引言

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，為實(shí)現(xiàn)“隱真示假”，通常會(huì)采取一些偽裝措施，以減小目標(biāo)和背景對(duì)電磁波的反射或輻射能量差異。偽裝材料利用對(duì)其人眼視覺(jué)的影響使肉眼很難在可見(jiàn)光圖像上發(fā)現(xiàn)偽裝目標(biāo)，比如，將待偽裝目標(biāo)涂成與周?chē)h(huán)境相匹配的顏色。近幾十年來(lái)，在世界各國(guó)軍事科技逐漸發(fā)展的背景下，如何能夠有效識(shí)別和揭露偽裝目標(biāo)，成為各軍事強(qiáng)國(guó)關(guān)注的重點(diǎn)。使用傳統(tǒng)的可見(jiàn)光、紅外等成像手段對(duì)偽裝目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)的效果不佳。高光譜遙感技術(shù)能夠獲取偽裝材料的細(xì)節(jié)光譜特征，以極高的光譜分辨率直接對(duì)偽裝材料進(jìn)行光譜差異的定量分析，在偽裝目標(biāo)檢測(cè)方面具有很大的應(yīng)用潛力，為偽裝目標(biāo)檢測(cè)提供了新思路和新方法。

使用高光譜遙感技術(shù)進(jìn)行偽裝目標(biāo)揭露首先需要解決以下問(wèn)題：１）偽裝材料的光譜特征；２）相同顏色不同材質(zhì)目標(biāo)的光譜差異；３）在當(dāng)前偽裝裝備與背景光譜近乎一致的前提下，如何將偽裝目標(biāo)檢測(cè)出來(lái)。解決上述問(wèn)題是揭露偽裝、滿足戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)時(shí)效性、有效進(jìn)行偽裝目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)。

光譜曲線處理及分析方法

高光譜遙感技術(shù)從空間、時(shí)間、光譜三個(gè)不同的維度來(lái)觀測(cè)目標(biāo)，從而獲得更全面、更詳細(xì)的目標(biāo)信息。通過(guò)探測(cè)得到的光譜特征曲線，可反演出對(duì)應(yīng)每一個(gè)像素的目標(biāo)組成成分，從目標(biāo)材質(zhì)的光譜屬性入手，區(qū)分背景與目標(biāo)的差異。

2.1 包絡(luò)線去除法

高光譜遙感技術(shù)能夠獲取偽裝目標(biāo)的光譜特征。對(duì)于從高光譜圖像上提取的光譜曲線，可以利用包絡(luò)線去除法來(lái)突出目標(biāo)的光譜特征。包絡(luò)線去除法是一種有效的光譜分析方法，它可以有效地突出光譜曲線的吸收特征和反射特征，并將反射率歸一化為0～1.0，光譜的吸收特征也能歸一化到一致的光譜背景上，有利于與其他光譜曲線進(jìn)行特征數(shù)值的比較。包絡(luò)線通常定義為采用直線逐點(diǎn)連接光譜曲線上那些凸出的峰值點(diǎn)，并使折線在峰值點(diǎn)上的外角大于180°。用原始光譜曲線上的值除以包絡(luò)線上對(duì)應(yīng)的值，即為光譜去包絡(luò)，其計(jì)算公式為

式中：λｊ是第ｊ 波段的波長(zhǎng)；ＲＣｊ是波段ｊ 的包絡(luò)線去除值；Ｒｊ是波段ｊ的原始光譜反射率；Rend和Rstart是吸收曲線起始點(diǎn)和末端點(diǎn)的原始光譜反射率；λend和λstart是吸收曲線起始點(diǎn)和末端點(diǎn)的波長(zhǎng)；Ｋ 是吸收曲線在起始點(diǎn)波段和末端點(diǎn)波段之間的斜率［７］。從直觀上來(lái)看，光譜曲線的包絡(luò)線相當(dāng)于光譜曲線的“外殼”。因?yàn)閷?shí)際的光譜曲線由離散的樣點(diǎn)組成，所以用連續(xù)的折線段來(lái)近似表示光譜曲線的包絡(luò)線。

2.2歐氏距離

歐氏距離是一種描述確定量之間相似性的準(zhǔn)則，反映兩種目標(biāo)光譜曲線的差異，能對(duì)偽裝效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。兩種目標(biāo)的歐氏距離定義為

式中：Ｄ 為歐氏距離；ａｉ和ｂｉ分別表示在ｉ波段的光譜反射率。同一條件下，Ｄ 越大，表示兩種目標(biāo)的區(qū)分度越大，偽裝效果越差

2.3光譜信息散度

光譜信息散度（ＳＩＤ）用來(lái)衡量高光譜圖像中兩個(gè)不同像元之間的相似性。歐氏距離考慮了光譜本身的變動(dòng)性，能對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行更好的評(píng)價(jià)。若Ｐ 和Ｑ 的光譜曲線概率密度分布分別為Ｐ＝（ｐ１，ｐ２，…，ｐＬ）和 Ｑ ＝ （ｑ１，ｑ２，…，ｑＬ），其 中

ｐｉ＝

，

則Ｐ與Ｑ的光譜信息散度為

光譜信息散度的值越大，說(shuō)明二者的差異越大，偽裝效果越差。

2.４光譜角度匹配

光譜角度匹配（ＳＡＭ）算法將光譜數(shù)據(jù)看作是一個(gè)ｎ 維的特征向量，通過(guò)計(jì)算兩種光譜之間的“角度”來(lái)確定兩者的相似性。計(jì)算公式為

式中：ＳＡ（ａ，ｂ）為光譜角。光譜角的值越接近０，說(shuō)明兩種光譜的形狀越相似，匹配度越高。

2.５分段編碼匹配

高光譜數(shù)據(jù)通常存在大量的數(shù)據(jù)冗余，為實(shí)施 匹配，將光譜進(jìn)行二值編碼，用簡(jiǎn)單的０和１來(lái)表示 光譜。編碼方法為

式中：ｘｉ是像元第ｉ通道的亮度值；ｈ（ｎ）是像元第ｉ通道的編碼；Ｔ為閾值，通常為光譜的平均亮度。將兩種光譜數(shù)據(jù)編碼后進(jìn)行匹 配，根據(jù)匹配系數(shù)的大小來(lái)判斷兩組數(shù)據(jù)的相似度。為了提高匹配的精 度，通過(guò)將光譜分成多個(gè)區(qū)域，進(jìn)行分段編碼。

光譜數(shù)據(jù)

在森林環(huán)境中，作戰(zhàn)目標(biāo)通常會(huì)采用綠色作為偽裝色，以與森林環(huán)境相匹配。圖４（ａ）所示為綠色鋼板與綠色木板的反射光譜曲線，可見(jiàn)：綠色木板的光譜曲線在400～600ｎｍ 波長(zhǎng)范圍內(nèi)總體呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，并在535ｎｍ 波長(zhǎng)處出現(xiàn)反射峰值；綠色鋼板的光譜曲線在400～600ｎｍ 波長(zhǎng)范圍內(nèi)呈現(xiàn) 先 下 降 后 上 升 再 下 降 的 趨 勢(shì)，并 在 波 長(zhǎng)522ｎｍ 處出現(xiàn)反射峰值；在400～477ｎｍ 波長(zhǎng)范圍內(nèi)，綠 色 木 板 的 反 射 率 高 于 綠 色 鋼 板；在 477～572ｎｍ波長(zhǎng)范圍內(nèi)，綠色鋼板的反射率高于綠色木板；在572～780ｎｍ 波長(zhǎng)范圍內(nèi)，綠色木板的反射率高于綠色鋼板；在677ｎｍ 波長(zhǎng)處，綠色鋼板出現(xiàn)吸收谷；在800～850ｎｍ 波長(zhǎng)處，綠色鋼板的反射率突增，而綠色木板的光譜曲線較為平穩(wěn)，未出現(xiàn)明顯的反射峰或吸收谷。在近紅外波段內(nèi)，綠色鋼板與綠色木板的波動(dòng)情況相似，但反射率差異較大，綠色鋼板的反射率高于綠色木板，并且二者在915ｎｍ波長(zhǎng)處的反射率差值最大，可達(dá)0.19。這說(shuō)明在此波段可以將二者進(jìn)行區(qū)分。

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審核編輯黃宇