1.   引　言

当今社会，高分子^[1]、二维超表面^[2]，高性能合金^[3-5]、导电塑料膜^[6]等新型材料脱颖而出，加大了目标探测识别的难度。准确有效地识别目标材料成为亟待解决的问题。目标偏振特性不仅包含目标表面的强度信息，还包含肉眼难见的光谱信息与偏振信息。通过识别目标偏振特性可增强目标与背景的对比度，从而提高对目标探测的精度，在远距离目标探测、识别与跟踪等领域^[7-10]具有广泛的应用前景。

材料自身存在折射率、粗糙度、表面刻画、纹理走向等理化特性^[11-13]，与环境光发生反射、折射、散射后具有一定的偏振特性，利用这些信息可有效提高探测识别效率。

国内外学者在目标偏振特性方面作出了大量研究。Voschula^[14]等人研究了5°～80°范围内，可见光中心波长为632.8 nm处铝合金涂层与塑料等材料的反射特性，他们使用的模型虽然考虑了漫反射的影响，但漫反射模型为经验模型，文中通过两种方法进行验证，误差为15%。Renhorn^[15]等人提出了一种四参量的pBRDF模型，四参量是采用宽波段光源实验测量633 nm处绿漆与蓝漆的s偏振分量与p偏振分量的方向半球反射率，但该模型忽略了漫反射和体散射的影响，仅适用于部分涂层材料。国内方面，高明^[16]等人提出了一种改进的 pBRDF 模型，在可见光中心633 nm波段处，仿真分析了绿漆、黑漆等椭圆度角与线偏振度的变化规律，该模型忽略了物体表面的多次散射和阴影遮蔽效应。杨敏^[17]等人基于K-M理论，考虑遮蔽效应的影响提出了涂层表面多参量 pBRDF 模型，结果显示：在绿漆的相对方位角为180°时，RMSE计算模型的镜像系数占比仅为4%，影响较小。以上研究中阴影遮蔽函数均使用传统等腰“V”型结构模型，模型结构过于简单理想，而实际目标材料表面凹凸不平，存在一定的偶然性，模型精度有待提高。

针对以上问题，本文提出一种改进Blinn型遮蔽函数的pBRDF模型，该模型综合考虑了典型目标材料表面存在的镜面反射、漫反射、体散射影响，建立适用于典型目标材料表面的六参量的pBRDF模型，包括复折射率、表面粗糙度、相对漫反射系数、相对漫反射率、待定参数等共6种参量。通过Stokes矢量推导出线偏振度(Degree of Linear Polarization，DoLP)表达式，搭建BRDF实验获取实测数据并采用遗传算法进行实验数据参数反演。选取典型目标材料，包括聚丙烯塑料板、99氧化铝陶瓷板、铁板、绿漆铝板，采用实验与仿真相结合的方式研究了观测角、入射角、相对方位角的偏振特性，并采用均方根误差RMSE进行数据验证。本文研究可为目标材料表面偏振特性研究提供数据与技术支持。

2.   理论基础

2.1   BRDF基础理论

双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF) 这一概念最早由美国的Nicodemus^[18]提出。它用来描述半球空间内入射到目标表面的反射光的能量分布情况和空间结构信息。BRDF定义可由式(1)表示：

式中${\theta _{\rm{i}}}$为入射角、${\theta_{\rm{r}}}$为观测角、$\phi$为方位角，下标i、r分别为入射方向和反射方向，$\vartriangle \phi = {\phi_{\rm{r}}} - {\phi _{\rm{i}}}$为相对方位角，其物理意义为入射平面与反射平面的夹角。$\lambda$为入射光的波长。BRDF几何关系如图1所示。

图  1  BRDF的几何关系图

Figure  1.  Geometric relationship diagram of BRDF

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偏振BRDF实际上是以BRDF理论为基础进行的扩展。Priest-Germer（P-G）模型为首个严格意义上的pBRDF模型。它的主要贡献是通过穆勒矩阵建立起反射过程中偏振态的转换关系，如下所示^[19]：

式(2)中，$\sigma$为表面粗糙度，${\theta _N}$为目标表面法线与微面元法线之间的夹角，${{\boldsymbol{M}}_{j.k}}$为穆勒矩阵，下标j，k表示第j行、第k列。

本文针对传统“V”型结构遮蔽函数存在的缺陷，引入了改进Blinn型遮蔽函数，并考虑镜面反射${{\boldsymbol{F}}^{\mathrm{s}}}$、漫反射${{\boldsymbol{F}}^{\mathrm{d}}}$与体散射${{\boldsymbol{F}}^{\mathrm{v}}}$三部分的影响，建立了适用于目标材料表面的六参量模型。3种光的反射过程如图2所示。

图  2  典型目标材料表面的光反射过程

Figure  2.  Light reflection process on the surface of typical target materials

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2.2   镜面反射

在图2的目标材料表面光反射过程中，镜面反射占主导地位。它的定义为光经过目标材料表面产生的一次规律性反射现象，通常情况下服从高斯分布，镜面反射部分的表达式如(3)所示：

其中$G({\theta _{\rm{i}}},{\theta _{\rm{r}}})$为阴影与遮蔽函数，${\boldsymbol{M}}_{j,k}^{\mathrm{s}}$为镜面反射分量穆勒矩阵。不同材料表面结构凹凸不平，而阴影与遮蔽效应随着粗糙度的增大而增大，从而导致不同材料表面的偏振特性不同。

当前大多数情况采用Blinn等人提出的一种等腰“V”型结构的分段函数来描述这种阴影与遮蔽效应，而等腰V型结构存在一定的偶然性与局限性。因此，本文采用刘宏^[20]等人提出的改进Blinn阴影与遮蔽效应的几何衰减模型，模型的几何结构原理如图3所示，该模型表达式为：

图  3  改进Blinn型遮蔽函数原理图

Figure  3.  Schematic diagram of improved Blinn type masking function

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式中：${G_m}$为阴影函数，${G_n}$为遮蔽函数。将阴影与遮蔽函数分开计算，取二者的最小值，以更准确地描述目标材料表面结构的衰减特性。

2.3   漫反射

漫反射定义为光经过目标材料表面产生的多次无规则的反射或散射现象。它虽然不具备偏振特性，但漫反射导致的反射光的能量变化却会对涂层目标的偏振特性产生影响。Minnaert模型^[21]能够有效模拟出反射系数随角度缓慢变化的情况，漫反射部分模型表达式为：

式(5)中，${\rho _0}$为相对漫反射系数，$c$为待定参数，它一般取0～1之间的小数，当$c = 1$时，模型变为${{{\rho _0}}/ {\text{π}} }$。此时，该模型为Lambert模型，${\boldsymbol{M}}_{j,k}^{\rm{d}}$为漫反射分量中的穆勒矩阵。

2.4   体散射

体散射定义为光穿过目标材料表面，在材料表面及内部发生的不规则散射现象。通常应用KM理论来表示材料表面的体散射现象。LE Hors L^[22]等人将 KM 理论进行改进，引入反射率系数${\rho _v}$来描述体散射对目标表面BRDF的影响。它表示实际体散射强度与理想体散射强度之比，表达式如下：

式中，${R_{\rm{i}}}$为入射光照射到物体表面的菲涅尔反射率，${k_2}$为出射光离开物体表面的菲涅尔反射率，二者是包含复折射率、材料表面粗糙度的相关函数，通常情况下，${k_2} = {R_{\rm{i}}}$。当物体表面为无穷厚时，${R_\infty }$为此时的相对漫反射系数，称其为相对漫反射率。体散射部分的表达式为：

式中，${\boldsymbol{M}}_{j,k}^{\rm{v}} =\begin{pmatrix} 1&0&0&0 \\ 0&0&0&0 \\ 0&0&0&0 \\ 0&0&0&0 \end{pmatrix}$，为体散射中的退偏矩阵。

2.5   典型目标材料的表面六参量模型

结合上述镜面反射、漫反射与体散射三部分模型，本文建立一种适用于目标材料表面的六参量模型，表达式如下：

通常采用Stokes矢量与穆勒矩阵M表示入射光${{\boldsymbol{S}}^{\mathrm{i}}}$与反射光${{\boldsymbol{S}}^{\mathrm{r}}}$的关系，表达式为：

式中F为穆勒矩阵中的元素，由于自然光中圆偏振光所占的比重微乎其微，因此，本文不考虑圆偏振的影响。若设定入射光为非偏自然光，则 Stokes矢量表示为${{\boldsymbol{S}}^{\mathrm{i}}} = {\left( {\begin{array}{*{20}{c}} 1&0&0 \end{array}} \right)^T}$，线偏振度由线偏振光与总光强的比值决定^[23]，则DoLP表达式如下：

3.   典型目标材料pBRDF测试实验与反演实验

3.1   pBRDF实验平台搭建

为了验证改进Blinn阴影遮蔽的pBRDF模型的拟合效果，选择4种规格为150 mm×150 mm×3 mm的典型目标材料(聚丙烯塑料板、99氧化铝陶瓷板、铁板、绿漆铝板)作为待测实验样品，进行可见光偏振双向反射特性测试实验。通过多次测量取平均值，计算得出目标材料反演的6种参量的实验参数，包括复折射率n、n'、表面粗糙度$\sigma$、相对漫反射系数${\rho _0}$、相对漫反射率${R_\infty }$、待定参数$c$，将这些参数代入模型中完成材料偏振特性模型的仿真修正。

在暗室条件下搭建BRDF测试系统并放置好实验样品，连接测试计算机系统及探测器，对光源、滤波器、探测器及实验样品进行中心位置校准，实验测量装置实物图如图4所示。测试材料样品实物图如图5所示。该系统入射与接收范围为−60°～60°，可实现0°～360°方位角的任意旋转。入射光源为Malvern Panalytical公司生产的带有集成反射器的70 W石英卤钨光源，光源内部自带散热系统，可在350 nm～2500 nm范围内进行长时间持续照明。液晶可调谐滤波器型号为KURIOS-XL1为Thorlabs公司生产。入射角分别设置为30°、40°、50°、60°，探测相机为大恒图像公司的MER2-502-79U3M型可见光相机。在可见光相机前端，加装已标定好的偏振片，将偏振片分别旋转至0°、45°、90°和135°方向进行图像采集，得到4种材料的偏振度数据。

图  4  BRDF测量装置实物图

Figure  4.  Physical diagram of BRDF measuring device

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图  5  测试材料样品实物图

Figure  5.  Physical image of tested material samples

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实验流程如下，固定光源入射角为30°，固定BRDF系统观测角为0°，对方位角进行0°～360°旋转，在探测方向以10°为间隔进行观测，最大观测角度为60°，方位角以15°间隔为一个控制单位，将入射角度依次变换为40°、50°及60°，重复以上步骤，完成对目标基础材料偏振双向反射的测量。得到观测角、入射角、相对方位角与线偏振度之间的关系，对实验数据进行处理得到实际测量值，采集若干组实测值并取平均值进行参数训练，完成pBRDF模型的参数反演。

3.2   反演实验

为了验证本文pBRDF模型的准确性，对4种不同材料表面的线偏振度进行实验与仿真研究分析。本文所提出的模型中共有6个未知参数，通过多次筛选、测量计算、取平均值的方式，从而确定模型函数的最优解。

遗传算法是一种随机全局搜索优化算法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉和变异等现象。它从任意初始种群出发，通过随机选择、交叉和变异操作产生新个体，使群体不断迭代繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体，从而得到问题的最佳答案。本文采用遗传算法进行参数反演求解，构建优化目标函数^[17]：

式中，$D({\theta _{\rm{i}}},{\theta _{\rm{r}}},{\phi _{\mathrm{r}}})$为模型仿真值，${D_{\mathrm{m}}}({\theta _{\rm{i}}},{\theta _{\rm{r}}},{\phi _{\mathrm{r}}})$为实验测量值。反演实验中，将石英卤钨光源入射角固定在50°，将可见光相机与偏振片套组安装在BRDF测量系统上，放置聚丙烯塑料板、99氧化铝陶瓷板、铁板、绿漆铝板4种不同材料，在0°～60°方向上进行探测，每隔10°收集一次图像并计算得到线偏振度数据。从中随机选取若干组数据作为训练迭代数据，对改进型Blinn偏振BRDF模型进行参数反演，反演结果如表1所示。

表  1  不同目标材料参数的反演结果

Table  1.  Inversion results of different target material parameters

样品	参数
	$n$	$n'$	$\sigma$	$c$	${\rho _0}$	${R_\infty }$
聚丙烯塑料板	1.471	0.698	0.325	0.552	0.517	0.6643
99氧化铝陶瓷板	1.713	0.596	0.283	0.732	0.4885	0.467
铁板	2.836	3.277	0.3612	0.485	0.568	0.6942
绿漆铝板	1.318	0.335	0.227	0.906	0.3715	0.359

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4.   典型目标表面偏振特性分析

4.1   观测角对目标材料表面偏振特性的影响

将表1中数据代入到式(10)中，得到目标材料观测角(0°～60°)与DoLP偏振反射的关系。将相对方位角为180°的4种材料的线偏振度实际测量值及仿真模拟值与仅考虑镜面反射的Blinn型遮蔽函数参考模型1和传统“V”型阴影遮蔽函数参考模型2^[24]进行对比，结果如图6（彩图见期刊电子版）所示。

图  6  入射角为50°时，观测角对不同材料DoLP的影响

Figure  6.  The effect of view angle on DoLP of different materials when the incident angle is 50°

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从图6可以看出，无论观测角多大，目标材料为金属、非金属还是绿漆铝板，两种参考模型的线偏振度均大于本文实际模型的仿真线偏振度。这是由于参考模型“V”型遮蔽函数的固有缺陷，以及没有考虑漫反射与体散射的影响。

对比图6(a)~6(d)可看出，聚丙烯塑料板与铁板呈现一直增大的趋势，而99氧化铝陶瓷板与绿漆铝板的DoLP在观测角为0～30°时增速较快，在30°～60°时增速缓慢。最根本的原因是复折射率n、n'值不同，进而影响菲涅尔反射。对比分析实验测量值与仿真模拟值可以看出，相较于参考模型1和2，本模型的实验测量值与仿真曲线更接近。

为了更直观地反应模型的准确度，采用均方根误差RMSE来衡量仿真值与实测值之间的偏差，表达式如下：

式中，${X_{\rm obs}}$为实验测量值，${X_{\rm model}}$为模型仿真值，$h$为样本数量。

计算结果如表2所示。表中RMSE1为传统“V”型阴影遮蔽函数的参考模型结果，RMSE2为仅考虑镜面反射的改进Blinn阴影遮蔽函数参考模型结果，RMSE3为本文提出的改进Blinn阴影遮蔽函数pBRDF模型结果。RMSE值越小，模型拟合效果越好。百分比为本文模型RMSE3值相对于参考模型RMSE1（百分比第一行）与RMSE2（百分比第二行）值的下降比例。百分比越大，表明模型精度提升越多，模型越精确。由表2数据可知：本文模型的均方根误差值更小，在入射角为50°，相对方位角为180°时，其相对于传统“V”型遮蔽函数模型而言，误差至少降低了54.73%，聚丙烯塑料板材料表面模型数据精度百分比达到70.61%，提升幅度最大；对于仅考虑镜面反射的改进Blinn型遮蔽函数模型而言，误差至少降低了29.43%，聚丙烯塑料板材料表面模型数据精度百分比达到43.41%，提升幅度最大。由此可知，本文提出的三分量pBRDF模型精度更高，拟合效果更好，下文主要针对本文模型进行仿真分析。

表  2  在入射角为50°，相对方位角为180°时，三种模型DoLP仿真值与实测值的均方根误差

Table  2.  Root mean square error of DoLP simulation values and actual measurements for three models at an incident angle of 50° and a relative azimuth angle of 180°

样品	RMSE1	RMSE2	RMSE3	百分比/%
聚丙烯塑料板	0.0936	0.0486	0.0275	70.61%43.41%
99氧化铝陶瓷板	0.0426	0.0274	0.0187	56.1%31.75%
铁板	0.0504	0.0316	0.0223	55.75%29.43%
绿漆铝板	0.0285	0.0188	0.0129	54.73%31.38%

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4.2   入射角对目标材料表面偏振特性的影响

研究入射角对不同目标表面的DoLP的影响，设置仿真参数如下：入射光是波长为600 nm的可见光，观测角范围为0°～90°，相对方位角为0°～360°，$n$、$k$、$\sigma$、$c$、${\rho _0}$、${R_\infty }$等参数如表1所示。当入射角${\theta _{\rm{i}}}$分别为30°、40°、50°、60°时，基于本文建立的pBRDF模型，在2${\text{π}}$观测空间内聚丙烯塑料板、99氧化铝陶瓷板、铁板、绿漆铝板材料在几种入射角下的DoLP仿真结果如图7（彩图见期刊电子版）所示，

图  7  不同入射角下典型目标表面材料在2${\text{π}}$空间内的DoLP分布

Figure  7.  DoLP distribution of typical target surface materials in 2${\text{π}}$ under different incident angles

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其他参数如上，设置观测角为0°～60°，相对方位角为180°，$n$、$k$、$\sigma$、$c$、${\rho _0}$、${R_\infty }$等参数如表1所示。得到入射角与线偏振度的二维关系曲线，如图8（彩图见期刊电子版）所示。

图  8  不同入射角下目标表面材料仿真值与实测值对比

Figure  8.  Comparison between simulated and measured values of target surface materials at different incidence angles

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由图7可得出，当$\theta_{\mathrm{i}}$分别为30°、40°、50°、60°时、不同材料表面的DoLP关于相对方位角180°对称，且无论入射角如何变化，DoLP均随着相对方位角呈现先增大后减小的趋势，DoLP在180°处均为最大，0°最小。选取入射角为50°，依据表1，分别得到材料复折射率n/k的比值，铁板为0.865、聚丙烯塑料板为2.107、99氧化铝陶瓷板为2.874、绿漆铝板为3.934。随着n/k比值的逐渐增大，线偏振度峰值也随之增大。图7中绿漆铝板与99氧化铝陶瓷板光斑范围集中在150°～210°之间，而聚丙烯塑料板与铁板光斑范围集中在120°～240°之间，偏振现象更明显，更有利于探测。

由图8可知，在观测角为0~60°时，仿真与实测数据吻合度较高；随着入射角的增大，DoLP峰值随之增大；对于任意材料，DoLP均随观测角的增大而增大；99氧化铝陶瓷板与绿漆铝板在0至30°间上升幅度较大，而在30°~60°间上升幅度缓慢；在任意入射角下，绿漆铝板的DoLP峰值增幅均最大，最大峰值在入射角为60°处，值为0.807；铁板的DoLP峰值增幅最小，最大峰值仅为0.287。

表3是入射角为60°，相对方位角为180°时，图8中不同材料的仿真值与实测值均方根误差对比结果。可见，本文模型的RMSE值更小，模型更精确。在入射角为60°，相对方位角为180°时，与参考模型1相比，误差至少降低了51.63%，聚丙烯塑料板材料表面模型数据精度百分比达到62.45%，提升幅度最大；与参考模型2相比，误差至少降低了28.51%，聚丙烯塑料板材料表面模型数据精度百分比达到43.07%，提升幅度最大，说明了pBRDF模型精度更高，拟合效果更好。

表  3  在入射角60°，相对方位角180°时，三种模型DoLP仿真值与实测值的均方根误差

Table  3.  Root mean square error of DoLP simulation values and actual measurements for three models at an incident angle of 60° and a relative azimuth angle of 180°

样品	RMSE1	RMSE2	RMSE3	百分比/%
聚丙烯 塑料板	0.0831	0.0548	0.0312	62.45% 43.07%
99氧化铝 陶瓷板	0.0573	0.0388	0.0228	60.21% 41.23%
铁板	0.0642	0.0402	0.0246	53.89% 38.81%
绿漆铝板	0.0368	0.0249	0.0178	51.63% 28.51%

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4.3   相对方位角对线偏振度的影响

针对不同目标材料，研究相对方位角对目标材料表面的偏振反射特性，设置仿真参数如下：入射光是波长为600 nm的可见光，${\theta _{\rm{i}}}$=50°，观测角范围为0°～90°，$n$、$k$、$\sigma$、$c$、${\rho _0}$、${R_\infty }$等参数如表1所示。基于本文建立的偏振pBRDF模型，测量间隔为15°，相对方位角为90°～270°，其与线偏振度的平面关系如图9(彩图见期刊电子版)所示。图10(彩图见期刊电子版)给出了入射角和观测角均为50°时，DoLP随相对方位角的变化情况。

图  9  观测角与相对方位角对不同材料DoLP影响

Figure  9.  Effect of observation angle and relative azimuth on DoLP of different materials

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图  10  入射角为50°、观测角为50°下，DoLP随相对方位角的变化曲线

Figure  10.  DoLP variation curves with relative azimuth at an incident angle of 50° and an observation angle of 50°

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由图9与图10分析得出，实验测量值与仿真模拟值吻合较好，在相对方位角为90°~270°区间内，DoLP先增大后减小，且在${\phi _{\mathrm{r}}}$=180°处取得峰值，在相对方位角为120°~240°时，DoLP的值较大，说明目标材料表面受相对方位角的影响较大。对比图9、图10相对方位角影响的仿真图可以看出，绿漆铝板的峰值最大为0.792，但光斑范围更小，DoLP随着相对方位角的增加表现为先增大后降低；非金属材质DoLP比金属材质DoLP大，这是因为金属材质的复折射率n、n'值大于非金属材质，故其表面菲涅尔反射率要大于非金属材质，导致非金属材质DoLP峰值与金属材质DoLP相差较大，最大差值达0.545。图9、图10数据与图8仿真数据基本一致。

表4是入射角为50°，观测角为50°，相对方位角为90°～270°时，图10中不同材料的仿真值与实测值的均方根误差数据。可见，与参考模型1相比，不同材料的RMSE至少下降了46.06%，聚丙烯塑料板的下降幅度最大，为52.85%，与参考模型2相比，不同材料的RMSE下降了至少24.73%，聚丙烯塑料板的下降幅度最大，为40.29%，本模型实验部分与仿真部分拟合效果较好，模型精度更高。

表  4  在入射角50°，观测角50°时，三种模型DoLP仿真值与实测值的均方根误差

Table  4.  Root mean square error of DoLP simulation and measurement values for three models at an incident angle of 50° and an observation angle of 50°

样品	RMSE1	RMSE2	RMSE3	百分比/%
聚丙烯 塑料板	0.0613	0.0484	0.0289	52.85% 40.29%
99氧化铝 陶瓷板	0.0419	0.0295	0.0215	48.69% 27.12%
铁板	0.0377	0.0281	0.0196	48.01% 30.24%
绿漆铝板	0.0254	0.0182	0.0137	46.06% 24.73%

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4.4   波长对线偏振度的影响

针对不同目标材料，研究了波长对目标材料表面偏振反射特性的影响。设置实测条件如下：入射光波长为380 nm～760 nm，入射角为50°，观测角为50°，相对方位角为180°，采用HR-4XR-550型光纤光谱仪测量光强，间隔10 nm测量一次，采用多次测量取均值的方式计算得到偏振度与波长实测数据，如图11所示。

图  11  不同目标材料波长与线偏振度的关系曲线

Figure  11.  Relationship curves between wavelength and degree of linear polarization of different target materials

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由图11中实测数据可以看出，在可见光380 nm～760 nm波段，不同目标材料的线偏振度随波长的增大变化幅度较小，总体趋势略微增大，在某一线偏振度处上下波动。由此可见，与上文入射角、观测角、相对方位角相比，波长在380 nm～760 nm处，对线偏振度的影响不大。

5.   结　论

针对传统“V”型结构表面缺陷，本文综合考虑了镜面反射、漫反射、体散射的影响，提出一种改进Blinn型遮蔽函数的六参量pBRDF模型。通过实验测量数据与仿真模拟数据相结合的方式进行研究。采用RMSE验证实验与仿真数据的一致性。结果显示，与传统“V”型遮蔽模型相比，在入射角为50°，观测角对不同目标材料表面偏振特性的影响实验中，聚丙烯塑料板的模型精度提升最多，RMSE百分比提升了70.61%；对于不同目标表面材料的模型精度均有较大提升，与两种参考模型相比，RMSE至少提升了24.73%；线偏振度最小的均方根误差值为绿漆铝板，仅有1.29%。对观测角、入射角、相对方位角的不同目标材料表面偏振特性进行分析，结果表明：相对方位角为180°时，随着观测角的增大，DoLP呈现先增大后减小的趋势；入射角分别为30°、40°、50°、60°时，随着入射角的增加，DoLP的峰值增大，对比度也逐渐增大；在相对方位角为180°时，DoLP取得最大值，且在区间120°至240°时，偏振现象显著，更有利于目标探测识别；对于本文不同的目标材料，复折射率n/k的比值越大，DoLP的峰值越大，在可见光380 nm～760 nm波段处，波长对线偏振度的影响不大。以上研究结果为典型目标材料偏振特性变化规律以及目标偏振特征识别提供了理论与数据支持。由于仪器与篇幅限制，本文只针对观测角为0°～60°，可见光波段的室内实验进行了研究与仿真分析，后续工作将完善大角度探测、圆偏振影响及近红外、红外等波段的研究。