CN103345099A - 一种基于偏振光消光的成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于偏振光消光的成像方法，它解决了现有的在饱和光下对目标物体拍照成像清晰度低、不具有实时性的问题。其方法：控制拟被拍照物体到光源和相机连线的夹角为两倍的布儒斯特角，在相机镜头的前方设置一个垂直相机光轴的偏振片，通过旋转偏振片，分时拍摄多幅具有不同偏振角度的偏振图像，对偏振图像划定像素点窗口，将窗口内像素点灰度值与阀值进行比较，选取灰度值大于阀值的像素点个数最小的窗口内像素点融合成像。

Description

一种基于偏振光消光的成像方法

技术领域

本发明涉及一种基于偏振光消光的成像方法。

背景技术

由于光强太强或者物体镜面反射导致成像饱和，拍摄到的图像会成为刺眼的一片白色，不能分辨目标物体上的细节。现有方法一般是在相机镜头与物体之间增加一个衰减片以降低光强。但是，这样获得的图像整体光强变小，对比度也减弱，目标物体上的细节不能被完全分辨。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种在饱和光下对目标物体通过偏振光消光的方法成像，从而提高目标物体成像的清晰度。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于偏振光消光的成像方法，其步骤包括：

步骤一：控制被拍照物体到光源和相机镜头连线的夹角为两倍的布儒斯特角；

步骤二：在相机镜头的前方布置一个垂直相机光轴的偏振片，转动偏振片，选取m个不同偏振角度，拍摄m幅具有不同偏振角度的偏振图像，m≥2；

步骤三：用具有同一大小的像素点窗口将步骤二中所述的每幅偏振图像分别划分为k个像素点窗口，k≥2，在每幅偏振图像的相同区域形成k组，每组m个，具有同一位置的对应像素点窗口；

步骤四：在步骤三中所述的每组具有同一位置的m个对应像素点窗口中，选定一个像数点窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口，所述选定方法是，该组中每个窗口的全部像素点灰度值与事先设定的灰度阀值进行比较，计算该组中每个窗口的像素点灰度值大于阀值的像素点个数，选定像素点灰度值大于阀值的像素点个数最小的窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口。

步骤五：将步骤四选定的k个图像融合窗口中的全部像素融合生成完整图像。

本发明的原理是：自然光在电介质界面上反射和折射时，一般情况下反射光和折射光都是部分偏振光，只有当入射角为某特定角时反射光才是线偏振光，此规律被称为布儒斯特定律，此特定角称为布儒斯特角，布儒斯特角的大小由物体和物体所在介质的折射率决定。在日常应用中，需要使反射的线偏振光通过转动的偏振片获得具有特定偏振角度的线偏振光，这一过程就是偏振消光的过程。通过偏振消光获得多幅具有不同偏振角度的偏振图像，通过对不同偏振角度的偏振图像素点灰度值的比较，选取每幅图像最清晰的部分融合成最终图像。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于通过偏振消光获得不同偏振角度的偏振图像进行图像融合，能够在不减弱反射光强的情况下获得清晰度高的图像。

附图说明

图1是偏振光消光原理图，其中标记θb是布儒斯特角，标记a是处于线偏振光状态的反射光，标记b是通过偏振片的具有特定偏振方向的线偏振光。

图2是本发明图像融合方法的流程示意图。

具体实施方式

实施例一、一种基于偏振光消光的成像方法，包括以下步骤：

步骤一：控制被拍照物体1到光源2和相机镜头3连线的夹角为两倍的布儒斯特角，所述布儒斯特角的大小由物体和物体所在介质的折射率决定；

步骤二：在相机镜头3的前方布置一个垂直相机光轴的偏振片4，转动偏振片4，选取m个不同偏振角度，拍摄m幅具有不同偏振角度的偏振图像，m≥2；

步骤三：用具有同一大小的像素点窗口将步骤二中所述的每幅偏振图像分别划分为k个像素点窗口，k≥2，在每幅偏振图像的相同区域形成k组，每组m个，具有同一位置的对应像素点窗口；

步骤四：在步骤三中所述的每组具有同一位置的m个对应像素点窗口中，选定一个像数点窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口，所述选定方法是，该组中每个窗口的全部像素点灰度值与事先设定的灰度阀值进行比较，计算该组中每个窗口的像素点灰度值大于阀值的像素点个数，选定像素点灰度值大于阀值的像素点个数最小的窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口。

步骤五：将步骤四选定的k个图像融合窗口中的全部像素融合生成完整图像。

实施例二、步骤一、步骤二与实施例一相同，步骤三、步骤四和步骤五的图像融合公式为：

$D(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}{D}_{\mathrm{\θ}1}(i,j)& \mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θ}1}(i,j)\right)=\min (\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θ}1}(i,j)\right),\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θ}2}(i,j)\right)...\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θn}}(i,j)\right)))\\ D_{\mathrm{\θ}2}(i,j)& \mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θ}2}(i,j)\right)=\min (\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θ}1}(i,j)\right),\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θ}2}(i,j)\right)...\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θn}}(i,j)\right)))\\ .& \\ .& \\ .& \\ D_{\mathrm{\θn}}(i,j)& \mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θn}}(i,j)\right)=\min \left(\mathrm{sum}\right(I_{\mathrm{\θ}1}(i,j)),\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θ}2}(i,j)\right)...\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\θn}}(i,j)\right)))\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，

sum(I_θ1(i,j))表示偏振角度为θ1时对应图片第i行第j列像素点周围n×n窗口内灰度值大于阈值的像素点的个数，其中n必须为大于1的奇数，以此类推，

sum(I_θn(i,j))表示偏振角度为θn时对应图片第i行第j列像素点周围n×n窗口内灰度值大于阈值的像素点的个数，

阈值为250至255之间的任意一个实数，

D_θ1(i,j)表示偏振角度为θ₁时对应图片第i行j列的灰度值，以此类推,

D_θn(i,j)表示偏振角度为θ_n时对应图片第i行j列的灰度值，

D(i,j)表示融合后的图像第i行j列的灰度值。

实施例三、步骤一至步骤五与实施例一相同，所述图像为彩色图像，对彩色图像按照公式（1）进行图像融合时，需要把每个像素分成R、G、B三通道像素，分别比较对应像素R、G、B的灰度值，然后把通过融合公式获得的R、G、B合成彩色像素点。

实施例四、步骤一至步骤五与实施例一相同，步骤四所述事先设定的灰度阈值为250至255之间任意实数，最优值为255。

实施例五、步骤一与实施例一相同；

步骤二：在相机镜头3的前方布置一垂直相机光轴的偏振片4，转动偏振片4，选取0°、60°和120°三个不同偏振角度，拍摄3幅偏振图像；

步骤三：用大小为3×3像素点窗口将步骤二中所述的每幅偏振图像分别划分为k个像素点窗口，k的数值由偏振图像大小和像素点窗口大小决定，在每幅偏振图像的相同区域形成k组，每组3个，具有同一位置的对应像素点窗口；

步骤四：在步骤三中所述的每组具有同一位置的3个对应像素点窗口中，选定一个像数点窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口，所述选定方法是，该组中每个窗口的全部像素点灰度值与事先设定的灰度阀值进行比较，计算改组中每个窗口的像素点灰度值大于阀值的像素点个数，选定像素点灰度值大于阀值的像素点个数最小的窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口。

步骤五：将步骤四选定的k个图像融合窗口中的全部像素融合生成完整图像。

步骤三至步骤五用融合公式表达为公式（2）： $D\left(i\right)=\left\{\begin{array}{c}{I}_0\left(i\right),\mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_{60}\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_{120}\left(i\right)\right))\\ I_{60}\left(i\right),\mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{60}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_{60}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_{120}\left(i\right)\right))\\ I_{120}\left(i\right),\mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{120}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_{120}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_{60}\left(i\right)\right))\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中i是图像中某个像素点，I₀(i)为偏振角为0°的图像在像素点i处的灰度值，I₆₀(i)为偏振角为60°的图像在像素点i处的灰度值，I₁₂₀(i)为偏振角120°的图像在像素点i处的灰度值，sum(I₀(i))表示偏振角度为0°时对应图片第i行第j列像素点周围3×3的灰度值大于阈值的像素点的个数，(sum(I₆₀(i))、sum(I₁₂₀(i))依次类推，D(i)是用于最后合成图像的像素，将通过公式（2）计算获得的像素融合成最终图像。

实施例六、步骤一与实施例一相同；

步骤二：在相机镜头3的前方布置一垂直相机光轴的偏振片4，转动偏振片4，选取0°、45°、90°和135°四个不同偏振角度，拍摄4幅偏振图像；

步骤三：用大小为5×5像素点窗口将步骤二中所述的每幅偏振图像分别划分为k个像素点窗口，k的数值由偏振图像大小和像素点窗口大小决定，在每幅偏振图像的相同区域形成k组，每组4个，具有同一位置的对应像素点窗口；

步骤四：在步骤三中所述的每组具有同一位置的4个对应像素点窗口中，选定一个像数点窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口，所述选定方法是，该组中每个窗口的全部像素点灰度值与事先设定的灰度阀值进行比较，计算改组中每个窗口的像素点灰度值大于阀值的像素点个数，选定像素点灰度值大于阀值的像素点个数最小的窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口。

步骤五：将步骤四选定的k个图像融合窗口中的全部像素融合生成完整图像。

步骤三至步骤五用融合公式表达为公式（3）：

$D\left(i\right)=\left\{\begin{array}{c}{I}_0\left(i\right),\mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_{45}\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right)<=\mathrm{sm}\left(I_{90}\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_{135}\left(i\right)\right))\\ I_{45}\left(i\right),\mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{45}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_{45}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sm}\left(I_{90}\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_{45}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_{135}\left(i\right)\right))\\ I_{90}\left(i\right),\mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{90}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_{90}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sm}\left(I_{45}\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_{90}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_{135}\left(i\right)\right))\\ I_{135}\left(i\right),\mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{135}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_0\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_{135}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sm}\left(I_{45}\left(i\right)\right),\mathrm{sum}\left(I_{135}\left(i\right)\right)<=\mathrm{sum}\left(I_{90}\left(i\right)\right))\end{array}\right.---\left(3\right)$

偏振是各种矢量波共有的一种性质，通常选用电场强度E来定义偏振态，而描述偏振态经常使用斯托克斯矢量（Stokes）描述法。Stokes描述法是由I、Q、U、V四个参数来描述。Stokes可采用两种方法表示如公式（4）和公式（5）所示；因为自然中圆偏振很少，所以假设V=0。

$\begin{array}{c}I=I_0+I_{90}\\ Q=I_0-I_{90}\\ U=I_{45}-I_{135}\end{array}---\left(4\right)$

由公式（4）和（5）可知采集偏振角为0°、60°和120°三幅图获得的效果和采集偏振角为0°、45°、90°和135°四幅图所获得的效果是等价的。

Claims (7)

1.一种基于偏振光消光的成像方法，其特征在于：

步骤一：控制被拍照物体（1）到光源（2）和相机镜头（3）连线的夹角为两倍的布儒斯特角；

步骤二：在相机镜头（3）的前方布置一个垂直相机光轴的偏振片（4），转动偏振片（4），选取m个不同偏振角度，拍摄m幅具有不同偏振角度的偏振图像，m≥2；

步骤三：用具有同一大小的像素点窗口将步骤二中所述的每幅偏振图像分别划分为k个像素点窗口，k≥2，在每幅偏振图像的相同区域形成k组，每组m个，具有同一位置的对应像素点窗口；

步骤四：在步骤三中所述的每组具有同一位置的m个对应像素点窗口中，选定一个像数点窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口，所述选定方法是，该组中每个窗口的全部像素点灰度值与事先设定的灰度阀值进行比较，计算该组中每个窗口的像素点灰度值大于阀值的像素点个数，选定像素点灰度值大于阀值的像素点个数最小的窗口作为该组所在相同区域的图像融合窗口；

步骤五：将步骤四选定的k个图像融合窗口中的全部像素融合生成完整图像。

2.根据权利要求1所述的基于偏振光消光的成像方法，其特征在于所述偏振图像为RGB色彩模式，所述像素点灰度值是红、绿、蓝三个颜色通道对应像素的灰度值。

3.根据权利要求1或2所述的基于偏振光消光的成像方法，其特征在于步骤三所述像素点窗口大小为3×3。

4.根据权利要求1或2所述的基于偏振光消光的成像方法，其特征在于步骤四所述事先设定的灰度阈值为为250至255之间的任意一个实数。

5.根据权利要求1或2所述的基于偏振光消光的成像方法，其特征在于步骤二所述m=3,偏振角度分别为0°、60°和120°。

6.根据权利要求1或2所述的基于偏振光消光的成像方法，其特征在于步骤二所述m=4，偏振角度分别为0°、45°、90°和135°。

7.根据权利要求1所述的基于偏振光消光的成像方法，其特征在于步骤三、步骤四和步骤五的图像融合公式为：

$D(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}{D}_{\mathrm{\&theta;}1}(i,j)& \mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;}1}(i,j)\right)=\min (\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;}1}(i,j)\right),\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;}2}(i,j)\right)...\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;n}}(i,j)\right)))\\ D_{\mathrm{\&theta;}2}(i,j)& \mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;}2}(i,j)\right)=\min (\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;}1}(i,j)\right),\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;}2}(i,j)\right)...\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;n}}(i,j)\right)))\\ .& \\ .& \\ .& \\ D_{\mathrm{\&theta;n}}(i,j)& \mathrm{if}(\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;n}}(i,j)\right)=\min \left(\mathrm{sum}\right(I_{\mathrm{\&theta;}1}(i,j)),\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;}2}(i,j)\right)...\mathrm{sum}\left(I_{\mathrm{\&theta;n}}(i,j)\right)))\end{array}\right.$

其中，

sum(I_θ1(i,j))表示偏振角度为θ1时对应图片第i行第j列像素点周围n×n窗口内灰度值大于阈值的像素点的个数，其中n必须为大于1的奇数，以此类推，

sum(I_θn(i,j))表示偏振角度为θn时对应图片第i行第j列像素点周围n×n窗口内灰度值大于阈值的像素点的个数，

阈值为250至255之间的任意一个实数，

D_θ1(i,j)表示偏振角度为θ₁时对应图片第i行j列的灰度值，以此类推,

D_θn(i,j)表示偏振角度为θ_n时对应图片第i行j列的灰度值，

D(i,j)表示融合后的图像第i行j列的灰度值。

Images