Метод визначення ймовірності розпізнавання об’єктів спостереження поляриметричним тепловiзором
Ключові слова:
поляриметричний тепловізор, ймовірність розпізнавання цілі, відношення сигнал/шумАнотація
Тепловізійні системи спостереження є одним із важливих засобів підвищення ефективності охоронних систем і військових систем спостереження за цілями, так як вони здатні пасивно працювати вдень і вночі, за несприятливих погодних умов спостереження. В багатьох випадках за низького контрасту фоново-цільової обстановки виявити ціль, а тим більше її розпізнати, достатньо складно. Для підвищення ймовірності розпізнавання цілі, а також для зменшення помилкової тривоги, розпочали активно проводити дослідження і розробляти тепловізори, в яких носієм інформації є поляризаційні властивості випромінювання цілі і фону. Метою статті є розробка нового методу визначення ймовірності розпізнавання об’єктів спостереження поляриметричним тепловізором (ПТ), дослідження якого дозволить значно розширити практичне застосування таких тепловізорів. Розроблена фізико-математична модель ПТ і алгоритм отримання поляриметричних зображень за допомогою параметрів Стокса. Встановлена залежність ймовірності розпізнавання цілі Pr від ступеня поляризації P випромінення цілі, яка розташована на природньому фоні. Розглянуто приклад розрахунку ймовірності виявлення цілі ПТ, який свідчить про те, що ймовірність розпізнавання цілі істотно залежить від ступеня поляризації її випромінювання, за умови, що вона знаходиться на фоні, що має неполяризоване випромінювання. Наприклад, ймовірність розпізнавання дорівнює Pr=50%, коли ступінь поляризації випромінювання цілі P=9%. Якщо P=16%, то Pr=90%. У випадку відсутності контрасту між природніми випромінюванням цілі і фону відношення сигнал/шум на виході ПТ буде дорівнювати 1.8, а ймовірність розпізнавання – Pr=90%. Така особливість роботи ПТ значно підвищує ефективність його застосування.
Посилання
References
Vollmer M., Mollman K.-P. (2018). Infrared Thermal Imaging. Fundamentals, Research and Applications. Second Edition. WileyVCH: Weinheim, Germany, 788 p. ISBN: 978-3-527-41351-5.
Diakides M., Bronzino J. D., Peterson D. R. (2013). Medical Infrared Imaging. Taylor & Francis Group, 620 p. doi:10.1201/b12938.
Snik F., Craven-Jones J., Escuti M., et al. (2014). An overview of polarimetric sensing techniques and technology with applications to different research fields. Proc. SPIE 9099, Polarization: Measurement, Analysis, and Remote Sensing XI, 90990B. doi: 10.1117/12.2053245.
Zhao Y., Yi C., Kong S. G., Pan Q., Cheng Y. (2016). Multi-band Polarization Imaging and Applications. National Defense Industry Press, Beijing and Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 194 p. DOI: 10.1007/978-3-662-49373-1.
Yang B., Wu T., Chen W., Li Y., Knjazihhin J., Asundi A., and Yan L. (2017). Polarization Remote Sensing Physical Mechanism, Key Methods and Application. The Intermation Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Wuhan, China, Vol. XLII-2/W7, pp. 955-960. doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W7-955-2017.
Pye D. (2001). Polarised Light in Science and Nature. IOP Publishing Ltd, USA, 124 p.
Stanag 4347:0. Definition of nominal static range performance for thermal imaging systems (1995). NATO.
Kolobrodov V. G., Lykholit M. I. (2007). Design of thermal imaging and television surveillance systems [Proektuvannya teploviziynykh i televiziynykh system sposterezhennya]. K.: NTUU «KPI», 364 p. ISBN 966-622-230-2. [In Ukrainian].
Driggers R. G., Friedman M. H., Devitt J. W., Furxhi O., Singh A. (2022). Introduction to Infrared and Electro-Optical Systems, Third Edition, Artech House, 712 p. ISBN-13: 978-1-63081-832-6.
Chrzanowski K. (2010). Testing thermal imagers. Practical guidebook. Military University of Technology, 00-908 Warsaw, Poland, 164 p. ISBN: 978-83-61486-81-7.
Kolobrodov V. G., Mykytenko V. I., Pinchuk B. Yu., Sokol B. V., Tiagur V. M. (2021). Computer-Integrated Method of Object Detection by Thermal Polarimetric Imager. Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, Vol. 85, pp. 21-26. doi: 10.20535/RADAP.2021.85.21-26. [In Ukrainian].
Karpenko I. V., Kolobrodov V. G., Sokol B. V. (2018). Polarization method of detecting the thermal contrast target against the background of interference. Scientific Journal Herald of Khmelnytskyi national university. Technical sciences, Iss. 1, Vol. 257, pp. 33–37. ISSN 2307-5732. [In Ukrainian].
Lin, S. Z., Wang, D. J., Zhu, X. H., Zhang, S. (2015). Fusion of infrared intensity and polarization images using embedded multi-scale transform. Optik, Vol. 126, Iss. 24, pp. 5127–5133. doi:10.1016/j.ijleo.2015.09.154.
Born M., Wolf E. (1999). Principles of Optics: Electromagnetic Theory of Propagation, Interference and Diffraction of Light,7th edn. Press, Cambridge: Cambridge University, 950 p. DOI: 10.1017/CBO9781139644181.
Liao Y. B. (2003). Polarization optics. Science Press, Beijing.
Goldstein D. H. (2011). Polarized Light. Third edition. CRC Press, Taylor & Francis Group, 786 p.
Gurton K. P., Yuffa A. J., Videen G. W. (2014). Enhanced facial recognition for thermal imagery using polarimetric imaging. Optics Letters, Vol. 39, Iss. 13, pp. 3857–3859. doi: 10.1364/OL.39.003857.
Zhang Y., Shi Z. G., Qiu T. W. (2017). Infrared small target detection method based on decomposition of polarization information. Journal of Electronic Imaging, Vol. 26(3), 033004. doi: 10.1117/1.JEI.26.3.033004.
Yang, F., Wei, H. (2013). Fusion of infrared polarization and intensity images using support value transform and fuzzy combination rules. Infrared Physics & Technology, Vol. 60, pp. 235–243. doi: 10.1016/j.infrared.2013.05.008.
Melamed, R., Yitzhaky, Y., Kopeika, N. S., & Rotman, S. R. (1998). Experimental comparison of three target acquisition models. Optical Engineering, Vol. 37, No. 7, pp. 1902–1913. doi: 10.1117/1.602029.
Zhang J.-H., Zhang Y., Shi Z.-G. (2018). Enhancement of dim targets in a sea background based on long-wave infrared polarization features. IET Image Process, Vol. 12, Iss. 11, pp. 2042-2050. doi: 10.1049/iet-ipr.2018.5607.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Валентин Колобродов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
