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光电成像技术论文

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  在光电成像技术中,对其性能进行优化,可以提升成像系统的分辨率。下面是学习啦小编整理了光电成像技术论文,有兴趣的亲可以来阅读一下!

  光电成像技术论文篇一

  光电成像系统的分辨率鉴定与测量技术

  摘 要:论述了光电成像系统中广泛使用的分辨率指标及分类,对空间分辨率模拟度量法的原理和测量方法进行了论述和分析。通过研究指出用空间分辨率指标来描述成像系统的质量,具有较好的直观性和归一性。由于单一的空间分辨率测量指标还不可能给出总的图像系统的性能,仅仅基于分辨率指标的图像评估不可能同时保证系统灵敏度设计的技术要求。因此,结合模拟度量法研究光电成像系统的分辨率测量法,给出成像分辨率测量准则。

  关键词:MTF;SRF;空间分辨率;DAS;GRD

  中图分类号:TP29文献标识码:A

  文章编号:1004-373X(2010)01-177-03

  Resolution Identification and Measuring Technique of Photoelectric Image System

  ZHANG Bin,LI Zhaohui

  (Chinese Flight Test Establishment,Xi′an,710089,China)

  Abstract:Index and classification of resolution which are widely used in the photoelectric image system is discussed with analysis of the principle and method of the simulated measurement of spatial resolution.The investigation shows that the index of spatial resolution which describes quality of the image-forming system is more direct and unitary than other methods.However,the single spatial resolution can not show the capability of the whole image system.Besides,the evaluation which it is only based on the index of spatial resolution can not ensure the designed technical requirement of the system sensitivity.Therefore,on the basis of the resolution measuring method of the photoelectric image system,a measuring criterion of the imaging resolution is obtained.

  Keywords:MTF;SRF;spatial resolution;DAS;GRD

  0 引 言

  物理系统中对分辨率指标的使用由来已久,它是确定成像系统性能指标的基本要素,尤其是用分辨率作为衡量图像质量的指标之一,人们会因此认为具有较高分辨率的系统具有较好的图像质量[1]。一般情况下,对于类似于系统设计这样的问题确实如此(例如,将两个EMUX系统相比),其MTF(调制传递函数)具有相同的函数形式。

  分辨率有四类不同内容[2]:时间分辨率(以时间分类事件的能力);灰度分辨率(由A/D变换器设计、噪声低限、或监视器性能指标决定);谱分辨率;空间分辨率。

  以30 Hz帧频的成像系统,它所具有的时间分辨率为1/30 s;灰度分辨率是动态测量的范围;谱分辨率简单地说就是该系统的谱带通(如可见光,NIR,SWIR,MWIR或LWIR)。分辨率是指能够探测到的目标最小细节的能力;或者说分辨率指的是成像系统注重于不同尺寸的物体的对比度的能力。将物体大小的概念量化最有效的方法是采用空间频率,以单位长度内的周数或线对数表示。本文讨论在工程 应用中普遍关注的空间分辨率这一指标。因为对于可见光CCD成像与测量、跟踪系统,或者对于机载前视红外侦察系统的发现、分类和识别都与空间分辨率指标有着密切的关系。在工程应用中,用空间分辨率指标来描述成像系统的质量,具有较好的直观性和归一性。

  1 空间分辨率、灵敏度与系统的响应关系

  成像系统的灵敏度是关于最小可探测的信号,通常定义为系统输出端的单位信噪比[3]。灵敏度与光学系统的采光特性、探测器响应度和系统噪声有关,但与分辨率无关。由灵敏度极限给出的信噪比的近似表达式是:SNR=(τRΔI)/系统噪声[4]。

  对于红外成像系统,目标背景的反差是由温差ΔT来确定的,系统噪声常被作为噪声等效温差NEDT,这种近似只适用于那些目标的角视距与预测计算距离处的系统分辨率相比较大的情况。τ是平均大气稠密度系数,ΔI是目标和背景间的对比强度差(对红外成像系统而言,可以是温差ΔT),R是在同一大气条件下的相对作用距离。上式中的SNR只有当大气透过率在有意义的光谱区间内不变时才有效,即τ(λ)?τ。其中λ是波长。

  作为成像系统的响应取决于灵敏度和分辨率,如图1所示,不同的系统可以有不同的MRTD。系统A具有较好的灵敏度,它在低空间频率处有较低的MRTD。系统B具有较高的分辨率,比系统A能够显示更细的细节。在中距空间频率处,两系统近似等价。图1表明灵敏度、分辨率或其他任何单一参数都不能用来比较系统总的响应特性;系统A是否比系统B更好,取决于特定的应用[5]。

  图1 具有不同MRTD系统的灵敏度、

  分辨率与系统的响应特性

  在预测计算中,一般都要涉及到灵敏度和分辨率[6]。灵敏度和分辨率对于系统响应的限制是不同的,如图2所示。

  图2 系统性能取决于分辨率和灵敏度因子

  当灵敏度受到限制时,系统性能取决于目标-背景的对比强度ΔI,大气衰减程度和系统噪声。当分辨率受到限制时,探测距离只依赖于目标尺寸和系统分辨率。分辨率在工程实现上的意义在于对目标探测的最大距离便于进行估算,其近似公式为:

  距离=目标尺寸/分辨率

  (1)

  公式(1)只适于估算系统的相对距离性能,不能用于推算绝对距离。

  2 空间分辨率的度量准则

  对空间分辨率指标的要求,系统设计的不同阶段和不同应用场合所对应的测试基准是不一样的[7]。这也说明空间分辨率在系统的设计和使用中的侧重点有所不同,因而分辨率的测试方法也就有所改变。表1列出了空间分辨率在设计阶段所依据的判据准则。其中每一款项都是基于性能测试数据选取的,并对分辨率测量尺度提出了相应的规范[8]。

  表1 分辨率测量准则

  适用范围分辨率测量尺度

  光学设计者Rayl Eigh准则,Sparrow准则,Airy圆盘直径,Blur直径

  探测器销售商探测器单元数

  系统分析(几何法)DAS

  系统分析(MTF法)有限分辨率 EIFOV

  系统校准(SRF法)成像分辨率,测量分辨率

  监视器设计者TV有限分辨率,可寻址像素数

  侦察图片和遥感地面分辨距离

  空间分辨率由许多有时看来并不相关的测试指标来确定,如Airy盘角尺寸,探测器角视距(DAS),或Nyquist频率(由角采样率确定)。从系统性能验证表明,分辨率不包括系统的噪声效应。

  系统分辨率取决于绕射、光学像差、探测器角视距、数字化、电子带宽和监视器的分辨率。分辨率最通用的测量方法是用探测器的DAS法,因为这是一种容易理解的方法。DAS方法适合于那些系统探测器的MTF有限的情况。系统的分辨率可能受到光学截止频率或Nyquist频率的限制。

  DAS和IFOV之间是有差别的。简单地说DAS就是几何角视距,它由探测器尺寸和系统的焦距来决定。IFOV是一个锥角,探测器通过这个锥角来感应辐射,而且它取决于光学系统的设计。当光学Blur直径减小时,IFOV就接近于DAS。如果Blur直径非常大时,探测器就会感受来自DAS定义角之外的辐射量。

  3 模拟度量法[8]

  当MTF降低到一定的程度时,分辨率的模拟测量可以由点源成像的宽度来确定,即两个点源的最小可探测距离,或者说由观测者所能分辨的最小细节。这些测量方法都假定系统的输出就是对目标物(线性、平移不变系统)的映像。电视测试法只有当系统在模拟域时,在扫描方向上的测量才有效。

  分辨率也可以由光学因子来定义。绕射产生了最小可能的光斑尺寸。绕射测试法包括Rayl Eith准则,Sparrow准则和Airy圆盘直径。Airy圆盘是绕射图案的亮斑中心,该绕射图案是由理想的光学系统产生的。Rayl EIth和Sparrow准则是度量两个紧靠在一起的目标体区分的能力,其中这两个目标体是点源体。光学像差和焦距限制(相对于Blur直径而言)会增加绕射直径。光学设计者通常利用光线跟踪程序来计算出Blur直径。

  有限分辨率可以定义为空间频率,此时MTF降到其最大值的2%或5%。电视有限分辨率是由观测者观察星形、楔形状或分辨率图案所能分辨的最小细节来确定的。电视有限分辨率是一种主观度量。在上述图案消失时的空间频率近似等于这一有限分辨率。除了电视有限分辨率之外,还有许多针对监视器的分辨率测试法和许多可以 应用的测量技术。表2给出了模拟系统的分辨率测量法。

  表2 模拟系统的分辨率测量法

  分辨率说 明测试(常用单位)

  Rayleigh准则可以区别2个点源θ=1.22λ/D/mrad(计算值)

  Sparrow准则可以区别2个点源θ=λ/D/mrad(计算值)

  Airy 圆盘由点源产生的有限绕射直径θ=2.44λ/D/mrad(计算值)

  Blur直径由点源产生的实际最小直径根据光路计算值/mrad

  有限分辨率空间频率(当MTF=0.02~0.05)测量值或计算值 /cy/mrad

  电视有限分辨率辨别方波形的能力测量值(每图像高度上的TV线数)

  成像分辨率SRF=0.5时的角视距测量值 /mrad

  测量分辨率SRF=0.99时的角视距测量值 /mrad

  地面分辨距离图片解读器能够分辨的(1周)的最小试验目标测量值或计算值(英尺或米)

  地形分辨率由图片解读器可以阅读到的有限地貌特征的评估测量值(英尺或米)

  注:λ为光波中心波长;D为孔径。

  SRF(Slit Response Function)函数给出了成像分辨率。成像分辨率即是目标角视距产生50%的SRF响应,如图3所示。

  图3 SRF函数θ1是成像分辨率,θ2是测量分辨率

  成像分辨率包括光学和电学响应,可以肯定它比计算DAS值更能反映实际系统的响应。对于理想系统而言,DAS是成像分辨率的两倍。对于选择SRF=0.99的测量分辨率近似等于最小目标尺寸,这可确保在照度方向重新复现。正是这一绝对最小尺寸可以用来进行响应测量和辐射测量校准。

  对于空中侦察和相关的图像解读,分辨率是通过地形可分辨距离来量测的。GRD是最小的试验目标(1周)尺寸,该尺寸可以由富有 经验的图片解读员在地面分辨出来。GRD是一种客观度量摄像机分辨标准对比度目标的物理特性指标,可以分辨的最小细节具有GRD/2物理意义上的宽度。

  GRD=(分辨率)•R1

  (2)

  其中:R1是目标斜距[9]。通常典型的侦察模式是测量垂直于瞄准线方向的距离。因此,式(2)中不包含cos θ修正因子。列于表2的任一分辨率测量都可以使用,但DAS最为普遍。GRD在实验室内是测不到的,因为它取决于目标的实际距离,但如果依据适当的分辨率测量也可以进行计算。

  地形分辨率是一个主观项,它是对待观测物体的有限特征所做的大量估计[10],系统必须能够分辨这些特征。例如,当对公路上的中央斑马白线条进行观测时,要求系统具有4英寸的地面分辨率。而对位于上述公路旁沙地上的花岗岩鹅卵石进行观测时,只需系统具有大概2英尺的分辨率即可。

  4 结 语

  分辨率指标是确定成像系统性能的基本要素,尤其是用该项指标可以作为衡量图像质量的标准比照参数,通常具有较高分辨率的系统具有较好的图像质量。一般情况下,对于类似于系统设计这样的问题确实如此(例如,将两个EMUX系统相比),它们的MTF(调制传递函数)具有相同的函数形式。对于可见光CCD成像测量与跟踪系统,或者对于机载前视红外侦察系统对目标的发现、分类和识别都与空间分辨率指标有着密切的关系。在工程应用中,用空间分辨率指标来描述成像系统的质量,具有较好的直观性和归一性。

  虽然分辨率给出了可识别目标的细节,然而单一的空间分辨率测量指标还不可能满足对所有传感器系统响应之间进行的比较。分辨率不可能给出总的图像系统的性能,也不会给出图像对比度的影响效果。但是对比度传递函数和调制传递函数给出了对比度信息。另外,分辨率不受噪声影响,与灵敏度也无关系。此外,需要值得注意的是,仅仅基于分辨率技术要求的设计不可能同时保证灵敏度设计的技术要求。

  整理

  参考文献

  [1]张建奇.红外物理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004.

  [2]A R 杰哈.红外技术应用——光电、光子器件及传感器[M].北京:化学工业出版社,2004.

  [3]安毓英,曾晓东.光电探测原理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004.

  [4]马松德,张正友. 计算机视觉——计算理论与算法基础[M].北京:科学出版社,2003.

  [5]李言俊,张科.视觉仿生成像制导技术及应用[M].北京:国防工业出版社,2006.

  [6]王永仲.现代军用光学技术[M].北京:科学出版社,2003.

  [7]徐淦卿.红外物理与技术[M].西安:西安电子科技大学出版社,1989.

  [8]Gerald C Holst.Electro-optical Imaging System Perfor-mance[M].USA:Copublished by JCD Publishing 2932 Cove Trail Winter Park,FL32789 and Spie Optical Engineering Press,1995.

  [9]蔡道济.国外电子靶场试验技术述评[D].北京:国防科工委情报研究所,1989.

  [10]Kenneth R Castleman.Digital Image Processing[M].北京:电子工业出版社,2002

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