Спектральная фильтрация в многодиапазонных оптико-электронных системах

Наиболее удобными критериями качества при этом являются цветовые (спектральные) отношения в виде контрастов, получаемых при условии обеспечения требуемых отношений сигнал-шум. Последние могут быть определены по характеристикам обнаружения (зависимостям вероятностей правильного обнаружения и ложных тревог от коэффициента различения - отношения сигнал/шум) [14].

Следует учитывать, что увеличение числа рабочих спектральных диапазонов может уменьшить устойчивость спектральных (цветовых) отношений, так как число нестабильных, случайно изменяющихся параметров сигналов, образующих эти отношения, увеличивается.

Наиболее простым правилом выбора спектральных диапазонов (каналов) является выбор таких участков спектра, для которых создается наибольший контраст между наблюдаемым объектом и помехой или фоном, на котором находится объект. Важными факторами, определяющими этот выбор, являются: излучательные и отражательные характеристики объекта; условия его облучения посторонними излучателями; оптические характеристики среды, в которых ведется наблюдение; спектральные характеристики оптической системы и приемника излучения ОЭС.

В общем виде сигнал U_с на выходе приемника излучения ОЭС определяется собственным и отраженным излучением объекта, которым может быть источник полезного сигнала, т.е. обнаруживаемый или распознаваемый объект, помеха или фон:

,

где К - постоянная (не зависящая от длины волны ), определяемая геометрооптическими соотношениями в системе «объект - ОЭС» (видимым угловым размером объекта, расстоянием до него, площадью входного зрачка или диафрагменным числом объектива ОЭС и др. [11,14];

Е () - облученность объекта, создаваемая посторонними излучателями;

() - отражательная способность объекта;

_с() - пропускание среды на трассе «объект - ОЭС»;

_о() - пропускание оптической системы ОЭС;

S() - чувствительность приемника излучения;

М() - плотность излучения черного тела с температурой объекта (функция Планка);

() - излучательная способность объекта;

- спектральный диапазон работы ОЭС.

При выборе числа полос (рабочих диапазонов МОЭС) в видимом и ближнем ИК участках оптического спектра легче достичь увеличения цветового контраста и обеспечить цветовую устойчивость за счет оценки, в первую очередь, коэффициента отражения селектируемого объекта, представляющего цвет объекта. Этот цвет достаточно постоянен при изменениях освещенности.

Для выделения тех или иных излучающих или отражающих постороннее излучение объектов важно оценить корреляционные характеристики сигналов, поступающих на вход ОЭС от этих объектов и помех и/или фонов в различных рабочих спектральных диапазонах.

Простым способом сравнения различных спектральных рабочих диапазонов (каналов МОЭС) является вычисление и оценка коэффициентов корреляции для различных комбинаций этих каналов. Оценку корреляции сигналов, приходящихся на различные спектральные диапазоны, можно вести по следующей формуле для коэффициента корреляции:

,

где U_i(_i) и U_j(_j) - сигналы, получаемые на выходе системы первичной обработки информации (выходе приемника излучения) в спектральных диапазонах _i и _j, соответственно;

_i и _j - средние квадратические значения сигналов в диапазонах _i и _j.

Сигналы U_i и U_j определяются по однотипным формулам, например, для протяженного излучателя, перекрывающего мгновенное или элементарное угловое поле _ОЭС ОЭС:

где А_вх - площадь входного зрачка ОЭС; L() - спектральная плотность яркости излучателя; _с() - спектральный коэффициент среды распространения излучения на трассе «излучатель - ОЭС»; _о() - спектральный коэффициент пропускания оптической системы; S() - спектральная чувствительность приемника излучения; - спектральный рабочий диапазон ОЭС.

Если два спектральных канала (две полосы спектра) полностью коррелированы, т.е. коэффициент корреляции равен + 1, то это означает, что никакой реальной дополнительной информации при их сочетании не возникает, так как информация о наблюдаемом пространстве (сцене) изменяется только при аддитивном или мультипликативном внешнем воздействии. Аналогично, если две полосы полностью не коррелированы (коэффициент корреляции равен - 1), это означает, что в них содержится одна и та же информация. То же соответствует случаю, когда коэффициент корреляции равен нулю.

Определение спектральных характеристик и корреляционных связей излучений объектов и фонов в разнообразных спектральных диапазонах, особенно с учетом их нестационарности в реальных условиях работы МОЭС является сложной задачей, для решения которой выполнялись и выполняются специальные исследования.

В ряде публикаций [35,56,101,102,129,142] приводятся результаты исследований, посвященных определению коэффициентов корреляции сигналов от искусственных и естественных источников излучения, образующихся в различных спектральных диапазонах. Было показано, что в ряде спектральных диапазонов коэффициенты корреляции для многих естественных излучателей (фонов) весьма велики (порядка 0,99 и выше), а для объектов искусственного происхождения (различные образцы военной техники, окрашенные участки плоских поверхностей и др.) эти коэффициенты заметно меньше.

В качестве примера в литературе неоднократно приводились коэффициенты корреляции для 15-ти полос в видимом и ИК-диапазонах спектра, использовавшиеся в системе космического мониторинга ERIM M7 [1,101,128]. Анализируя эти коэффициенты, приведенные в табл. 2, можно отметить, что они положительны и велики для полос в видимой и ближней ИК-области, что объясняется преобладающей ролью отраженной составляющей приходящего на вход системы сигнала, но невелики для среднего (3,38… 5,38 мкм) и длинноволнового (9,38… 11,59 мкм) ИК-диапазонов, или отрицательны для сочетания длинноволнового ИК-канала с большинством других каналов.

Так, в США в 1993 - 94 г.г. была реализована в интересах армии, ВВС и ВМФ программа JMSP (the Joint Multispectral Program), имевшая целью выявление различий в спектральных характеристиках объектов военной техники (танков и др.) и естественных фонов в ИК-диапазоне (3… 12 мкм) [129,142,143]. Было установлено, что спектральные плотности яркости растительности сильно коррелированы в ряде узких полос, спектра, где корреляция сигналов от наблюдаемых объектов военной техники, камуфлируемых с помощью специальных покрытий (красок) CARS383 и 686А, гораздо меньше [142]. Эксперименты показали эффективность использования длин волн 9,16 и 9,56 мкм для двухцветовой спектральной селекции этих объектов на фоне редкой кустарниковой растительности в длинноволновом ИК-диапазоне.

Таблица 2. Корреляционная матрица для сигналов, полученных ОЭС ERIM M7 в видимом и ИК-диапазонах спектра

Многочисленные эксперименты подтвердили устойчивость корреляции спектральных плотностей яркости многих естественных фонов для следующих пар длин волн (узких полос): 8,73 и 9,22 мкм и 4,02 и 4,57 мкм. Значительно большая декорреляция излучения естественных фонов наблюдается днем, нежели ночью, что объясняется возрастанием доли отраженного солнечного излучения относительно собственного теплового. Из-за этого не происходит достаточного роста коэффициентов корреляции, необходимого для компенсации суточных колебаний температуры фонов, и эффективность двухцветовой селекции в дневных условиях снижается. Очень важно определить, как зависят отношение сигнал-помеха в m-мерном пространстве вектора сигнала и связанные с ним вероятности обнаружения и распознавания от числа спектральных каналов МОЭС.

При ограниченной мощности сигнала увеличение числа спектральных каналов МОЭС ведет к уменьшению энергии сигнала, приходящейся на отдельный канал, и, как следствие, к уменьшению отношения сигнал-помеха. Не случайно в ряде исследований МОЭС, предназначенных для обнаружения военной техники в средневолновом и длинноволновом ИК-диапазонах, число каналов не превышало пяти [101].

В случае тепловизионных МОЭС известная методика определения вероятностей решения поставленных перед системой задач (обнаружение, распознавание, идентификация), принятая в США и НАТО и, неоднократно описанная в литературе [6,10,11,83 и др.], должна быть откорректирована.

Это связано с тем, что параметры, входящие в выражение для важнейших критериев качества тепловизионных ОЭС (эквивалентная шуму разность температур, отношение сигнал/шум, минимальная разрешаемая разность температур и др.), различны для отдельных спектральных каналов системы. В первую очередь это относится к пропусканию оптики, чувствительности приемника и уровню его шумов. Иначе говоря, зависимости вероятности решения поставленной задачи от пространственной часты, широко используемые в практике оценки качества систем с черно-белым изображением пространства объектов, будут иметь различный вид для отдельных спектральных рабочих каналов. Поэтому получение зависимостей вероятностей решения задачи Р от пространственной частоты N типа известной [6,10,11,83]

,

применяемой при 50%-ой вероятности обнаружения (распознавания, идентификации) черно-белых изображений, является весьма актуальным и требующим обширного статистически обоснованного эксперимента.

Первые попытки такого рода применительно к объектам простейшей формы описаны в [50]. Отмечается, что улучшение температурно-частотного разрешения при переходе от черно-белого представления изображений к двухкоординатному цветовому (желто-голубому) не наблюдалось. Там же приводятся результаты экспериментов по определению вероятностей обнаружения простых целей для различных цветовых соотношений в 3^х-координатном цветовом пространстве. Проводились визуальные наблюдения в синем, зеленом и красном цветах. Было подтверждено, что в случае черно-белых изображений 50%-вероятность обнаружения достигается при отношении сигнал-шум порядка 2, В случае обнаружения в цветовом пространстве требуемое для получения той же вероятности в 50% отношение сигнал-шум было близко к 1,0, т.е. оценка качества обнаружения улучшалась примерно в два раза.

В [43] описывается автоматизированный адаптивный к определенному вида фона алгоритм выбора полосы спектра, предназначенный для систем с МПИ, обнаруживающих объект в реальном масштабе времени. Системы имеют несколько фиксированных спектральных полос пропускания (каналов). Адаптивная по отношению к фону полоса выбирается из подмножества полос, используемых для обнаружения объекта. Обычно общее число спектральных каналов невелико. Полосы выбираются так, чтобы улучшить контраст между объектом и фоном, но не выделять специфические признаки объекта. Использование ограниченного числа полос (подмножеств) может уменьшить вероятность ложных тревог, что улучшает качество селекции объекта и упрощает (ускоряет) обработку сигналов. Эти достоинства алгоритма иллюстрируются на примере МОЭС с шестью полосами пропускания при двух различных видах фона.

Применение описанного в [43] алгоритма требует достаточно строгой классификации фонов (разбиения их на определенные категории), причем при необходимости работать в реальном масштабе времени отнесение фона и той или иной категории должно происходить также в реальном времени. Такая быстрая классификация фона является первым этапом применения этого алгоритма. Категории фона определяются путем идентификации тех наблюдаемых в угловом поле площадей, для которых обработка сигналов для уменьшенного числа рабочих диапазонов (полос) будет скорее всего эффективной. Обычно эти площади отличаются высокой степенью однородности. Сложные сцены могут быть отнесены к неиспользуемым категориям. Для них нужны все полосы, а не их подмножество.

Блок-схема алгоритма для классификации двух простых категорий фона, характеризуемых средними значениями (математическими ожиданиями) М₁ и М₂ в двух спектральных диапазонах (полосах), приведена на рис.3. Значение выбирается априорно. Оно, например, может быть равным среднему квадратическому значению случайных изменений яркости фона, приведенному к математическому ожиданию этой яркости. В эксперименте, описанном в [43], для фонов в виде растительности и песчаной почвы значение бралось равным 0,1. При этом точная классификация наблюдалась для большого числа (>300) многодиапазонных измерений.

После классификации производится выбор числа полос. Алгоритм выбора числа полос (подмножества) описывается функцией скалярных величин, определяющих вероятностные многомерные характеристики объекта и фона - средние значения интенсивности (яркости) объекта и фона и функцию их ковариации. Для р-полосных многоспектральных изображений каждый пиксел МПИ осуществляет р-размерную выборку, которая может быть представлена столбцом значений транспонированного вектора . Локальная выборка изображения размером N пикселов дается p·N матрицей . Эта выборка разделяется на три отдельных (несвязанных) совокупности:

- пикселов, занимаемых фоном ,

- пикселов, возможно занимаемых объектом - ,

- граничных пикселов, на которые попадают изображения как объекта, так и фона.

Последние не используются при вычислении вероятностей обнаружения.

Среднее значение пикселов объекта

.

Здесь - вектор той же длины, что и матрица , каждый элемент которой идентичен и равен М_Т.

Среднее значение пикселов фона

спектральный фильтрация сигнал оптика

.

Здесь - вектор той же длины, что и матрица , каждый элемент которой идентичен и равен М_В.

Средние значения интенсивностей фона и объекта могут быть использованы для вычисления общей ковариационной матрицы:

,

где - транспонированный вектор .

В [131] излагается методология выбора спектральных диапазонов работы ОЭС, которая может быть полезной с точки зрения ряда технико-экономических критериев (стоимость системы, сложность обработки получаемых данных и др.) для конкретных систем и условий их работы. Методология базируется на теории информации и генетическом алгоритме, обеспечивающем почти оптимальное решение задачи. Информационным критерием является количество информации, базирующейся на энтропии, которое содержится в выбранных полосах. С помощью этого критерия определяется степень разделения объектов. Авторы [131] применили эту методологию для определения наилучших комбинаций узких спектральных диапазонов (6-ти, 9-ти, 15-ти, 30-ти и 60-ти полос) в пределах участка спектра 0,42…2,5 мкм при решении задачи обнаружения и идентификации отдельных объектов (веществ) из большой их группы (612 веществ).

Было принято допущение о том, что спектры твердых и жидких веществ являются достаточно плавно изменяющимися функциями длины волны, особенно при наблюдении этих веществ (объектов) через атмосферу на больших расстояниях. Поэтому повышение спектрального разрешения до очень высокого не так уж нужно для заметного увеличения общего количества информации. Основной целью исследований являлось определение минимального числа полос и их расположения, необходимое для обнаружения, распознавания или идентификации объектов.

Помимо рассмотренных выше методов выбора числа спектральных каналов и их расположения по шкале длин волн при проектировании МОЭС всегда приходится учитывать ряд технико-экономических факторов. Так, для многих тепловизионных систем с точки зрения наилучшей селекции полезного сигнала на фоне помех является выбор двух (или более) рабочих каналов в окнах прозрачности атмосферы 3…5 и 8…14 мкм. Однако, для ряда практических применений все спектральные каналы возможно располагать в пределах ближнего и средневолнового ИК-диапазонов, т.е. в области 1,5…5,0 мкм, выбирая границы этих каналов внутри окон пропускания атмосферы на этом участке спектра. При этом появляется возможность вести селекцию обнаруживаемого или наблюдаемого объекта не только по его собственному излучению, но и по отраженному, создаваемому при облучении объекта посторонним излучателем, например, Солнцем. В наземных условиях «отраженная» составляющая оптического сигнала, приходящего на вход МОЭС, будет преобладать на длинах волн менее 3 мкм, а «собственная» - на длинах волн от 3 до 5 мкм. Такой выбор позволяет использовать более дешевые материалы, применяемые для изготовления деталей оптической системы, а главное, удешевить приемник излучения и упростить требования к его системе охлаждения (снизить рабочую температуру, уменьшить энергопотребление, увеличить срок службы и др.) при работе в диапазоне 1,5…5,0 мкм, по сравнению с диапазоном 8…14 мкм.

В ряде ситуаций следует учитывать, что увеличение числа рабочих спектральных диапазонов (полос), ведущее к усложнению конструкции системы и ее удорожанию, незначительно повышает эффективность спектральной селекции, поскольку вклад отдельных полос в качество селекции может быть незначительным. Так, например, размерность вектора спектральных признаков классификации наземных покровов, наблюдавшихся с борта космических аппаратов Ландсат 1 и Ландсат 2 в видимом и ближнем ИК диапазонах, равнялась двум-трем, т.е. для интерпретации данных о многих наземных ландшафтах не требовалось большое число спектральных каналов. (При использовании третьей и четвертой компоненты вектора спектральных признаков данные содержали, в основном, шум.) В то же время считается, что для классификации наземных ландшафтов, наблюдаемых из космоса в более широком оптическом диапазоне 0,4…15,0 мкм, число спектральных каналов должно составлять 6…8 [1].

Списоклитературы

1. Алеев Р.М., Иванов В.П., Овсянников В.А. Основы теории анализа и синтеза воздушной тепловизионной аппаратуры. - Казань: Изд-во Казан.ун-та, 2000.-252с.

2. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс: пер.сангл. - М.: Радио и связь, 1988.-128с.

3. Бэттвейлер Т. Оптимальные модуляционные характеристики инфракрасных систем при AMиЧМ //Зарубежная радиоэлектроника, 1962. №4. С.76-82.

4. Воронкова Е.М., Гречушников Б.Н., Дистлер С.А. Оптические материалы для инфракрасной техники. -М.: Наука, 1965.-335с.

5. Высокоточные угловые измерения/Д.А. Аникст, К.М. Константинович, И.В. Меськин и др.; подред. Ю.Г. Якушенкова. - М., 1987. - 480с.

6. Вычислительная оптика: справочник / М.М. Русинов, А.П. Грамматин, П.Д. Ивановидр.; подобщ.ред. М.М. Русинова. - Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1984. - 423с.

7. Грузевич Ю.К. Оптико-электронные приборыночного видения. - М.: ФИЗ- МАТЛИТ,2014.-276с.

8. Рябов С.Г., Торопкин Г.Н., Усольцев И.Ф. Приборы квантовой электроники. - М.: Радиоисвязь, 1985.-200с.

Размещено на Allbest.ru