第29卷第12期2021年12月
Vol.29No.12
Dec.2021光学精密工程
Optics and Precision Engineering
鲁啸天1，李峰1*，杨雪1，2，赵智祎1，4，侯军燕3
（1.中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室，北京100094；
2.南京大学国际地球系统科学研究所，江苏南京210023；
3.北京市遥感信息研究所，北京100011；
4.北京信息科技大学，北京100192）
摘要：为了实现偏振成像系统的小体积、低延时和快速目标检测，利用动态视觉传感器对动态场景灵敏 度高、成像速度快的特点，提出了基于动态视觉传感器的偏振探测方法。从动态视觉传感器的对比度灵敏度出发，结合光学偏振原理，从理论上证明了基于动态视觉传感器偏振探测方法的可行性。设计并搭建了实验系统，由转台载着偏振片快速转动，由于视场内景物的反射光具有不同的偏振特性，经过旋转偏振片后发生明暗变化，动态视觉传感器快速捕捉变化并成像，系统采用嵌入式GPU（Graphics Processing Unit）控制并实时显示成像。实验结果表明：偏振系统对视场内的偏振度灵敏度为0.148，目标轮廓清晰，并具有良好的可视性。该系统弥补了传统偏振成像装置体积大、成像速度慢的不足，为基于偏振图像的目标检测等应用奠定了基础。
关键词：偏振成像；动态视觉；快速图像获取；成像系统
中图分类号：O436.3；TP394.1文献标识码：A doi：10.37188/OPE.20212912.2754
Rotary polarization detection imaging system based on
dynamic vision sensor
LU Xiao-tian1，LI Feng1*，YANG Xue1，2，ZHAO Zhi-yi1，4，HOU Jun-yan3（1.Qian Xuesen Laboratory of Space Technology，China Academy of Space Technology，
Beijing100094，China；
2.International Institute for Earth System Science，Nanjing University，Nanjing210023，China；
3.Beijing Institute of Remote Sensing Information，Beijing100011，China；
4.Beijing Information Science&Technology University，Beijing100192，China）
*Corresponding author，E-mail：lifeng@qxslab
Abstract：In order to realize a compact，low delay，and fast target detection polarization imaging system，this study takes advantage of the characteristics of a dynamic vision sensor with high sensitivity and imag⁃ing speed to study the polarization detection method based on the dynamic vision sensor and then designs and builds the experimental system.Based on the contrast sensitivity of the dynamic vision sensor and the principle of optical polarization，the feasibility of the polarization detection method based on the dynamic vi⁃sion sensor is proved theoretically.The experimental system is designed and built.The rotating platform 文章编号1004-924X（2021）12-2754-09
收稿日期：2021-05-06；修订日期：2021-06-04.
基金项目：国家重点研发计划资助项目（No.2020YFA0714100）
第12期鲁啸天，等：基于动态视觉传感器的旋转检偏成像系统
carries the polarizer to rotate it rapidly.Because the reflected light of the scene in the field of view has dif⁃ferent polarization characteristics，the transmitted light changes in brightness after rotating the polarizer. The dynamic vision sensor quickly captures the changes and images.The system uses embedded graphics processing unit control and real-time display.The experimental results show that the sensitivity of the po⁃larization degree in the field of view is0.148，and the target contour is clear with good visibility.The pro⁃posed system overcomes the shortcomings of the traditional polarization imaging system，such as large size and low imaging rate，and lays the foundation for the application of target detection based on polarization images.
Key words：polarization imaging；dynamic vision；fast image acquisition；imaging system
1引言
光学成像探测应用领域遍及军事、生态、农业、航空航天、减灾以及人们的日常生活［1］。而在减灾救援、军事目标伪装探测等应用中，目标和背景对比度低，导致光学遥感探测能力不足，而偏振成像探测可以很好地解决上述问题。因为光是横波具有偏振特性，物体的反射光是部分偏振光具有一定偏振度［2］，且人造物体反射光的偏振度一般比自然物体反射光偏振度大［3］，它与物体表面的形 状、材质和入射光的入射角度等有关，因此偏振成像探测可以提供独立于强度和光谱的目标特征信息，有效识别对比度低的目标。Wan等［4］针对室外环境下目标/背景对比度自适应增强的问题，提出了一种优化偏振成像系统偏振态的方法，增强目标/背景对比度，使得目标识别更加准确和方便。Vannier等［5］利用主动偏振成像技术来探测不同环境中的人造物体，证明了主动偏振成像在伪装和危险目标检测中的有效性。杨斌等［6］通过研究偏振光束与光学器件的相互作用，推导出多通道偏振成像系统的矢量辐射传输模型，确定了需要标定的参数，通过分析标定结果求解了系统全视场的穆勒矩阵，经偏振定标后系统对低偏振度目标的测量误差小于1%。然而现有的偏振成像探测系统，无论是分孔径或者分振幅系统，都具有系统体积大、后续图像处理复杂和耗时长的缺点［7］。而分焦平面偏振相机虽然体积小，但是牺牲了一定的空间分辨率，且存在偏振片阵列消光比差和串扰的问题［8-9］。
动态视觉传感器（Dynamic Vision Sensor，DVS）是一种受视网膜原理启发而设计的神经拟态传感器，基于事件驱动的方式来捕捉场景中的动态变化，具有灵敏度高、成像速度快、输出数据量小的优点［10］。由于其数据量小、延迟低（微秒级）、计算资源需求小，DVS在以深度学习方法为主的目标检测［11］、跟踪［12］等应用中使用广泛。Ramesh等［13］提出了一种基于DVS的特征提取方法，并与采用迁移学习的卷积神经网络算法进行对比，结果表明基于DVS的特征提取方法速度更快、精度更高、功耗更小。Chen等［14］提出了一种从事件流中识别和定位驾驶员眼睛和嘴巴运动的方法， 并进一步从眼睛和嘴巴运动引起的事件流中提取嗜睡相关特征，用于睡意驾驶检测系统，具有很高的效率和准确性。
DVS本身具有体积小、灵敏度高的特点，为偏振系统小型化带来了希望［15］。然而，DVS无法对静态场景成像，因此引入偏振成像方式，在DVS前面加旋转偏振片，旋转的偏振片会使场景内的部分偏振光发生明暗的亮度变化，进而被DVS捕捉成像，实现DVS对静态场景的探测，且此种方法兼具偏振相机和事件相机的优点。本文证明了基于DVS的偏振成像探测方法的可行性，并进一步设计搭建了实验样机系统，在实验室内和室外开展了验证实验，证明了基于DVS 的偏振成像探测系统的有效性。该系统具有灵敏度高、成像速度快的特点。
2动态视觉传感器
DVS采用事件驱动的方式捕捉场景中的动态变化。如图1所示，不同于传统相机，当场景发生变化时，DVS会产生一些像素级的输出（即事
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第29卷
光学精密工程
件），一个事件包括（t ，x ，y ，p ），其中x ，y 为事件在2D 空间的像素坐标，t 为事件的时间戳，p 为事件的极性，极性代表场景的亮度变化：上升（posi⁃tive ）或下降（negative ）。DVS 对数据存储和计算资源的需求非常小，且延迟低，达到微秒级。传统相机以固定频率产生序列帧图像，在相邻两帧之间会丢失部分关键信息，且传统相机在内存、功耗以及延迟方面需求过大，DVS 可以克服上述缺陷，但是DVS 只对场景内的变化敏感，对于静态场景则无能为力。
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3基于动态视觉传感器的偏振成像探测方法
3.1自然光入射反射光的偏振状态模型以太阳光等自然光为光源，当入射角不等于
布儒斯特角时，反射光为部分偏振光［16］。根据菲涅耳公式［17］，反射光能量在垂直分量和平行分量的反射率R ⊥和R //分别为：
R ⊥(θi )=
sin 2
(θi -θt )
sin 2(θi +θt )
，抗压强度
（1）R //
(θi )=tan 2(θi -θt )
tan 2(θi +θt )
，
（2）
其中：θi 为入射角，θt 为折射角。将自然光看作是各个振动方向都存在且强度相同的线偏振光的集合，那么对于其中任一束线偏振光，假设其辐射强度为I i （αi ），其中αi 为该线偏振光的振动方位角（振动方向与入射面的夹角）。对于无偏自然光，I i （αi
）=I c ，即各方向光强相同，则总光强为：I =
∫
2πI i (αi )d αi =2πI c .（3）
于是，自然光入射时，αi 线偏振光的反射光强
度I r （αi ）和振动方位角αr （αi
）为：ìíî
ïï
ïïI r (αi )=I i (αi )(R //cos 2αi +R ⊥sin 2αi )tan 2
αr (αi )=R ⊥sin 2αi R //
cos 2αi =a 2tan 2
αi ，（4）
其中a =（R ⊥/R //）1/2
。
假设自然光从空气（n 1=1）入射到玻璃（n 2=1.52）表面，入射角θi =10°，20°…，80°及布儒斯特角θB =a tan （n 2/n 1）时，反射光在振动方位角内的分量强度图像如图2所示。可以看出，反射光各分量强度随振动方位角变化，且垂直入射面的方向的振动分量最大，在布儒斯特角入射时反射光为完全偏振光，其余为部分偏振光。
假设α（k ）是偏振成像系统检偏方向与反射面的夹角，一束以θi 入射的自然光在介质面反射时，通过可见光偏振成像系统对反射光成像，系统接收到的强度为：
I k =
高中语文教学大纲∫
2πI r (αi )cos 2()αr (αi )-α()k d αi .
（5）
对于DVS 相机加旋转偏振片的成像系统，假设DVS 相邻两次的检测时间间隔为Δt ，旋转偏振片的角速度为ω，
则两次检测时偏振片角度
图1
动态视觉传感器和传统相机的区别
Fig.1
Difference between dynamic vision sensor and tra⁃ditional
camera
图2不同入射角和布儒斯特角时反射光振动方位角内的光强分布
Fig.2
Irradiance distribution of reflected light with vibra⁃tion azimuth at different angles of incidence and Brewster angles
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第12期鲁啸天，等：基于动态视觉传感器的旋转检偏成像系统
相差ωΔt。根据马吕斯定律［16］，同一目标进入系
统的强度变化ΔI k=I0［cos2β-cos2（β+ωΔt）］。其
中，I0为入射部分偏振光中的完全偏振光强度，β
为第一次检测时部分偏振光的振动方向与偏振
片方向的夹角。ΔI k与入射角、材质等有关，若ΔI k
大于DVS的对比度灵敏度，则事件可以被探测，
这就是基于DVS的偏振成像系统检测目标的
依据。
3.2基于DVS的偏振探测系统偏振度灵敏度
DVS能够直接探测场景亮度变化进而输出
事件，但是无法有效探测亮度不变的静态场景。
加入旋转偏振片后，静态场景内目标反射的部分
偏振光经过旋转偏振片亮度发生变化，根据马吕
斯定律，I=I0cos2α，α是入射线偏振光I0的光振动
方向和偏振片偏振方向之间的夹角。如果相邻
两次事件检测的透射光强度的差异满足DVS事
件检测的阈值，则这个目标可以被探测，反之则
不能。那么场景中偏振的敏感程度是一个重要
指标。
假设DVS相机的对比度灵敏度为C0，即相
邻两次事件检测的对比度大于C0可被探测。自
然光经过物体表面反射会变为部分偏振光，可以
用部分偏振光的偏振度来描述这两个部分的比
例关系，偏振度D定义为：
D=
I P
I P+I N，（6）
其中：I P代表完全偏振光成分的光强，I N代表自然光成分的光强。对于完全偏振光，D=1；对于自然光，D=0；对于部分偏振光，则有0<D<1。
假设在相机相邻两次事件检测时间内旋转偏振片的角度差为90°（这样可以保持对场景中偏振度的最大灵敏度），根据马吕斯定律，第一次和第二次检测时相机获得的强度分别为：
I1=12I N+I P cos2θ，（7）
I2=12I N+I P cos2(θ+π2)，（8）其中：θ为第一次曝光时部分偏振光的偏振方向与偏振片方向的夹角，其值为0~π/2。
所以相邻两次检测的对比度C为：
C=|I1-I2I1+I2|=|I P cos2θ
I N+I P
|=D|cos2θ|.
（9）令C为C0，可得偏振度灵敏度D0=C0/cos2θ。理想情况下，当θ为0°时，D0的最大值为C0，因此系统可探测的最小偏振度为C0。
4基于DVS的偏振成像系统设计4.1DVS相机
DVS相机采用iniVation公司生产的DA⁃VIS346相机，具体参数见表1。事件流的时间分辨率能够达到微秒级别，事件相机的电路延迟小于1ms，事件相机具有非常大的动态范围，对比度灵敏度最低可达到14.3%，即相邻两个场景的对比度达到0.143时，DVS即会检测到变化并输出事件，因此，理论上系统的偏振度灵敏度为0.143。
表1DVS参数Tab.1DVS parameters
Property Spatial resolution Temporal resolution Max throughput Typical latency Dynamic range Contrast sensitivity
Event output
346×260
1μs
100MEPS
<1ms
Approx.120dB（0.1-100k lux with50%of pixels repond to
80%contrast）
14.3%（on），22.5%（off）（with50%of pixels respond）
Property
Spatial resolution
Frame rate
Dynamic range
FNP
Dark signal
Readout noise
Frame output
346×260
40frame/s月刊锦鲤
佐藤荣作55dB
4.2%
18000e/s
55e
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光学精密工程
DAVIS346采用氧化处理过的铝制外壳，整体尺寸为40mm×60mm×25mm ，无镜头质量为100g ，整体功耗小于0.9W ，适合组成小型化偏振成像系统样机。4.2
旋转控制系统
旋转控制系统载着偏振片快速旋转，以达到场景明暗变化的目的，主要由高速电机、固定支架和直流电源等组成。高速电机型号为XD -3420-2，由电源控制盒根据实际需求自行控制电机转速，转速在3000~7000r/min 。具体参数如表2所示。4.3
数据采集与显示
采用树莓派4B 作为嵌入式硬件平台，树莓派4B 能够提供比较充足的计算资源，1.5GHz 的CPU 对于事件相机的数据采集和图像显示处理相当充足，同时HDMI 接口能够将采集的图像输出到显示器上。
采集和显示软件采用DVS 驱动软件libcaer 库和通用图像处理OpenCV 库，能够将相机事件
累积成帧和灰度图像同时输出并显示在屏幕上，同时还能够输出一些数据包的信息，包括事件数量和详细事件信息。
系统的内部构成和控制面板如图3所示。整个系统尺寸为300mm×150mm×150mm ，基本满足体积小、轻量化的偏振成像系统需求。
表2
旋转控制系统参数
Tab.2Parameters of rotary control system 参
数
电源电压/V 额定电流/A 电机轴径/mm 功率/W 转速/（r·min -1）最大扭矩/（N·cm -1）
工作温度/℃工作湿度/%开口直径/cm
值12，242~3.78303000~7000
19.6-30~80<95
10
图3
偏振成像系统的内部构成和控制面板
Fig.3
Internal composition and control panel of polarization imaging system
表3
树莓派4B 平台信息
Tab.3
Raspberry pi 4B platform information
型号SOC CPU GPU 蓝牙
Raspberry Pi 4B Broadcom BCM271164-bit 1.5GHz 4Core
Broadcom VideoCore IV@500MHz
蓝牙5.0
USB interface
算法流程图
HDMI 供电接口Wifi 网络有线网络
USB2.0×2/USB3.0×2Micro HDMI×2支持4K60
Type C （5V 3A ）802.11AC 无线2.4/5GHz 双频Wifi
千兆以太网
2758
豫公网安备41160202000603
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