李 淼，宋振鐸

（1北京理工大學，北京 100081；2 63961部隊，北京 100010）

0 引言

傳統(tǒng)的可見光、電視、微光和熱像系統(tǒng)是置于相對大地坐標系靜止或低速運動的平臺上的，探測輸出的是靜止視景，如車載或地面?zhèn)刹煸O備上的觀瞄設備。而安裝在處于搜索掃描狀態(tài)導引頭上的電視和熱像設備探測輸出的是動態(tài)視景，動態(tài)視景中目標的識別與跟蹤則存在特殊的技術難度。

圖像跟蹤識別系統(tǒng)工作原理框圖如圖1所示。

圖1 圖像識別跟蹤系統(tǒng)原理方框圖

由光學系統(tǒng)把背景和目標的紅外或可見光輻射聚焦于探測器上，形成視頻圖像，通過視頻圖像處理，疊加跟蹤框，顯示在監(jiān)視器上，操作手觀察后識別出目標，操作單桿交跟蹤器對目標跟蹤，并通過伺服系統(tǒng)驅(qū)動光軸對準目標，實現(xiàn)對目標跟蹤。

1 遠程圖像制導導彈目標識別能力

1.1 目標識別計算模型

1.1.1 Johnson判別準則

根據(jù)光學傳遞函數(shù)概念，一般光學探測系統(tǒng)空間分辨力用單位張角內(nèi)最大可分辨的條桿或黑白相間的條紋周期數(shù)表示。Johnson判別準則就是以目標最小尺寸的張角內(nèi)最多可分辨的條桿或條紋數(shù)（空間周期數(shù)）表示的[3]。

工業(yè)設計上，以50%概率，完成以下不同目的，在目標的最小尺寸上需要的最多空間周期數(shù)N50為：

探測——把目標從背景中分別出來為1；

取向——認出目標正面和側(cè)面為1.4；

識別——區(qū)分目標種類、識別出裝甲車輛、一般車輛、有生力量（人、馬等）為4；

認清——認出并清晰的確定坦克、戰(zhàn)車還是自行火炮等類型為8。

二維識別模型一般適用于焦面凝視面陣探測器系統(tǒng)，它把目標成像為若干個“馬賽克”。其識別標準是把一維識別最小空間周期數(shù)乘以0.75，此時N50變?yōu)樘綔y與取向為1；識別為3～4；認清為6。文中取該標準計算。

Johnson準則是一般背景中等雜波背景條件下的試驗結(jié)果對不同背景要加以修正，系數(shù)為kb，此時為kbN50。低雜亂背景（道路和沙地、草地、田野）中的坦克為0.5；中等雜亂背景（有灌木叢沙漠）中的坦克為1；高度雜亂背景（車輛陣列）中的坦克為2。

1.1.2 目標識別的數(shù)學表達

目前所知有兩個目標識別模型，一是蘭德公司提出的LAND模型，另一個是美國夜視實驗室提出的FLIR模型。

1）LAND模型

LAND模型實際上是搜索、凝視和識別3個條件概率的乘積：

式中：P1是規(guī)定的一瞥時間（0.3s）觀察搜索到目標概率，表示為：

式中：at為目標的面積；As為搜索的面積；t為搜索時間；G為目標稠密系數(shù)，通常在1～10之間。

P2是一瞥瞬間和無噪聲情況下探測到對比度為C的目標的概率：

式中：Ct為閾值對比度。

P3是一瞥瞬間和無噪聲情況下識別概率：

η是由噪聲引起的衰減因子：

式（4）中Nr是目標最小尺寸Lmin包括的條桿數(shù)，R是目標距離，則：

2）FLIR模型

Johnson準則提供的是目標最小尺寸上50%識別概率條件下對應的最多像元行或列數(shù)，實際上設備分辨力和目標大小不同，對應的像元行或列數(shù)N不同，此時，識別概率P（N）有如下所示關系：

或者不同識別概率Ps需要對N50乘以稱為目標傳遞概率函數(shù)的因子TTPF予以修正，TTPF如表1所示。

表1 目標傳遞概率函數(shù)值

一切識別和探測都是對具有一定對比度（溫差）的目標輻射或反射的能量經(jīng)過一定距離大氣傳輸衰減而實現(xiàn)的。因此，它們目標的對比度或溫差、大氣透過率對目標探測與識別有重要影響。以熱像為例，設目標固有溫差為ΔT固有，大氣衰減系數(shù)為δ（λ），距離為L，則到達探測器處目標表觀溫差ΔT表觀為：

由探測系統(tǒng)的最小可分別溫差MRTD和ΔT表觀關系曲線可以確定ΔT表觀下最大可分辨頻率fx，那么，對該目標最大可分別周數(shù)可表示為：

在ΔT表觀滿足探測系統(tǒng)最低可分辨溫差條件下，一般性能良好的探測系統(tǒng)最大可分辨頻率fx可以達到理論值的60%～90%，因此，探測系統(tǒng)技術性能不是十分明確情況下，也有用極限空間頻率衰減60%～90%近似fx。

目標典型搜索過程一般近似為泊阿松過程，捕獲概率表示為時間t的函數(shù)：

式中：P∞為靜態(tài)識別概率，即不受時間限制情況下，發(fā)現(xiàn)或識別目標的概率；τFOV為平均凝視時間，或平均探測時間，它也可由下列經(jīng)驗公式近似：

這兩式表示的模型與有關試驗結(jié)果很吻合，說明它們具有較為準確的預測能力。

1.2 電視圖像目標識別概率

本研究依據(jù)FLIR模型，以Johnson判別準則為依據(jù)，計算圖像制導反坦克導彈電視圖像識別概率。

1.2.1 計算條件

◇目標：

a）類型和尺寸：M1坦克尺寸的長×寬×高為7.9m×3.6m×2.4m，2000m 距離上目標最小張角2.4／2000＝1.2mrad；

b）對比度：一般軍綠油漆反射率ρt為0.25，背景ρb綠色樹葉為0.2、黃褐色土為0.32，由此可確定對比度為0.25。

◇氣象條件：分為良好和一般

良好：能見度10km，大氣衰減系數(shù)δ＝0.8／km；一般：能見度2km，大氣衰減系數(shù)δ＝0.4／km。◇探測系統(tǒng)參數(shù)：

目標識別距離：2km；導引頭視場：4°×3°；探測器像元數(shù)：800×600；目標搜索時間：4s。

◇背景和識別準則：

背景分為簡單和復雜兩種，定義是：

a）簡單：低起伏或較平坦地面上或道路上坦克，地表有或沒有灌木叢，此時二維識別目標準則是：50%識別概率3線；

b）復雜：車輛陣列中混有坦克目標，此時二維識別目標準則是：50%識別概率6線。

1.2.2 計算結(jié)果

用FLIR模型計算結(jié)果如表2所示。

表2 電視圖像識別概率

1.3 熱圖像目標識別概率

本研究依據(jù)FLIR模型，以Johnson判別準則和最先進的FC熱像儀參數(shù)為依據(jù)，計算遠程反坦克導彈熱圖像目標識別概率。

1.3.1 計算條件

◇目標：

a）類型和尺寸：M1坦克尺寸的長×寬×高為7.9m×3.6m×2.4m，2000m 距離上目標最小張角2.4／2000＝1.2mrad；

b）目標－背景溫度差：根據(jù)有關資料，當環(huán)境溫度為10℃，發(fā)動機情況下，一般坦克正面溫度為12℃～14℃，由此確定溫差為3℃。

◇氣象條件：分為良好和一般

a）良好：能見度23km，大氣濕度50%，氣溫15℃，8～14μm大氣透過率0.9／km；

b）一般：能見度5km，大氣濕度75%，氣溫27℃，8～14μm大氣透過率0.8／km。

◇探測系統(tǒng)參數(shù)：

a）目標識別距離：2km；

b）FC熱像儀理論溫度分辨力0.14℃；

c）FC 熱像儀瞬 時視場：0.122mrad×0.136 mrad；

d）目標搜索時間：4s。

◇背景和識別準則：

背景分為簡單和復雜兩種，定義是：

a）簡單：低起伏或較平坦地面上或道路上坦克，地表有或沒有灌木叢，此時二維識別目標準則是：50%識別概率3線；

b）復雜：車輛陣列中混有坦克目標，此時二維識別目標準則是：50%識別概率6線。

1.3.2 計算結(jié)果

用FLIR模型計算結(jié)果如表3所示。

表3 熱圖像識別概率

1.4 計算結(jié)果分析

a）電視圖像探測－顯示系統(tǒng)清晰度高、分辨力強，在天氣晴朗、目標區(qū)背景比較簡單時具有高于95%的識別概率，這與2004年8月初西安試驗的結(jié)果具有相當好的一致性，說明該模型和參數(shù)比較真實可信。

b）計算結(jié)果表明，識別概率受到目標識別難度的嚴重影響，在需要從戰(zhàn)場上的軍用卡車、裝甲運兵車、步兵戰(zhàn)車的車輛陣列中識別出坦克時，識別概率會顯著降低。雖然2004年8月初西安試驗沒有定量試驗結(jié)果，但這一個結(jié)論是沒有爭議的。

c）大氣能見度、地面照度和目標對比度對電視圖像上目標與背景清晰度也有較大影響，在能見度為1.5～3km薄霧情況下，復雜背景識別率降低到50%左右。

d）由熱圖像目標識別計算結(jié)果可以得出與電視圖像基本相同的結(jié)論，但由于熱像探測器分辨力低，識別概率要遠遠低于電視圖像，在23km能見度、簡單背景情況下，只有93.6%，其它情況下，最多是50%。

e）計算是針對靜止圖像4s時間觀察計算得出的結(jié)論，在觀察時間變?yōu)?s后，識別概率顯著下降，因此，對連續(xù)晃動的圖像識別還沒有合適的模型。但可以肯定的是，識別概率要低于本計算結(jié)果。

2 結(jié)論

試驗與計算結(jié)果表明，當天氣狀況良好且不需要從戰(zhàn)場車輛中識別坦克等特定目標情況下，電視圖像和熱圖像目標識別概率可能達到90%左右；但當天氣狀況一般或需要從戰(zhàn)場車輛中識別坦克等特定目標情況下，電視圖像目標識別概率為50%～80%，熱圖像目標識別概率在50%以下。

[1]美國無線電公司.電光學手冊[M].北京：國防工業(yè)出版社，1978.

[2]Pieter A J.地面目標和背景的熱紅外輻射特性[M].吳文鍵，胡碧茹，滿亞輝，等，譯.北京：國防工業(yè)出版社，2004.

[3]周立偉.目標探測與識別[M].北京：北京理工大學出版社，2004.