可見光成像系統(tǒng)MRED客觀評(píng)測(cè)方法研究

王萌，聶亮

摘 要：最小可辨色差（MRED）是評(píng)價(jià)可見光成像系統(tǒng)的重要技術(shù)指標(biāo)，傳統(tǒng)的測(cè)量方法都是由測(cè)量人員的主觀判讀得到的，精確度和重復(fù)性不高。文章提出了一種基于圖像處理技術(shù)的最小可分辨色差的客觀評(píng)測(cè)方法，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)最小可分辨色差進(jìn)行識(shí)別、判斷來代替人眼的主觀判斷?？陀^方法測(cè)得的MRED為0.6764個(gè)色差單位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：測(cè)量結(jié)果準(zhǔn)確，具有很好的重復(fù)性，與相同測(cè)量環(huán)境條件下由人眼主觀測(cè)量的MRED結(jié)果相吻合。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)圖像處理；最小可分辨色差；可見光成像系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TN919.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2018）06-0077-02

Abstract： MRED is an important technical parameter to estimate the color imaging system. The traditional measurement method based on the testers subjective judgment has low precision and poor repeatability. In order to get more accurate and objective MRED， an objective evaluation method based on image processing technology was developed. Using image processing technology to identify and judging instead of human subjective judgment. The objective method of MRED is 0.6764. The results show that the value got by the subjective measurement method is consistent with that of the objective.

Keywords： computer image processing technology； MRED； visible imaging system

引言

在現(xiàn)有的光電系統(tǒng)中，可見光系統(tǒng)正在取代傳統(tǒng)的黑白成像系統(tǒng)，擔(dān)負(fù)著目標(biāo)探測(cè)及目標(biāo)識(shí)別的任務(wù)。然而，可見光成像系統(tǒng)不可避免地會(huì)出現(xiàn)圖像的彩色失真和非均勻性問題，使色彩空間分辨力下降，影響圖像彩色空間信息的準(zhǔn)確性，導(dǎo)致目標(biāo)探測(cè)、識(shí)別及精度的降低[1，2]。

隨著可見光成像系統(tǒng)在軍事和民用領(lǐng)域獲得廣泛的應(yīng)用，對(duì)彩色成像系統(tǒng)性能的評(píng)測(cè)顯得越來越重要[3]。MRED既可以反應(yīng)系統(tǒng)的色彩靈敏度特性，又能反應(yīng)系統(tǒng)的空間分辨力，因此成為綜合評(píng)級(jí)彩色成像系統(tǒng)性能的重要參數(shù)[4]。傳統(tǒng)的MRED測(cè)量由于受到觀測(cè)者主觀狀態(tài)、判讀技術(shù)的影響，測(cè)量結(jié)果往往帶有誤差，缺少客觀性。彩色成像系統(tǒng)MRED的客觀評(píng)測(cè)問題研究具有重要的理論意義及實(shí)用價(jià)值。本文在前人對(duì)人眼視覺特性的研究基礎(chǔ)上，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)彩色成像系統(tǒng)中性能參數(shù)MRED的客觀評(píng)測(cè)。

1 主觀MRED測(cè)量方法原理介紹

利用具有不同空間頻率、高度比為7：1的正負(fù)四桿靶生成了具有一定色差的彩色目標(biāo)圖案。測(cè)量時(shí)由至少6名觀察者進(jìn)行觀察判斷，其測(cè)量方法原理方框圖如圖1。圖中測(cè)試系統(tǒng)的設(shè)備有彩色目標(biāo)發(fā)生器、準(zhǔn)直光學(xué)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)。彩色目標(biāo)發(fā)生器產(chǎn)生具有一定色差的4靶桿彩色目標(biāo)圖案，經(jīng)準(zhǔn)直光學(xué)系統(tǒng)被被測(cè)試彩色成像設(shè)備接收，并在顯示器上成像，觀察者通過對(duì)顯示器上的彩色圖案進(jìn)行觀察判斷。測(cè)試時(shí)，改變色差，四名觀察者至少三名恰好可看見靶標(biāo)圖案面積的75%時(shí)，此時(shí)的色差即為MRED。

2 基于圖像處理的客觀測(cè)量方法

2.1 基本思路

本文提出的基于圖像處理技術(shù)客觀評(píng)測(cè)獲得MRED。首先基于主觀方法測(cè)量得到彩色測(cè)試圖案，進(jìn)行圖像預(yù)處理，然后提取圖像中目標(biāo)與背景的位置信息，獲得背景的平均R、G、B值；然后進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換，利用CIELAB色差公式，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)色差值，結(jié)合人眼可分辨閾值判斷探測(cè)概率，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)彩色成像系統(tǒng)MRED的測(cè)量，其過程如圖2所示。

2.2 具體步驟

（1）預(yù)處理

獲取前景背景具有一定色差的初始圓形靶標(biāo)圖像（綠色背景、紅色靶標(biāo)），對(duì)獲得的靶標(biāo)圖像進(jìn)行濾波消除噪聲并選取四桿靶所在的方形目標(biāo)區(qū)域。

（2）特征提取

根據(jù)方形目標(biāo)區(qū)域中顏色信息提取目標(biāo)與背景位置信息并將目標(biāo)背景像素點(diǎn)所在的位置（行，列）保存起來，將這些位置作為后續(xù)圖像的感興趣區(qū)域。

（3）色彩空間轉(zhuǎn)換

建立標(biāo)準(zhǔn)顯示器的設(shè)備色彩空間到CIELAB色彩空間轉(zhuǎn)換關(guān)系，具體步驟如下：

（1）

其中X0，Y0，Z0為顯示器探測(cè)到的白色光源的三刺激值。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)局采納了上述公式計(jì)算色差，上式計(jì)算的絕對(duì)值為1的色差為一個(gè)單位，為NBS色差單位，一個(gè)NBS相當(dāng)于視覺色差識(shí)別閾值的5倍。坐標(biāo)（X0，Y0，Z0）相應(yīng)于報(bào)紙白光（即R、G、B分別等于255）所對(duì)應(yīng)的X、Y、Z 值。

（4）色差計(jì)算

通過CIELAB色差公式計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)與得出的背景特征色的色差值。總體色差可用空間幾何距離表示：

（5）對(duì)運(yùn)算結(jié)果做出判斷

在CIELAB空間計(jì)算得到圖像的色差閾值與人眼分辨閾值進(jìn)行比較，大于若干點(diǎn)的靶標(biāo)可被識(shí)別，有3.5個(gè)靶標(biāo)可以被識(shí)別出來的色差是可識(shí)別色差。在CIELAB空間計(jì)算得到圖像的色差閾值與人眼分辨閾值輸入判別結(jié)果使用1、0來分別表示可辨、不可辨。輸出判別結(jié)果，大于0.61的看做1，即可辨；小于0.61的看做0，即不可辨。分析得到色差三維的圖像，當(dāng)恰可以分辨色差占據(jù)3.5桿靶時(shí)，此時(shí)的色差為最小可分辨色差。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)設(shè)備可以產(chǎn)生多種顏色目標(biāo)圖樣，本實(shí)驗(yàn)選用紅、綠、藍(lán)三色。實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生不同色調(diào)的初始圓形靶標(biāo)圖案以其作為特征提取模板。實(shí)驗(yàn)時(shí)，把目標(biāo)與背景的色差從零逐漸增大，同時(shí)采集出20幅不同色差值的彩色測(cè)試圖案。每個(gè)顏色中心有20幅彩色測(cè)試圖樣，三個(gè)顏色中心共有60組彩色測(cè)試圖樣。對(duì)得到的彩色測(cè)圖案與模板圖樣進(jìn)行對(duì)比并進(jìn)行圖像處理，從而得到MRED?？梢詼y(cè)得的數(shù)據(jù)見表1。

表1為運(yùn)用圖像處理的客觀方法測(cè)試計(jì)算得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。通過以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果及數(shù)據(jù)分析表明，所提出的基于圖像處理的客觀測(cè)量處理方法與主觀結(jié)果相一致，所得的結(jié)果更具客觀性，避免了人員經(jīng)驗(yàn)及環(huán)境等因素的影響。

4 結(jié)束語

通過以上試驗(yàn)結(jié)果及數(shù)據(jù)分析表明，所提出的基于圖像處理的客觀測(cè)量方法所測(cè)得的結(jié)果較為合理。利用計(jì)算機(jī)預(yù)處理、特征提取、空間轉(zhuǎn)換等圖像處理方法，結(jié)合人眼閾值的判斷，對(duì)客觀法測(cè)量彩色成像系統(tǒng)靜態(tài)參數(shù)進(jìn)行了理論與實(shí)踐結(jié)合的方法探討。該方法為客觀評(píng)價(jià)色彩分辨力這一難題提供了思路，同時(shí)在圖像處理方面的應(yīng)用提供了一個(gè)新的方向。但是，要真正實(shí)現(xiàn)此方法對(duì)彩色成像系統(tǒng)色彩分辨力的評(píng)價(jià)，還有許多工作要做：利用靜態(tài)參數(shù)測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)多種不同的典型的彩色CCD攝像機(jī)進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)、驗(yàn)證。

參考文獻(xiàn)：

[1]Bianco S， Bruna A R， Naccari F， et al. Color correction pipeline optimization for digital cameras[J]. Journal of Electronic Imaging， 2013，22（2），023014：1-10.

[2]K Witt. Geometric relations between scales of small colour differences[J]. Color Research & Application， 1999，24（2）：78-92.

[3]CAI Yi， WANG Ling-xue. Nine issues associated with infrared imaging technology[J]. Infrared Technology， 2013，35（11）：671-682.

[4]FAN Xintian， LU Zhenwu， SUN Qiang. Measurement method for MRTD of infrared imaging system[J]. Infrared and Laser Engineering， 2004，33（5）：445-448.