CN107833246A - 一种基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法 - Google Patents

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刘磊
宋佳晓
刘乾坤
邓裕彬
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Abstract

本发明提供了一种基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法，包括以下步骤：步骤1，获取系统的噪声因子；步骤2，获取系统的视距探测方程。本方法综合考虑环境影响因素与系统影响因素对微光夜视系统视距进行估算。

Description

一种基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法
技术领域
本发明涉及一种图像处理技术，特别是一种基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法。
背景技术
微光夜视仪已经广泛应用于军事领域，其视距是评价系统性能的重要参量，它的估算对微光夜视仪的理论研究和实际应用都有非常重要的意义。目前，国际上普遍采用的视距估算方法是测量法，测量法能够准确反映微光夜视仪在特定环境中的性能，但是由于实验不可能在各种复杂的环境下进行，所以测量法的评估范围受到很大的限制，而且耗资巨大。
针对这一问题，Rose和Devries首先对微光成像系统视距理论进行了研究，之后众多学者又对此做了进一步发展。其中Richards、Rosell、Schnitzler、Blackler和Richard等人导出的方程最具代表性，综合这些方程最终建立了经典微光成像系统的视距理论。但是经典微光成像系统的视距理论并没有考虑背景、目标以及天空辐射光谱的影响，也没有考虑到大气透射和仪器对对比度的衰减等因素。因此，用该理论公式计算仪器视距同实际的测试结果有较大的差距。再者，由于野外试验的环境条件复杂多变，测试条件也常常受限制，仪器在不同的野外条件下所得到的试验数据离散性也较大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种综合考虑环境影响因素与系统影响因素的微光夜视系统视距估算方法。
实现本发明目的的技术方案为：一种基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法，包括以下步骤：
步骤1，获取系统的噪声因子
步骤2，获取系统的视距探测方程。
采用上述方法，步骤1的具体过程在于：
步骤1.1，获取输入像管光阴极的像元光子数信噪比(S/N)0
(S/N)0＝ΔN/ΔN1/2＝ΔN1/2＝(E0·A·P·T)1/2
ΔN为输入像管光阴极的像元光子数信号，ΔN1/2为的ΔN噪声信号均方差，E0为光阴极输入照度，A为像元面积，T为采样累积时间，P为2856K标准光源1lm光通量所包含的光子数；
步骤1.2，获取像管光阴极的输出光子数的信噪比(S/N)1
(S/N)1＝ΔN1 1/2＝(ηcΔN)1/2＝(E0·A·P·ηc·T)1/2
ΔN1为经光阴极光电转换后的输出的光电子数信号，ηc为光阴极的总量子效率；
步骤1.3，获取像管光阴极的噪声因子NF1
步骤1.4，获取像管漏斗型MCP的噪声因子NF2
d为扩口前MCP的通道直径，l为MCP上任意两相邻微通道的孔心距，δ为二次电子发射系数，G为电流增益；
步骤1.5，获取微光夜视系统的功率噪声因子NF系统
采用上述方法，步骤2所述的视距探测方程为：
其中，C0为目标与背景的初始对比度，Cd为大气对比衰减系数，M(Ak)为全系统对应空间频率为Ak时的MTF值，AK为系统分辨率，D为物镜直径；SA为阴极积分灵敏度，αλ为转换系数，t为人眼积累时间；ε为目标长宽比；为景物平均反射率，E0为光阴极输入照度，τ0为物镜透过率，τd为大气透过率，Φmin为人眼值信噪比，f0′为物镜焦距，β(G)为人眼的分辨角α与在照度为1000lx时的人眼分辨角α0的比值，NF为系统功率噪声因子。
本发明提出的视距估算方法，综合考虑了大气透过率、目标长宽比、对比度、反射率和光谱匹配等诸多方面，并对噪声因子进行了修正，该视距估算方法更加全面严谨，计算准确度与精度高。
下面结合说明书附图对本发明做进一步描述。
附图说明
图1为基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法流程图。
图2为佩戴头盔的驾驶员示意图。
图3为通过夜视眼镜看到的路况示意图。
图4为根据基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法得到的晴朗星光透空背景下目标为人时的视距估算结果示意图。
图5为根据基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法得到的晴朗星光透空背景下目标为车辆时的视距估算结果示意图。
具体实施方式
结合图1，本发明基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法，包括以下步骤：
步骤1，噪声因子的计算与影响因素分析：对像管光阴极和像管MCP噪声因子与其影响因素之间的关系进行分析，并给出其噪声因子的计算方法。
任一电子设备或系统的噪声因子NF均可被定义为：
NF＝(S/N)输入/(S/N)输出 (1)
式中，(S/N)输入为系统输入信噪比，其中S为输入端信号，N为输入端噪声；(S/N)输出为系统输出信噪比，其中S为输出端信号，N为输出端噪声。
对于任一m级线性级联系统(本发明中指的是微光像管)，有关系式:
式中，NF1为微光像管第一级(即像管光阴极)的噪声因子；NF2和G1分别是微光像管第二级(即MCP)的噪声因子和电子放大倍数；NF3…NFm，和G2…Gm分别为微光像管第三、四…m各级的噪声因子和电子放大倍数。可见，如果MCP的噪声因子NF2≈1,或系统增益足够大时,NF系统≈NF1,系统的噪声因子(或输出信噪比)主要由其第一级的信噪比特性决定。为了使NF系统更加精确，且减化计算量，可以把NF系统表示为：
在微光条件下，若被考察像元光子数信号为ΔN，则其噪声信号均方差为ΔN12,故该像元输入光子图像的信噪比为：
(S/N)0＝ΔN/ΔN1/2＝ΔN1/2 (4)
如上所述，考虑到像管信噪比的测试条件，令光阴极输入照度为E0，像元面积为A，采样累积时间为T，则输入光子数信噪比可表示为：
(S/N)0＝ΔN1/2＝(E0·A·P·T)1/2 (5)
其中，P为2856K标准光源1lm光通量所包含的光子数(约1.3×1016个/s)。
像管光阴极的噪声因子NF1：在微光条件下，经光阴极光电转换后的输出的光电子数信号为ΔN1，其噪声信号均方差为ΔN1 1/2。可得，光阴极的输出光子数的信噪比为：
(S/N)1＝ΔN1/ΔN1 1/2＝ΔN1 1/2 (6)
由于ΔN1＝ηcΔN，则根据(5)式可得，输出光子数信噪比为：
(S/N)1＝ΔN1 1/2＝(ηcΔN)1/2＝(E0·A·P·ηc·T)1/2 (7)
按照(1)式并结合(5)式和(7)式，可得像管光阴极的噪声因子:
其中，ηc为光阴极的总量子效率。光阴极量子效率ηc或灵敏度愈高,其噪声因子愈小(接近于1)。
像管漏斗型MCP的噪声因子NF2：对于MCP表面进行特殊腐蚀工艺，对微通道板的输入面进行扩口，使微通道输入端呈漏斗型，开口面积比F发生了变化(与扩口直径和扩口深度有关)。设光电阴极发射的光电子在光电阴极和MCP间的电场作用下到达MCP输入面时与MCP表面垂直，一块MCP上约有上百万个微通道，扩口前MCP的每个微通道直径为d,扩口深度为h。结合图4，MCP的噪声因子NF2主要受限于它扩口直径D′、二次电子倍增系数δ和MCP上任意两相邻微通道的孔心距l，以及电流增益，因此我们可以通过改变MCP的扩口直径、二次电子倍增系数δ和MCP上任意两相邻微通道的孔心距l，来降低MCP的噪声因子，使MCP的性能得到改善。其噪声因子为：
其中，d为扩口前MCP的通道直径；l为MCP上任意两相邻微通道的孔心距；δ为二次电子发射系数；G为电流增益。
结合式(8)和(9)代入式(3)，进行简化可得系统功率噪声因子为：
其中，G1为光阴极电子放大倍数。
步骤2，新的视距方程的推导：给出微光成像系统的视距估算方法，分析经典微光成像系统的视距估算方法的不足之处，综合考虑视距估算过程中的影响因素，并根据步骤1得到的噪声因子的计算方法及其影响因素，在现有视距估算方法的基础上加以修正完善。
经典微光成像系统的阈值预测理论认为：当目标亮度、对比度一定时，根据目标的形状和要求识别的概率，以相应的人眼阈值信噪比来代替第一光敏面的输出信噪比，并代入确定的系统参量值，即可求出系统的分辨率。然后根据目标的大小尺寸，以及对目标发现、识别、看清的不同要求，代入系统分辨率和探测距离的关系式，求出相应的探测距离，从而达到预测微光成像系统探测性能和探测距离，以及一定距离的目标能否被发现、识别或看清的目的。探测距离RL为：
其中，f0′为物镜焦距(mm)；Ht为目标尺寸大小(m)，Ne为发现、识别或看清目标所需的空间频率，AK为系统分辨率。AK可由下式表示：
其中，C0为目标与背景的初始对比度；D为物镜直径(mm)；SA为阴极积分灵敏度；为景物平均反射率；E0为夜天空照度；τ0为物镜透过率；NF为系统功率噪声因子。
可见，微光成像系统的视距RL取决于像管的性能，即系统分辨率AK，分辨率越高，系统分辨景物的能力越强，探测目标距离就越远。下面主要对系统分辨率AK的计算进行改进推导，从而完善视距估算过程。
在式(12)的基础上，综合考虑背景、目标以及天空辐射光谱的影响，以及大气透射和仪器对对比度的衰减等因素。从大气透过率、目标长宽比、对比度、反射率和光谱匹配等诸多方面对其进行修正，视距探测方程如下：
其中，C0为目标与背景的初始对比度；Cd为大气对比衰减系数；M(Ak)为全系统对应空间频率为Ak时的MTF值；D为物镜直径(mm)；SA为阴极积分灵敏度；αλ为转换系数；t为人眼积累时间；ε为目标长宽比；为景物平均反射率；E0为夜天空照度，即光阴极输入照度；τ0为物镜透过率；τd为大气透过率；Φmin为人眼值信噪比；f0′为物镜焦距(mm)；β(G)为人眼的分辨角α与在照度为1000lx时的人眼分辨角α0的比值；NF为系统功率噪声因子。
式(13)中虽然包含有噪声因子，但是对其如何通过修正参数影响系统成像，没有做过多的阐述。
根据步骤1给出的噪声因子计算方法，噪声因子对视距的影响，以及怎样调整器件参数来改变系统性能，对视距估算方法进行进一步的修正和完善。
加上功率噪声因子后，得到如下公式：
可以看出，最终建立的视距探测方程，综合考虑了环境、目标、夜视仪器以及人眼的光谱分布共同的联系和影响。该视距探测方程中包含了微光夜视系统亮度增强作用和增益不同对系统观察性能，系统信噪比(主要受限于扩口直径D′、二次电子倍增系数δ和两相邻通道的孔心距l以及电流增益G)和对比度传递衰减，以及人眼的视觉特性等影响因素，解决了以往视距探测方程中的不足和局限。
步骤3，夜视系统的视距估算：根据步骤2所得的新的视距方程和软件算法流程，利用Visual C++开发平台结合SQL Server开发一款视距估算仿真系统，在仿真系统中输入夜视系统的器件参数、目标与背景参数、噪声因子参数以及环境参数等，对夜视系统的视距进行估算，进而评估夜视系统的性能。该视距估算仿真系统，包括数据库模块、夜视参数输入模块、光谱响应曲线仿真模块、视距与分辨率计算模块和测试结果保存模块，各个模块的具体功能如下：
数据库模块，存放不同型号的光电阴极，以及不同波长下曲线的响应位置，可以完成对数据的增加、删减、读取、查询等功能，便于使用者完成对数据的操作和计算。
夜视参数输入模块，选择夜视器件，输入夜空参数、目标与背景系数、仪器参数等，为视距与分辨率计算模块提供计算参数；
光谱响应曲线仿真模块，调用数据库中存储的相应波长的光谱响应值，根据这些数值在MFC上进行光谱响应曲线的绘制，通过响应曲线图更直观地反应匹配系数的求解过程，使初学者可以通过光谱曲线图，更加容易理解匹配系数的求解过程；
视距与分辨率计算模块，利用二分法计算过程，求解出夜视系统的最终视距和分辨率，根据计算结果即可评判出夜视系统的性能优劣；
测试结果保存模块，把不同条件下测出的结果，保存成TXT文档进行打印，便于对不同条件下测试的结果进行比较。
进一步地，所述数据库模块采用SQL Server工具建立数据库，通过Visual C++开发平台的MFC界面对数据库进行操作。
进一步地，所述视距与分辨率计算模块采用本发明提出的基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法进行视距估算。
下面结合实例对本发明作进一步详细的说明。
实施例1
为了验证本发明中基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法及仿真系统的准确性，我们进行了试验。
试验是在野外自然条件下进行的，具体条件如下：
试验时间：八月底夜晚9点到11点；
试验地点：凤阳远郊；
试验单位：某解放军汽车管理学院汽车训练场；
试验人员：汽车训练场驾驶员以及研制单位人员；
试验对象：军用卡车3辆，面包车2辆；
试验环境：夜天空照度：10-2lx(晴朗星光)；能见度：10km；
路况：乡村空旷田野土路；
温度：30℃左右。
在测试过程中三辆军用卡车间隔30～40m以上(军标要求的行车间距)。不开前灯，也没有路灯，模仿在恶劣照明条件下的安全行驶，速度30～40km/h，驾驶员佩戴头盔看路况较清晰，如图2和图3所示。在无激光助视下，透空背景，对人的视距为100m，对车辆的视距为210m。
将上述测试条件输入本发明的视距估算仿真系统进行测试可以得出的测试结果如图4和图5所示，本发明的视距估算仿真系统测得相同条件下对人的视距为100.509m，对车辆的视距为212.648m。可以看出本发明的基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法及仿真系统准确性高，误差小，能够准确的评估夜视仪性能。

Claims (3)

1.一种基于噪声因子的微光夜视系统视距估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取系统的噪声因子；
步骤2，获取系统的视距探测方程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1的具体过程在于：
步骤1.1，获取输入像管光阴极的像元光子数信噪比(S/N)0
(S/N)0＝ΔN/ΔN1/2＝ΔN1/2＝(E0·A·P·T)1/2
ΔN为输入像管光阴极的像元光子数信号，ΔN1/2为的ΔN噪声信号均方差，E0为光阴极输入照度，A为像元面积，T为采样累积时间，P为2856K标准光源1lm光通量所包含的光子数；
步骤1.2，获取像管光阴极的输出光子数的信噪比(S/N)1
(S/N)1＝ΔN1 1/2＝(ηcΔN)1/2＝(E0·A·P·ηc·T)1/2
ΔN1为经光阴极光电转换后的输出的光电子数信号，ηc为光阴极的总量子效率；
步骤1.3，获取像管光阴极的噪声因子NF1
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步骤1.4，获取像管漏斗型MCP的噪声因子NF2
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d为扩口前MCP的通道直径，l为MCP上任意两相邻微通道的孔心距，δ为二次电子发射系数，G为电流增益；
步骤1.5，获取微光夜视系统的功率噪声因子NF系统
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3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2所述的视距探测方程为：
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其中，C0为目标与背景的初始对比度，Cd为大气对比衰减系数，M(Ak)为全系统对应空间频率为Ak时的MTF值，AK为系统分辨率，D为物镜直径；SA为阴极积分灵敏度，αλ为转换系数，t为人眼积累时间；ε为目标长宽比；为景物平均反射率，E0为光阴极输入照度，τ0为物镜透过率，τd为大气透过率，Φmin为人眼值信噪比，f′0为物镜焦距，β(G)为人眼的分辨角α与在照度为1000lx时的人眼分辨角α0的比值，NF为系统功率噪声因子。
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