，灰度大小表示所重構(gòu)目標(biāo)的深度信息。結(jié)果表明紙杯重構(gòu)深度圖能夠體現(xiàn)其3D 形狀，方位角歧義引起的誤差導(dǎo)致的畸變被校正。

圖37 紙杯的偏振3D 重構(gòu)成像結(jié)果Fig.37 Reconstructed 3D polarimetric imaging result of paper cup

為了驗(yàn)證所提方法可應(yīng)用于不同表面材質(zhì)的目標(biāo)，拍攝了相同形狀不同表面材質(zhì)目標(biāo)的圖像，重構(gòu)了其3D 形狀。圖38 所示為不同表面材質(zhì)的圓柱體，其中，圖38（a）是塑料材質(zhì)圓柱體模型的強(qiáng)度圖，圖38（b）是在圓柱體模型表面貼一層光滑的白色相紙后拍攝的強(qiáng)度圖，圖38（c）是在圓柱體模型表面貼一層粗糙的白紙后拍攝的強(qiáng)度圖。

圖38 不同表面材質(zhì)圓柱體的強(qiáng)度圖Fig.38 Intensity images for cylinder with different surface materials

塑料材質(zhì)圓柱體模型與光滑相紙相比，表面較粗糙，存在材質(zhì)不均勻的區(qū)域，其表面反射光的類(lèi)型以漫反射為主；圓柱體粘貼光滑相紙后表面材質(zhì)均一，反射光的類(lèi)型混合了鏡面反射和漫反射，存在部分區(qū)域的耀光；圓柱體粘貼粗糙白紙后表面材質(zhì)均一，反射光的類(lèi)型以漫反射為主。通過(guò)對(duì)不同表面材質(zhì)的圓柱體模型進(jìn)行3D 重構(gòu)，分析目標(biāo)表面材質(zhì)對(duì)所提出的單目3D 重構(gòu)成像方法效果的影響。分別對(duì)圖38 所示的三種表面材質(zhì)的圓柱體進(jìn)行3D 重構(gòu)成像，結(jié)果如圖39 所示。

圖39 不同表面材質(zhì)圓柱體的3D 重構(gòu)結(jié)果Fig.39 3D reconstruction results for cylinder with different surface materials

重構(gòu)結(jié)果表明，所提出的單目3D 重構(gòu)成像方法可應(yīng)用于不同材料的物體表面，并且能夠在不受耀光影響的情況下重構(gòu)物體的3D 形狀，而目標(biāo)表面材質(zhì)的均勻性會(huì)影響偏振3D 重構(gòu)成像的效果。圖39（a）中塑料材質(zhì)圓柱體模型的邊緣區(qū)域重構(gòu)深度存在毛刺；圖39（b）、（c）中表面粘貼均勻的光滑相紙和粗糙白紙的圓柱體模型重構(gòu)結(jié)果中，邊緣的重構(gòu)深度數(shù)據(jù)平滑、無(wú)畸變。同時(shí)，圖39（b）、（c）中的重構(gòu)結(jié)果表明，表面材質(zhì)均一的目標(biāo)，其粗糙程度對(duì)3D 形狀的重構(gòu)結(jié)果影響不大。

偏振3D 重構(gòu)成像方法可實(shí)現(xiàn)單目3D 成像，具有計(jì)算時(shí)間短、重構(gòu)精度高、信息獲取手段簡(jiǎn)單、對(duì)環(huán)境光要求低、無(wú)需圖像配準(zhǔn)、實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)，具有重要的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用價(jià)值。

4 總結(jié)與展望

偏振是光的一個(gè)重要“信息維度”參量，通過(guò)測(cè)量光與物質(zhì)相互作用過(guò)程中的光波偏振信息可以獲得物質(zhì)的諸多特性。近年來(lái)，偏振信息測(cè)量特別是偏振光學(xué)成像探測(cè)技術(shù)，在材料分析、目標(biāo)識(shí)別、缺陷檢測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、病變?cè)\斷、偽裝去除、透霧透散射介質(zhì)成像等領(lǐng)域，發(fā)揮著重要的應(yīng)用價(jià)值，也取得了令人矚目的研究成果。本文對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于偏振光學(xué)成像探測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀、偏振相機(jī)的研制開(kāi)發(fā)情況及其應(yīng)用狀況進(jìn)行了綜述；結(jié)合研究團(tuán)隊(duì)多年來(lái)在該領(lǐng)域的工作，介紹了全偏振態(tài)同時(shí)探測(cè)的分孔徑偏振相機(jī)及分孔徑偏振光學(xué)成像鏡頭，以及在偏振去霧去散射、偏振圖像融合、偏振3D 重構(gòu)等偏振光學(xué)成像探測(cè)方面開(kāi)展的一些工作，主要涉及分孔徑偏振光學(xué)成像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及關(guān)鍵器件和技術(shù)，偏振圖像的信息處理技術(shù)及算法和應(yīng)用等方面。

需要說(shuō)明的是，圖像處理算法和偏振光學(xué)成像技術(shù)均可在一定程度上實(shí)現(xiàn)改善成像質(zhì)量、提升圖像對(duì)比度、增強(qiáng)和凸顯目標(biāo)的目的，但是也必須看到二者之間的固有差異。以圖像處理去霧和偏振去霧為例來(lái)分析說(shuō)明基于圖像處理算法和基于偏振光學(xué)成像技術(shù)的一些內(nèi)在本質(zhì)差異。

首先，圖像處理算法和偏振光學(xué)成像技術(shù)發(fā)揮效能的物理基礎(chǔ)不同。偏振信息從本質(zhì)上講是直接的光學(xué)手段，偏振去霧依據(jù)物理退化模型進(jìn)行目標(biāo)信息恢復(fù)和增強(qiáng)，而圖像處理去霧是基于圖像像素之間的相對(duì)關(guān)系，純粹通過(guò)數(shù)字圖像處理進(jìn)行圖像的增強(qiáng)或復(fù)原，不考慮光學(xué)信息演化或退化的物理過(guò)程。因此，兩種去霧方法存在鮮明的內(nèi)在差異：1）圖像處理去霧的穩(wěn)定性和可靠性較差。對(duì)于不同場(chǎng)景或同一場(chǎng)景不同霧霾天氣，圖像處理去霧效果具有明顯的差異。這是因?yàn)閳D像去霧處理過(guò)程中需要利用先驗(yàn)知識(shí)或者假設(shè)前提，在先驗(yàn)不適用或假設(shè)不成立的情況下，圖像會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的失真。而偏振去霧立足于Mie 氏散射理論，適用于所有均勻的散射介質(zhì)，因此去霧的穩(wěn)定性和可靠性較高。2）圖像處理去霧效果較差。圖像處理去霧的原理一是圖像增強(qiáng)，二是圖像復(fù)原。圖像增強(qiáng)去霧主要為凸顯圖像中難以分辨的細(xì)節(jié)信息，在這個(gè)過(guò)程中，很容易將某些微弱的細(xì)節(jié)信息誤判為噪聲而被去除，導(dǎo)致去霧圖像的細(xì)節(jié)丟失。圖像復(fù)原去霧主要表現(xiàn)為利用物理模型對(duì)退化的圖像進(jìn)行復(fù)原，從已報(bào)道的主流圖像復(fù)原算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，該方法的顏色恢復(fù)能力差。相比較而言，偏振去霧方法可獲得更加自然的去霧效果，圖像細(xì)節(jié)和顏色恢復(fù)能力強(qiáng)。3）圖像處理去霧計(jì)算效率較差。圖像處理去霧方法（特別是圖像復(fù)原方法）需要花費(fèi)長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行去霧計(jì)算，而偏振去霧算法效率要高很多。

其次，偏振去霧技術(shù)相對(duì)圖像處理去霧具有機(jī)理上的優(yōu)勢(shì)。偏振去霧技術(shù)基于霧霾狀況下的大氣物理退化模型，通過(guò)采集多幅不同偏振方向的圖像獲得散射噪聲光信息，利用光學(xué)手段反演退化過(guò)程、獲得退化前的場(chǎng)景清晰圖像，細(xì)節(jié)信息完整、顏色保真度高；而圖像處理去霧技術(shù)基于圖像增強(qiáng)或復(fù)原技術(shù)，利用像素間的強(qiáng)度關(guān)系判斷目標(biāo)和噪聲，易導(dǎo)致圖像信息丟失、顏色失真。

最后，偏振去霧技術(shù)相對(duì)圖像處理去霧具有更好的魯棒性。偏振去霧算法對(duì)不同濃度、不同粒子成分、不同目標(biāo)均可獲得清晰圖像輸出，算法普適性和實(shí)時(shí)性強(qiáng)；而圖像處理去霧受限于先驗(yàn)信息，不能保證總能獲得穩(wěn)定的去霧效果，需要根據(jù)天氣情況人為干預(yù)，算法魯棒性和實(shí)時(shí)性差。

目前，偏振光學(xué)成像探測(cè)技術(shù)研究方面仍存在以下幾個(gè)值得思考和需要解決的問(wèn)題：

1）關(guān)于偏振測(cè)量精度的提升問(wèn)題

偏振相機(jī)是基于偏振調(diào)制和光強(qiáng)度測(cè)量工作的，所以高精度、準(zhǔn)確地獲取光的偏振信息是該技術(shù)及其實(shí)際應(yīng)用的基礎(chǔ)和基本要求。以分焦平面偏振相機(jī)（DoFP）和分孔徑偏振相機(jī)為例分別進(jìn)行分析說(shuō)明。

分焦平面偏振相機(jī)（DoFP）存在的幾個(gè)固有缺點(diǎn)需要進(jìn)行克服或校正：首先，由于微納加工工藝的限制，微偏振片陣列在主次透過(guò)率、消光比及偏振角度等性能參數(shù)方面無(wú)法達(dá)到理想的設(shè)計(jì)要求，在空間排布上會(huì)產(chǎn)生非均勻性，從而影響偏振圖像的重構(gòu)。其次，光電傳感器在響應(yīng)過(guò)程中也會(huì)由于量子效率、增益與暗電流等像素間差異因素而產(chǎn)生隨時(shí)空變化的非均勻性誤差。最后，微偏振片陣列四個(gè)檢偏通道的空間錯(cuò)位排布使其在成像過(guò)程中無(wú)法實(shí)現(xiàn)完全采樣，特定檢偏通道只能探測(cè)到該通道的偏振信息，無(wú)法探測(cè)到相同空間位置處其他三個(gè)通道的偏振信息。不同空間位置的偏振通道所采集的偏振信息被用于重構(gòu)入射光的偏振態(tài)時(shí)便會(huì)產(chǎn)生固有誤差—瞬時(shí)視場(chǎng)角（Instantaneous Field of View，IFOV）誤差，典型表現(xiàn)為在邊緣處出現(xiàn)鋸齒狀偽像（重構(gòu)誤差）。針對(duì)上述三個(gè)問(wèn)題需要采取不同措施進(jìn)行相應(yīng)的校正：首先，需要通過(guò)提高金屬線柵微偏振片陣列的加工精度，提升消光比，減少插入損耗，提高偏振調(diào)制精度，盡可能減小物理層面的誤差影響。目前國(guó)際上Sony 公司的IMX250MZR 探測(cè)芯片，其消光比可達(dá)300∶1 以上，而國(guó)內(nèi)目前還沒(méi)有突破50∶1，所以工藝水平仍需不斷提升［100］。另外，需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行非均勻性校正，以減小探測(cè)過(guò)程中產(chǎn)生的非均勻性誤差，將重構(gòu)入射光偏振態(tài)所需的Stokes 參量校正為理想響應(yīng)值。其次，為了減小各類(lèi)噪聲對(duì)重構(gòu)入射光偏振態(tài)的影響，要對(duì)偏振圖像進(jìn)行去噪處理。最后，為了減小IFOV 誤差，需要研究Stokes 參量超分辨率重建算法，例如基于插值、基于頻域?yàn)V波、基于深度學(xué)習(xí)等估計(jì)方法。

分孔徑偏振相機(jī)盡管其結(jié)構(gòu)緊湊、適合于對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行全Stoke 矢量的偏振光學(xué)成像探測(cè)及應(yīng)用研究，但其由于四通道的裝配誤差等，必須要做好偏振子圖像間的亞像素級(jí)配準(zhǔn)；另一方面，由于其前端光學(xué)系統(tǒng)為望遠(yuǎn)系統(tǒng)，當(dāng)在近距離條件下使用時(shí)，為了保證成像質(zhì)量和實(shí)現(xiàn)清晰成像，需要在分孔徑偏振相機(jī)前添加雙膠合透鏡。因此，需要對(duì)近距離使用時(shí)的分孔徑偏振相機(jī)先進(jìn)行標(biāo)定與去畸變，然后利用去畸變后的分孔徑偏振子圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)近距離場(chǎng)景目標(biāo)的偏振光學(xué)成像。

2）關(guān)于偏振光學(xué)成像系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題

圍繞著同時(shí)獲取目標(biāo)的多個(gè)偏振子圖像，需要不斷創(chuàng)新光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念和方案，同時(shí)盡可能地減少光學(xué)系統(tǒng)的復(fù)雜性。為此，逐步追求模塊化、功能化和集成化是偏振光學(xué)成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要求和發(fā)展趨勢(shì)。研究已經(jīng)表明，我們所提出的分孔徑偏振光學(xué)成像鏡頭是一個(gè)創(chuàng)新思路。將普通相機(jī)鏡頭拿掉，更換成專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的全偏振態(tài)同時(shí)探測(cè)的分孔徑偏振光學(xué)鏡頭，是實(shí)現(xiàn)偏振光學(xué)成像和研制偏振相機(jī)的一種便捷技術(shù)方案。這種全新的設(shè)計(jì)思路架構(gòu)，最大限度地借助和利用了普通商用相機(jī)的已有硬件物理基礎(chǔ)，把工作重心放到了硬件和軟件這兩大部分工作，其中，硬件主要完成鏡頭改制，包括基于分孔徑技術(shù)的四種偏振態(tài)同時(shí)探測(cè)的偏振光學(xué)成像鏡頭的設(shè)計(jì)、加工、裝配；軟件主要完成圖像配準(zhǔn)、偏振定標(biāo)、偏振光學(xué)成像去散射圖像分析與增強(qiáng)算法。

3）關(guān)于偏振圖像信息處理和挖掘及充分發(fā)揮計(jì)算光學(xué)成像優(yōu)勢(shì)問(wèn)題

偏振光學(xué)成像從本質(zhì)上講隸屬于計(jì)算光學(xué)成像，而計(jì)算光學(xué)成像是集幾何光學(xué)、信息光學(xué)、計(jì)算光學(xué)、現(xiàn)代信號(hào)處理等理論于一體的新興交叉成像技術(shù)研究領(lǐng)域，其利用數(shù)學(xué)模型精確描述，進(jìn)而通過(guò)計(jì)算方法重構(gòu)圖譜，亦可根據(jù)系統(tǒng)衰變和誤差模型提高圖譜質(zhì)量［101］。對(duì)于偏振光學(xué)成像探測(cè)而言，首先，需要注重圖像信息處理和挖掘、軟件算法優(yōu)化設(shè)計(jì)，充分發(fā)揮計(jì)算光學(xué)成像的優(yōu)勢(shì)，特別是針對(duì)現(xiàn)有偏振相機(jī)存在的固有技術(shù)瓶頸，通過(guò)高精度定標(biāo)方案來(lái)校正和復(fù)原真實(shí)偏振信息、針對(duì)改善成像質(zhì)量的信息處理和挖掘技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有發(fā)揮出來(lái)。其次，需要注重多模態(tài)、多源圖像數(shù)據(jù)的融合，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，超越單模態(tài)、單源數(shù)據(jù)的局限性。同時(shí)，必須清楚地認(rèn)識(shí)到，偏振光學(xué)成像探測(cè)技術(shù)仍然是傳統(tǒng)強(qiáng)度和光譜成像的有益補(bǔ)充，并非總是萬(wàn)能的，當(dāng)在傳統(tǒng)強(qiáng)度和光譜成像受限的某些特定情況或環(huán)境下，該技術(shù)可以作為輔助手段進(jìn)行有益嘗試。研究也已發(fā)現(xiàn)，在某些特定情況下，它確實(shí)可能會(huì)發(fā)揮獨(dú)一無(wú)二的作用，這部分研究工作在未來(lái)仍需不斷嘗試和積累。

4）關(guān)于偏振光學(xué)成像探測(cè)的應(yīng)用問(wèn)題

偏振光學(xué)成像探測(cè)技術(shù)和偏振相機(jī)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、環(huán)境、醫(yī)學(xué)、軍事和民生等諸多領(lǐng)域均具有廣泛的潛在應(yīng)用，而且，不同的應(yīng)用場(chǎng)合或場(chǎng)景，需要量身定做偏振光學(xué)成像系統(tǒng)及開(kāi)發(fā)專(zhuān)用偏振相機(jī)。因此，發(fā)展到目前為止，我們認(rèn)為該技術(shù)領(lǐng)域真正的痛點(diǎn)是，必須進(jìn)行細(xì)致的行業(yè)分析，找到最佳的典型的專(zhuān)業(yè)應(yīng)用突破口。需要聚焦應(yīng)用領(lǐng)域，以典型應(yīng)用帶動(dòng)和促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。以下三個(gè)方向可能是不錯(cuò)的選擇，包括工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線上產(chǎn)品缺陷或異物的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)；生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中腫瘤病變組織的診斷；煙霧霾等復(fù)雜氣象條件及低照度環(huán)境下暗弱小目標(biāo)的清晰成像與監(jiān)控。

致謝：感謝研究團(tuán)隊(duì)王慶飛、張?jiān)姌s、楊瑞、竇文濤、杜棟凱、魏寒月同學(xué)在材料整理和校對(duì)等方面的工作和幫助。