TOD方法在CCD电视摄像机分辨率测试中的应用

将红外测试中的三角形方向识别(TOD)方法应用于CCD电视摄像机的分辨率测试。使用不同大小、朝向的等边三角形图样来代替常规栅条图样,以识别三角形朝向来代替条纹分辨。基于Johnson准则建立了二维目标的朝向识别与该目标临界尺寸上可分辨黑白条纹数之间的联系,据此设计了三角形图样分辨率测试靶板。实验表明,三角形目标的非周期性有效避免了栅条图样带入的拍频效应,测试中的三角形朝向识别任务简单而明确,从而提高了摄像机分辨率测量的准确度和一致性。

基于神经网络的三角阈值判别法(TOD)设计

首先阐述了三角阈值判别法(TOD)在红外成像系统性能评价中的作用,探讨了一种利用神经网络代替人眼实现TOD自动测量的手段,提出一种简单有效的实现TOD自动测量系统的方法。该方法以全硬件方案来实现,体现了神经网络的并行机制,不仅能够从数据中自动提取标靶的特征,而且还能统计数据并进行自动处理,得出最终结论,实现自动测量的要求。

红外光电系统TOD与MRTD测试方法的比较研究

对比了MRTD（最小可分辨温差）和TOD（三角形方向辨别）法在测试图样、观察任务、测试规程、结果处理、判断准则上的不同.通过对采样作用、动态响应、客观测量3个方面的分析,得出了TOD法在测试性能上的优势,引用国外相关单位的试验结果,说明了TOD测试的适用性.

扫描型红外成像系统仿真及TOD曲线预测方法研究

针对实际三角形方向鉴别(TOD)阈值温差测试的数据量大、时间长,以及测试结果常具有不稳定和不确定性等问题,提出一种扫描型红外成像系统效应仿真。建立了红外成像系统性能预测仿真平台,并对靶标效应图进行人眼判定。根据人眼判定结果对神经网络进行了训练。由基于BP神经网络的TOD阈值温差预测方法判定仿真样条的方向,统计正确的判定概率,实现TOD曲线的预测。实验结果表明:该方法预测的TOD曲线与实际测量的TOD曲线具有很好的一致性。

一种多光谱热成像系统作用距离的预测方法

提出了一种利用三角方向鉴别(TOD)性能模型预测具有分布式融合结构的多光谱热成像系统作用距离的方法.针对大气对不同波段目标辐射特性的衰减作用造成各波段目标表观温差不一致和融合策略对系统性能产生影响的问题,将大气透过率计算过程和具体融合算法引入到系统的TOD性能模型中,实现了目标固有温差与模型计算的系统温差阈值的直接比较.在满足这两种温差相等的条件下,根据不同鉴别等级下的TOD获取准则,建立了以靶标角空间频率和传输距离为变量的多元方程组,通过求解完成了对系统作用距离的预测.计算结果与仿真图像得到的测试结果进行了比较,验证了该方法能够有效预测多光谱成像系统的作用距离.

通过外场试验确定三角形方向鉴别阈值准则

利用外场试验数据确定了三角形方向鉴别阈值准则.基于坦克目标和三角形靶标的外场测量图像,利用必选决策分别统计了不同距离处的坦克目标和三角形靶标的鉴别概率;采用Weibull函数最小二乘方差拟合鉴别概率数据,确定了75%正确判断概率对应的三角形方向鉴别阈值准则.与约翰逊准则及国外提供的三角形方向鉴别阈值准则比较可知,基于所做试验数据估计的三角形方向鉴别阈值准则是合理的.

三角形方向鉴别阈值性能理论模型研究

阐述了红外成像传感器性能表征的TODT度量方法;依据频谱理论,首先确定了三角形标准靶的空间频谱描述函数;利用匹配滤波器的概念分别推导了人眼/大脑系统通过红外成像传感器可感知的非周期三角形标准靶信号和噪声;以图像视觉感知信噪比为理论基础,首次建立了红外成像传感器的TODT性能模型,并给出了计算机仿真结果.与实验测量数据比较显示了此模型预测红外成像传感器TODT度量曲线的合理性.

红外成像系统MRTD测试方法研究

围绕红外成像系统重要参数最小可分辨温差(MRTD)的测试问题展开研究。首先,介绍了传统MRTD测试方法及测试原理,分析了其存在的缺陷。其次,讨论了两种MRTD客观测试方法以及在此基础上发展的智能测试方法。最后,介绍了国际上两种改进的代替测试方法最小温差接收模型(MTDP)和三角方向识别法(TOD),并分析了各自的优缺点。

凝视热成像系统的三角方向鉴别阈值曲线预测

为有效评价凝视成像系统的性能,依据凝视红外成像系统对红外辐射信号的转换机理,建立了凝视红外成像系统信号响应模型;利用线性系统理论和采样理论对成像系统的传递函数进行了分析建模;借助于三维噪声模型表征了系统的噪声特性。以成像系统建模为基础,模拟生成不同尺寸、不同辐射温差的等边三角形方位靶标图像;针对不同刺激强度的三角形靶标仿真图像,统计观察者对靶标方向正确鉴别的概率,引入视觉心理测量函数———韦布尔(Weibull)函数拟合观察者鉴别概率数据,实现了三角方向鉴别阈值(TOD)曲线的预测。与实际测量结果进行比较,显示了此方法预测三角方向鉴别阈值曲线的合理性。

用于三角方向鉴别测量的客观判别模型

为减小人为因素对三角方向鉴别测量的影响,有效提高测量效率,研究了以机器视觉系统替代观察者进行三角方向鉴别测量的途径,建立了一种专门针对三角方向鉴别测量的客观判别模型。该模型以人眼视觉系统对信号的处理过程以及人眼视觉系统的主要效应为基础,利用方向通道滤波器实现图像信号分解,通过计算视觉特征矢量相关度,实现三角形靶标方向的判别。结合凝视型成像系统虚拟样机提供的三角形靶标,进行了客观判别模型与观察者的判别性能对比实验,并给出三组不同靶标尺寸下的对比实验结果。实验结果表明,客观判别模型很好地预测了观察者的判别性能。