С целью определения вероятности обнаружения, реализуемой при использовании предлагаемого способа, проведено моделирование процесса обнаружения теплового объекта на исследуемых фоновых кадрах. Были взяты по 100 кадров для названных типов облачности.
В качестве полезного сигнала (изображение теплового объекта) использовалась величина среднего контраста излучения вертолета, который вычислен по формуле (4). Размер изображения ТТО умещался в одном элемент (пиксель) изображения атмосферного фона , что соответствует при линейном размере цели 4 м удалению 12 15 км. На выбранные массивы изображения атмосферного фона "накладывался" сигнал от тепловых объектов. "Наложение", т. е. имитация появления изображения воздушной цели в выбранном пикселе массива, проводилось в соответствии с формулой
,
где средний контраст излучения цели и фона. [2]. В результате моделирования, изображение теплового объекта наблюдалось, затеняя участок атмосферного фона находящегося за ним. При каждом "наложении" в случайно выбранный пиксель массива изображения фона создавалось отношение сигнал/шум
,
где пиковое значение квантованной яркости в дисперсия флуктуаций излучения атмосферного фона.
Обнаружение осуществлялось по адаптивному порогу p. Диапазон изменения адаптивного порога находится в интервале [1, 3]. Значение порога зависит от типа атмосферного фона, от величины контраста цели на фоне атмосферных помех и от выбранного коэффициента нелинейной фильтрации K. тепловой атмосферный автоматизация
Анализ результатов математического моделирования подтвердил работоспособность предлагаемого способа пространственной фильтрации в инфракрасном диапазоне 813 мкм. 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
|
Диапазон длин волн |
Тип облачности |
||||
|
Ясно |
Кучевая |
Слоистая |
Перистая |
||
|
8 13 мкм |
0,93 |
0,83 |
0,87 |
0,91 |
Как видно из сравнения видеоизображений, приведенных на рисунках 1 и 2, при использовании предлагаемого способа отметка ТТО (целей), ввиду отсутствия АФ на бинарном изображении, видна контрастно. Следовательно оценить их пространственное положение в сегменте полусферы поиска легко. Полученные на экране монитора бинарные изображения тепловых объектов позволяют определять их угловые координаты, количественный состав и другие характеристики без предварительной подготовки оператора, что приводит к увеличению информационной способности и простоте эксплуатации теплопеленгатора.
Литература
1. Якушенков Ю.Г., Тарасов В.В. Инфракрасные системы "смотрящего" типа. М.: "Логос", 2004. 430 с.
2. Левшин В.Л. Пространственная фильтрация в оптических системах пеленгации. М.: "Советское радио", 1971. 199 с.
3. Приходько В.Н., Хисамов Р.Ш. Обнаружение "точечных" объектов теплопеленгатором на основе матричного фотоприёмного устройства. //Оборонная техника.// Вып. 1-2, 2007. С. 64-66.
4. Алленов М.И. и др. Стохастическая структура излучения облачности. СПб.: Гидрометеоиздат, 2000. 175 с.
5. Якименко И.В., Жендарев М.В. Пространственная фильтрации тепловых объектов на атмосферном фоне // Мат. морфология: Электронный мат. и медико-биологический журн. 2009. Т. 8. № 1. URL: http://www.smolensk.ru/user/sgma/MMORPH/TITL.HTМ.
6. Якименко И.В., Жендарев М.В. Пространственная фильтрации тепловых объектов на коррелированном атмосферном фоне // Журнал радиоэлектроники: Электронный журнал. 2009. №2. http://jre.cplire.ru/jre/feb09/1/text.html.
7. 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. 60-71.
8. Якименко И.В., Коваль С.Н., и др. Цифровая обработка сигналов тепловизионных устройств перспективных образцов вооружений // Программа ЭВМ. Зарегистрирована ФГУП "Всероссийский научно-технический центр" Инв. Номер 50200900390.