強光干擾紅外成像系統(tǒng)性能計算與仿真研究

袁 衛(wèi)

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強光干擾紅外成像系統(tǒng)性能計算與仿真研究

袁 衛(wèi)1,2

（1.西安電子科技大學，陜西 西安 710071；2.渭南師范學院，陜西 渭南 714099）

針對現(xiàn)代戰(zhàn)場諸如探照燈、照明彈、戰(zhàn)場火光（多種面光源和點光源等）等強光光源對紅外成像系統(tǒng)探測性能的影響，建立紅外成像系統(tǒng)對面目標的識別性能和對點目標的探測性能估算的數(shù)學模型，并在VC6.0下實現(xiàn)對目標與背景溫差、目標的識別距離等參數(shù)的計算，建立紅外成像系統(tǒng)作用距離模型。最后，對紅外成像系統(tǒng)分別受雜散光、強激光干擾以及硬損傷情況下的效果進行仿真，仿真結果可對實際紅外成像系統(tǒng)受強光干擾效果做一借鑒，最后對干擾效果的提出了主觀評價方法。

強光干擾；紅外成像系統(tǒng)；探測性能；仿真

0 引言

強光干擾作為現(xiàn)代戰(zhàn)場上一種典型的干擾方式，對光電裝備成像性能的影響是多種多樣的，強光照射有可能使得目標的特征越來越明顯，也有可能由于成像光學系統(tǒng)增益和亮度自適應性的影響，造成目標圖像質(zhì)量和成像對比度的大幅下降；強光對光電裝備偵察性能的影響也會由于干擾光源相對于目標的空間位置不同而表現(xiàn)出不同的效果；在同一種強光干擾下，可見光、微光、紅外等不同波段成像的光電裝備表現(xiàn)出不同的干擾效果[1]。

在干擾源產(chǎn)生的干擾光的照射下，由于目標與背景反射的光線強，一定程度上會影響光電裝備的增益系數(shù)，由此進一步改變了目標與背景的對比度。而目標與背景對比度改變對可見光裝備作用不太明顯，但對于紅外裝備卻是嚴重的，以下將對紅外成像系統(tǒng)的信號響應特性分析，并對戰(zhàn)場上經(jīng)常被采用的照明彈和火光這兩種強光源對紅外成像系統(tǒng)在不同的作用距離下進行仿真[2-3]。

1 紅外成像系統(tǒng)識別性能估算模型

1.1 紅外成像系統(tǒng)對面目標識別性能估算模型

人眼通過紅外成像系統(tǒng)能夠觀察到目標的基本條件是：對于空間頻率為的目標，它與背景的實際等效溫差在經(jīng)過大氣衰減到達紅外成像系統(tǒng)時，仍大于或等于系統(tǒng)對應的該頻率的最小可分辨溫差MRTD()，同時目標對系統(tǒng)的張角應大于或等于觀察等級所要求的最小視角，即：

D＝Dea()≥MRTD() (1)

式中：D為經(jīng)大氣衰減后目標與背景的視在溫差；De為目標與背景的實際等效溫差；a()為距離上的平均大氣透射比；為目標高度；e為不同觀察等級要求的目標等效條帶對數(shù)（周期數(shù)）；為目標距離。

滿足(1)和(2)式要求的最大距離max即為紅外成像系統(tǒng)對面目標的識別距離。

1.2 紅外成像系統(tǒng)對點源目標的探測性能計算 模型

在點目標探測情況下，目標細節(jié)已不能探測，但從能量的觀點看，只要信號足夠大就能夠探測到，即要求信噪比達到探測閾值。目前，對點目標的視距估算方法主要是基于MDTD的方法。

人眼通過紅外成像系統(tǒng)對點源目標探測的基本要求是：系統(tǒng)視頻圖像信噪比應大于或等于閾值信噪比，根據(jù)MDTD的定義，點源目標探測的MDTD法模型可描述為：對于空間張角角頻率為的點目標，其與背景的實際等效溫差De經(jīng)過大氣衰減到達紅外成像系統(tǒng)時，仍大于或等于系統(tǒng)對應該頻率的最小可探測溫差MDTD()，即：

D＝Dea()≥MRTD() (3)

/＝＝1/(2)(4)

與擴展源目標視距估算一樣，MDTD法要實現(xiàn)對點目標探測的視距估算也要進行一些修正，主要的修正有：目標和背景輻射特性的修正、探測概率對閾值信噪比的修正、大氣傳輸衰減等[4-5]。修正后的對點目標的MDTD為：

在考慮了上述修正后，滿足(3)和(4)式的最大作用距離max就是紅外成像系統(tǒng)對點源目標探測距離。

1.3 參數(shù)的確定和作用距離計算

1.3.1 目標與背景溫差的確定

在視距估算模型中，模型化目標是用一個相對背景溫差為D0的均勻矩形目標代替真實目標。矩形目標的大小選擇是其面積等于實際目標在觀察方向的投影面積，目標相對背景的平均溫差D0是通過對整個信息區(qū)的溫差用面積加權平均而得[6]。即目標平均溫度T為：

于是，目標相對背景溫度m的平均溫差D0為：

D0＝T－m(7)

式中：m為目標附近背景平均溫度。

1.3.2 背景輻射特性對目標的影響

如果目標和背景均為灰體，且發(fā)射率不等，則等效黑體的溫度差按式(8)計算。

如果探測器為光子探測器，有：

有：

對于熱探測器，其探測率與波長無關，即*＝*，得：

1.3.3 識別距離計算

以為橫坐標（利用目標距離與頻率的對應關系描出軸線上所對應的頻率點），以e和MRTD為縱坐標作圖，從e與MRTD曲線的交點向橫坐標作垂線，與橫坐標的交點所在的距離即為在該種天候條件下，對該種目標在要求的識別等級下的識別距離[7]。

1.3.4 探測性能計算

用與上述類似的方法，對理論計算的MDTD值進行修正，并利用目標張角與距離的對應關系做出e與MDTD的曲線圖的交點向橫坐標作垂線，與橫坐標的交點所在的距離即為在該種天候條件下，對該種目標在要求的發(fā)現(xiàn)等級下的探測距離。依據(jù)以上理論分析及建立的計算模型，設計了紅外成像系統(tǒng)野外作用距離計算軟件，軟件操作方法及界面如圖1所示。

圖1 軟件操作方法及界面

2 強光干擾下紅外成像系統(tǒng)仿真

紅外熱像儀進行了強光干擾試驗，試驗用鎢燈、太陽光模擬器、手電筒和火堆作為干擾源，對紅外成像的效果進行仿真，圖2為不同情況下的仿真效果。

3 干擾效果的評價方法

有了可靠的圖像質(zhì)量評價方法，才能正確評價圖像質(zhì)量的好壞、處理技術的優(yōu)越及系統(tǒng)性能的高低。以下將通過定量評價干擾圖像質(zhì)量對仿真結果進行分析。

常用的客觀圖像評價指標根據(jù)其適用情況分為兩類，一類是對單幅圖像直接進行統(tǒng)計計算，這類指標包括均值、方差、信息熵、平均梯度等，另一類是在圖像壓縮與復原中廣泛使用的均方誤差（MSE，Mean Square Error）和峰值信噪比（PSNR，Peak Signal-to-noise Ratio），用于對原始圖像與干擾圖像2幅圖像進行比較。

圖2 仿真效果

1）均值

均值就是圖像中所有像素的灰度平均值，它近似反映了圖像的灰度分布情況?；叶确植记闆r接近的圖像，均值也會比較接近。均值的基本的表達式如下：

式中：和是圖像的行列數(shù)，表示大小為×的圖像，(X,)表示圖像中(,)點的灰度值。

2）方差

方差是反映圖像整體灰度分布的統(tǒng)計量。方差越大，對比度越大；反之，若方差越小，則對比度也越小。方差的基本表達式如下：

式中：為整幅圖像的平均值。

上面直接計算方差的公式比較繁瑣，實際應用中多采用如下計算公式：

3）平均梯度

平均梯度是指能夠反映了圖像中的微小細節(jié)反差與紋理變化特征，也反映了圖像的清晰程度，一般來說，平均梯度越大，表明圖像越清晰，反差越好。其計算公式為：

式中：(,)、?(,)和?(,)分別為像點灰度及其在行、列方向上的梯度。

4）均方誤差

均方誤差主要用于比較原始圖像與重建圖像之間的偏差情況，適用于根據(jù)已知原始圖像進行模擬試驗的情形。均方誤差的定義為：

式中：(,)、(,)分別表示原始圖像和重建圖像在像點(,)處的灰度值。

5）峰值信噪比

在將重建圖像看成是原始圖像加噪聲圖像的情況下，可以用峰值信噪比對圖像間的質(zhì)量進行評價。峰值信噪比的定義為：

6）相關函數(shù)

式中：f和g分別為干擾實施前后圖像第行第列的像素灰度值；和分別是圖像像素的行數(shù)和列數(shù)。根據(jù)Cauchy-Schwarz不等式，在任何情況下，均有0≤≤1。當2幅圖像完全相同時，＝1為最大值，這時圖像最相似或稱相關性最高。當由于干擾使得圖像灰度發(fā)生變化時必有＜1，而且變化越大，則值越小，相似性或相關性越低。當＝0時相似性最低或稱完全不相關?？梢?，相關函數(shù)值的大小反映圖像之間的相似性或相關性[8-10]。

4 結論

主要圍繞強光干擾下的紅外成像系統(tǒng)作用距離模擬計算展開。圍繞紅外裝備的能量傳遞特性，分別建立了強光干擾下紅外系統(tǒng)作用距離計算模型；為了獲取強光干擾源數(shù)據(jù)資料，設計實驗測試計劃和方案，開展了針對強光光源的實驗測試工作；并對干擾效果進行了仿真，同時建立了干擾效果的主觀評價方法和基于均值法、方差法、平均梯度法、均方誤差法和峰值信噪比法的干擾效果的客觀評價方法。

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Study on Performance Computing and Simulation of Infrared Imaging System under Light Interference

YUAN Wei1,2

(1.,’710071,; 2.,714099,)

Aiming at modern battlefield, in which searchlights, flares, fire and other intensive light source would affect the performance of infrared imaging system and its detection function, the study is to build a mathematical model evaluating infrared imaging system’s recognition performance on the target and detection performance on the spot target, to realize the computing of parameters such as temperature difference between the target and background, recognition distance under VC 6.0, and to build action distance model of infrared imaging system. Finally, the study simulates the results of infrared imaging system under stray light, intensive light and physical damage. Simulation results would be a reference for the actual result of infrared imaging system performance under intensive light interference, at last, interference effects on subjective evaluation method is proposed.

light interference，infrared imaging system，detection performance，simulation

TN215

A

1001-8891(2015)02-0110-04

2014-08-19；

2014-11-24.

袁衛(wèi)（1973-），男（漢族），陜西省渭南市人，西安電子科技大學博士生，渭南師范學院副教授，研究領域為紅外成像系統(tǒng)仿真與評估。

陜西省科技廳項目：紅外成像系統(tǒng)半實物仿真與研究，編號：2013kw04-03；陜西省教育廳項目：紅外監(jiān)視告警系統(tǒng)中復雜背景抑制算法研究，編號：14JK1247；渭南師范學院特色學科項目，編號：14TSXK07。