CN109471195B - 毫米波太赫兹成像设备及物体识别分类方法 - Google Patents

Abstract

一种用于对被检对象进行安全检查的毫米波太赫兹成像设备，其包括聚焦透镜，检测器和图形处理装置，其中所述聚焦透镜设置在被检对象和所述检测器之间，且被构造为将被检对象自发辐射或反射回来的毫米波太赫兹波聚焦在所述检测器上；检测器，所述检测器包括天线阵列和探测器阵列，其中天线阵列设置在所述探测器阵列的朝向所述聚焦透镜的一侧且设置为所述探测器阵列的天线端口，所述探测器阵列设置在所述聚焦透镜的焦平面上，且被构造为将所述天线阵列接收的毫米波太赫兹波转化为被检对象的极化图像；以及所述图形处理装置设置于所述探测器阵列的远离所述天线阵列的一侧，且被构造为处理所述极化图像以对被检对象进行识别分类。

Description

毫米波太赫兹成像设备及物体识别分类方法

技术领域

本公开涉及安检技术领域，特别是涉及一种毫米波太赫兹成像设备，以及利用上述毫米波太赫兹成像设备对物体进行检测以进行物体识别分类的方法。

背景技术

在现有的被动式毫米波太赫兹成像类似于光学摄像，利用一个两二维的阵面(每个阵元的探测器(或者辐射计，或者、检波器，可以或者是直接检波也可以是、间接检波)对应一个像素，由阵列形式的阵元构成一个阵面)，对目标视场形成凝视，不需要扫描，可实现实时成像。

考虑到毫米波太赫兹探测器的成本，完全采取二维焦平面直接成像方式将导致整个系统成本十分昂贵。所以，在实际应用中为了同时兼顾系统成本和成像速率的要求，针对二维成像，当前的主流系统均采用一定数量的辐射计加上机械扫描的方式实现对整个视场的扫描覆盖，通过牺牲成像时间来减低少对探测器数目的需求，从而降低整个系统的成本。

现有的基于焦平面成像的被动式毫米波太赫兹成像安检装置无论是采用辐射计的直接探测还是外差法的间接探测，都只能通过可疑物(如手机、钞票、刀具、手枪等)与人体之间的温度差显示可疑物的图像形状，进而确定人体是否携带可疑物，而无法对可疑物进行物体识别。通常人体体表温度比可疑物高，在成像灰度图像上显示人体是白色，而可疑物是黑色。通常，无论是机器识别还是人工识别，均无法将类似形状和大小的皮带扣、手机、金属块、介质块和纸币等进行物体识别。

另外目前被动式人体安检转置的分辨率(物方向)一般只有2-3cm，这个分辨率对于通过大小和形状进行物体分类和物体识别是不完善的。

发明内容

本公开的目的在于解决上述技术问题中的至少一个方面，提供一种毫米波太赫兹成像设备及其利用该设备进行的物体识别和分类方法。通过该毫米波太赫兹成像设备能够在不对人体产生有害辐射的基础上，识别出物体以对物体进行分类，且识别到的物体的大小能够达到毫米级的结构。

在根据本公开的一个方面中，提供一种用于对被检对象进行安全检查的毫米波太赫兹成像设备，其包括聚焦透镜，检测器和图像处理装置，其中所述聚焦透镜设置在被检对象和所述检测器之间，且被构造为将被检对象自发辐射或反射回来的毫米波太赫兹波聚焦在所述检测器上；检测器，所述检测器包括天线阵列和探测器阵列，其中天线阵列设置在所述探测器阵列的朝向所述聚焦透镜的一侧且设置为所述探测器阵列的天线端口，所述探测器阵列设置在所述聚焦透镜的焦平面上，且被构造为将所述天线阵列接收的毫米波太赫兹波转化为被检对象的极化图像；以及所述图像处理装置设置于所述探测器阵列的远离所述天线阵列的一侧，且被构造为处理所述极化图像以对被检对象进行识别分类。

根据本公开的一个示例性实施例，所述天线阵列包括多个接收天线，所述多个接收天线中的每个接收天线都被线性极化或被圆极化。

根据本公开的另一个示例性实施例，所述探测器阵列包括多个感波单元，多个感波单元的数量与多个接收天线的数量相同，所述探测器阵列上的每个感波单元的位置与所述天线阵列上的每个接收天线的位置相对应。

根据本公开的另一个示例性实施例，所述天线阵列为一维阵列，所述探测器阵列为一维阵列，所述一维天线阵列包括线性排列的多个宏像素单元，其中每个宏像素单元为N*1的天线阵列，其中N为正整数，且N≥3，且每个宏像素单元包括至少N-1个不同的极化角度。

根据本公开的另一个示例性实施例，所述天线阵列为二维阵列，所述探测器阵列为二维阵列，所述二维天线阵列包括在二维平面上排列的多个宏像素单元，其中每个宏像素单元为M₁*M₂的天线阵列，其中M₁，M₂为正整数，且M₁，M₂≥2，且每个宏像素单元包括至少N-1个不同的极化角度，其中N＝M₁*M₂。

根据本公开的另一个示例性实施例，每个宏像素单元的N个接收天线包括如下方式中的至少一种：N个线极化接收天线；N-1个线极化接收天线和一个圆极化接收天线。

根据本公开的另一个示例性实施例，N个线极化接收天线的极化角度分别为Deg1、Deg2、Deg3、…DegN，其中

其中i为小于等于N的正整数。

根据本公开的另一个示例性实施例，N-1个线极化接收天线的极化角度分别为Deg1、Deg2、Deg3、…DegN-1，其中

其中i为小于等于N-1的正整数；

其中，圆极化包括左旋圆极化和右旋圆极化中的至少一种。

根据本公开的另一个示例性实施例，毫米波太赫兹成像设备还包括毫米波太赫兹辐射源，其用于向被检对象辐射毫米波太赫兹波。

根据本公开的另一个示例性实施例，所述天线阵列为一维阵列，所述探测器阵列为一维阵列，所述毫米波太赫兹成像设备还包括设置在被检对象和聚焦透镜之间的光路中的可旋转扫描反射镜。

根据本公开的另一个示例性实施例，所述可旋转扫描反射镜能够旋转以在一个特定旋转角度将被检对象上的特定部位成像在一维探测器阵列的特定感波单元上。

根据本公开的另一方面，提供一种使用根据上述的毫米波太赫兹成像设备进行物体识别分类的方法，包括：

通过所述聚焦透镜，使得被检对象自发辐射或反射回来的毫米波太赫兹波被所述天线阵列接收且聚焦在所述探测器阵列上；

通过所述探测器阵列，将所述天线阵列接收的毫米波太赫兹波转化为被检对象的极化图像；

利用所述图像处理装置处理所述极化图像以获得高分辨率极化图像；

基于获得的高分辨率极化图像，利用自动识别算法进行物体识别分类。

根据本公开的一个示例性实施例，所述接收天线阵列和所述探测器阵列均是二维阵列。

根据本公开的另一个示例性实施例，所述天线阵列包括多个宏像素单元，每个宏像素单元包括N个接收天线，N个接收天线具有至少N-1个极化角度，所述探测器阵列包括与接收天线数量相等且位置对应的感波单元(N为大于等于4的正整数)，

其中，利用所述图像处理装置处理所述极化图像以获得高分辨率极化图像的步骤包括：

S1：在探测器阵列获得的极化图像中，从多个感波单元所对应的像素点中提取N幅低分辨率极化图像，每幅低分辨率极化图像具有一个极化角度且包括具有一个相同极化角度的所有像素点；

S2：估算出极化阵列中极化角度位置处像素的无极化强度数据，得到一幅高分辨率无极化图像，高分辨率无极化图像的分辨率与天线阵列的大小相等，以及

在将高分辨率无极化图像的各个极化单元中，通过估算出来的无极化强度数据求平均值，该平均值作为具有相应极化角度的各个极化单元的无极化强度数值，对整个阵列范围内进行同样的处理，即得到N幅低分辨率无极化图像；

S3：将经过步骤S1得到的N低分辨率图像和步骤S2处理得到的低分辨率无极化图像的指导下，通过插值得到N幅不同极化角度的中间图像，然后再在得到的N幅中间图像中分别减去低分辨率无极化图像，即得到N幅低分辨率极化差图像；

S4：采用双线性差值、上采样的处理方法对步骤S3得到的N幅低分辨率极化差图像进行处理，得到N幅相对应的高分辨率极化差图像；以及

S5：将步骤S4得到的N幅高分辨率极化差图像与步骤S2得到的高分辨率无极化图像进行求和，最终得到N幅高分辨率极化图像。

根据本公开的另一个实施例，利用所述图像处理装置处理所述极化图像以获得高分辨率极化图像的步骤还包括：S6:针对在步骤S5中得到的具有极化信息的高分辨率极化图像进行超分辨率图像处理算法提高分辨率。

在根据本公开的毫米波太赫兹成像设备和利用该设备进行的物体识别分类的方法中，通过设置一维或二维天线阵列，能够获得被检对象的极化图像。该极化图像通过图像处理设备处理之后，能够获得高分辨率的带有极化信息的图像。极化成像技术不仅能够探测到物体表面的结构信息，如粗糙度和纹理，还能够探测物体表面的电导率、折射率等信息，这种方案比现有的被动式太赫兹成像仪(只能探测到物体表面强度信息)提供了更多的信息，这些信息对物体分类和物体识别是非常有用的。通过获取的极化信息，例如材料不同表面纹理，粗糙度，折射率，电导率等，能够对类似形状和大小的可疑物进行辨别，也就是进行识别和分类。此外，根据本公开的毫米波太赫兹成像设备可识别的物体大小能够缩小到毫米级别。

附图说明

图1示出了根据本公开的一个实施例的被动式毫米波太赫兹成像设备。

图2示出了根据本公开的一个实施例的主动式毫米波太赫兹成像设备。

图3示出了根据本公开的一个实施例的包括二维天线阵列的毫米波太赫兹成像设备的成像原理图。

图4示出了根据本公开的一个实施例的包括一维天线阵列的毫米波太赫兹成像设备的成像原理图。

图5A和5B示出了根据本公开的一个实施例的二维天线阵列的宏像素单元的简化示意图。

图6A和6B示出了根据本公开的一个实施例的二维天线阵列的宏像素单元的简化示意图。

图7示出了根据本公开的一个实施例的一维天线阵列的宏像素单元的简化示意图。

图8示出了根据本公开的一个实施例的一维天线阵列的宏像素单元的简化示意图。

图9示出了根据本公开的一个实施例的探测器阵列获得的图像。

图10示出了根据本公开的一个实施例的从探测器阵列获得的图像中提取的4幅低分辨率极化图像。

具体实施方式

虽然将参照含有本公开的较佳实施例的附图充分描述本公开，但在此描述之前应了解本领域的普通技术人员可修改本文中所描述的公开，同时获得本公开的技术效果。因此，须了解以上的描述对本领域的普通技术人员而言为一广泛的揭示，且其内容不在于限制本公开所描述的示例性实施例。

另外，在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本披露实施例的全面理解。然而明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。在其他情况下，公知的结构和装置以图示的方式体现以简化附图。

图1示出了根据本公开的被动式毫米波太赫兹成像设备。如图1所示，毫米波太赫兹成像设备用于对被检对象1进行安全检查，其包括聚焦透镜3，检测器4和图像处理装置6。聚焦透镜3在被检对象1和所述检测器4之间，且被构造为将被检对象自发辐射或反射回来的毫米波太赫兹波2聚焦在所述检测器4上。所述检测器包括天线阵列41和探测器阵列42(如图3和4所示)，其中天线阵列41设置在所述探测器阵列42的朝向所述聚焦透镜3的一侧且设置为所述探测器阵列42的天线端口，所述探测器阵列42设置在所述聚焦透镜3的焦平面上，且被构造为将所述天线阵列接收的毫米波太赫兹波转化为被检对象1的极化图像。所述图像处理装置6设置于所述探测器阵列42的远离所述天线阵列41的一侧，且被构造为处理所述极化图像以对被检对象进行识别分类。

典型的毫米波太赫兹成像设备的检测器都带有天线端口，天线端口的主要用途是增大接收的功率和提升接收的效率。在本公开中，天线阵列41被设置作为检测器的天线端口且与探测器阵列42进行通信，使得检测器本身具有选择极化方向的功能。

在根据本公开的一个实施例中，所述图像处理装置6包括模拟信号处理器61，数模转换器(D/A转换器)62，数字信号处理器63以及图像显示器64。探测器阵列42将入射的毫米波太赫兹波转化为每个像素点上的电信号，并发送至模拟信号处理器61；模拟信号处理器61用于接收探测器传来的模拟信号，并将其发送至数模转换器62；数模转换器62用于接收经模拟信号处理器传输来的信号，并对其进行数模转换再发送至数字信号处理器63；数字信号处理器63用于接收经转换器转换后的信息，并对其进行去马赛克处理，再将去马赛克处理后得到的图像显示至图像显示器64上，其中去马赛克处理的方法将在下文中进行详细说明。

在本公开中，太赫兹波是频率在100GHz至10THz(10000GHz)范围为的电磁波，太赫兹波介于微波和可见光之间，在长波段与毫米波重合，在短波段与红外线重合。毫米波的频段为26.5至300GHz，本公开所述的毫米波太赫兹波是指频段位于30GHz至1000GHz之间的电磁波。在毫米波太赫兹成像设备的技术领域中，由于人体辐射或反射的毫米波太赫兹波的能量是非常低的，因此毫米波太赫兹波用于安全检查是较合适的。

图2示出了根据本公开的主动式毫米波太赫兹成像设备。如图2所示，该主动式毫米波太赫兹成像设备还包括毫米波太赫兹辐射源5，其用于向被检对象1辐射毫米波太赫兹波，使得被检对象1向聚焦透镜3反射毫米波太赫兹波。

在根据本公开的一个实施例中，所述天线阵列41包括多个接收天线，所述多个接收天线中的每个接收天线被线性极化或被圆极化。

天线的种类、结构和放置方式决定天线的极化(极化方向)。本领域常见的天线包括喇叭天线、贴片天线、螺旋天线等。通过设置喇叭天线、贴片天线相对于水平方向的设置方向既可以改变喇叭天线的极化角度。总之，喇叭天线、贴片天线等通过不同的非水平摆放方式即可实现不同的线极化方向。喇叭天线可以具有矩形或圆形波导口。通过将波导口设置为圆形波导口，可将喇叭天线的极化方式转换为圆极化。此外，通过在矩形波导口中加入介质波片也可实现喇叭天线等的圆极化。总之，喇叭天线、贴片天线通过加入介质波片或结构设计即可实现圆极化。在本公开中，喇叭天线的波导口的各个边的大小优选地为0.1mm至10mm，以适应不同大小的毫米波太赫兹波探测器的感波单元。

在根据本公开的一个实施例中，所述探测器阵列42包括多个感波单元，多个感波单元的数量与多个接收天线的数量相同，所述探测器阵列上的每个感波单元的位置与所述天线阵列上的每个接收天线的位置相对应。在根据本公开的毫米波太赫兹成像设备中，天线阵列的像素间距与探测器阵列像素间距相匹配；探测器阵列的相邻感波单元间的串扰(相邻像素间的混合极化信息)尽可能小。

在根据本公开的一个实施例中，天线阵列可以是二维阵列或一维阵列。

在根据本公开的一个实施例中，在天线阵列为二维阵列时，二维天线阵列41包括在二维平面上排列的多个宏像素单元，其中每个宏像素单元为M₁*M₂的天线阵列，其中M₁，M₂为正整数，且M₁，M₂≥2，且每个宏像素单元包括至少N-1个不同的极化角度，其中N＝M₁*M₂

。在一个具体的实施例中，M等于2，每个宏像素单元为2*2的天线阵列。

在根据本公开的一个实施例中，在天线阵列为一维阵列时，一维天线阵列41包括线性排列的多个宏像素单元，其中每个宏像素单元为N*1的天线阵列，其中N为正整数，且N≥3，且每个宏像素单元包括至少N-1个不同的极化角度。在一个具体的实施例中，N等于3，一个宏像素单元为3*1的天线阵列。

在本公开的毫米波太赫兹成像设备中，根据所需的宏像素单元的大小以及极化方向，来选择不同的天线种类、天线结构以及不同的天线放置方法。

在根据本公开的一个具体实施例中，使用中心频率为94GHz的太赫兹波探测器，其中天线阵列大小为120×160，喇叭天线的喇叭口的尺寸为(矩形波导口)5.5mm×4cm，并且探测器阵列分辨率为120×160，像元大小为5mm×5mm。

图3示出了根据本公开的一个实施例的包括二维天线阵列的毫米波太赫兹成像设备的成像原理图。图4示出了根据本公开的一个实施例的包括一维天线阵列的毫米波太赫兹成像设备的成像原理图。

在根据本公开的一个实施例中，如图3所示，所述天线阵列为二维天线阵列，所述探测器阵列为二维探测器阵列，在该示意图中，为了更清楚地示出天线阵列和探测器阵列的结构示意图，天线阵列和探测器阵列相隔一定距离，然而在实际结构中，每个天线作为每个感测单元的天线端口。从而二维天线阵列作为探测器阵列的天线端口。例如，在被检对象为人的情况下，来自人的头部的毫米波太赫兹波在经过聚焦透镜和被二维天线阵列接收之后成像在二维探测器阵列的一个或多个第一感波单元。同时，来自人的胸部的毫米波太赫兹波在经过透镜和被二维天线阵列接收之后成像在二维探测器阵列的一个或多个第二感波单元上，该第二感波单元与第一感波单元的位置不同。因此，在整个二维探测器阵列能够在同一时刻检测来自多个不同位置的毫米波太赫兹波并对其进行成像。在检测可疑对象时，能够对可疑对象上的多个位置辐射或反射的毫米波太赫兹波进行成像。

在根据本公开的一个实施例中，如图4所示，所述天线阵列为一维天线阵列，所述探测器阵列为一维探测器阵列。一维天线阵列作为探测器阵列的天线端口。在此情况下，该毫米波太赫兹成像设备还包括设置在被检对象1和聚焦透镜3之间的光路中的可旋转扫描反射镜7。该可旋转扫描反射镜7能够旋转以在一个特定旋转角度将被检对象上的特定部位成像在一维探测器阵列的特定感波单元上。例如，在可旋转扫描反射镜7处于第一旋转角度时，毫米波太赫兹成像设备将被检人的头部成像在一维探测器阵列的第一感波单元上。在可旋转扫描反射镜7处于与第一旋转角度不同的第二旋转角度时，毫米波太赫兹成像设备将被检人的胸部等其他部位成像在一维探测器阵列的与第一感波单元不同的第二感波单元上。重复旋转该可旋转扫描反射镜7，直到实现对被检对象的整体扫描，并将各个部位成像在一维探测器阵列上。通过设置该可旋转扫描反射镜7能够减少价格昂贵的探测器单元的数量，从而节省成本。

被检对象的识别和分类是毫米波探测研究的主要目标。被检对象辐射的电磁波具有极化特性，因此可通过被检对象辐射信号中的极化信息来获取更多的关于被检对象的信息。本公开提出了一种通过天线种类或者天线放置方式来控制不同检波器的极化度，也就是说天线阵列或探测器阵列的一个宏像素单元内，不同的感波单元接收不同极化状态的波。这种分焦平面极化成像技术能够无限额外添加接收天线阵列，结构简单。

利用根据本公开的毫米波太赫兹成像设备的优势主要体现在如下的两个方面。

第一方面，可以利用探测到的极化图像的极化信息进行物体分类和物体识别。这是因为极化成像技术不仅能够探测到物体表面的结构信息，如粗糙度和纹理，还能够探测物体表面的电导率、折射率等信息，这种方案比现有的被动式太赫兹成像仪(只能探测到物体表面强度信息)提供了更多的信息，这些信息对物体分类和物体识别是非常有用的。例如采用常见的被动式毫米波太赫兹安检仪探测人体携带的可疑物，如手机、钞票、刀具和手枪等，由于人体体表温度比可疑物高，在成像灰度图像上显示人体是白色，而可疑物都是黑色块。通常，无论是机器识别还是人工识别，无法把类似形状和大小的皮带扣、手机、金属块、介质块和纸币进行区分。我们是无法通过黑块的形状来判别可疑物。利用极化成像技术，用获取的极化信息(材料不同表面纹理，粗糙度，折射率，电导率等)对类似形状和大小的可疑物进行辨别。

另一方面，可通过超分辨率极化成像重构算法实现超分辨成像，分辨率比现有的成像图像模式(不能获得极化信息)的提高至少4倍，分辨率可以达到毫米级别，这对识别毫米级别结构的可疑物是非常有效的。

下文将详细说明一维天线阵列和二维天线阵列的极化方式。

图5A和5B示出了根据本公开的一个实施例的二维天线阵列的宏像素单元的简化示意图。在该实施例中，宏像素单元包括N个线性化的接收天线，它们的极化角度分别是Deg1、Deg2、Deg3、…DegN，其中i为小于等于N的正整数。如图5A所示，每个宏像素单元的接收天线的数量N＝4时，一个宏像素单元宏像素排列方式是0°、45°、90°和-45°的线极化。如图5B所示，一个宏像素单元宏像素排列方式是30°、75°、120°和-15°的线极化。

图6A和6B示出了根据本公开的一个实施例的二维天线阵列的宏像素单元的简化示意图。在该实施例中，宏像素单元包括N-1个线极化接收天线，与1个圆极化接收天线，圆极化可以是左旋圆极化也可以是右旋圆极化，N-1个线极化角度分别是Deg1，Deg2，Deg3，…Deg(N-1)，其中i为小于等于N-1的正整数。如图6A所示，每个宏像素单元的接收天线的数量N＝4时，4个接收天线的极化角度是0°线极化、60°线极化、120°线极化和圆极化。如图6B所示，每个宏像素单元的接收天线的数量N＝4时，4个接收天线的极化角度是0°线极化、45°线极化、90°线极化和圆极化。

图7示出了根据本公开的一个实施例的一维天线阵列的宏像素单元的简化示意图。在该实施例中，宏像素单元包括N个线极化接收天线，其极化角度分别是Deg1，Deg2，Deg3，…DegN，其中在一个实施例中，如图7所示，一个宏像素单元的接收天线数量N＝3时，一个宏像素单元宏像素排列方式是0°、60°和120°的线极化。

图8示出了根据本公开的一个实施例的一维天线阵列的宏像素单元的简化示意图。在该实施例中，宏像素单元包括N-1个线极化接收天线，与1个圆极化接收天线，圆极化可以是左旋圆极化也可以是右旋圆极化，N-1个线极化角度分别是Deg1，Deg2，Deg3，…Deg(N-1)，其中在一个实施例中，如图8所示，一个宏像素单元的接收天线数量N＝3时，一个宏像素单元宏像素排列方式是0°线极化、90°线极化和圆极化。

根据本公开的另一方面，还提供一种使用上述的毫米波太赫兹成像设备进行物体识别分类的方法。该方法包括如下的步骤：通过所述聚焦透镜，使得被检对象自发辐射或反射回来的毫米波太赫兹波被所述天线阵列接收且聚焦在所述探测器阵列上；通过所述探测器阵列，将所述天线阵列接收的毫米波太赫兹波转化为被检对象的极化图像(例如，如图9所示的极化图像)；利用所述图像处理装置处理所述极化图像以获得高分辨率极化图像；基于获得的高分辨率极化图像，利用自动识别算法进行物体识别分类。

在根据本公开的一个实施例中，所述接收天线阵列和所述探测器阵列均是二维阵列。可以理解的是，所述接收天线阵列和所述探测器阵列也可采用一维阵列。在所述接收天线阵列和所述探测器阵列均是一维阵列的情况下，在所述毫米波太赫兹成像设备还包括一个设置在聚焦透镜和被检对象之间的可旋转扫描反射镜。该可旋转扫描反射镜的功能以及工作方式在上文已经详细说明，在此不再赘述。

在根据本公开的一个实施例中，在所述接收天线阵列和所述探测器阵列均是二维阵列的情况下，将对图像处理装置处理所述极化图像以得到高分辨率极化图像的方法进行详细说明，也就是图像去马赛克处理的方法。在该实施例中，所述天线阵列包括多个宏像素单元，每个宏像素单元包括N个接收天线，N个接收天线具有至少N-1个极化角度，所述探测器阵列包括与接收天线数量相等且位置对应的感波单元(N为大于等于4的正整数)。

在该实施例中，利用所述图像处理装置处理所述极化图像以获得高分辨率极化图像，从而完成原始图像的去马赛克处理，该处理过程包括如下的5个步骤。在步骤S1中，在探测器阵列获得的极化图像(例如如图9所示)中，从多个感波单元所对应的像素点中提取N幅低分辨率极化图像(例如如图10所示的(a)，(b)，(c)，(d)所示的4幅图像)，每幅低分辨率极化图像具有一个极化角度且包括具有一个相同极化角度的所有像素点。例如，如图9所示，所采用的探测器阵列包括16个感测单元，因此获得的极化图像的分辨率为4*4。该探测器阵列对应的天线阵列包括16个接收天线，因此天线阵列大小为4*4，且天线阵列的宏像素单元的极化角度分别为-45°线极化，0°线极化，45°线极化和90°线极化，且宏像素单元的分辨率为2*2。因此，如图10所示，通过步骤S1获得的4幅低分辨率极化图像的分辨率均为2*2，且(a)图像的极化角度为0°，(b)图像的极化角度为45°，(c)图像的极化角度为90°和(d)图像的极化角度为-45°。

在步骤S2处，估算出极化阵列中极化角度位置处像素的无极化强度数据，得到一幅高分辨率无极化图像，高分辨率无极化图像的大小与天线阵列的大小相等。在将高分辨率无极化图像的各个极化单元中，通过估算出来的无极化强度数据求平均值，该平均值作为具有相应极化角度的各个极化单元的无极化强度数值，对整个阵列范围内进行同样的处理，即得到N幅低分辨率无极化图像。如图10所示，在所示的实施例中，高分辨率无极化图像的分辨率为4*4，低分辨率无极化图像的数量为4幅且分辨率为2*2。

在步骤S3处，将经过步骤S1得到的N低分辨率图像和步骤S2处理得到的低分辨率无极化图像的指导下，通过插值得到N幅不同极化角度的中间图像，然后再在得到的N幅中间图像中分别减去低分辨率无极化图像，即得到N幅低分辨率极化差图像；如图10所示，在所示的实施例中，得到4幅分辨率为2*2的低分辨率极化差图像

在步骤S4处，采用双线性差值、上采样的处理方法对步骤S3得到的N幅低分辨率极化差图像进行处理，得到N幅相对应的高分辨率极化差图像。如图10所示，在所示的实施例中，得到4幅分辨率为4*4的高分辨率极化差图像。

在步骤S5处，将步骤S4得到的N幅高分辨率极化差图像与步骤S2得到的高分辨率无极化图像进行求和，最终得到N幅高分辨率极化图像。如图10所示，在所示的实施例中，得到4幅高分辨率极化图像。

在根据本公开的一个实施例中，为了进一步提高高分辨率极化图像的分辨率，可以对具有极化信息的高分辨率极化图像进行超分辨率图像处理算法提高分辨率。可通过超分辨率极化成像重构算法实现超分辨成像，分辨率比现有的成像图像模式(不能获得极化信息)的提高至少4倍，分辨率可以达到毫米级别。这对识别毫米级别结构的可疑物是非常有效的。

本领域的技术人员可以理解，上面所描述的实施例都是示例性的，并且本领域的技术人员可以对其进行改进，各种实施例中所描述的结构在不发生结构或者原理方面的冲突的情况下可以进行自由组合。

在详细说明本公开的较佳实施例之后，熟悉本领域的技术人员可清楚的了解，在不脱离随附权利要求的保护范围与精神下可进行各种变化与改变，且本公开亦不受限于说明书中所举示例性实施例的实施方式。

Claims (9)

1.一种用于对被检对象进行安全检查的毫米波太赫兹成像设备，其包括聚焦透镜，检测器和图像处理装置，其中

所述聚焦透镜设置在被检对象和所述检测器之间，且被构造为将被检对象自发辐射或反射回来的毫米波太赫兹波聚焦在所述检测器上；

检测器，所述检测器包括天线阵列和探测器阵列，其中天线阵列设置在所述探测器阵列的朝向所述聚焦透镜的一侧且设置为所述探测器阵列的天线端口，所述探测器阵列设置在所述聚焦透镜的焦平面上，且被构造为将所述天线阵列接收的毫米波太赫兹波转化为被检对象的极化图像；以及

所述图像处理装置设置于所述探测器阵列的远离所述天线阵列的一侧，且被构造为处理所述极化图像以对被检对象进行识别分类，

其中，所述天线阵列包括多个宏像素单元，每个宏像素单元包括N个接收天线，N个接收天线具有至少N-1个极化角度，所述探测器阵列包括与接收天线数量相等且位置对应的感波单元，其中N为大于等于4的正整数，

其中，所述图像处理装置被配置成执行下列步骤：

S1：在探测器阵列获得的极化图像中，从多个感波单元所对应的像素点中提取N幅低分辨率极化图像，每幅低分辨率极化图像具有一个极化角度且包括具有一个相同极化角度的所有像素点；

S2：估算出极化阵列中极化角度位置处像素的无极化强度数据，得到一幅高分辨率无极化图像，高分辨率无极化图像的分辨率与天线阵列的大小相等，以及在将高分辨率无极化图像的各个极化单元中，通过估算出来的无极化强度数据求平均值，该平均值作为具有相应极化角度的各个极化单元的无极化强度数值，对整个阵列范围内进行同样的处理，即得到N幅低分辨率无极化图像；

S3：将经过步骤S1得到的N低分辨率图像和步骤S2处理得到的低分辨率无极化图像的指导下，通过插值得到N幅不同极化角度的中间图像，然后再在得到的N幅中间图像中分别减去低分辨率无极化图像，即得到N幅低分辨率极化差图像；

S4：采用双线性差值、上采样的处理方法对步骤S3得到的N幅低分辨率极化差图像进行处理，得到N幅相对应的高分辨率极化差图像；以及

S5：将步骤S4得到的N幅高分辨率极化差图像与步骤S2得到的高分辨率无极化图像进行求和，最终得到N幅高分辨率极化图像。

2.根据权利要求1所述的毫米波太赫兹成像设备，其中，每个宏像素单元的N个接收天线包括如下方式中的至少一种：N个线极化接收天线；N-1个线极化接收天线和一个圆极化接收天线。

3.根据权利要求2所述的毫米波太赫兹成像设备，其中，N个线极化接收天线的极化角度分别为Deg1、Deg2、Deg3、…DegN，其中

其中i为小于等于N的正整数。

4.根据权利要求2所述的毫米波太赫兹成像设备，其中，N-1个线极化接收天线的极化角度分别为Deg1、Deg2、Deg3、…DegN-1，其中

或/>

其中i为小于等于N-1的正整数；

其中，圆极化包括左旋圆极化和右旋圆极化中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的毫米波太赫兹成像设备，还包括毫米波太赫兹辐射源，其用于向被检对象辐射毫米波太赫兹波。

6.根据权利要求1所述的毫米波太赫兹成像设备，其中，所述天线阵列为一维阵列，所述探测器阵列为一维阵列，所述毫米波太赫兹成像设备还包括设置在被检对象和聚焦透镜之间的光路中的可旋转扫描反射镜。

7.根据权利要求6所述的毫米波太赫兹成像设备，其中，所述可旋转扫描反射镜能够旋转以在一个特定旋转角度将被检对象上的特定部位成像在一维探测器阵列的特定感波单元上。

8.一种使用根据权利要求1所述的毫米波太赫兹成像设备进行物体识别分类的方法，包括：

通过所述聚焦透镜，使得被检对象自发辐射或反射回来的毫米波太赫兹波被所述天线阵列接收且聚焦在所述探测器阵列上；

通过所述探测器阵列，将所述天线阵列接收的毫米波太赫兹波转化为被检对象的极化图像；

利用所述图像处理装置处理所述极化图像以获得高分辨率极化图像；

基于获得的高分辨率极化图像，利用自动识别算法进行物体识别分类，

其中，所述天线阵列和所述探测器阵列均是二维阵列，其中，

所述天线阵列包括多个宏像素单元，每个宏像素单元包括N个接收天线，N个接收天线具有至少N-1个极化角度，所述探测器阵列包括与接收天线数量相等且位置对应的感波单元，其中N为大于等于4的正整数，

其中，利用所述图像处理装置处理所述极化图像以获得高分辨率极化图像的步骤包括：

S1：在探测器阵列获得的极化图像中，从多个感波单元所对应的像素点中提取N幅低分辨率极化图像，每幅低分辨率极化图像具有一个极化角度且包括具有一个相同极化角度的所有像素点；

S2：估算出极化阵列中极化角度位置处像素的无极化强度数据，得到一幅高分辨率无极化图像，高分辨率无极化图像的分辨率与天线阵列的大小相等，以及

在将高分辨率无极化图像的各个极化单元中，通过估算出来的无极化强度数据求平均值，该平均值作为具有相应极化角度的各个极化单元的无极化强度数值，对整个阵列范围内进行同样的处理，即得到N幅低分辨率无极化图像；

S3：将经过步骤S1得到的N低分辨率图像和步骤S2处理得到的低分辨率无极化图像的指导下，通过插值得到N幅不同极化角度的中间图像，然后再在得到的N幅中间图像中分别减去低分辨率无极化图像，即得到N幅低分辨率极化差图像；

S4：采用双线性差值、上采样的处理方法对步骤S3得到的N幅低分辨率极化差图像进行处理，得到N幅相对应的高分辨率极化差图像；以及

S5：将步骤S4得到的N幅高分辨率极化差图像与步骤S2得到的高分辨率无极化图像进行求和，最终得到N幅高分辨率极化图像。

9.根据权利要求8所述的物体识别分类的方法，其中，

利用所述图像处理装置处理所述极化图像以获得高分辨率极化图像的步骤还包括：

S6:针对在步骤S5中得到的具有极化信息的高分辨率极化图像进行超分辨率图像处理算法提高分辨率。