Johnson准则在红外成像系统外场识别性能评估中的应用

通过对外场观测的红外图像进行反演,获取了目标的临界尺寸和目标与背景的平均温差.以热成像系统的测试最小可分辨温差曲线为基础,确定了反演目标表观温度对应的空间频率,并结合Johnson准则和目标传递概率函数建立了实测目标图像与热成像系统探测识别性能的数学模型.该应用技术在外场识别性能评估中避免了人员对红外靶标图像的主观判读,可建立起客观的外场红外系统性能评估模型.对外场实测热图像及数据进行了实验,计算结果表明该模型可以有效地对红外成像系统的探测识别性能进行评估.

红外成像系统性能模型的研究进展

综述了国内外红外成像系统性能模型的状况。在分析静态性能模型和动态性能模型的基础上 ,分别给出了其基本构想 ,阐述了几种静态性能模型的优缺点 ,讨论了动态性能模型的三种模块 :目标背景模块、图像处理算法模块和目标工作平台模块。介绍了它们在预测现场性能的应用。展望了性能模型的发展趋势。

约翰逊准则的视频监控目标检测性能评估方法

针对目前视频监控领域里目标发现、识别和辨认没有统一的国际标准和行业标准问题,对比分析了传统视频监控目标检测标准和红外热成像约翰逊准则,提出了基于约翰逊准则的视频监控目标检测性能评估方法,以等效条纹线对数代替传统模拟视频监控DRI标准中的目标-屏幕比,建立了CCTV Johnson-DRI标准。通过线对数绝对量化的评价标准更利于数字视频监控应用中目标发现、识别和辨认的性能评估。最后将提出的CCTV Johnson-DRI标准应用到激光夜视系统,进行了目标发现、识别和辨认实验,实验结果表明:所提出方法的有效性以及与传统视频监控DRI标准的等效性。该方法可用于白天彩色视频监控,LED/激光夜视等安防视频监控领域目标发现、识别和辨认相关性能的评估及系统指标设计。

天基光学成像系统探测效能评价方法

提出了一种基于约翰逊准则和最小可分辨对比度的天基光学成像探测效能评价方法,综合考虑了目标和背景对比度、大气传输、探测器和人眼等诸多因素,引入噪声等效对比度来衡量探测器噪声水平,以对比度受限和分辨率受限联合概率衡量探测效能,定量直观地评价天基光学成像系统的探测能力.采用航空影像和GF-2卫星影像开展验证实验,航空影像中汽车的识别概率为46%,飞机的确认概率为73%,NIIRS等级为4.23;GF-2卫星影像中卡车的识别概率为67%,小型船的发现概率为63%,NIIRS等级为4.53.本文方法计算的探测概率和人眼主观判断基本一致,与NIIRS基本符合,证明了方法的有效性,为遥感光学探测系统设计和效能评价奠定基础.

基于约翰逊准则的机载光电侦察系统指标验证方法研究

传统光电侦察系统指标验证方法需大量外场试验,计算复杂,工作量大,本文提出基于约翰逊准则的机载光电侦察系统指标验证方法,可缩短外场试验时间,节约大量人力、物力。

红外目标可探测性研究

基于红外成像系统性能分析的需要,将传感器目标获取性能特性简化为概率探测模型,对目标的获取能力进行预测和分析。论文采用建立的红外成像系统MRTD模型,针对典型的红外成像系统参数,基于二维约翰逊准则方法和目标传递概率函数,对不同的复杂野外环境下的现场性能进行仿真分析。对于指定的传感器基本参数、目标背景特性、大气环境,得到在不同的作用距离下对应的探测概率。最后通过对不同距离处识别概率点进行拟合,得到红外成像系统识别目标的概率曲线。

基于目标任务性能的红外系统评价新方法

分析了美国对红外系统进行评价时的最准确的目标任务性能(TTP)模型。通过阐述TTP建模的理论依据,解释了它相对于Johnson准则的本质区别,主要在于系统阈值对比度概念和对被人眼感知的所有有效频率的积分。介绍了如何将TTP模型过渡到任务性能概率的实验过程,并通过实验数据和TTP的基本理念总结了它相对于Johnson准则的特点。