斯托克斯矢量演示幻灯片

1,偏振光检测研究,武汉大学物理科学与技术学院于国萍王晓峰2008.10.31,2,一.前言二.偏振光的描述1.斯托克斯参量2.斯托克斯参量的实际测量3.偏振态的转换4.偏振度图像三.偏振光的检测及分析,报告内容,3,地球表面和大气中的任何目标，在反射、散射和透射以及发射电磁辐射的过程中，会产生由它们自身性质和光学基本定律决定的特征偏振。,一.前言,传统的光学成像是利用物体反射（透射）光的光强信息，而偏振成像是利用光的偏振信息。,4,已知，光波从介质表面反射(透射)时，其偏振态可能发生变化，偏振状态的改变与入射光的状态、介质表面状态有关。,不同物体或同种物体的不同状态(粗糙度、空隙度、含水量）可能产生不同的偏振状态。,采用偏振成像方法，可提取其偏振信息并加以利用。,5,在军事目标识别中，目标与背景的对比是个重要因素。有时可以对目标进行伪装，但若同时采用偏振探测和光度探测，大部分的军事目标都可以被识别。,有人用紫外到近红外段的波长对置于沙滩背景下的一群士兵和一辆军用伪装车蒙皮做了偏振测量和光度测量，比较偏振和光度的探测能力。,6,结果表明：由于沙中低吸收、强散射的二氧化硅致使沙地显得明亮（高反射率），军事车辆和士兵衣服具有52%高偏振度、低反射率，在低偏振度(多数小于10%)、高反射率的沙滩沙地上非常容易被识别。,对于军事车辆的伪装漫反射蒙皮，当将反射率视为视角和波长的函数时，反射率为常量。当将偏振度视为散射角的函数时，偏振度会有很大的不同。,7,以斯托克斯参量为基础发展起来的偏振成象和偏振识别技术近几年发展很快，现已成功的应用于卫星周围的大气测量，遥感，地形地貌的高空照相，军事目标识别和雷达成象等系统，由于采用了光的偏振参量作为成象因子，因而它比单纯的强度成象记录了更多的信息，对于分辨那些质料不同但颜色和反射强度相同的景物显示出巨大的优越性。目前已成为世界各国竞相研究的热点。,8,1.斯托克斯参量,单色光偏振态的描述,用三角函数描述,二.偏振光的描述,9,用斯托克斯参量描述,我们可以用4个Stokes参数I、Q、U、V来描述一束光的偏振态，其定义如下：,10,11,I表示总光强度Q表示X轴方向直线偏振光分量U表示450方向直线偏振光分量V表示右旋园偏振光分量与上述偏振光状态正交的垂直直线偏振光、-450直线偏振光及左旋园偏振光，则用Q、U、V的负值表示。,12,2.斯托克斯参量的实际测量,设：偏振片透光轴在x方向时透射光强度I0。偏振片透光轴在y方向时透射光强度I90。,13,偏振片透光轴在45方向时透射光强度I45,偏振片透光轴在45方向时前方插入一块方位为零的1/4波片，其透射光强度I/4，45,14,由上述数据可写出如下形式的斯托克斯参量,15,3.偏振态的转换,米勒矩阵M：用来描述偏振器件作用的矩阵,偏振器件：使入射光的偏振参量改变的器件,不同的偏振器件米勒矩阵不同,16,出射光的斯托克斯矢量和入射光的斯托克斯矢量满足关系式：,17,4.偏振度图像,偏振度P,自然大气背景及目标物对太阳入射的偏振效应中，圆偏振分量极少，假设V=0。,偏振度P,18,例如：纽约大学在99年和02年分别对C-130型飞机和B-52型飞机进行偏振特性研究。,Stokes参量用KodakCIR相机测得。相机的焦平面上使用硅CCD阵列,有20483072个大小约为20m的像素。每个像素包含4个因子，2个对绿光敏感，一个对红光敏感，一个对蓝光敏感，且均对短波红外敏感。加上滤光片后产生3个通道：绿光+近红外、红光+近红外、近红外。,19,上图为飞机的光强图，下图为偏振图，里面亮光的增强代表不断增强的偏振强度。所选飞行器的九个典型部位作为测量的选择目标（机身、机翼、机尾、螺旋桨和五个空中位置）。,首先要根据入射和发散的方向定义一个主平面，然后对上述每一个部位做四组检测：分别是传感器的方向与主平面平行、垂直、成45度和135度。每组测得的数据经过简单代数运算可以构成一组斯托克斯矢量来描述完整的偏振态。,20,由试验数据的比较知，机身光亮处绿光偏振度最大，阴影处红外偏振度最大。天空的偏振度为很小的值，而飞机值较大。,21,三.偏振光的检测及分析,22,固定探测角，拍下原始图像并存为bmp文件加入偏振片，分别在0、90、45、-45四个角度拍下图像经过MATLAB计算和处理后拟合出偏振度图像,1.实验装置及方法,23,（1）两种树叶，白纸背景,白纸背景中A树叶和B树叶的普通图像,白纸背景中A树叶和B树叶的偏振度图像,2.实验结果,24,（2）两种树叶，绿色人造纤维背景,绿色人造纤维背景中A树叶和C树叶的普通图像,绿色人造纤维背景中A树叶和C树叶的偏振度图像,25,塑料制假树叶和真实树叶的光强图像,其偏振图像,（3）真假树叶,26,其偏振图像,光滑表面树叶和茸毛表面树叶的光强图像,（4）光滑表面树叶和茸毛表面树叶,27,真实树叶放在有树叶的图画背景中的图像,其偏振图像,（5）真实树叶放在有树叶的图画背景中,28,（6）不同探测角下有绒毛的樱树叶偏振图,29,（7）新鲜和干枯的同种树叶偏振图,30,1.同一拍摄条件下，不同物体偏振度不同（不同材料、表面的粗糙度、内部水分等）2.同一拍摄条件下，同色彩的不同物体偏振度不同3.相同物体，不同角度不同距离时偏振度不同4.实验所得的偏振度图像的效果与理论相符在测量的时候，要考虑到拍摄角度，天顶角等因素。,3.结论,31,说明：上述结