Способ обнаружения точечных тепловых объектов на сложном атмосферном фоне

Способ основан на использовании отличий амплитуд сигналов и угловых размеров изображений излучения точечного теплового объекта и протяженного, более холодного, атмосферного фона. Сущность способа состоит в том, что для обнаружения точечного теплового объекта в условиях ночного неба производится разделение массива изображения на сегменты, размер которых выбирается исходя из экспериментально установленных значений радиуса пространственной корреляции, пространственно-корреляционная и пороговая обработка выделенных сегментов изображений с последующим формированием бинарного изображения точечного теплового объекта на экране монитора видеоконтрольного устройства оптико-электронной системы. Технический результат - упрощение принятия решения о наличии изображений точечных тепловых объектов на мониторе и их пространственном положении. 17 ил.

 

Изобретение относится к методам обнаружения тепловых объектов на сложном атмосферном фоне в условиях ночного неба с использованием оптико-электронной системы (ОЭС), работающей в инфракрасном диапазоне волн. Рассматриваемая ОЭС имеет оптическую систему с широким полем зрения, коротким фокусным расстоянием и матричным приемником инфракрасного излучения. Угловой размер наблюдаемого точечного теплового объекта (ТТО) в такой ОЭС меньше или равен элементарному угловому полю матричных инфракрасных (ИК) приемников [1, с.58]. Под ТТО понимается малоразмерный тепловой объект, изображение которого умещается в элементарном поле зрения (представляемом на экране монитора в виде пикселя изображения) ОЭС или одновременно попадает в несколько соседних пикселей по вертикали или горизонтали [2, с.64]. Для таких ОЭС известен способ обнаружения объектов на ночном фоне [3], основанный на применении порога при разделении отметок от объекта и от фона с использованием отличий пространственных спектров излучения точечного теплового объекта и протяженного, более холодного, атмосферного фона. Согласно этому способу [3] оптическую систему ОЭС направляют и затем фиксируют в сегменте небесной полусферы поиска, размер которого равен угловому полю ее объектива. Фоноцелевое изображение (ФЦИ) фокусируют на чувствительных элементах матричного многоэлементного приемника и, используя строчную схему считывания, фиксируют электрический сигнал, пропорциональный энергетической яркости излучения фона и ТТО. Амплитуды сигналов преобразуются в цифровой код при помощи аналогово-цифрового преобразователя. Цифровые коды сигналов запоминаются в оперативном запоминающем устройстве видеопроцессора в виде двумерного массива , где N - число строк, а М - число столбцов массива, так что элемент u_n,m этого массива содержит информацию о напряжении, пропорциональном яркости излучения фона, снятого с ячейки многоэлементного приемника в n-й строке на m-м шаге, далее для массива изображения U_N,M рассчитывается корреляционная диагональная матрица K1_N,M по строкам, из элементов второй диагонали полученной матрицы K1_N,N формируется вектор R1_N-1, затем для массива U_N,M рассчитывается корреляционная диагональная матрица K2_M,M по столбцам, из элементов второй диагонали матрицы K2_M,M формируется вектор R2_M-1, создается двумерный массив E_N-1,M-1, в каждый элемент с индексами n и m которого записываются результаты умножения в соответствии с формулой e_n,m=r1_n×r2_m, где r1_n и r2_m - величины n-го и m-го элементов векторов R1_N-1 и R2_M-1 соответственно, величины элементов массива E_N-1,M-1 сравниваются с пороговым значением, равным 0,25, при превышении величиной элемента массива e_n,m порогового значения ему присваивается единичное значение, а при значении величины элемента массива e_n,m, меньшем или равном порогу, величина элемента обнуляется, для формирования фоноцелевого изображения на мониторе видеоприемного устройства используется массив E_N-1,M-1, прямоугольный экран монитора видеоконтрольного устройства разделяется на прямоугольные ячейки по числу строк и столбцов массива E_N-1,M-1, ячейки e_n,m, содержащие нулевые значения, выделяют цветом, имеющим наибольшую контрастность по отношению к фону экрана монитора, и принимается решение, что в элементах массива со значениями e_n,m=0 находятся отметки от точечных тепловых объектов, по номерам строк и столбцов элементов, отличающихся по цвету от фона экрана монитора, определяют пространственное положение тепловых объектов в сегменте полусферы поиска, при отсутствии на экране элементов, отличающихся по цвету от фона экрана монитора, принимается решение об отсутствии тепловых объектов в анализируемом сегменте небесной полусферы поиска.

К недостаткам способа следует отнести низкие значения вероятностей обнаружения, полученные в ходе проведенного полунатурного моделирования при сложной метеоситуации. Для кучевой облачности значения вероятностей обнаружения составили не более 0,4. Это объясняется увеличением (в 2 раза) значения величины дисперсии флуктуации яркости собственного излучения кучевой облачности на углах наблюдения 10-20° по углу места по сравнению со значениями дисперсий ясного неба, перистой и слоистой облачностей. Кучевая облачность относится к наиболее сложным типам фонов [4].

Задачей изобретения является разработка способа обнаружения ТТО на ночном сложном атмосферном фоне, адаптивно учитывающего особенности обнаружения ВЦ при кучевой облачности.

Для решения задачи изобретения предлагается использовать пространственную фильтрацию принятых сигналов. Обработка массива в алгоритме проводится по частям. Для этого массив разделяется на сегменты меньшего размера. Размер выделяемых сегментов определяется характером изменения дисперсий флуктуаций яркости собственного излучения, а также величиной радиуса пространственной корреляции яркостей излучения фона. Для сложной облачности размер радиуса пространственной корреляции по углу места составляет не менее 3°, по азимуту не менее 5°. Исходя из этого выбираются размеры сегмента рассматриваемого ОЭУ.

Пространственный фильтр предлагается реализовать программно в соответствии со следующей последовательностью действий:

1. Получить массив изображения U_N,M из сигналов на выходе аналогово-цифрового преобразователя видеопроцессора размером N×M (фиг.1), где N - четное число строк, а М - четное число столбцов массива.

2. Разделение массива изображения U_N,M на сегменты S_k меньшего размера (фиг.2), где k=1…f - количество сегментов.

3. Расчет диагональной корреляционной матрицы R_k

по строкам для каждого сегмента S_k массива изображения U_N,M, элементы которой рассчитываются по формуле:

где r1_i,(i+s) - нормированный коэффициент взаимной корреляции между i-й и (i+s)-й строками массива изображения; е_i,j, е_(i+s),j - сигналы, снимаемые с выходов многоэлементного приемника, пропорциональные энергетическим яркостям излучения в элементах, расположенных в i-й и (i+s)-й строках; µ_i, µ(i+s) - математические ожидания сигналов яркостей в i-й и (i+s)-й строках; σ_i, σ_(i+s) - среднеквадратические отклонения энергетических яркостей в i-й и (i+s)-й строках; J - количество элементов в столбце; s - шаг расчета нормированных коэффициентов корреляции (s=0, 1, 2, 3,…N).

4. Формирование вектора

из элементов второй диагонали корреляционной диагональной матрицы R_k.

5. Расчет диагональной корреляционной матрицы С_k

по столбцам для каждого сегмента S_k массива изображения U_N,M, элементы которой рассчитываются по формуле:

где с1_j,(j+s) - нормированный коэффициент взаимной корреляции между j-м и (j+s)-м столбцом массива изображения; е_i,j, е_i,(j+s) - сигналы, снимаемые с выходов многоэлементного приемника, пропорциональные энергетическим яркостям излучения в элементах, расположенных в j-ом и (j+s)-ом столбцах; µ_j, µ_(j+s) - математические ожидания сигналов яркостей в j-ом и (j+s)-ом столбцах; σ_j, σ_(j+s) - среднеквадратические отклонения энергетических яркостей в j-ом и (j+s)-ом столбцах; I - количество элементов в строке; s - шаг расчета нормированных коэффициентов корреляции (s=0, 1, 2, 3, …N).

6 Формирование вектора

из элементов второй диагонали корреляционной диагональной матрицы С_k.

7. Формирование массива Е_к, для каждого сегмента S_k, в каждый элемент с соответствующими индексами i и j которого записывают результат умножения в соответствии с формулой:

где ν_i w_j - величины i-го и j-го элементов векторов V_k и W_k соответственно.

8. Расчет для каждого сегмента S_k.

9. Расчет для каждого сегмента S_k.

10. Выполняется пороговая обработка, в процессе которой проводится сравнение величин элементов массива E_k с пороговым значением , вычисляемым по формуле:

где , и - минимальное и среднее значение массива E_k.

11. Формирование выходных видеосигналов для каждого сегмента в соответствии с правилом:

при превышении элементом e_i,j порогового значения его величина обнуляется;

если величина элемента массива e_i,j меньше или равна пороговому значению, ему присваивается единичное значение.

12. Формирование бинарного массива принятия решения , состоящего из массивов E_k сегментов S_k массива изображения U_N,M. Используя массивы E_k сегментов S_k массива изображения U_N,M, прямоугольный экран монитора видеоконтрольного устройства разделяется на прямоугольные ячейки по числу строк и столбцов массива U_N,M, ячейки e_n,m, содержащие единичное значение, выделяются цветом, имеющим наибольшую контрастность по отношению к фону экрана монитора, принимается решение, что в этих элементах массива находятся отметки от ТТО, по номерам строк и столбцов элементов, отличающихся по цвету от фона экрана монитора, определяется пространственное положение ТТО в сегменте полусферы поиска, при отсутствии на экране элементов, отличающихся по цвету от фона экрана монитора, принимается решение об отсутствии ТТО в анализируемом сегменте небесной полусферы поиска.

Блок-схема алгоритма двумерной пространственно-корреляционной фильтрации представлена на фиг.2.

Сущность предлагаемого способа заключается в том, что в отличие от известного способа для обнаружения ТТО на ночном сложном атмосферном фоне (АФ), используя сигналы, получаемые с выхода аналогово-цифрового преобразователя видеопроцессора и рассчитанные значения яркости фонового шума, производится предварительное разделение массива изображения на сегменты, размер которых выбирается исходя из экспериментально установленных значений радиуса пространственной корреляции для сложного типа облачности, пространственно-корреляционная и пороговая обработка выделенных сегментов изображений с последующим формированием бинарного изображения ТТО на экране монитора видеоконтрольного устройства (ВКУ) ОЭС.

Предлагаемый способ позволяет решать задачу обнаружения и определения пространственного положения ТТО на сложном атмосферном фоне.

С целью проверки работоспособности предложенного способа было проведено математическое моделирование с использованием моделей излучения ТТО и фона.

Модели были построены на основе оцифрованных с использованием специальной программы [5] кадров видеосигналов, полученных с видеовыхода ОЭС в ночных условиях, в летний и осенний сезоны для следующих типов облачности: ясно, кучевая, слоистая, перистая, в спектральном диапазоне 8-13 мкм, размером 320×240 пикселей.

Из этих ФЦИ сформирован набор массивов кадров U_N,M. Каждый элемент u_n,m массива U_N,M содержит информацию о дискретных уровнях квантования, пропорциональных яркости излучения АФ, снятого с ячейки многоэлементного приемника в n-й строке на m-м шаге. Массив U_N,M с сигналом точечного теплового объекта и массив без сигналов объекта использовались для проведения математического моделирования.

В качестве полезного сигнала (изображение ТТО) использовалась величина среднего контраста излучения вертолета. Размер изображения ТТО умещался в одном элементе u_n,m массива U_N,M, что соответствует линейному размеру ТТО (4 м) при удалении его на 5-6 км.

Основная часть моделирования включала разделение массива изображения U_N,M на сегменты S_k меньшего размера, в каждый элемент, имеющий индексы i и j, которого записывался результат, полученный в соответствии с формулой (3). Вариант массива U_N,M, состоящий из сегментов S_k меньшего размера, полученный для случая наличия ТТО, представлен на фиг.3, 4.

В соответствии с пунктами 3-7 была применена пространственно-корреляционная обработка столбцов и строк сегментов S_k массива изображения U_N,M. Примерные виды массивов диагональной корреляционной матрицы R_k и C_k для сегмента S_k массива изображения U_N,M, полученные для случаев наличия и отсутствия теплового объекта, представлены на фиг.5-8.

Примерные виды векторов V_k и W_k, полученных из элементов второй диагонали корреляционной диагональной матрицы C_k и R_k соответственно, полученные для случаев наличия и отсутствия теплового объекта, представлены на фиг.9-12.

Векторы V_k и W_k были использованы для получения массивов E_k, в каждый элемент, имеющий индексы i и j которого записывался результат умножения в соответствии с формулой e_i,j=v_i*w_j, где v_i w_j - величины i-го и j-го элементов векторов V_k и W_k соответственно.

Обнаружить элемент массива U_N,M, соответствующий излучению ТТО, можно только при сравнении величины его элементов с порогом принятия решения. Значение адаптивного порога принятия решения программно с использованием формулы (4).

В соответствии с пунктом 10 формировался бинарный массив принятия решения , состоящий из массивов E_k сегментов S_k массива изображения U_N,M.

Вариант массива принятия решения , полученный для случаев наличия и отсутствия ТТО, представлен на фиг.13-14.

Бинарный массив принятия решения , полученный для случаев наличия и отсутствия ТТО на выходе порогового устройства, представлен на фиг.15-16.

При выводе массива на монитор ВКУ было получено бинарное ФЦИ. Изображение экрана монитора ВКУ с ТТО представлено на фиг.17.

Таким образом, предложенный способ дал возможность получать контрастные изображения ТТО на экране монитора ВКУ ОЭС, позволяющие определять их наличие (обнаружение) и пространственное положение на ночном сложном АФ за счет адаптивного учета изменений характеристик ТТО и атмосферного фона.

Источники информации

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 фотоприемного устройства. // Оборонная техника. Вып.1-2, 2007. С.64-66.

3. Якименко И.В., Митрофанов Д.Г., Гурчеенков Д.А., Жендарев М.В. Способ селекции тепловых объектов. Патент на изобретение №2401445. М.: Федеральная служба по интелектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2010.

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

5. Якименко И.В., Коваль С.Н. и др. Цифровая обработка сигналов тепловизионных устройств перспективных образцов вооружений. // Государственная академия наук. Российская академия образования. Институт информатизации образования. Свидетельство об отраслевой регистрации электронного ресурса №00042.

Способ обнаружения точечных тепловых объектов на сложном атмосферном фоне, заключающийся в том, что оптическая система теплопеленгатора направляется и затем фиксируется в сегменте небесной полусферы поиска, равном угловому размеру поля зрения оптической системы теплопеленгатора, в котором предполагается нахождение теплового объекта, фокусируется фоноцелевое изображение на чувствительных площадках матричного многоэлементного приемника излучения и, используя строчную схему считывания, снимается электрический сигнал, пропорциональный двумерному распределению энергетической яркости излучения фона и теплового объекта, амплитудные значения сигнала преобразуются в цифровой код при помощи аналогово-цифрового преобразователя, цифровой код запоминается в оперативном запоминающем устройстве видеопроцессора в виде двумерного массива U_N,M так, что элемент этого массива u_n,m содержит информацию о напряжении, пропорциональном яркости излучения фона, снятого с ячейки многоэлементного приемника в n-й строке на m-м шаге, отличающийся тем, что массив U_N,M разделяется на сегменты S_k меньшего размера, количество которых определяется характером изменения дисперсий флуктуации яркости собственного излучения воздушной цели, а также размером радиуса пространственной корреляции яркостей излучения фона, затем для каждого сегмента S_k массива изображения U_N,M рассчитывается корреляционная диагональная матрица R_k по строкам, из элементов второй диагонали полученной матрицы R_k формируется вектор V_k, затем для каждого сегмента S_k рассчитывается корреляционная диагональная матрица C_k по столбцам, из элементов второй диагонали матрицы C_k формируется вектор W_k, затем для каждого сегмента S_k массива изображения U_N,M создается двумерный массив E_k, в каждый элемент с соответствующими индексами i и j которого записывается результат умножения в соответствии с формулой e_i,j=v_i·w_j, где v_i w_j - данные i-го и j-го элементов векторов V_k и W_k соответственно, величины элементов массива E_k сравниваются с пороговым значением , уровень которого для каждого сегмента S_k определяется как половина суммы его значений и , при превышении величиной элемента e_i,j порогового значения величина элемента обнуляется, а при значении величины элемента e_i,j, меньшем или равным порогу, ей присваивается единичное значение, для формирования фоноцелевого изображения на мониторе видеоприемного устройства используются массивы E_k сегментов S_k массива изображения U_N,M, прямоугольный экран монитора видеоконтрольного устройства делится на прямоугольные ячейки по числу строк и столбцов массива U_N,M, ячейки е_n,m, содержащие единичное значение, выделяют цветом, имеющим наибольшую контрастность по отношению к фону экрана монитора и принимается решение, что в этих элементах массива находятся отметки от точечного теплового объекта (ТТО), по номерам строк и столбцов элементов, отличающихся по цвету от фона экрана монитора, определяется пространственное положение ТТО в сегменте полусферы поиска, при отсутствии на экране элементов, отличающихся по цвету от фона экрана монитора, принимается решение об отсутствии ТТО в анализируемом сегменте небесной полусферы поиска.