本文選題：目標(biāo)獲取性能預(yù)測　切入點(diǎn)：人眼視覺特性　出處：《中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所》2017年博士論文

【摘要】：紅外成像系統(tǒng)性能評價(jià)技術(shù)對于紅外成像技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用具有重要意義。紅外系統(tǒng)的評價(jià)方法主要分為外場測試法和預(yù)測法。相對于外場測試法,預(yù)測法在實(shí)驗(yàn)室條件下即可完成,其預(yù)測過程簡便且成本低廉,成為當(dāng)今最重要的性能評價(jià)方法。然而,現(xiàn)有的預(yù)測方法存在一定的缺陷:成像仿真方法依賴數(shù)字建模技術(shù),且無法對輸出的仿真圖像給出準(zhǔn)確的定量評價(jià);性能理論模型的實(shí)驗(yàn)室測試過程無法準(zhǔn)確反映外場的實(shí)際情況且嚴(yán)重依賴主觀測試;已有的雜波度量方法對人眼視覺特性的重視不夠,無法準(zhǔn)確的反映背景雜波對目標(biāo)獲取性能的影響�；谏鲜霰尘�,本文從三個(gè)方面開展了研究:改進(jìn)現(xiàn)有的成像仿真和性能理論模型方法;提出帶有人眼視覺特性的背景雜波量化方法;將雜波和目標(biāo)區(qū)域特征相融合,提出基于圖像的目標(biāo)獲取性能預(yù)測方法。其具體工作主要包括:(1)基于評價(jià)仿真模型的目標(biāo)獲取性能預(yù)測方法。分析比較了成像仿真方法和性能理論模型,指出它們的缺陷和不足,并采用模塊化的思想將二者結(jié)合,建立評價(jià)仿真模型。利用所建的評價(jià)仿真模型,預(yù)測了兩個(gè)典型紅外成像系統(tǒng)的目標(biāo)獲取性能,比較二者性能的差異。為建立更加準(zhǔn)確的模型,建立了基于方向性的混疊效應(yīng)評價(jià)模型,并據(jù)此定量評價(jià)混疊效應(yīng)對紅外焦平面陣列成像質(zhì)量的影響。(2)基于背景雜波的目標(biāo)獲取性能預(yù)測方法。分別提出了基于最佳閾值的背景雜波量化尺度(ORT雜波尺度)和基于選擇性視覺注意的背景雜波量化尺度(SVA雜波尺度),這兩種方法將人眼的適應(yīng)性和選擇性引入到背景雜波量化中,并通過均方根誤差曲面尋找最低點(diǎn)的方法模擬人眼對雜波的響應(yīng),據(jù)此給出量化結(jié)果。將雜波量化結(jié)果作為預(yù)測因子帶入到性能預(yù)測模型中,實(shí)現(xiàn)基于背景雜波的目標(biāo)獲取性能預(yù)測,利用Search_2數(shù)據(jù)庫和相關(guān)性分析方法評價(jià)預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性,結(jié)果表明基于該雜波尺度的性能預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度較高。設(shè)計(jì)三個(gè)實(shí)驗(yàn),用以分析目標(biāo)區(qū)域特征(對比度、大小和位置)對背景雜波性能預(yù)測準(zhǔn)確度的影響,探討預(yù)測方法的適用范圍。(3)基于圖像的目標(biāo)獲取性能預(yù)測方法�；趙hat通路和where通路理論,提出了基于目標(biāo)區(qū)域特征的獲取性能預(yù)測方法,并與背景雜波預(yù)測方法相結(jié)合,得到基于圖像的目標(biāo)獲取性能預(yù)測方法。借助Search_2數(shù)據(jù)庫,評價(jià)了該預(yù)測方法的準(zhǔn)確度,并與其它預(yù)測方法進(jìn)行了比較,表明該方法的有效性。
[Abstract]:The performance evaluation technology of infrared imaging system is of great significance to the development and application of infrared imaging technology. The evaluation methods of infrared imaging system are mainly divided into external field test method and prediction method. The prediction method can be completed under the condition of laboratory, and its prediction process is simple and low cost, so it has become the most important performance evaluation method nowadays. However, the existing prediction methods have some defects: the imaging simulation method depends on digital modeling technology. And the simulation image can not be evaluated accurately and quantitatively, and the laboratory test process of the performance theory model can not accurately reflect the actual situation of the field and rely heavily on subjective test. The existing clutter measurement methods pay less attention to the visual characteristics of human eyes and can not accurately reflect the impact of background clutter on the performance of target acquisition. In this paper, three aspects of research are carried out: improving the existing imaging simulation and performance theoretical models; proposing a quantization method of background clutter with human visual characteristics; combining clutter with target region features; The performance prediction method of target acquisition based on image is proposed. The main work includes: 1) the performance prediction method of target acquisition based on evaluation simulation model. The imaging simulation method and performance theory model are analyzed and compared. Their defects and shortcomings are pointed out, and the evaluation simulation model is established by combining the two models with the idea of modularization. The target acquisition performance of two typical infrared imaging systems is predicted by using the established evaluation simulation model. In order to establish a more accurate model, a direction-based aliasing effect evaluation model is established. The effect of aliasing effect on the imaging quality of infrared focal plane array (IRFPA) is evaluated quantitatively. (2) the target acquisition performance prediction method based on background clutter is presented. The ORT clutter scale based on the optimal threshold is proposed respectively. ) and SVA clutter scale based on selective visual attention. These two methods introduce the adaptability and selectivity of human eyes into background clutter quantization. The response of human eyes to clutter is simulated by the method of finding the lowest point on the root mean square error surface, and the quantization results are given. The clutter quantization result is introduced into the performance prediction model as a prediction factor. The performance prediction of target acquisition based on background clutter is realized, and the accuracy of prediction results is evaluated by using Search_2 database and correlation analysis method. The results show that the accuracy of performance prediction based on the clutter scale is high. Three experiments are designed. It is used to analyze the influence of target region feature (contrast, size and position) on the accuracy of background clutter performance prediction, and to discuss the applicable range of prediction method. The method of target acquisition performance prediction based on image is discussed. Based on the theory of what path and where path, This paper presents a performance prediction method based on target region feature, and combines it with background clutter prediction method to obtain performance prediction method based on image. The accuracy of this method is evaluated by Search_2 database. Compared with other prediction methods, this method is effective.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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