基于可見光信息的紅外紋理溫度場調制方法與流程

本發明屬于紅外
技術領域：
，具體涉及紋理可見光信息的材質溫度場調制方法，可用于大規模紅外場景仿真中。
背景技術：
：紅外成像系統具有精度高、抗干擾能力強、使用靈活等特點，越來越受到各國的關注和倡導。紅外成像系統的研制往往要考慮各種性能指標，找到能夠克服時間、環境、地域的限制，降低成本，縮短周期，同時生成各種環境下的高真實感目標仿真圖像，成為一個迫切的要求。實現逼真的紅外場景仿真其關鍵在于如何生成大規模、自然的地物背景紅外紋理。而地物背景紅外紋理的真實性既取決于其紋理細節的豐富性，也取決于其溫度細節變化的合理性。因此生成高真實的地物紅外紋理并將其運用到三維數字仿真中具有重要的研究意義。對可見光波段而言，可見光紋理主要反映了物體表面對有限的自然或人工光源，如太陽、環境光、燈、火等所發出的可見光輻射進行反射、折射或透射的物理過程。通常表面對環境與強光的反射構成了可見光紋理的主要細節特征。而對紅外波段而言，由于任何溫度高于絕對零度的物體都向外界輻射能量，因此紅外紋理所表現的紅外輻射空間分布特征不但應反映出物體表面對其它輻射源的紅外光譜反射、透射特征，還應反映物體表面自身輻射特征。根據這一要求，可以將紅外紋理定義為：綜合反映物體表面由熱輻射、反射輻射與透射輻射構成的紅外輻射能量場的空間分布特性，其圖像形式表現為不同灰度的空間分布。紅外場景仿真生成紅外紋理的方法主要有：基于實測紅外圖像生成紅外紋理，基于溫度理論預測模型來生成大范圍的地物紅外紋理，基于小幅無縫紅外紋理生成大規模場景紅外紋理和基于可見光信息生成紅外紋理。其中：基于實測紅外圖像生成地物紅外紋理，由于國內紅外遙感平臺尚未成熟，使得實測圖像較難獲得；而即使具備了獲取紅外圖像的硬件條件，仍存在采集過程工作量龐大、成本高昂，數據參數固化導致應用靈活性差等問題。基于溫度理論預測模型來生成大范圍的地物紅外紋理，是通過給定地物材料的光學和熱物理參數、周圍環境及大氣等條件，采用三維熱節點網絡來計算大規模地物表面的溫度分布，這種方法由于對決定物體熱交換的許多熱規律還沒有充分的認識，因此無法建立能完整描述其復雜分布的、穩定的溫度預測模型。即使基于各種理想假設建立了簡化的溫度預測模型，求解與場景規模成正比的、龐大的熱平衡方程組時，其計算量非常巨大，極為耗時。基于小幅無縫紅外紋理生成大規模場景紅外紋理，是比較成熟的方法，其方法首先依照仿真應用對地貌的需求、地貌類型的海拔高度特點等采用人工規劃的方式來設計地貌分布，再針對地貌材質生成可無縫拼接的小幅紅外紋理，基于循環紋理映射對相應地貌分布區域進行填充，實現大規模地物紅外紋理的生成。這種方法流程簡單，易于實現，因此也被許多成熟的紅外場景仿真商業軟件，如SE-WORKBENCH-IR、Vega/VegaPrime等支持，在大量的仿真開發中獲得應用。雖然該方法可以仿真出較為真實的紅外場景，但仍存在以下幾個問題：a)對紋理的循環映射使得場景細節有明顯的周期性重復；b)人工規劃材質區域的工作量大，且材質區域邊界平直、生硬；c)通常不能表現出不同地物間因熱量傳遞而存在的溫度平滑過渡。這些不足會導致仿真結果不夠自然、逼真。針對以上生成紅外紋理方法的不足，國內外研究者們提出一種基于來源豐富、采集成本相對較低的可見光圖像轉化為紅外圖像的思路。在此思路的基礎上，許多學者進行了基于可見光信息生成紅外紋理的調制方法的研究，這種方法首先對可見光遙感圖像進行地貌區域類型分割，并以相應的材質類型對地貌進行標志，生成地物材質區域分布圖；然后根地物熱特征預測模型計算材質的宏觀溫度；進一步運用可見光遙感圖信息，對基本紅外紋理中各材質的宏觀溫度進行調制，增強紋理細節，最終生成地物紅外紋理。這類方法在溫度細節調制過程中，都是對所有材質類型使用一種固定的調制模型，沒有根據材質類型的不同來選擇相適應的調制模型；且所公開的多種溫度細節調制模型，分別存在調制算法無物理意義，或物理意義可信性不強，或對材質類型適用性不強等缺點。例如，江照意在2007年的“典型目標場景的紅外成像仿真研究”論文中，提出基于可見光紋理人工選定純種材料顏色值，然后利用當前像素與純種材料的高斯距離、發射、反射權重來調制紅外紋理細節，但這一調制模型是基于經驗提出的，未從理論角度論證和檢驗其可信性；且是對所有材質類型都采用此一調制方法，并不適用與表面粗糙、陰影區域較多的材質。趙燦在2010年的“面向OGRE的紅外紋理設計與生成方法研究”論文中，提出通過可見光紋理的平均灰度、灰度變化和紅外紋理的平均溫度、溫度變化建立映射關系來調制紅外紋理溫度細節，但其方法中的灰度-溫度映射是基于經驗的，未從理論角度論證和檢驗其可信性；并且也存在多種紋理都是一種調制模型的適應性差的缺點。郜龍浩在2013年的“地面背景紅外紋理生成及在場景仿真中的應用”論文中，提出通過遙感圖像中的高度、顏色參數等可見光信息與環境參數調制生成紅外紋理，但未完整建立其調制方法的物理意義，且調制模型單一。黃曦在2014年發表的博士論文“高真實感紅外場景實時仿真技術研究”是利用遙感圖像中材質的可見光光學屬性變化、地物海拔變化、相鄰區域熱傳遞方面等可見光信息調制生成紅外紋理，這種方法有一定的物理依據，但在調制過程中未區分材質種類，調制模式單一，不適用粗糙表面材質的調制。技術實現要素：本發明的目的在于針對上述現有技術存在的缺陷，提出一種基于可見光信息的紅外紋理溫度場調制方法，根據不同材質的特點來選擇合適的溫度場調制方法，以提高調制過程的物理可信性。本發明的目的是這樣實現的：一.技術原理可見光遙感圖像綜合反映了在可見光波段下地物對太陽光和環境光的反射、吸收和透射作用。由于地物表面所接收的環境光通常差異不大，且與太陽光相比其能量要小得多，因此可以認為遙感圖像中同一地物材質表面的像素顏色差異，主要反映了該地物材質的各局部區域與太陽輻射相互綜合作用的不同。另外，對位置變化不大的同一地物而言，影響其表面溫度的氣溫、濕度、風速等參數可視為是一致的，因此材質表面的溫度細節變化也主要是由相應材質區域與太陽輻射相互綜合作用的不同造成的。綜上所述，以太陽輻射對材質表面的綜合影響為橋梁，可以建立可見光遙感圖像像素顏色差異與材質溫度細節變化之間的物理關系。本發明根據小尺度下地物材質表面與太陽輻射相互綜合作用不同的特點，將地物材質劃分為光滑地物材質和粗糙地物材質兩類。光滑材質例如道路，被太陽光勻照射到表面，但由于材質表面不同區域內的反射率存在差異，導致其反射的太陽光能量存在差異。這種反射能量差異是光滑材質的遙感圖像像素顏色差異的主要原因。基于光滑材質的太陽可見光波段反射量與其表面短波反射率的正相關關系，可根據光滑材質紅綠藍各波段像素灰度值推算出材質的可見光反射率。又因為反射率和吸收率相加等于1，可進而由反射率推延到吸收率。再根據可見光波段吸收率與材質溫度之間的相關性，推導出光滑材質溫度場調制模型。粗糙材質例如林冠，其材質表面的高低起伏或孔洞會形成大小不一的陰影。當粗糙材質的某小尺度區域內陰影很小時，該區域內絕大部分表面都直接被太陽照射；當區域內陰影很大時，該區域內絕大部分表面都沒有接受太陽照射。與照射面積成正比的太陽照射能量差異是粗糙材質的遙感圖像像素顏色差異與材質溫度差異的主要原因。從可見光圖像角度來看，材質小尺度區域內照射面積越大則受到的可見光輻射越多，所反射的可見光輻射也越多，對應的遙感圖像像素灰度值越高。而從熱物理角度來看，太陽照射下的材質比陰影下的材質吸收更多的短波輻射，表面溫度更高，則材質小尺度區域內照射面積越大則高溫面積占比越大，該小尺度區域的平均溫度也越高。根據粗糙材質的可見光像素灰度與材質溫度之間的上述正比關系，可推導出粗糙材質溫度場調制模型。二.技術方案根據上述原理，本發明的技術方案包括如下：(1)對可見光遙感圖像的地物區域進行K均值圖像分割，得到不同種類標簽的二維局部區域塊；(2)根據二維局部區域塊的形狀和顏色特征，找出遙感圖像中對應的區域，確定二維局部區域塊所屬的地物材質類型；(3)將可見光遙感圖像的每個像素灰度值逐一映射到二維局部區域塊上，并為其所對應的材質類型依次編號，生成地物材質區域分布圖；(4)根據地物材質區域分布圖，利用各地物材質區域的熱物理特征預測模型，計算各地物材質區域的宏觀溫度，根據得到的各地物材質的溫度對材質分布區域進行設置，生成綜合各種地物材質于一體的溫度二維分布圖紋理；(5)根據得到的地物材質區域分布圖和小尺度下地物材質表面與太陽輻射相互綜合作用不同的特點，得到光滑地物材質和粗糙地物材質；(6)根據得到的光滑地物材質、粗糙地物材質和溫度二維分布圖紋理，用光滑材質調制模型調制光滑地物材質類型的溫度分布，用粗糙材質調制模型調制粗糙地物材質類型的溫度分布；(7)將調制后的光滑地物材質溫度分布與粗糙地物材質溫度分布進行合成，得到一張具有各類地物材質的溫度場紋理，即基于可見光信息的紅外紋理溫度場。本發明與現有技術相比具有如下優點1.本發明通過對各地物材質區域進行光滑材質和粗糙材質的判別，能夠實現對材質進行分類，以利于實現對不同材質的紅外紋理溫度場的調制，提高物理可信性；2.本發明通過用光滑材質調制模型調制光滑材質的各類地物類型的溫度分布，用粗糙材質調制模型調制粗糙材質的各類地物類型的溫度分布，與現有技術中調制方法只能調制光滑材質相比，更好地提高了調制方法的科學性，能提供更真實的紅外紋理溫度場。附圖說明圖1為本發明的實現框圖；圖2為本發明使用的可見光遙感圖；圖3為用本發明方法分割圖2得到的道路和森林的TIFF圖；圖4為用本發明方法調制圖2生成的溫度場紋理；圖5為用現有方法調制圖2生成的溫度場紋理。具體實施方式下面結合附圖對本發明做進一步的詳細描述：參照附圖1，本發明的具體步驟如下：步驟1：讀入可見光遙感圖。可見光遙感影像是對現實世界的直接反映，能真實直觀、自然生動地表現各種自然地貌、景物的分布與細節變化，所以基于可見光遙感圖像生成大規模地物紅外紋理能有效地提高紅外紋理的真實感。可見光遙感圖像可通過USGS軟件、百度地圖和googleearth等軟件下載得到。本發明的可見光遙感圖像是從googleearth上下載的西安某地的遙感圖像。本發明實施的例子中，輸入的遙感圖像如圖2所示。步驟2：分割遙感圖像。分割遙感圖像的算法有基于閾值的算法、基于邊緣檢測的算法、基于像素分類的算法及基于特定理論的算法等幾類。由于基于像素分類的圖像分割方法其分割結果較為穩定，本發明使用了該類算法中的K均值聚類分析方法對遙感圖像進行地物分類，其分割步驟如下：2a)利用圖2的灰度直方圖分布求出各波峰灰度值，將波峰對應的灰度級從大到小排序，選擇前K個灰度級作為樣本向量初值，選定K個聚類中心初始值{C1(l),C2(l),…,Ci(l),…,CK(l)}，其中Ci(l)是經l次迭代后的第i個聚類中心值；2b)根據與聚類中心的灰度大小的相似程度將所有的灰度進行總體分類，即按照如下歸類公式將每個灰度劃分到K聚類中心的一個：||X(p)-Cj(l)||<||X(p)-Ci(l)||，條件為：X(p)∈Sj(l)，其中i,j＝1,2,…,K,i≠j，Sj(l)代表第l次迭代時聚類j的樣本，p為向量特征維數，X(p)為樣本向量，||X(p)-Cj(l)||為每個樣本向量與經l次迭代后的第j個聚類中心值的距離，||X(p)-Ci(l)||為每個樣本向量與經l次迭代后的第i個聚類中心值的距離，當||X(p)-Cj(l)||小于||X(p)-Ci(l)||的歐氏距離時，表示每個樣本向量與經l次迭代后第j個聚類中心值的距離是每個樣本向量與這K個聚類中心值的距離的最小值，第l次迭代后，X(p)樣本向量就歸類到Sj(l)中；2c)更新聚類中心值：用步驟2b)中新劃分的各聚類所包含的數據重新計算K個聚類中心，當新聚類中心到其類別中的各向量的距離加權和為最小時，生成新的聚類中心樣本Cj(l+1)：其中j＝1,2,…,K，Nj是歸類為Sj的樣本向量的數量。2d)判定收斂條件：當新聚類中心滿足|Cj(l+1)-Cj(l)|≤δ時，認為聚類收斂，否則，返回步驟2b)繼續迭代，其中，δ是聚類中心變化判斷系數；2e)利用K均值聚類方法將所述圖像分割為道路和森林兩種材質類型，再運用計算機自動和人工交互相結合的處理方法對分割結果進行完善，最終完成對所述遙感圖像中道路和森林的分割，并將分割后的圖像存成TIFF格式，分割后的圖像如圖3所示，其中圖3(a)為分割后的道路材質，圖3(b)為分割后的森林材質。步驟3：識別地物材質類型并生成地物材質區域分布圖。識別地物材質類型的方法有灰度共生紋理特征向量方法，基于紋理特征構建分類規則和模糊分類規則的方法，本發明是利用基于紋理特征分類的eCognition圖像分析軟件進行識別的，其識別步驟如下：(3a)對分割后的每個TIFF圖像中的每個像素點的第一個采樣值進行判定，如果采樣點數據是8位16進制數值OXff，則在該像素點對應的數組位置上賦值8位16進制數值OXff，反之，就在該像素點對應的數組位置上賦材質標號值；(3b)如果讀取的是道路的TIFF圖像，則第一個采樣點數組上賦道路材質的編號1，如果讀取的植被的TIFF圖像，則賦值編號數值2，對兩種材質的TIFF圖像依次讀取、判定和賦值后，得到道路和森林的分布結果。根據分割結果，將圖2遙感圖像的每個像素灰度值逐一映射為材質所對應的材質類型編號，即可生成地物材質區域分布圖；步驟4：計算各地物材質的宏觀溫度并生成溫度二維分布圖紋理：不同地物材質的溫度特征不僅與物體自身材料、結構、熱特性參量有關，還與大氣、物體周圍環境及過去的熱狀態有關。針對不同地物材質建立相應的熱預測模型，計算綜合作用下地物材質隨時間變化的宏觀溫度，可為地物紅外紋理的生成提供關鍵數據，其生成溫度二維分布圖紋理的步驟如下：4a)計算道路材質的宏觀溫度T0'(t)和森林材質的宏觀溫度T0"(t)：4a1)對大規模地物，為簡化其熱計算復雜度，可將其近似為長度、寬度無邊界，厚度有限的一維導熱材質來處理，使熱傳導僅在厚度方向發生，材質不同深度的溫度隨時間變化服從一維導熱微分方程：其中，T為絕對溫度；t為時間；λg為介質導熱率；C為介質熱容量；ρm為材料密度；Z為深度坐標。4a2)根據地物溫度分布特點，確定一維導熱方程的上邊界條件地表服從熱平衡方程，通過實測和經驗值獲得其下邊界條件溫度Th；4a3)確定滿足一維導熱方程的上邊界條件溫度T0的熱平衡方程：上邊界的熱量交換主要是：物體自身熱輻射、吸收的太陽與大氣背景輻射、地表與大氣間的顯熱交換和潛熱交換、向下層傳導的熱量；所述熱量交換可用熱平衡方程表述，該熱平衡方程為:αsEsun+εlEsky-Mg-Hg-LEg-Gh＝0其中αsEsun項是吸收的太陽短波輻射，εlEsky項是吸收的大氣長波輻射，Mg是地表熱輻射，Hg是地表與大氣的顯熱交換通量，LEg是地表與大氣的潛熱交換通量，Gh是地表對下層的熱傳導項，αs是地表短波吸收率，εl是地表長波發射率。所述地表熱輻射Mg，可通過斯蒂芬-波爾茲曼公式Mg＝εgσT04計算得到，其中，σ為斯蒂芬-玻爾茲曼常數；εg為物體表面全波段發射率，T0為滿足一維導熱方程上邊界條件的溫度。所述顯熱交換通量Hg，可通過顯熱交換公式計算得到，其中，ρa為近地面空氣密度，CP為空氣定壓比熱，ra為空氣動力學阻力；Ta為參考高度處大氣溫度。所述地表與大氣的潛熱交換通量LEg，可通過潛熱交換通量公式計算得到，其中，γ為干濕表常數；es(T0)為上邊界條件溫度為T0時的飽和水汽壓；ea為近地面空氣水汽壓。所述地表對下層的熱傳導項Gh，可通過地表的熱傳導公式計算得到。4a4)計算道路材質的宏觀溫度T0'(t)：通過紅外材質數據庫找出道路材質短波吸收率、長波發射率、介質熱容量、導熱率、含水因子、水擴散率、介質結構等熱物理特征參量，并通過測量和經驗獲取其材質的氣溫、太陽輻射、風速、相對濕度和大氣輻射等環境因素，代入步驟4a3)確定的熱平衡方程中，得到道路材質的上邊界條件Ts，并通過實際測量得到道路材質的下邊界條件溫度Th'。將道路材質的上邊界條件Ts和下邊界條件Th'代入步驟4a1)確定的一維導熱方程中，得到道路地物材質的宏觀溫度T0'(t)。4a5)計算森林地物材質的宏觀溫度T0"(t)：通過紅外材質數據庫找出森林材質短波吸收率、長波發射率、介質熱容量、導熱率、含水因子、水擴散率、介質結構等熱物理特征參量，并通過測量和經驗獲取其材質的氣溫、太陽輻射、風速、相對濕度和大氣輻射等環境因素，代入步驟4a3)確定的熱平衡方程得到森林材質的上邊界條件Ts'；通過實際測量得到森林材質的下邊界條件溫度Th"。將森林材質的上邊界條件Ts'和下邊界條件Th"代入步驟4a1)確定的一維導熱方程中，得到森林地物材質的宏觀溫度T0"(t)。4b)生成溫度二維分布圖紋理在道路地物材質分布區域設置道路材質宏觀溫度T0'(t)，在森林地物材質分布區域設置森林材質的宏觀溫度T0"(t)，即可生成綜合道路材質與森林材質為一體的溫度二維分布圖紋理。步驟5：判讀地物材質類型根據小尺度下地物材質表面與太陽輻射相互綜合作用的不同特點，得到光滑地物材質和粗糙地物材質對應關系表，再由識別出的地物材質類型，查詢地物材質類型；其中光滑地物材質和粗糙地物材質對應關系如表1所示：光滑材質粗糙材質道路林冠跑道草地硬實的土壤農田平坦的沙灘崎嶇的山體玻璃森林由步驟3b)識別確定出的道路和森林材質，再通過表1查詢得道路地物材質為光滑材質；森林地物材質為粗糙材質。步驟6：計算道路材質調制后的溫度T1(t)。光滑材質遙感圖像中的每個像素點中對應的材質區域受太陽均勻照射在表面，可見光波段表征出來的能量差異是材質區域的反射率不同造成的。材質像素點的灰度值越高，對應該材質區域的反射率越高，吸收率越低，溫度越低。根據光滑材質的灰度與溫度的相關特性，按如下步驟計算道路材質調制后的溫度T1(t)：6a)推導光滑材質的可見光吸收率αν：由于光滑材質的反射量與其表面反射率呈正相關，故可根據光滑材質紅綠藍各波段像素灰度值推算出材質的可見光反射率，又因為反射率和吸收率相加等于1，進而由反射率推延到吸收率，具體方法如下：根據可見光能量傳輸與傳感器成像模型，將各波段傳感器像素灰度值Gn表示為：Gn＝anRnρnEsun_n+bn其中n＝r,g,b，an是傳感器增益，bn是傳感器偏置，ρn是相應波段的反射率，Esun_n是相應波段的太陽輻射，ar≈ag≈ab＝a，br≈bg≈bb＝0；根據反射率ρn＝1時，灰度Gn＝Gmax＝255，得出光滑材質紅綠藍波段的反射率ρn為：即根據光滑材質的反射量與反射率成正比的特性，計算光滑材質可見光的反射率ρv為：其中，系數cr,cg,cb分別是紅、綠、藍波段太陽輻射占可見光波段太陽輻射的比例，cr,cg,cb分別取為0.34、0.36、0.3；Esun_r為0.63～0.69μm波段對應的太陽輻射照度，Esun_g為0.52～0.60μm波段對應的太陽輻射照度，Esun_b為0.45～0.52μm波段對應的太陽輻射照度，Esun是太陽輻射總照度；將代入ρv＝crρr+cgρg+cbρb中，得光滑材質可見光的反射率ρv為：根據基爾霍夫定律，利用得到的光滑材質的可見光反射率ρv，得到可見光波段吸收率：6b)建立光滑材質調制模型公式利用熱預測模型對光滑材質的熱屬性參數敏感度進行的模擬與分析，結果表明，對各種自然的光滑材質地物材質而言，在有太陽輻射的時段，光滑材質地物的短波吸收率αs對溫度的影響都較大，αs對溫度的影響近似滿足線性關系，它們的公式如下:其中，是在t時刻平均短波吸收率為的光滑材質溫度預測值；T(αs,t)是在t時刻短波吸收率為αs的光滑材質溫度調制值；k1(t)是光滑材質溫度隨短波吸收率變化的梯度參數；αs為光滑材質短波吸收率；αν為光滑材質吸收率；為光滑材質平均吸收率；所述的光滑材質短波吸收率αs可用αs＝k2αν＝k2(1-ρν)計算得到，其中，k2是將光滑材質可見光波段吸收率延拓為短波波段材質吸收率的比例因子，范圍為(0,10]。綜上，光滑材質的調制模型公式為：6c)根據光滑材質調制模型公式，計算道路材質調制后溫度T1(t)：6c1)簡化光滑材質調制模型公式：由于可見光波段0.4～0.76μm范圍內的太陽輻射能量約占太陽總能量的46％，因此可以通過可見光波段地物材質對太陽輻射來近似地物材質對太陽輻射。為簡化計算復雜度，將在t時刻平均短波吸收率為的光滑材質溫度預測值近似為t時刻光滑材質的宏觀溫度T0'(t)，將在t時刻短波吸收率為αs的光滑材質溫度調制值T(αs,t)近似為t時刻光滑材質的調制溫度T1(t)，得到簡化后的光滑材質調制模型公式：6c2)利用簡化后的光滑材質調制模型公式，得到道路材質調制后溫度T1(t)：首先，讀取可見光遙感圖像的道路材質區域對應的像素點的紅綠藍顏色分量值Gr、Gg、Gb，并將其代入步驟6a)確定的可見光吸收率公式中，得到道路材質每一個像素點的可見光吸收率αν；然后，對得到的道路材質每一個像素點的可見光吸收率αν求和并除以道路材質總像素個數M1，得到道路材質的平均可見光吸收率最后，將得到的道路材質的可見光吸收率αν、平均可見光吸收率和通過步驟4a4)得到的道路材質宏觀溫度T0'(t)代入步驟6c1)確定的簡化光滑材質溫度場調制模型中，得到道路材質調制后溫度T1(t)。步驟7：計算森林材質調制后的溫度T2(t)。粗糙材質的某小尺度區域內陰影很小時，該區域內絕大部分表面都直接被太陽照射；當區域內陰影很大時，該區域內絕大部分表面都沒有接受太陽照射。與照射面積成正比的太陽照射能量差異是粗糙材質的遙感圖像像素顏色差異與材質溫度差異的主要原因。從可見光圖像角度來看，材質小尺度區域內照射面積越大則受到的可見光輻射越多，所反射的可見光輻射也越多，對應的遙感圖像像素灰度值越高。而從熱物理角度來看，太陽照射下的材質比陰影下的材質吸收更多的短波輻射，表面溫度更高，則材質小尺度區域內照射面積越大則高溫面積占比越大，該小尺度區域的平均溫度也越高。根據粗糙材質的可見光像素灰度與材質溫度之間的上述正比關系，可推導出粗糙材質溫度場調制模型。根據粗糙材質的特性，按如下步驟計算森林材質調制后的溫度T2(t)：7a)推算直射比例hν與像素點灰度值的關系公式：根據熱平衡方程，可以認為可見光圖像上的像素值G與粗糙材質的直射比例hν呈線性關系；用表示粗糙材質的平均直射比例，hν為某一像素點處的實際直射比例，Δhν為hν偏離的量，稱為直射比例的擾動量。則灰度值與直射比例之間的關系可表示為：其中，灰度值Gc為分割后的遙感圖像中的粗糙材質區域進行灰度化得到粗糙材質地物類型每一個像素點灰度值；hν為每個像素點接收太陽輻射能量與太陽完全直射像素點的太陽輻射能量的直射比例；Gtotal_in為太陽完全直射像素點時hν為1時像素點的灰度值，它是所調制的粗糙材質的最大灰度值；Gtotal_out為像素點全部處于陰影時hν為0時像素點的灰度值，它是該粗糙材質的最小灰度值；式中是將粗糙材質的像素點的值壓縮到0～1，式中的范圍將在[-1/2,1/2]內，則粗糙材質地物類型的直射比例的擾動值在之間，可以通過調節kg來改變直射比例的擾動細節，kg為調制比例系數，kg的范圍為[-10,10]；7b)建立粗糙材質調制模型公式利用熱預測模型對有粗糙材質的熱屬性參數敏感度進行的模擬與分析，結果表明，對各種自然的有自陰影的地物材質而言，在有太陽輻射的時段，粗糙材質地物類型的直射比例hv對溫度的影響都較大，hv對溫度的影響近似滿足線性關系，它們的公式如下:其中，T0"(t)為t時刻粗糙材質的宏觀溫度，T2(t)為t時刻粗糙材質的調制后的溫度，k3(t)為材質溫度隨直射比例變化的梯度參數；表示粗糙材質的平均直射比例，當粗糙材質地物類型的直射比例為時，調制后的溫度仍舊等于宏觀溫度；代入步驟7a)確定的直射比例與灰度值的公式，得到的粗糙材質調制模型公式為：7c)利用粗糙材質調制模型公式，得到森林材質調制后溫度T2(t)：首先，對可見光遙感圖像森林材質區域進行灰度化和模糊處理，使其變成灰度圖像，得到森林粗糙材質區域每一個像素點灰度值Gc，并找出材質區域的最大灰度值Gtotal_in和最小灰度值Gtotal_out；然后，通過步驟4a5)得到的森林材質宏觀溫度T0"(t)代入步驟7b)確定的粗糙材質溫度場調制模型中，得到森林材質調制后溫度T2(t)。步驟8：根據得到的道路材質調制后的溫度T1(t)和得到的森林材質調制后的溫度T2(t)，顯示生成的紅外紋理溫度場。在道路材質區域設置道路材質調制后的溫度T1(t)，在森林材質區域設置森林材質調制后的溫度T2(t)，生成一張綜合道路材質與森林材質為一體的調制后的溫度場T3(t)，即生成一張紅外紋理溫度場；將紅外紋理溫度場映射為0～255個灰度級的灰度圖像進行顯示的，計算溫度場T3(t)的各像素點的灰度值公式為：其中，T3(t)x為第x個像素點對應的調制后的溫度值，T3(t)max、T3(t)min分別為整個溫度場的最大、最小溫度值；將得到的紅外紋理溫度場按照計算出的各像素點的灰度值進行顯示，結果如圖4所示。以下結合仿真實驗，對本發明的效果作進一步的說明。1.仿真條件：本發明實施實例采用處理器為InterCorei5-3210M，主頻為2.5GHz，內存4GB的硬件測試平臺，32位Windows7操作系統的MatlabR2013a的軟件平臺，采用527*786的可見光遙感圖像如圖2所示。2.仿真內容仿真1，用本發明方法對圖2可見光遙感圖像進行分割，得到的道路和森林的TIFF圖，如圖3所示，其中圖3(a)為分割后的道路材質，圖3(b)為分割后的森林材質；通過本發明計算出的道路材質宏觀溫度和森林材質的宏觀溫度，再通過識別判讀材質類型，得到道路材質為光滑材質，森林材質為粗糙材質；再利用光滑材質調制公式，得到道路材質的調制溫度，利用粗糙材質調制公式，得到森林材質的調制溫度；然后，對分割后的道路材質區域設置本發明計算出的道路材質的調制溫度，再對分割后的森林材質區域設置本發明計算出的森林材質的調制溫度，生成紅外紋理溫度場如圖4所示。仿真2，用黃曦在2014年發表的博士論文“高真實感紅外場景實時仿真技術研究”中的調制模型公式對圖2可見光遙感圖像進行分割，并生成紅外紋理溫度場如圖5所示；從圖4可見，利用本發明生成的溫度場紋理，森林材質灰度值越低的區域，調制出來的溫度值越小，亮度越低溫度越低，亮度越高溫度越高；道路材質灰度值越低的區域，調制出來的溫度值越大，亮度越低溫度越高，亮度越高溫度越低；從圖5可見，利用現有的調制模型利用吸收率與溫度呈正相關進行對宏觀溫度調制，經過調制后道路材質溫度與本發明調制后的溫度一致，經過調制后的森林材質灰度值越低的區域，溫度反而越高，與實際不符。仿真結果表明，相對于現有的調制方法，本發明通過分類出光滑材質和粗糙材質，再分類調制出的溫度場更具科學性和真實性。當前第1頁1 2 3