Методика моделирования тепловизионных изображений
Рефераты >> Технология >> Методика моделирования тепловизионных изображений

Методика моделирования

тепловизионных изображений.

В теории и практике проектирования тепловизионных оптико-электронных систем немаловажную роль играет моделирование тепловизионных изображений. Яркость тепловизионных изображений зависит как от распределения температуры по поверхности наблюдаемого объекта, так и от коэффициента излучения и ориентации визируемых элементов его поверхности - его формы. Кроме того, качество тепловизионного изображения зависит от передаточных характеристик оптической системы и всех звеньев тепловизора.

В основу теории моделирования тепловизионных изображений заложен процесс формирования видеосигналов, пропорционально потоку теплового излучения объекта для всего тепловизионного кадра, в котором содержится L строк и N элементов в строке. Величина видеосигнала U( N, L ) элемента разложения кадра описывается выражением:

l2

U ( N, L ) = ( 1/ p)×e (y)×w ×cosy(N,L)×dS(N,L)×ò Sl×W(l,T,y,z)×t0(l)×ta(l)×dl ( 1 );

l1

где w - передний апертурный угол оптической системы тепловизора;

y - угол между нормалью к элементу dS( N,L ) поверхности объекта и направлением наблюдения;

W(l,T,y,z) - спектральная светимость элемента dS(N,L) поверхности объекта, имеющего абсолютную температуру T;

e(y) - индикатриса спектрального коэффициента излучения поверхности объекта;

Sl - абсолютная спектральная чувствительность приёмника излучения тепловизора;

l1 ,l2 - границы спектральной чувствительности приемника излучения;

t0(l), ta(l) - спектральный коэффициент пропускания оптической системы и слоя атмосферы;

y,z - координаты элемента dS(N,L) поверхности объекта в пространстве предметов [ 2 ] .

Для анализа влияния на качество изображения передаточных характеристик оптической системы тепловизора, приёмника излучения, электронного блока обработки информации и видеоконтрольного устройства (ВКУ) используется распределение освещённости E(y’, z’), которое определяется по формуле:

00j×2×p×(n×y’+m×z’)

E(y’, z’)= t0×w’×òò L(n, m)×h0(n,m)×hп(n,m)×hэ(n,m)×hв(n,m)×e dn×dm. (2)

-00

где w’ - задний апертурный угол оптической системы тепловизора с интегральным коэффициентом пропускания t;

h0(n,m),hп(n,m),hэ(n,m),hв(n,m) - модуль передаточной характеристики соответственно оптической системы, приёмника излучения, электронного блока обработки информации и ВКУ тепловизора;

y’, z’ - координаты элемента dS поверхности объекта в пространстве изображений;

L(n,m) - пространственно-частотный спектр яркости поверхности объекта;

(n,m) - пространственные частоты, приведённые к плоскости изображений.

Тепловизионные методы в настоящее время широко используются в задачах распознавания и идентификации объектов. Но следует отметить, что пользуясь только обычными тепловизионными изображениями, величина видеосигналов в которых определяется выражением ( 1 ), распознать объекты внутри их контура практически невозможно. В чём причина потери информации о форме объекта внутри контура в обычных тепловизионных изображениях? Чтобы это выяснить рассмотрим рис.1. Согласно этому рисунку, справедливо равенство:

dS1 × cos y1 = dS 2 × cos y2 = dS3 × cos y3 ( 3 )

Анализируя рис.1 и эту связь, можно сделать вывод, что именно здесь и происходит потеря информации о форме объекта внутри контура. Сопряжённость всех элементов dS’ и dS, соответственно, приводит к тому, что площадки, расположенные под меньшими углами(yÞ0, cosyÞ1), должны иметь меньшие размеры dS, чтобы равняться тем площадкам, которые расположены под большими углами(yÞ900, cosyÞ0).

В связи с этим становится ясной необходимость использования таких информационных оптических характеристик теплового излучения объектов, которые исключали бы пропорциональную связь параметров dS и cosy. К таким величинам относятся поляризационные свойства теплового излучения поверхности объектов. По этой причине и представляют интерес задачи моделирования и обработки поляризационных тепловизионных изображений.

2.Теория и методы моделирования поляризационных

тепловизионных изображений объектов.

2.1.Теория моделирования поляризационных тепловизионных

изображений на основе вектор-параметра Стокса теплового

излучения.

Для подробного описания теории моделирования поляризационных тепловизионных изображений рассмотрим объект произвольной формы, который в декартовой системе координат описывается уравнением:

f(x,y,z) = 0.

Допустим, что этот объект ( рис.2 ) наблюдается из точки Н, где расположен чувствительный элемент тепловизионной системы. Выбираем на поверхности этого объекта элемент dS, который соответствует одному элементу разложения кадра. Наклон площадки dS по отношению к элементу приёмника определяется

углом y между нормалью и направлением наблюдения rн. Тогда векторы n и rн определяют плоскость наблюдения. Коэффициент излучения рассматриваемого объекта имеет две составляющие: параллельную eïï, которая лежит в плоскости наблюдения ( n*rн ), и перпендикулярную eûë , которая перпендикулярна плоскости наблюдения. Положение элемента dS определяется в декартовой системе координат радиус-вектором R , а в сферической системе координат углами q и j.

Один из методов анализа поляризации пучка света - это метод вектор-параметра Стокса [ 3 ], характеризующий все виды и формы поляризации излучения поверхности объекта, который для нашего случая собственного излучения элементов dS(N, L) имеет вид:

é U0 ( N, L) + U90 ( N, L) ù

Ui( N, L ) = ê U0 ( N, L) - U90 ( N, L) ê , ( 4 )

ê U45 ( N, L) - U135 ( N, L) ç

ë 0 û

где i = 1, 2, 3, 4;

U0, U45, U90, U135 - величины сигналов, поляризованные, соответственно, под углами 00, 450, 900, 1350 относительно плоскости референции ( плоскости отсчёта ).

Степень поляризации теплового изображения зависит от величины видеосигналов поляризационных составляющих тепловизионных изображений элементов поверхности объекта с азимута поляризации соответственно равны 00, 450, 900, 1350. Величины видеосигналов U0, U90 в соответствии с тем, что коэффициент излучения e(y) можно представить в виде параллельной e÷÷ и перпендикулярной eûë составляющих, запишем в виде:

U0 (N, L) = A (N, L) ×[e÷÷ (y) × (n * j)2 + eûë(y) × (eûë × j)2 ], ( 5 )

U90 (N, L) = A (N, L) ×[e÷÷ (y) × (n * k)2 + eûë(y) × (eûë × k)2 ]. ( 6 )

где l2

A ( N, L ) = ( 1/ p)×e (y)×w ×cosy(N,L)×dS(N,L)×ò Sl×W(l,T,y,z)×t0(l)×ta(l)×dl.


Страница: