Пространственная фильтрация тепловых объектов на атмосферном фоне

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

По характеру решаемых задач существующие инфракрасные (ИК) оптико-электронные системы (ОЭС) можно разделить на два класса. К первому можно отнести системы тепловидения, основными задачами которых являются обнаружение и распознавание различных теплоизлучающих (тепловых) объектов по их изображениям. Используя этот класс приборов, можно решить задачи сопровождения и прицеливания. Их называют прицельными ОЭС (тепловизорами). Размеры изображений объектов в таких приборах сопоставимы с размерами фокальной плоскости (или с размерами регистрирующего матричного приемника излучения (МПИ)). Достижение большой дальности в этих системах связано с использованием светосильных и узкопольных объективов и высококачественных матричных ИК-приборов. В настоящее время такие тепловизоры получили широкое применение.

Второй класс - это системы обнаружения. Их называют обзорными ОЭС (теплопеленгаторами). Теплопеленгаторы имеют оптическую систему с широким полем зрения (>25о), коротким фокусным расстоянием около 50 мм и матричным приёмником ИК-излучения. Угловой размер наблюдаемого точечного объекта в них меньше или равен элементарному угловому полю матричных инфракрасных (ИК) приемников [1]. Основная задача таких систем - обнаружение точечных тепловых объектов на атмосферном фоне, попавших в поле зрения оптической системы, на максимальной дальности. Под точечным объектом (целью) понимается малоразмерный тепловой объект, изображение которого умещается в элементарном поле зрения (пиксель изображения) пеленгатора или одновременно попадает в несколько соседних пикселей (по вертикали или горизонтали) [2].

Для таких теплопеленгаторов в настоящее время применяется способ обнаружения точечных тепловых объектов на фоноцелевом изображении (ФЦИ), основанный на зрительном разделении яркости отметок точечного теплового объекта и флюктуаций атмосферного фона. Получение ФЦИ на мониторе видеоконтрольного устройства (ВКУ) проводится в соответствии с видеосигналом, полученным с выхода МПИ. Каждому пикселю ФЦИ в соответствие ставят ограниченное число дискретных уровней яркости - квантов, пропорциональных энергетической яркости собственного излучения атмосферы и цели. Чем больше уровней квантования, тем выше качество изображения.

Особенностью работы оптико-электронных приборов с широким полем зрения, работающих в диапазоне 813 мкм, является высокие перепады яркости одновременно наблюдаемых фрагментов изображения. К примеру, радиационный контраст кучевого облака на фоне чистого неба как днём, так и ночью, может достигать 60 К [3]. Аналогичная ситуация возникает при визировании цели вблизи линии горизонта, когда в угловом поле прицела наблюдается часть небесной полусферы и наземный ландшафт, который обычно «теплее» небесного. При чувствительности матрицы <0,1 К и наличии ограничения в выходном видеосигнале «уровнем белого» осуществляется компрессия сигналов с МПИ. Это, в свою очередь, приводит к уменьшению сигнала цели на входе ВКУ [4]. На рис. 1, а, представлено ФЦИ, полученное на мониторе ВКУ.

Рис. 1. Изображения, полученные до и после фильтрации

Проблемы видения возникают вследствие потенциально слабой контрастности ФЦИ, низкой заметности целей и возможного появления пассивных и активных видов противодействия (маскировка, ложные тепловые цели (ЛТЦ), прожекторы и т. п.). Кроме перечисленных факторов, значительную роль в снижении обнаружительных характеристик играют шумовые компоненты сигнала, образующиеся из-за особенностей применяемых датчиков и неидеальности канала передачи данных. Имея в качестве главной цели улучшение качества изображений и анализируя причины ее ухудшения, были созданы различные способы цифровой фильтрации и обработки двухмерного изображения. Обработка изображений проводится в реальном масштабе времени, без прореживания пиксельного потока видеоданных и без пропуска кадров. К ней можно отнести: алгоритмы цифровой коррекции неоднородностей, сглаживание шумов, повышение контрастов, подчеркивание границ, высокочастотная коррекция, коррекция дефектных пикселей и т. д., реализованных программно в видеопроцессоре теплопеленгатора. Но названные способы обработки изображений косвенно улучшают характеристики теплопеленгаторов за счет улучшения визуального восприятия изображения оператором. Окончательной оценкой эффективности улучшения качества видеоизображений должно служить субъективно оцениваемое качество изображения, поскольку конечным потребителем воспроизводимого изображения является человек-оператор. Зрительные возможности у разных операторов различны, и на неравномерном изображении облачного атмосферного фона трудно выделить точечную отметку теплового объекта. Ещё сложнее селектировать несколько отметок, поэтому при использовании зрительного обнаружения повышается вероятность ошибок принятия решений.

Таким образом, необходимы новые способы обнаружения воздушных целей, которые способны выделять отметки точечных тепловых объектов на изображении атмосферного фона без участия оператора. На конечном этапе обнаружения оператор на мониторе ВКУ должен увидеть изображение, для которого характерно максимально контрастное представление отметок тепловых объектов на скомпенсированном равномерном фоне. Для получения такого изображения достаточно двух уровней квантования. Полученные на экране монитора бинарные изображения тепловых объектов позволяют определять их угловые координаты и количественный состав (рис. 1, б).

Такое выделение тепловых объектов на изображении атмосферного фона можно отнести к пространственной фильтрации. Для компенсации мешающих отражений предлагается использовать свойство излучения атмосферного фона, который имеет примерно одинаковый уровень флуктуаций яркости в пределах сегмента полусферы с угловыми размерами 1ч3о [3]. Размер поля зрения теплопеленгатора составляет 18о по углу места и 18о по азимуту. Размер массива череспериодной компенсации (МЧПК) составляет 256 256 элементов, т. е. при переводе его в визуальное изображение оно будет содержать 256 Ч 256 = 65 536 пикселей. Это позволяет выделить 36 сегментов углового поля зрения прибора размером 2,25 2,25о, что соответствует делению МЧПК на фрагменты размером 32 Ч 32 элемента. Таким образом, МЧПК может быть разделён на 36 или менее фрагментов, в пределах которых существует одинаковое число облучённых элементов положительной и отрицательной полярности. Хаотическое размещение в сегменте обнаружения областей с различной интенсивностью излучения фона, а также их различная пространственная протяжённость не оказывают существенного влияния на результат усреднения излучения в том или ином столбце (строке). Неполная компенсация излучения фона может быть обусловлена нечетным числом элементов, принадлежащих частной области излучения фона, отличающейся по уровню излучения от других частных областей. Тем не менее, при попадании в сегмент углового поля зрения теплопеленгатора протяженной помехи в любой момент времени, число облучённых элементов по строкам и столбцам МЧПК , дающих сигнал положительной полярности, будет примерно равно числу элементов, дающих сигнал отрицательной полярности. При сложении амплитуд разнополярных сигналов, снятых по строкам или столбцам матрицы МЧПК, будет происходить их взаимосокращение. Величина среднего арифметического по строкам или столбцам, содержащим сигналы от атмосферного фона, будет близка к нулю. При усреднении разнополярных значений элементарных сигналов по строке (столбцу) МЧПК, содержащей амплитуду сигнала от теплового объекта, взаимной компенсации происходить не будет, т.е. среднее арифметическое будет значительно отличаться от нуля.

Таким образом, существует возможность, установив порог принятия решения, близкий к среднему арифметическому, рассчитанному по строкам и столбцам МЧПК, различать строки и столбцы, в которых находится изображение фона, от строк и столбцов, в которых записана амплитуда сигнала от объекта, а также определять их номера.

Порог устанавливается каждый раз перед началом обработки массива изображения. Для этого используется результат расчета среднего арифметического по всему массиву изображения. Таким образом, меняющийся порог на каждом этапе обработки для каждого массива, адаптивно учитывает средний уровень энергетической яркости холодного протяжённого атмосферного фона. Это возможно, поскольку элементов с отражениями фона на несколько порядков больше элементов с отражением от теплового объекта. При равномерном фоне в сегменте обнаружения порог по модулю уменьшается. В случае наличия участков с разной яркостью уровень порога p растёт. То есть величина порога адаптивно реагирует на условия обнаружения тепловых объектов. Большое число строк и столбцов МЧПК и малое число неоднородных областей фона (более или менее тёмных) приводят к тому, что при усреднении по числу элементов МЧПК величина порога p изменяется несущественно, однако адаптивно реагирует на наличие неоднородностей в анализируемом сегменте небесной полусферы. Чтобы величина порога p была менее чувствительна к наличию неоднородных (разнояркостных) областей, существующих в пределах сегмента обнаружения, необходимо увеличивать число элементов МЧПК за счёт применения более чувствительных приёмников с большей дискретностью опроса.

Пространственный фильтр предлагается реализовать программно в видеопроцессоре. Структурная схема теплопеленгатора, реализующая предлагаемую пространственную фильтрацию, представлена на рис. 2.

С целью проверки эффективности предлагаемого алгоритма обнаружения теплового объекта было проведено математическое моделирование с использованием результатов экспериментальных исследований излучения воздушных целей и фона, полученных с помощью измерительно-вычислительного комплекса (ИВК), в состав которого входит двухспектральный радиометр (3-5 мкм и 8-13 мкм). Характеристики радиометра представлены в работе [3]. Модели фонов представляли собой результаты суточных и сезонных измерений излучения фонов верхней полусферы в различной метеорологической обстановке, представленных в виде цифровых массивов изображений . Модели излучения воздушных целей представлены статистическими характеристиками контраста излучения цели на различных фонах и дальности.

Для проведения математического моделирования обнаружения теплового объекта на атмосферном фоне из базы моделей фона были отобраны около 40 массивов изображений , полученных в спектральных диапазонах 3-5 мкм и 8-13 мкм, размером 512Ч1024 пикселей. Массивы изображения охватывают верхнюю полусферу от горизонта до 40° и имеют больший размер по азимуту. В набор массивов изображений включены результаты дневных и ночных измерений в двух сезонах года для следующих условий: ясно, кучевая, слоистая, перистая типы облачности.

Математическое моделирование включало предварительные вычисления по расчёту среднего арифметического значения яркости фонового шума массива изображения по формуле (1)

, (1)

теплопеленгатор инфракрасный фоновый яркость

где un,m элемент массива , содержащий информацию о сигнале, пропорциональном яркости излучения фона, снятого с ячейки многоэлементного приёмника в n-й строке на m-м шаге; N чётное число строк; M чётное число столбцов массива.

Рис. 2. Структурная схема теплопеленгатора, построенного с использованием черезпериодной компенсации фона

Модуль порогового значения рассчитывается по формуле (2)

, (2)

где k весовой коэффициент, позволяющий адаптировать порог принятия решения.

Основная часть моделирования включала формирование МЧПК , в каждый элемент (имеющий индексы n и m) которого записывали результат умножения в соответствии с формулой

. (3)

Элементы массива изображения , обязательно должены иметь четное количество N строк и четное число M столбцов.

Для массивов были рассчитаны средние значения по столбцам по формуле

. (4)

Затем значения заносились в соответствующие элементы вектора . Далее для массивов были рассчитаны средние значения по столбцам по формуле

. (5)

Затем значения заносились в соответствующие элементы вектора . Полученные векторы , были использованы для получения массивов , в каждый элемент (имеющий индексы n и m) которого записывался результат умножения в соответствии с формулой

, (6)

где и величины n-го и m-го элементов векторов и после пороговой обработки соответственно.

В результате пороговой обработки, при которой сравнивались величины элементов массива с порогом принятия решения , был получен выходной массив в соответствии с правилом:

при попадании величины элемента массива в интервал принятия решения, величину элемента обнуляют: ;

если значение элемента массива не попало в интервал принятия решения , ему присваивают единичное значение .

Массив был использован для создания фоноцелевого изображения на мониторе видеоприемного устройства. На мониторе формируется бинарное изображение фоноцелевой обстановки, где местоположение цели в сегменте полусферы обозначается на черном фоне отметкой белого цвета. Бинарное изображение фоноцелевой обстановки представлено на рис. 1.

При попадании четного количества точечных отметок нескольких тепловых объектов в одну строку или столбец возможен пропуск цели. Однако после завершения первого этапа обнаружения процесс селекции цели на фоне неба не прекращается, а повторяется многократно. Неизменное положение теплового объекта, в роли которого выступает воздушная цель, в одном и том же пикселе изображения является маловероятным событием. Поэтому пропуск цели на одном из этапов, за счет случайного попадания отметок тепловых объектов в одну строку или столбец, не приводит к полной потере цели.

С целью определения вероятности обнаружения, реализуемой при использовании предложенного способа, проведено моделирование процесса обнаружения теплового объектов на исследуемых фоновых массивах. Были взяты по 100 массивов изображения для ясного неба, кучевой, слоистой и перистой облачностей, размером пикселей. На выбранный массив фона «накладывался» сигнал от теплового объекта в выбранный элемент массива изображения .

Анализ результатов математического моделирования подтвердил работоспособность предлагаемого способа пространственной фильтрации в обоих инфракрасных диапазонах. Вероятности обнаружения теплового объекта на атмосферном фоне при отношении сигнал/шум, равном 2, представлены в таблице 1.

Таблица 1. Вероятности обнаружения теплового объекта на атмосферном фоне при отношении сигнал/шум, равном 2

Таким образом, предложенный амплитудный способ обнаружения тепловых объектов позволяет автоматически, без участия оператора, получать на экране монитора бинарные изображения тепловых объектов, позволяющие определять их угловые координаты, количественный состав групповой цели и другие характеристики воздушных целей без предварительной подготовки человека-оператора, что приводит к расширению информационной способности теплопеленгатора. Кроме этого способ позволяет адаптивно учитывать отличия уровней энергетической яркости и пространственных (угловых) размеров излучения малоразмерного теплового объекта и холодного протяженного атмосферного фона при любых метеоситуациях.

Литература

1. Якушенков Ю.Г., Тарасов В.В. Инфракрасные системы «смотрящего» типа. - М.: «Логос», 2004. 430 с.

2. Приходько В. Н., Хисамов Р. Ш. Обнаружение «точечных» объектов теплопеленгатором на основе матричного фотоприёмного устройства // Оборонная техника. // Вып. 1-2, 2007. С. 6466.

3. Алленов М.И. и др. Стохастическая структура излучения облачности. - СПб.: Гидрометеоиздат, 2000. 175 с.

4. Чупраков А.М., Хитрик А.С. Тепловизионный прицел на основе матричного болометрического приемника // Оптико-электронные системы визуализации и обработки оптических изображений. // Вып. 2. - М.: ЦНИИ «Циклон», 2007. С. 6071.

Размещено на Allbest.ru