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引言

在現代戰爭中，為實現“隱真示假”，通常會采取一些偽裝措施，以減小目標和背景對電磁波的反射或輻射能量差異。偽裝材料利用對其人眼視覺的影響使肉眼很難在可見光圖像上發現偽裝目標，比如，將待偽裝目標涂成與周圍環境相匹配的顏色。近幾十年來，在世界各國軍事科技逐漸發展的背景下，如何能夠有效識別和揭露偽裝目標，成為各軍事強國關注的重點。使用傳統的可見光、紅外等成像手段對偽裝目標進行檢測的效果不佳。高光譜遙感技術能夠獲取偽裝材料的細節光譜特征，以極高的光譜分辨率直接對偽裝材料進行光譜差異的定量分析，在偽裝目標檢測方面具有很大的應用潛力，為偽裝目標檢測提供了新思路和新方法。

使用高光譜遙感技術進行偽裝目標揭露首先需要解決以下問題：１）偽裝材料的光譜特征；２）相同顏色不同材質目標的光譜差異；３）在當前偽裝裝備與背景光譜近乎一致的前提下，如何將偽裝目標檢測出來。解決上述問題是揭露偽裝、滿足戰場情報時效性、有效進行偽裝目標檢測的基礎。

光譜曲線處理及分析方法

高光譜遙感技術從空間、時間、光譜三個不同的維度來觀測目標，從而獲得更全面、更詳細的目標信息。通過探測得到的光譜特征曲線，可反演出對應每一個像素的目標組成成分，從目標材質的光譜屬性入手，區分背景與目標的差異。

2.1 包絡線去除法

高光譜遙感技術能夠獲取偽裝目標的光譜特征。對于從高光譜圖像上提取的光譜曲線，可以利用包絡線去除法來突出目標的光譜特征。包絡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行特征數值的比較。包絡線通常定義為采用直線逐點連接光譜曲線上那些凸出的峰值點，并使折線在峰值點上的外角大于180°。用原始光譜曲線上的值除以包絡線上對應的值，即為光譜去包絡，其計算公式為

式中：λｊ是第ｊ波段的波長；ＲＣｊ是波段ｊ的包絡線去除值；Ｒｊ是波段ｊ的原始光譜反射率；Rend和Rstart是吸收曲線起始點和末端點的原始光譜反射率；λend和λstart是吸收曲線起始點和末端點的波長；Ｋ是吸收曲線在起始點波段和末端點波段之間的斜率［７］。從直觀上來看，光譜曲線的包絡線相當于光譜曲線的“外殼”。因為實際的光譜曲線由離散的樣點組成，所以用連續的折線段來近似表示光譜曲線的包絡線。

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則，反映兩種目標光譜曲線的差異，能對偽裝效果進行評價。兩種目標的歐氏距離定義為

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，表示兩種目標的區分度越大，偽裝效果越差

2.3光譜信息散度

光譜信息散度（ＳＩＤ）用來衡量高光譜圖像中兩個不同像元之間的相似性。歐氏距離考慮了光譜本身的變動性，能對光譜數據進行更好的評價。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）算法將光譜數據看作是一個ｎ維的特征向量，通過計算兩種光譜之間的“角度”來確定兩者的相似性。計算公式為

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

2.５分段編碼匹配

高光譜數據通常存在大量的數據冗余，為實施匹配，將光譜進行二值編碼，用簡單的０和１來表示光譜。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。將兩種光譜數據編碼后進行匹配，根據匹配系數的大小來判斷兩組數據的相似度。為了提高匹配的精度，通過將光譜分成多個區域，進行分段編碼。

光譜數據

在森林環境中，作戰目標通常會采用綠色作為偽裝色，以與森林環境相匹配。圖４（ａ）所示為綠色鋼板與綠色木板的反射光譜曲線，可見：綠色木板的光譜曲線在400～600ｎｍ波長范圍內總體呈現先上升后下降的趨勢，并在535ｎｍ波長處出現反射峰值；綠色鋼板的光譜曲線在400～600ｎｍ波長范圍內呈現先下降后上升再下降的趨勢，并在波長522ｎｍ處出現反射峰值；在400～477ｎｍ波長范圍內，綠色木板的反射率高于綠色鋼板；在 477～572ｎｍ波長范圍內，綠色鋼板的反射率高于綠色木板；在572～780ｎｍ波長范圍內，綠色木板的反射率高于綠色鋼板；在677ｎｍ波長處，綠色鋼板出現吸收谷；在800～850ｎｍ波長處，綠色鋼板的反射率突增，而綠色木板的光譜曲線較為平穩，未出現明顯的反射峰或吸收谷。在近紅外波段內，綠色鋼板與綠色木板的波動情況相似，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波長處的反射率差值最大，可達0.19。這說明在此波段可以將二者進行區分。