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第1章 绪论1

1.1 成像光谱探测2

1.1.1 基本原理3

1.1.2 光谱成像设备的发展和现状4

1.1.3 成像光谱图像分析应用分类7

1.1.4 成像光谱探测技术应用10

1.2 成像偏振光谱探测14

1.2.1 成像偏振光谱探测的发展14

1.2.2 成像偏振光谱探测的应用16

参考文献19

第2章 成像偏振探测22

2.1 电磁学与偏振分析22

2.2.1 麦克斯韦方程22

2.2.2 偏振椭圆24

2.2.3 Fresnel方程26

2.2 成像偏振探测原理28

2.3 成像偏振探测在自动目标识别中的应用32

2.3.1 目标检测与跟踪32

2.3.2 边缘检测33

2.3.3 物质分类和目标识别35

2.3.4 目标三维重建37

2.4 影响成像偏振探测性能的因素38

2.4.1 偏振器件传输特性38

2.4.2 光照条件40

2.5 减小测量偏振参数图像误差的主要方法42

2.5.1 多角度测量42

2.5.2 图像滤波46

2.5.3 图像融合46

2.6 新型偏振探测器件50

2.7 仿生多波段偏振探测53

参考文献59

第3章 偏振光谱成像系统62

3.1 典型成像偏振光谱探测系统62

3.1.1 光谱波段调谐方法62

3.1.2 偏振态调节65

3.2 基于可调谐滤光片的偏振光谱探测系统66

3.2.1 LCTF工作原理67

3.2.2 AOTF工作原理68

3.2.3 LCVR工作原理68

3.2.4 几种典型的偏振光谱成像探测系统69

3.3 基于LCTF的偏振光谱成像探测系统构成71

3.3.1 成像系统构建71

3.3.2 主要器件性能73

3.3.3 偏振光谱图像采集实验装置75

3.3.4 偏振光谱图像采集77

3.4 偏振光谱成像探测系统定标80

3.4.1 光谱谱段定标80

3.4.2 光谱辐射定标81

3.4.3 滤光片旋转性能82

3.4.4 偏振态定标82

3.5 偏振光谱反演84

3.5.1 常用的光谱反演方法85

3.5.2 基于经验线性法的偏振反演87

3.6 实验分析88

参考文献95

第4章 目标和背景偏振光谱二向反射建模96

4.1 二向反射分布97

4.1.1 二向反射的测量98

4.1.2 二向反射的模型104

4.2 偏振二向反射107

4.2.1 偏振二向分布函数107

4.2.2 偏振辐射传输方程108

4.3 偏振光谱BRDF的测量112

4.3.1 测量原理113

4.3.2 偏振光谱BRDF户外实验系统115

4.3.3 图像数据的反演116

4.3.4 实验测量流程117

4.3.5 仿真实验结果及分析119

4.4 涂层目标的偏振光谱BRDF模型124

4.4.1 强度分量模型124

4.4.2 偏振度分量模型128

4.4.3 涂层目标偏振光谱BRDF与探测角、波长关系分析130

4.5 背景的偏振光谱BRDF模型136

4.5.1 强度分量模型137

4.5.2 偏振度分量模型143

参考文献148

第5章 基于偏振光谱图像的目标检测151

5.1 偏振光谱图像分析152

5.2 目标检测的基础理论154

5.2.1 偏振光谱信号混合模型154

5.2.2 多元正态分布族155

5.2.3 极大似然估计156

5.2.4 似然比检验157

5.2.5 子空间分析162

5.2.6 随机信号与熵164

5.2.7 非参核密度估计165

5.3 常用异常检测算法168

5.3.1 异常检测统计假设模型169

5.3.2 低概率目标检测170

5.3.3 经典RX检测算法171

5.3.4 由RX算法导出的改进算法171

5.4 波段子集模糊积分融合检测172

5.4.1 数据模型及波段子集划分172

5.4.2 模糊测度及模糊积分174

5.4.3 非参模糊隶属度函数的构造176

5.4.4 模糊密度的估计177

5.4.5 实验分析181

5.5 多检测器最大熵融合异常检测182

5.5.1 单似然异常检测模型182

5.5.2 核密度估计183

5.5.3 基于最大熵的检测器融合185

5.5.4 实验分析188

5.6 基于偏振与光谱特征的融合检测189

5.6.1 融合检测算法结构190

5.6.2 实验分析192

5.7 基于偏振度调制的融合检测195

5.7.1 偏振度调制融合195

5.7.2 光谱和偏振图像伪彩色编码融合198

参考文献201

第6章 基于偏振光谱图像的目标分类203

6.1 偏振光谱特性分析204

6.1.1 地物偏振光谱特征分析204

6.1.2 目标偏振BRDF特征分析206

6.2 无监督分类209

6.2.1 模糊C均值算法211

6.2.2 迭代自组织数据分析算法213

6.2.3 Mean-Shift聚类214

6.3 支持向量机216

6.3.1 最优分类超平面217

6.3.2 线性可分的最优分类面218

6.3.3 线性不可分的最优分类面219

6.3.4 非线性支持向量机221

6.4 证据推理221

6.5 基于聚类融合的偏振光谱图像分类224

6.5.1 融合聚类算法224

6.5.2 用分层分类提高分类效果225

6.5.3 分类结果225

6.5.4 分类精度评价229

6.6 基于偏振光谱BRDF融合分类232

6.6.1 分类结果1233

6.6.2 分类结果2237

6.7 基于偏振BRDF模型的目标分类241

6.7.1 算法流程242

6.7.2 分类结果分析244

参考文献245

第7章 偏振光谱信息处理软件247

7.1 系统分析247

7.2 系统实现249

7.3 系统应用250