孫曉霞,衛(wèi)朝富

(1.中國勞動關(guān)系學(xué)院， 北京 100048； 2.北京隱身工程技術(shù)研究院， 北京 100191)

紅外探測已成為高技術(shù)戰(zhàn)場偵察和制導(dǎo)的重要方式之一，紅外偽裝隱身可以降低被探測、識別或打擊的概率，提高戰(zhàn)場生存能力。其紅外偽裝的本質(zhì)是減少目標(biāo)與其使用背景之間的溫度值差異和溫度分布差異，因此基于此原理設(shè)計偽裝有效性的評估方法。

國內(nèi)外針對地面和背景的紅外特性現(xiàn)場測試作了大量的研究。Gorm K等[1]提出了一種基于現(xiàn)場的方法來評估偽裝網(wǎng)以及移動偽裝系統(tǒng)的溫度對比度。V.Bárta等[2]提出了針對自然背景條件下目標(biāo)和背景的光電特征測量和評價方法。Max Winkelmann[3]通過Baad Shaarow軍事訓(xùn)練區(qū)的現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)提出了自然背景的光譜表征。謝民勇等[4]基于目標(biāo)與背景紅外輻射對比度分析，提出了目標(biāo)紅外隱身效能評價指標(biāo)體系。王友軍等[5]針對熱紅外偽裝的溫差閾值影響因素多的問題，提出了利用不同背景溫度起伏的統(tǒng)計特性計算目標(biāo)和背景的紅外偽裝溫差閾值的方法。高原等[6]從輻射溫差、斑點暴露尺寸、探測概率和目標(biāo)紅外能見距離等方面，對紅外隱身效果評估的公式進行了修正完善。趙曉楓等[7]基于單張紅外圖像，提出了基于綜合相似性度量的評估方法。朱國強等[8]提出了基于紅外圖像三維曲率的一階與二階方向?qū)?shù)目標(biāo)檢測方法，實現(xiàn)了恒虛警率下的小目標(biāo)檢測結(jié)果。周慧根據(jù)靶場經(jīng)驗提出了尾焰、光團和剛體的紅外圖像判讀方法。

為了使紅外偽裝檢測能夠在現(xiàn)場直觀高效地評估目標(biāo)的熱紅外偽裝效果，本文基于外場試驗測試系統(tǒng)，設(shè)計了樣板和典型地物紅外特性測試試驗方案，選取樣板、草地、樹木、水泥路面、裸土具有實際應(yīng)用價值的多樣本試驗背景區(qū)域，收集一周時長的樣本數(shù)據(jù)進行計算分析，驗證設(shè)計方案的可靠性和有效性。

1 紅外特性數(shù)據(jù)測試

1.1 紅外目標(biāo)特性分析

地面目標(biāo)的紅外特征問題，實質(zhì)上是目標(biāo)和復(fù)雜地面背景的特征融合問題?，F(xiàn)代傳感器及其探測識別系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，使得目標(biāo)面臨的被偵察探測環(huán)境日趨惡劣。為了使目標(biāo)紅外偽裝隱身措施有效，通常必須滿足兩個條件，溫度相似性和空間相似性[9]。

目標(biāo)的表觀溫度范圍應(yīng)控制在所處背景的主要溫度范圍內(nèi)，或至少接近所處背景的溫度范圍。根據(jù)目標(biāo)的偽裝等級，表觀溫度應(yīng)控制在不同的偏差范圍。通常還和目標(biāo)所處的環(huán)境相關(guān)聯(lián)，不同的環(huán)境溫度控制的難度不一致，特別是要在全天時條件下確保目標(biāo)和背景溫度特性一致性。這意味著不僅需要掌握目標(biāo)的全天時紅外特性變化趨勢，還需要掌握不同天氣條件下各種背景環(huán)境的紅外特征變化規(guī)律。

隨著技術(shù)的發(fā)展，新型成像探測器不僅僅是對溫度偏差敏感，已經(jīng)具備了實時紅外圖像處理能力，可以從圖像域及空間分布特性進行目標(biāo)識別。為了防止目標(biāo)被識別和確認(rèn)，特征管理措施必須控制與背景的詳細(xì)空間幾何相似性，該空間相似性必須使得目標(biāo)產(chǎn)生的溫度分布類似于背景的溫度分布。這意味著目標(biāo)偽裝設(shè)計時必須考慮其部署的背景區(qū)域，在設(shè)定的背景條件下創(chuàng)建目標(biāo)的紅外分布特性。這種意義上的背景設(shè)定不是局部的和目標(biāo)大小相當(dāng)?shù)谋尘?，而是目?biāo)所在視野中的更大視場，這決定了目標(biāo)被探測的概率。

1.2 測試基本理論

根據(jù)斯蒂芬-玻耳茲曼定律，所有溫度高于絕對零度的物體都會向外界輻射電磁波，而紅外熱像儀等設(shè)備，通過探測這種電磁波來偵察識別目標(biāo)。紅外成像系統(tǒng)根據(jù)目標(biāo)與背景之間紅外輻射能量差別，生成紅外熱圖像。

由斯蒂芬-玻耳茲曼定律定義如下[10]：

E=δεT4

(1)

式(1)中：E為物體紅外輻射強度；δ為斯蒂芬-玻耳茲曼常數(shù)；ε為物體發(fā)射率；T為物體絕對溫度。

由式(1)可知，改變物體的紅外輻射強度可以達(dá)到熱紅外偽裝的目的，通常采用降低發(fā)射率與降低溫度兩個方面來實現(xiàn)。

目標(biāo)紅外輻射特性采用熱像儀進行采集，由熱像儀的探測原理可知，在野外現(xiàn)場測試過程中，熱像儀接收到的紅外輻射能量包括3個部分：目標(biāo)的輻射能量、環(huán)境反射的輻射能量和大氣的沿程輻射能量。熱像儀接收的輻射能量表示如下[6]

W=τα[εWo+(1-ε)Wu]+(1-τα)Wα

(2)

式(2)中：Wo為目標(biāo)的輻射能量；ε為目標(biāo)表面的紅外發(fā)射率；Wu為環(huán)境反射的輻射能量；τα為大氣透過率；Wα為大氣沿程輻射。

目標(biāo)自身輻射由普朗克公式可知，在波長λ處的輻射出射度為[11]

(3)

其中，T為目標(biāo)面元溫度；c1、c2分別為第一、第二輻射常數(shù)。輻射通量為

(4)

其中，λ1和λ2為給定波段范圍的上下限；ε(λ,T)為被測目標(biāo)在特定波段，特定溫度下的發(fā)射率；c1、c2分別為第一、第二輻射常數(shù)，c1=3.741 8×10-16(W·m2)，c2=1.438 8×10-2(m·k)。

目標(biāo)反射輻射是被測目標(biāo)對投射到自身表面的環(huán)境輻射產(chǎn)生反射輻射，有對太陽輻射的反射輻射、對天空背景輻射的反射輻射以及對地面輻射的反射輻射。所以，目標(biāo)對環(huán)境的反射輻射可以表示為

φf(λ1-λ2)=ρe*(Qsun+Qair+Qground)

(5)

Qsun、Qair、Qground分別為反射太陽輻射、反射天空輻射和反射地面輻射。將目標(biāo)的自身輻射和對背景的反射輻射疊加才能更代表目標(biāo)總的輻射量。

綜上所述，得到的目標(biāo)總輻射通量為

(6)

實際測試過程中，這樣計算目標(biāo)的輻射量是很復(fù)雜的，可以根據(jù)實際情況適當(dāng)簡化。許多輻射中如果有一種輻射遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他各種輻射，則只計算其中一種較強的輻射即可，特別是在測量儀器限定的輻射波長范圍內(nèi)。

1.3 測試過程

2019年5月在天津某外場測試區(qū)進行了為期1周的地面目標(biāo)紅外特性測試試驗，搭建了由升降臺、紅外成像測試儀、氣象環(huán)境檢測儀等組成的測試系統(tǒng)，現(xiàn)場測試原理如圖1所示。其中升降平臺測試高度7 m，測試水平距離為30 m。紅外成像測量儀測量分辨率為640×512，采用波段范圍為2.0～5.5 μm的中波。測試期間的氣候條件為晴朗、少云、小風(fēng)的天氣。

圖1 外場測試原理示意圖

本文選取2019年5月18日9∶00的實測數(shù)據(jù)進行計算分析，如圖2測試現(xiàn)場樣板及背景的灰度圖所示，選擇的目標(biāo)對象包括樣板、草地、樹木、水泥路面、裸土共5種，紅外熱像數(shù)據(jù)是完成修正以后的表觀溫度值。

① 樹木; ② 水泥; ③ 草地; ④ 白板; ⑤ 樣板; ⑥ 裸土

2 紅外特性數(shù)據(jù)分析

2.1 溫度綜合統(tǒng)計特性分析

溫度綜合統(tǒng)計方法是將目標(biāo)和背景溫度數(shù)據(jù)作為一個點數(shù)據(jù)，通過對目標(biāo)和背景區(qū)域的選定，在各區(qū)域內(nèi)抽取不同位置的溫度數(shù)值，分別計算目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的平均溫度、溫度差、方差等數(shù)據(jù)。

對于像素為m×n的紅外溫度圖像選定區(qū)域，溫度平均值計算如下：

(7)

溫度差計算如下：

(8)

標(biāo)準(zhǔn)方差計算如下：

(9)

本次外場測試試驗，選取150×150像素大小的區(qū)域，經(jīng)計算溫度統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 目標(biāo)樣板和背景的溫度統(tǒng)計數(shù)據(jù)

結(jié)果表明：樣板的標(biāo)準(zhǔn)方差為0.3 ℃，有較均勻的溫度分布特性；平均溫度為現(xiàn)場所有背景中溫度最高。通過對比，樣板和裸土的溫度差最小，相差0.12 ℃；與樹木的溫度相差最大，為9.4 ℃；樣板雖然與裸土背景達(dá)到了較好的溫度一致性，但未能實現(xiàn)較好的溫度分割。溫度綜合統(tǒng)計是外場測試中最常用的分析方法，算法簡單直接，特別適用于現(xiàn)場快速處理，但表征的紋理特征比較少。

2.2 線溫分布特性分析

2.2.1線溫分布曲線

對紅外圖像向X軸和Y軸分別“投影”，獲得其在某一個方向上的每個像素的平均溫度，定義為線溫分布曲線(邊緣溫度分布曲線)。線溫分布曲線是將二維紅外圖像向一維分布曲線上的降維壓縮，相比于溫度統(tǒng)計，可以更直觀的反映目標(biāo)在某一長度方向維上的分布特性。

線溫分布在X軸上計算公式如下：

(10)

在Y軸上計算公式如下：

(11)

分析后得到樣板及4種典型目標(biāo)的邊緣線溫分布曲線對比如圖3所示，圖3(a)和圖3(b)分別顯示了X和Y方向上像素的平均溫度?？梢姌影逶趦蓚€方向的線溫分布都比較平穩(wěn)，沒有太大的起伏；其分布特性與裸土具有較好的吻合性，與草地、樹木、水泥有明顯的差異性。

2.2.2線溫分布散點圖

線溫分布散點圖，區(qū)別于分布曲線的總體比較，突出目標(biāo)與單個典型背景之間的邊緣溫度相關(guān)性。點的分布集中于45°參考線附近，表明目標(biāo)與背景相互融合程度較高，反之，距離越遠(yuǎn)融合性越差。圖4和圖5(a)的樣板散點，均勻地分布在參考線的兩側(cè)，圖4和圖5(b)、圖5(c)、圖5(d)中的樣板散點聚集在遠(yuǎn)離參考線的單側(cè)區(qū)域。表明兩個方向的樣板與裸土線溫分布相關(guān)性均較好，與其他背景差異較大。

線溫分布特性將紅外圖像作為曲面空間的平面投影，相比于0維特性分析，除了判斷一致性外，還可以表征融合程度。

圖3 樣板與典型背景的邊緣線溫分布曲線

圖4 X軸方向樣板與典型背景的邊緣線溫分布散點圖

圖5 Y軸方向樣板與典型背景的邊緣線溫分布散點圖

2.3 二維面溫分布特性分析

2.3.1溫度分布直方圖

紅外圖像的二維溫度分布是其每一個像素點上的溫度分布。直方圖是數(shù)據(jù)分布的精確圖形表示，是連續(xù)變量的概率分布的估計。利用直方圖可以較為直觀的顯示目標(biāo)圖像上的溫度分布特性，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數(shù)據(jù)分布的情況。一般用橫軸表示溫度，縱軸表示不同溫度分布比例。直方圖也可以被歸一化以顯示“相對”頻率。

將所獲得場內(nèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為溫度總體直方圖的灰度圖，如圖6所示，由此可見，目標(biāo)背景區(qū)域溫度分布相對均勻，溫度范圍在23～34 ℃，圖形呈三峰型分布。分別對比樣本和各背景環(huán)境的灰度直方圖，如圖7所示，明顯可見圖7(c)中樣板的溫度與裸土最為接近，只是裸土的分布范圍更寬，樣板分布相對集中，在1度區(qū)間集中了95%以上的溫度分布。圖7(a)、圖7(b)、圖7(d)中樣板與其他背景的溫度和分布特性具有明顯差異。

圖6 被測視場內(nèi)溫度總體直方圖的灰度圖

圖7 樣板與周邊背景環(huán)境溫度分布灰度直方圖

2.3.2等溫線分布圖

等溫線可以便捷地顯示整幅紅外熱圖中的溫度分布狀態(tài)，便于快速地在視野中搜尋目標(biāo)。在紅外圖像處理過程中，快速提取場景的閉合等溫線，可以顯示溫度強輻射點或強輻射區(qū)域的分布特征。在近距離測試目標(biāo)時，等溫線可以清晰地反應(yīng)目標(biāo)表面的溫度場分布，表征目標(biāo)自身強輻射特點。等溫線的溫度梯度顯示了溫度變化的方向，溫度梯度的疏密體現(xiàn)了溫度變化的劇烈程度。

如圖8所示，試驗結(jié)果表明在溫差分別為6 ℃、4 ℃和2 ℃的等溫線圖中，范圍越小，色彩信息越豐富，對比也越強烈；與4種背景區(qū)域?qū)Ρ瓤梢?，與裸土的溫度分布較為接近，而與樹木、草地、水泥有不同的溫度分辨。

2.3.3平面溫度分布散點圖

前述邊緣線溫分布散點圖顯示了目標(biāo)與典型背景之間的邊緣溫度相關(guān)性。但是壓縮了其在二維空間平面的分布特性。平面溫度分布散點圖與紅外圖像中像素點一一對應(yīng)，體現(xiàn)了目標(biāo)和背景在二維空間的映射對應(yīng)關(guān)系，點的集中區(qū)域和45°參考線的相對近遠(yuǎn)關(guān)系體現(xiàn)了目標(biāo)與背景在二維圖像域相互融合程度的優(yōu)劣。

如圖9所示，由試驗數(shù)據(jù)獲得的溫度分布散點圖可見，圖9(a)中樣板散點均勻分散在參考線兩側(cè)，且相對集中；圖9(b)、圖9(c)、圖9(d)中的散點密集聚集在遠(yuǎn)離參考線的一側(cè)；表明樣板與裸土平面溫分布相關(guān)性均較好，與其他背景差異較大。

2.4 溫度分布三維曲面對比

在紅外熱圖的二維分布基礎(chǔ)上，將空間像素分布維分別作為三維空間的X軸和Y軸，將溫度值作為Z軸，這樣可以構(gòu)成目標(biāo)與背景的三維分布曲面，通過空間三維分布圖，可以直觀的表現(xiàn)溫度分布，比如均勻的荒漠和草地分布較為平坦，而樹木由于周邊的“空隙”而顯示出高低不同的溫度分布，但這些自然背景的物體由于長期處于一個溫度體系中，相互之間有一定的過渡關(guān)系，即溫度變化不會有劇烈的突變。而對于偽裝隱身目標(biāo)，則容易存在與背景之間的較大溫度變化梯度，從而被探測識別。

圖8 樣板與典型背景的等溫線分布圖

圖9 樣板與典型背景的平面溫度分布散點圖

通過圖10所示的試驗結(jié)果分析表明：

1) 圖10(a)顯示樣板與裸土的溫度三維分布特性，樣板溫度分布較為均勻，而裸土由于存在凹凸不平，并間或有雜草，從而形成具有較大的溫度波動范圍，但溫度變化梯度相對比較緩和連續(xù)。兩種目標(biāo)在溫度分布上較好地實現(xiàn)了融合。

2) 圖10(b)顯示樣板與草地的溫度三維分布特性，樣板溫度分布較為均勻，但該樣板采用四塊較小的材料板拼接成一塊大的被試件，三維分布圖中可以清晰可見拼縫的溫差變化，在裝備紅外特征控制中需要對接縫處理引起重視；該區(qū)域草地由于存在疏密不一致，從而具有較大的溫度波動范圍，但溫度變化梯度相對比較緩和連續(xù)。兩種目標(biāo)在溫度上存在較大的差異，可以直觀區(qū)分。

3) 圖10(c)顯示樣板與水泥路面的溫度三維分布特性，水泥路面是一個結(jié)構(gòu)均勻的整體，其溫度變化相對較小，溫度變化梯度亦非常小。兩種目標(biāo)在溫度上存在較大的差異，可以直觀區(qū)分。

4) 圖10(d)顯示樣板與樹木的溫度三維分布特性，樹木溫度區(qū)域選擇樹冠處溫度分布，溫度分布均勻平坦。兩種目標(biāo)在溫度上存在較大的差異，可以直觀區(qū)分。

圖10 樣板與典型背景環(huán)境三維溫度圖

3 結(jié)論

本文提出了多維系統(tǒng)分析的應(yīng)對對方偵察和探測的響應(yīng)方案，并進行外場實地測試。試驗結(jié)果表明，使用0、1、2、3維分類下的7種數(shù)據(jù)分析方法，得到的結(jié)論一致；同時多種方法相互補充和支撐，提供全面多維度的評價信息，具有很好的現(xiàn)場評估實用性。

本文是基于某具體時刻的紅外溫度圖像的現(xiàn)場快速評價，后續(xù)可以結(jié)合現(xiàn)場長時間測試，實現(xiàn)在時間維度的數(shù)據(jù)聯(lián)通，從而形成更全面的數(shù)據(jù)評估，研究結(jié)果具有工程應(yīng)用價值。