Критерии на Джонсън за откриване и разпознаване на термични изображения

Исторически произход: В края на 50 -те години Джон У. Джонсън от американската армия провежда пионерски експерименти с нощта - Имидж на зрението интензификатори, за да определят количествено колко подробности за изображението са необходими за различни визуални задачи (Критерии на Джонсън - Уикипедия). В своята хартия от 1958 г.?Анализ на системите за формиране на изображения“, Джонсън съобщава за емпирични прагове (на линия двойки на цел), необходими за различни задачи (Критерии на Джонсън - Уикипедия) (Критерии на Джонсън - Уикипедия). Това стана известно като критериите на Джонсън. Той революционизира дизайна на сензора, като позволява на инженерите да прогнозират колко далеч може да се види, разпознава или идентифицира при дадени условия дадена цел (при дадени условия (Критерии на Джонсън - Уикипедия) (Критерии на Джонсън - Уикипедия). Използвайки тези критерии, по -късно са разработени много прогнозни модели, за да оценят ефективността на сензора при различни работни условия (Критерии на Джонсън - Уикипедия) (Критерии на Джонсън - Уикипедия).

Задачи за откриване, разпознаване и идентификация (DRI)

Критериите на Джонсън определят три първични визуални задачи:

• Откриване: Наблюдателят просто забелязва, че присъства обект. (На това ниво човек може да види само ?петно“ или промяна в сцената.) Джонсън откри, че откриването е необходимо за1,0 ± 0,25 двойки линиипрез цел (Критерии на Джонсън - Уикипедия).

• Разпознаване: Наблюдателят може да каже на общия тип обект (например, разграничавайки човек от превозно средство). Това изисква повече подробности - първоначално за4,0 ± 0,8 линии двойки(Критерии на Джонсън - Уикипедия).

• Идентификация: Наблюдателят може да идентифицира конкретния обект (например конкретен модел на превозно средство или конкретно лице). Това е най -трудната задача, която изисква за6.4 ± 1.5 двойки линии(Критерии на Джонсън - Уикипедия).

(Джонсън също отбеляза междинна стъпка ?ориентация“ при ~ 1.4 линии двойки (Критерии на Джонсън - Уикипедия), но съвременните дискусии често се фокусират върху задачите на DRI.) В практически инженерни условия, една линия двойка съответства на около два пиксела на изображението в целта (Критерии на Джонсън - Уикипедия). В съвременните спецификации на термичните изображения тези прагове често се закръглят до 1, 3 и 6 цикъла за 50% вероятност за изпълнение на задачата (Какво е DRI и на какво се основава за изчисляване?).

(Безплатен човек силует векторно изкуство - Изтеглете 17,246+ човешки силуетни икони и графики - Pixabay)Фигура:Човек - Оформена цел при наблюдение. В далечен обхват целта произвежда само тъмен силует (достатъчно за откриване); С увеличаването на разделителната способност (или близостта), се появяват характеристики на лицето и дрехите, което позволява разпознаване и в крайна сметка пълна идентификация. Критериите на Джонсън количествено определят колко линии са необходими подробности на всеки етап (Критерии на Джонсън - Уикипедия) (Какво е DRI и на какво се основава за изчисляване?).

Критерии на Джонсън (прагове на резолюция)

Първоначалните критерии на Джонсън често се обобщават, както следва за 50% успеваемост на всяка задача (Критерии на Джонсън - Уикипедия):

• Откриване (присъствие на обект): ~ 1.0 линейна двойка на целта (50% вероятност) (Критерии на Джонсън - Уикипедия).

• Разпознаване (клас на обект): ~ 4.0 двойки линии на целта (Критерии на Джонсън - Уикипедия).

• Идентификация (специфичен обект): ~ 6.4 двойки линии на целта (Критерии на Джонсън - Уикипедия).

Тези стойности приемат висока цел - Фонов контраст и идеален наблюдател. (Всяка двойка на реда е равна на два сензорни пиксела, така че например двойка 1,0 линии ≈ 2 пиксела по целевата ширина (Критерии на Джонсън - Уикипедия).) Много системи цитират опростени номера на ?DRI“ от 1 - 3 - 6 цикъла (двойки линии) за откриване - Разпознаване - Идентификация, съответно (Какво е DRI и на какво се основава за изчисляване?). Например, насока на НАТО използва приблизително 1 цикъл за откриване, 3 за разпознаване и 6 за идентификация (Какво е DRI и на какво се основава за изчисляване?). (Актуализираното придобиване на критерии на американската армия дори използва 0,75, 1,5, 3 и 6 цикъла за откриване, класифициране, разпознаване, идентифициране, отразяване на изискани задачи (История и еволюция на критериите на Джонсън).)

Критериите на Джонсън често се изразяват вероятностно: дадениNЦикли на целта има съответна вероятност правилно изпълнение на всяка задача (обикновено сигмоидна - като, с 50% при табличните прагове). Въпреки това, той най -често се използва като ?правило на палеца“, свързано с необходимата разделителна способност към задачата.

Математическа основа (резолюция и обхват)

Броят на разрешимите цикли в целта зависи от размера на целта, обхвата, сензорната оптика и размера на пиксела. За обикновен модел или тънка леща модел (малък - Ъгъл приближение), човек намира (Анализ на фундаментален образна система за автономни превозни средства):

Къдеnе броят на циклите на целта,h_oе характерен размер на целта (m),fе фокусното разстояние на обектива (същите единици като Pixel Pitch),pе пикселната стъпка (разстояние между пикселните центрове) иRе обхватът на целта. Тази формула улавя интуитивни ефекти: По -голяма цел (или по -дълго фокусно разстояние) се увеличаваn, докато по -голям пиксел или по -дълъг диапазон намаляваn(Анализ на фундаментален образна система за автономни превозни средства). АкоNНеобходими са цикли (от таблицата на Джонсън) За определена задача, диапазонът на откриване може да бъде решен като

Например, удвояването на целевия размер или фокусното разстояние удвоява обхвата на откриване за фиксиранN(Анализ на фундаментален образна система за автономни превозни средства). По същия начин, наполовина на пикселната стъпка (т.е. по -висока разделителна способност на сензора) удвоява обхвата. Тези формули често се използват от спецификации на термична камера - Листове за оценка на D/R/I диапазони при идеални условия.

Фактори, влияещи върху обхвата на откриване

Простата формула на обхвата по -горе предполага перфектен контраст и ясни условия. На практика много фактори влияят на откриването и обхвата на разпознаване:

• Целев размер и контраст: по -големи (по -високи или по -широки) цели се виждат на по -големи разстояния; По същия начин, целта с по -висок инфрачервен контраст (например по -горещ срещу охладител от фона) е по -лесна за откриване. За термичните камери често срещаното предположение е температурна разлика ～2 ° C от фона за надеждно откриване. По -малките или ниски - Контрастните цели изискват повече цикли (по този начин по -близки диапазони).

• Разделителна способност и оптика на сензора: както е посочено, по -фини пиксели (по -малкиp) и по -дълго фокусно разстояниеfУвеличаване на диапазона. Също така функцията за прехвърляне на модулация на сензора (MTF) и оптичното качество влияят на прехвърлянето на детайлите. По думите на Джонсън, по -добрата оптика (по -висока MTF) ефективно намалява необходимите цикли за дадена задача (Анализ на фундаментален образна система за автономни превозни средства).

• Атмосферни условия: Истинските атмосфери затихват инфрачервените сигнали. Ефектите от дъжд, мъгла или прах могат рязко да намалят обхвата. Простите модели използват закона на бирата (f_t = exp (- r/l_r)) за изчисляване на предаването при дължина на вълната (История и еволюция на критериите на Джонсън). Емпиричните проучвания показват, че мъглата и тежкото време могат драстично да понижат вероятността за откриване, дори и в IR (История и еволюция на критериите на Джонсън). Топлинният IR страда по -малко от водната пара, отколкото видимата светлина, но неблагоприятното време все още се съкращава значително (История и еволюция на критериите на Джонсън) (История и еволюция на критериите на Джонсън).

• Фоново претрупване: Високият - Фон за претрупване прави откриването по -трудно. Експериментите показват, че в сцените с ниско претрупване на Джонсън може да бъде малки, колкото ~ 0,5 цикъла за откриване, но в ?високо струпване“ на сцени над 2,5 цикъла може да са необходими за откриване на 50% (История и еволюция на критериите на Джонсън). На практика, камуфлиран или визуално сложен фон често изисква целеви контраст или резолюция доста над голия минимум на Джонсън.

• Сигнал - към - Съотношение на шума (SNR) и шум от сензора: Термичните детектори имат шум (NETD) и ограничен динамичен диапазон. Слабият термичен подпис или висок сензорен шум ефективно повдига необходимите цикли. Проучванията подчертават, че ниският SNR действа като Blur: Той влошава качеството на изображението и намалява ефективния обхват (История и еволюция на критериите на Джонсън).

Заедно тези фактори означават, че критериите на Джонсън дават идеализирани диапазони. Всяко практическо изчисление трябва да включва атмосферно предаване, целеви контраст, шум от сензор и др. Например, Леонардо DRS отбелязва, че формулите на Джонсън приемат ?много сигнал“ (добър контраст и нисък шум) и чист въздух. По принцип уравнението на реалистичен диапазон умножава простата формула по термин за видимост или предаване, за да отчита атмосферата.

Примерни изчисления

Използвайки горните формули, може да се оцени D/R/I диапазоните за дадена камера и цел. Например:

• Пример:Висок човек на 2 м (h_o= 2м) Изобразени от термична камера сf= 50 мм и пикселна стъпкаp= 20 μm (= 0,02mm). Използване на прага на Джонсън 1 - Цикъл за откриване,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ times 50 \, \ text {mm}} {2 \ times 0.02 \, \ text {mm} \ times 1} \ приблизително 2500 \ \ text {m}.$$

  За разпознаване (≈3 цикъла) и идентификация (≈6 цикъла), диапазоните стават съответно ≈833m и ≈417m (тъй като $ r \ propto1/n $).

• Пример на производителя:Бележка за приложението на Leonardo DRS дава човешка цел (критично измерение ~ 0,95 м) и камера със 17 μm пиксела и 16,75 мм фокусно разстояние. За задачата за разпознаване на цикъла 3 - те изчисляват 50% диапазон на откриване от около 157 м. (Със същите числа, нашата формула дава $ r \ приблизително (0,95 \ пъти 16,75)/(2 \ times0.017 \ times3) \ приблизително157 $ m, съответстващ на техния пример.)

• Типични стойности:В идеални условия (добър контраст, чист въздух), правилото на Джонсън - на - палецът предсказва откриване на човек от порядъка на няколко километра. Например, един източник цитира откриване на ~ 2000m, ~ 667m разпознаване и ~ 333M идентификация за 1,8 милиона човек (Какво е DRI и на какво се основава за изчисляване?).

Тези примери показват как критериите на Джонсън могат да бъдат директно приложени с проста аритметика. Действителните диапазони на практика често са по -ниски поради факторите, споменати по -горе.

Приложения

Критериите на Джонсън се използват широко при проектирането и оценката на термичните изображения в много области:

• Военни и отбранителни: СЕНТОРНИ СПЕЦИФИКАЦИИ ЗА НОЩ - Зрителни обхвати, термични гледки и наблюдение често изброяват диапазоните D/R/I въз основа на критериите на Джонсън (Критерии на Джонсън - Уикипедия). Целеви придобиване и разпознаване (приятел срещу враг) през нощта разчитат на тези оценки. Много полеви наръчници и документи за възлагане на обществени поръчки се позовават на 1 - 3 - 6 правило - на - палец за оръжие - монтирани IR забележителности.

• Търсене и спасяване / сигурност: Ръчни или монтирани термични камери, използвани за намиране на изгубени лица или наблюдение на периметри, също използват DRI показатели. Например спасителните екипи могат да изискват камера, която можеоткриванечовек на 1 км иразпознаванена 400м. Критериите на Джонсън предоставят основна линия за подобни спецификации.

• Наблюдение и правоприлагане: Граничен патрул, мониторинг на дивата природа и системите за откриване на проникване използват тези критерии, за да прогнозират колко далеч може да се събере датчик или превозно средство през нощта. (Някои стандарти формализират задачите на Джонсън; например НАТО използва D, R, I класификации в изискванията за изображения.)

Във всеки случай критериите на Джонсън помагат да се преведат параметрите на сензора (разделителна способност, оптика, размер на пиксела) в интуитивен показател за ефективност (обхват за откриване или идентифициране на типична цел).

Ограничения и съвременни адаптации

Въпреки полезността си, критериите на Джонсън имат важни ограничения. Това е емпиричен, идеализиран модел, който пропуска много реални - световни ефекти:

• Опростени условия: Той приема равномерен фон, широк целеви контраст и кладенец - Калибриран наблюдател. Той не отчита претрупване или камуфлаж. На практика целта срещу сложен произход може да изисква по -голяма резолюция от номиналните стойности на Джонсън (История и еволюция на критериите на Джонсън).

• Игнорира ефектите на околната среда: Първоначалните критерии не включват атмосферно затихване на времето или атмосферното затихване. Проучванията подчертават, че нито един прост модел не улавя напълно мъгла, дъжд и дим ефекти (История и еволюция на критериите на Джонсън) (История и еволюция на критериите на Джонсън). Съвременните системи често се умножават по термин за атмосферно предаване или използват емпирични модели за видимост.

• Човешки фактори: Работата на Джонсън използва няколко обучени наблюдатели при контролирани условия; Той игнорира вариациите в обучението на наблюдателите, вниманието, умората и т.н. Може да има значителни разлики между индивидите в действителната вероятност за откриване (История и еволюция на критериите на Джонсън).

• Сигнал и обработка: Моделът третира изображението, сякаш ограничен само от геометрията (пиксели и оптика). Той не включва шум от сензор (NETD), динамичен обхват или подобрения на обработката на изображения. Всякакви бордови алгоритми за заточване или видео могат да подобрят ефективната разделителна способност, което означава, че реалните камери често превъзхождат голите граници на Джонсън.

• Фокус на вероятността: Критериите са дефинирани за ~ 50% вероятност. Те не описват как производителността се подобрява с по -голяма разделителна способност извън прага, нито улавят фалшиви - скорости на аларма или криви на ROC.

Поради тези пропуски моделите на съвременните характеристики на обхвата разширяват подхода на Джонсън. Например, методологията на придобиването на американската армия коригира изискванията за цикъл (0,75 цикъла за откриване и т.н.) въз основа на по -обширни тестове (История и еволюция на критериите на Джонсън). Много инструменти за анализ сега изрично интегрират MTF, SNR и атмосферни модели. Някои включват затихване на бира -Ланберт (както в J - Movie/T - Met модели (История и еволюция на критериите на Джонсън)) или показатели за претрупване. Други заместват твърдите прагове със статистическа теория за откриване (например използване на характеристични криви на приемника). Независимо от това, критериите на Джонсън остават основополагаща концепция и бързо първо - Ръководство за поръчка за термично изображение.

В обобщение, критериите на Джонсън свързват пространственото разрешаване на инфрачервен сензор с практическите задачи за виждане на цел. Чрез изразяване на откриване, разпознаване и идентификация по отношение на ?двойки линии на целта“, той предоставя на инженерите пряк начин да изчислят доколко дадена камера може да изпълнява всяка задача при идеални условия (Критерии на Джонсън - Уикипедия) (Анализ на фундаментален образна система за автономни превозни средства). Въпреки че човек трябва да отчита реалните - Световните фактори във всеки подробен дизайн, критериите на Джонсън все още са в основата на повечето спецификации на термичната камера и оценките на производителността днес (Критерии на Джонсън - Уикипедия) (История и еволюция на критериите на Джонсън).

Източници: Определенията и ценностите на ключовите ключови са от първоначалната работа на Джонсън (Критерии на Джонсън - Уикипедия) и обобщения в литературата (Критерии на Джонсън - Уикипедия) (Какво е DRI и на какво се основава за изчисляване?). Изчисленията на диапазона на откриване следват тънките - Формули на обектива при анализ на изображения (Анализ на фундаментален образна система за автономни превозни средства). Ефектите от околната среда и претрупването са документирани в последващи - UP проучвания (История и еволюция на критериите на Джонсън) (История и еволюция на критериите на Джонсън). Практически примери и предположения идват от производители и технически доклади (Какво е DRI и на какво се основава за изчисляване?).