技术特征：
1.一种用于目标检测的红外辐射特性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对典型的红外场景进行辐射特性分析，建立红外辐射特征描述集以及不同场景下的辐射传输模型；步骤2：进行遥感背景建模仿真，通过对含有大面积、高辐射亮度的典型卷云虚警源的红外遥感场景进行仿真，获取包含虚警源的多波段红外遥感数据；步骤3：根据步骤1得到的红外辐射特征描述集以及不同场景下的辐射传输模型，计算目标-邻域背景温度矫正参数；步骤4：结合步骤2中生成的的多波段红外遥感数据和步骤3中的目标-邻域背景温度矫正参数，进行基于目标部分物理属性的像素级的红外目标-背景数据仿真融合以及数值矫正，获取含有红外目标辐射特征的仿真数据。2.根据权利要求1所述的一种用于目标检测的红外辐射特性分析方法，其特征在于：所述步骤1具体包括以下步骤：步骤1.1：根据红外图像成像自身的辐射特性，针对不同波段下、不同辐射对象呈现的红外辐射参数进行描述，建立反映出图像中不同对象的红外辐射特征描述集包括：目标-背景辐射温度差、目标-背景辐射温度对比度、目标-背景辐射亮度、波长-辐射曲线；其中，目标-背景辐射温度差的描述公式如下：t
t
(x，y)＝σ
t
(i
t
(x，y))t
b
(x，y)＝σ
b
(i
b
(x，y))δt＝|t
t-t
b
|其中，下标t，b分别代表目标和背景区域，t
t
和t
b
分别为目标或背景的实际平均温度，σ
t
与σ
b
分别为在图像i中(x，y)处由灰度值到目标温度的线性或非线性映射函数，δt主要反映给定成像系统或检测算法在检测目标时对于目标和背景的实际温度分辨率；关于目标-背景辐射温度对比度的三种描述形式如下：背景辐射温度对比度的三种描述形式如下：背景辐射温度对比度的三种描述形式如下：其中t
bmax
以及分别代表背景邻域平均辐射温度、背景邻域最大辐射温度和背景邻域最大n像素加权辐射温度；t
tmax
以及分别代表目标区域平均辐射温度、目标最大辐射温度和目标最大n像素加权辐射温度；c
mean
、c
max
以及c
maxn
分别代表平均辐射温度对比度、最大辐射温度对比度和最大n像素加权辐射温度对比度；φ
t
为图像中目标所在
的连通区域，φ
b
为图像中目标邻域背景的连通区域；n
t
、n
b
分别对应上述连通域所包含的像元个数，n1、n2均为人为设定的常数，取5≤n1≤20且n1≈n2/2，当目标及背景分别具有辐射温度t
t
和t
b
时，相应的目标-背景辐射亮度计算形式如下：其中，m
t
和m
b
分别为目标区域和背景区域在发射角为θ时的黑体辐射出射度，ε
t
和ε
b
为m
t
和m
b
二者对应的辐射发射率，m
t
和m
b
、ε
t
和ε
b
均为波长λ与温度t相关的函数；步骤1.2：针对红外传感器探测到的红外场景，建立四种相应的辐射传输模型包括：低反射率背景+高反射率背景辐射模型、高反射率背景+目标辐射模型、地物背景辐射+目标辐射模型、天空背景辐射+虚警源辐射+目标辐射模型；步骤1.3：针对天基红外遥感观测系统中传感器探测到的红外场景，建立三种相应的辐射传输模型包括：高反射虚警源辐射+目标辐射模型、大气辐射效应+目标辐射模型、部分大气辐射效应+目标辐射模型。3.根据权利要求1所述的一种可用于目标检测的红外辐射特性分析方法，其特征在于：所述步骤2包括如下步骤：步骤2.1：根据遥感卫星基础数据获取云相态数据，所述云相态数据包括卷云、背景像元分类，卷云所在的经纬度信息、观测时间信息；步骤2.2：针对卷云像元，通过固定场景中的光学厚度、有效尺度、单散射反照率、非对称修正因子、太阳天顶角参数，利用离散坐标辐射传输模型求解辐射传输方程，进而计算出卷云顶反照率，通过反照率求解卷云反射辐射，再依次考虑卷云自身热辐射、大气热辐射、以及大气散射辐射过程，从而求解出卷云像元的大气顶辐射亮度数值，计算卷云反照率部分时选择使用δ-m法标定非对称因子；步骤2.3：针对背景像元，根据经纬度信息、地表覆盖类型以及地表温度月平均数据求解合适的地表热辐射及地表反照率，从而求解出地表反射辐射，再依次考虑大气热辐射和大气散射辐射过程，从而得到背景像元的大气顶辐射亮度数值；步骤2.4：根据步骤2.2和步骤2.3，融合多个连续窄波段下卷云像元的大气顶辐射亮度数值、背景像元的大气顶辐射亮度数值，获取包含虚警源的多波段红外遥感数据。4.根据权利要求1所述的一种用于目标检测的红外辐射特性分析方法，其特征在于：所述步骤3包括如下步骤：步骤3.1：针对任意一含有目标的数据集图像，根据步骤1.2和步骤1.3为其指定相应的辐射场景，根据步骤1.1选择适合的目标中心区域和邻域背景区域的红外辐射特征描述子，通过计算获取相应的目标-邻域背景温度矫正参数，做为后续红外目标-背景融合仿真的基础，采用先分割再剔除大面积连通域的方式保证目标-邻域背景温度矫正的准确性，具体的目标-邻域温度矫正参数计算如下：其中为选则步骤1.1中第i种红外辐射特征描述子对目标区域进行辐射特性描述，
为选用步骤1.1中第i种辐射特征描述子对邻域进行辐射特性描述，corr
i
为使用第i种特征描述子刻画目标区域与背景邻域之间相互影响程度的系数，当i＝1时，描述子选择目标-背景辐射温度差；当i＝2时，描述子选择目标背景辐射温度对比度中的一项具体定义；当i＝3时，描述子选择目标-背景辐射亮度。5.根据权利要求1所述的一种可用于目标检测的红外辐射特性分析方法，其特征在于：所述步骤4包括如下步骤：步骤4.1：考虑传感器在接收到目标辐射亮度信息前、传输过程中的前端物理信息包括：目标辐射温度、目标本征黑体辐射、大气辐射效应影响、目标高程信息，结合步骤2.4中生成的多波段红外遥感数据以及步骤3.1中获取的目标-邻域背景温度矫正参数，进行目标-背景数据仿真融合；在波段1-波段2中总的光谱积分辐射亮度计算公式如下：波段2中总的光谱积分辐射亮度计算公式如下：其中λ为含义为波长，t
rt
为待融合目标原始温度，取值范围在1000k～2000k之间，为目标经过线性矫正公式ε(t)
l
或非线性矫正公式ε(t)
nl
矫正后在传感器观测波段λ1到λ2之间的积分辐射亮度，h为普朗克常数，c为光速，k为玻尔兹曼常数；对于矫正公式而言t1、t2、k1、k2均为人为设定的矫正系数，对于线性矫正系数有t1≈t2/10≤500k，k1＜k2≈1e-1，对于非线性校正系数有k1≈1e-3，k2≈1e4，反映在目标映射到传感器焦平面的大小以及辐射亮度受到大气效应影响的程度上，具体公式如下：w
ft
＝θ1·
h
ft
w
rt
＝θ2·
(h-h
rt
)θ1＝α
·
θ2其中h为遥感平台高度，一般取h>＝10000km，h
rt
为待融合实际目标的实际高度，取值范围为h≈h/10；h
ft
为数据集目标到传感器平台实际距离；w
ft
、w
rt
和分别为数据集目标实际长度、待融合目标实际长度和待融合目标对地投影长度，w
ft
≈w
rt
/2；w
b
和γ分别为遥感平台获取的图像整体像素宽度和图像分辨率；w
rt
为融合目标占仿真数据的像素宽度；θ1和θ2分别为数据集传感器视场角和仿真遥感平台视场角，α为二者之间的矫正系数，α＜＝5e-1；通过调整仿真参数h能够获得不同高度下目标的仿真结果；针对不同波段下仿真辐射场景中不同位置的辐射亮度计算公式如下：针对不同波段下仿真辐射场景中不同位置的辐射亮度计算公式如下：
上式中，l
fa
为融合后传感器接收的虚警源位置的辐射亮度，l
rt
为融合后传感器接收的目标位置的辐射亮度，l
b
为目标原始位置及其邻域背景对目标的辐射亮度影响，l
sun
为太阳辐射亮度；参数α和β为综合了遥感观测场景内各种固定物理因素的常数，由大气顶高度h
atm
、典型虚警源高度h
b
、待融合目标高度h
rt
、待融合目标温度t
rt
、邻域背景温度t
b
经过非线性矫正函数f后确定，反映大气效应对目标辐射的衰减程度，满足：β＜α＜1；k为一常数矫正系数，有k≈1e-2；步骤4.2：根据传感器硬件端能够获取的目标物理特性包括：目标辐射拖尾、视场亮度矫正、单向随机噪声、传感器视场矫正，对步骤4.1中通过调整仿真参数h获取到的不同高度下的目标仿真数据进行进一步矫正，生成包含红外目标辐射特性的仿真数据，其中，针对目标辐射拖尾的辐射强度计算公式具体如下：其中为初始位置初的目标辐射亮度，为第k个位置的背景辐射亮度数值，为第k个位置的目标拖尾辐射亮度数值，考虑辐射亮度衰减时有k＜＝5；ε
t
和ε
b
分别为造成拖尾的目标辐射衰减参数和背景辐射衰减参数，满足：ε
t
＜ε
b
＜1。
技术总结
本发明属于红外成像目标特性分析及图像处理应用领域，提出了一种用于目标检测的红外辐射特性分析方法，实现了将红外传感器前端的物理信息与后端图像处理方法相结合，为遥感对地观测红外目标检测和识别任务提供了一种结合红外目标物理特性与传感器前端辐射传输过程的正、反演协同建模思路。其主要方案包括：红外图像成像基本辐射特征描述集的构建；典型红外场景以及遥感场景的辐射传输过程建模；针对特定红外目标辐射特征进行建模及分析；将红外目标数据库中的目标通过结合传输过程中的物理特性和自身辐射特性进行数值矫正，与仿真背景进行像素级融合；最后，获得多个波段下含有红外目标辐射特征的仿真数据。红外目标辐射特征的仿真数据。红外目标辐射特征的仿真数据。
技术研发人员：彭真明 且若辰 伍风翼 高祝君 余杭 陶冰洁 罗俊海 杨春平
受保护的技术使用者：电子科技大学
技术研发日：2022.10.19
技术公布日：2022/12/23