CN112345090A - 点目标红外辐射测量的方法、设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明适用于测量技术领域，提供了点目标红外辐射测量的方法、设备及可读存储介质，该点目标红外辐射测量的方法包括：根据点目标红外焦平面阵列的辐射出射度，采集点目标红外焦平面阵列像元的数字灰度，根据采集的所述数字灰度构建所述点目标的红外图像模糊退化模型；并基于正态分布确定红外图像模糊退化模型的点目标的成像中心和成像边缘位置。本发明有效提高了点目标红外辐射测量的精度，提高了测量实施的便捷性，有效降低了测量的成本高。

Description

点目标红外辐射测量的方法、设备及可读存储介质

技术领域

本发明属于测量技术领域，尤其涉及一种点目标红外辐射测量的方法、设备及可读存储介质。

背景技术

目标红外辐射测量现在已经广泛应用于靶场测量领域。在实际测量中，大气吸收散射、光学系统衍射和像差常常会对点目标辐射源产生弥散效应，造成实际靶面点目标的图像弥散到多个像元。点目标成像像元数目增多、能量分散、灰度值偏小，点目标变成类似面目标，此时若将目标当作面目标处理则有较大的误差。

目前为提高红外辐射测量的精度主要有三种方法：一是利用多种设备测量大气参数，最后利用大气透过率计算软件MODTRON计算修正大气误差，此方法精度低，需要的设备多、成本高。二是基于参考源直接修正大气误差，由于不需要引入大气计算模型，因此不会引入大气计算模型的误差，更不需要大气测量设备，该方法成本低、精度高，但是对于高仰角的目标很难找配合的标准辐射参考源，其应用受到限制。三是基于扣除背景方法提高测量精度，此方法精度高，实施容易，但是需要知道目标在成像方向上的投影面积，对于未知目标定的测量精度受限。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了点目标红外辐射测量的方法、设备及可读存储介质，以解决现有技术中点目标红外辐射测量存在的精度低、成本高、实施不方便等技术问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种点目标红外辐射测量的方法，包括：

采集点目标红外焦平面阵列像元的数字灰度，根据采集的所述数字灰度构建所述点目标的红外图像模糊退化模型；并基于正态分布确定红外图像模糊退化模型的点目标的成像中心和成像边缘位置。

进一步地，所述采集红外焦平面阵列像元的数字灰度是根据点目标的辐射出射度进行：

G＝B+R·M(T)

G＝B+R₁·L(T)

式中：T为绝对温度，G为探测器数字灰度值单位DN，M(T)为波长范围λ₁～λ₂内的辐射出射度，R为整个波段响应范围内平均响应率，B为整个波段范围的平均响应偏置，L(T)为辐射亮度，R₁是红外测量系统的固有性质，

若辐射源是朗伯体则R₁＝R/π。

进一步地，所述红外焦平面阵列的辐射出射度M(T)为：

式中：T为绝对温度，λ为波长，M为波长范围λ₁～λ₂内的辐射出射度，ε为发射率，c₁

为第一辐射常数，c₂为第二辐射常数。

进一步地，所述红外图像模糊退化模型为：

G＝S(H*f)+n

式中:G为像元的灰度值，H为成像系统的点扩散函数，f为被测目标在无衍射、无像差等因素时被测目标理想几何成像图像，n为红外辐射测量系统的系统噪声，S为红外焦平面阵列对被测目标图像的采样，H*f表示两个函数的卷积；

对于某点目标理想成像的成像中心位置(x₀,y₀)，红外焦平面的能量分布函数为f(x-x₀,y-y₀)，目标灰度值记为G_t，背景灰度值记为G_b，则点扩散函数H作用后其灰度值G表示为：

Gx-x₀,y-y₀)＝(G_t-G_b)·(H*fx-x₀,y-y0))+G_b。

进一步地，所述正态分布为：

式中：x本为随机变量在此为灰度值，μ为红外焦平面阵列所有像元灰度值的期望，x等于μ的位置即为成像中心(x₀,y₀)，σ2为均匀红外焦平面阵列所有像元灰度值的方差，σ描述正态分布资料数据分布的离散程度；基于小概率不可能事件原理，某点灰度值落在(μ-3σ,μ+3σ)以外的概率小于3‰，基于正态分布的“3σ”原则，取区间(μ-3σ,μ+3σ)为随机变量的取值区间：

则对某像元的数字灰度值G_i,j满足：

当

则认为该像元灰度值为目标灰度值；

当

则认为该像元灰度值为背景灰度值；

式中：G_i,j中i和j分别表示红外焦平面像元的横坐标x和纵坐标y位置编号；

为靶面灰度均值；根据正态分布的μ确定点目标的成像中心(x₀,y₀)，正态分布的“3σ”原则确定成像边缘位置。

本发明实施例的第二方面提供了一种设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法。

本发明实施例的第三方面提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述方法。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

本技术方案中，通过对采集点目标的红外焦平面阵列像元的数字灰度，并根据数字灰度构建所述点目标的红外图像模糊退化模型；通过正态分布确定点目标的红外图像模糊退化模型的成像中心和成像边缘位置。首先有效提高了对点目标红外特性的测量精度；其次降低了测量的成本，再次是提高了测量的便捷性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的点目标红外辐射测量的方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的3000μs积分时间下，在50℃时标准辐射点目标的灰度图像；

图3是本发明实施例提供的3000μs积分时间下，在70℃时标准辐射点目标的灰度图像；

图4是本发明实施例提供的3000μs积分时间下，在110℃时标准辐射点目标的灰度图像；

图5是本发明实施例提供的3000μs积分时间下，在115℃时标准辐射点目标的灰度图像；

图6是本发明实施例提供的3000μs积分时间下，在50℃时红外焦平面阵列X和Y两个方向的灰度曲线；

图7是本发明实施例提供的3000μs积分时间下，在70℃时红外焦平面阵列X和Y两个方向的灰度曲线；

图8是本发明实施例提供的3000μs积分时间下，在110℃时红外焦平面阵列X和Y两个方向的灰度曲线；

图9是本发明实施例提供的3000μs积分时间下，在115℃时红外焦平面阵列X和Y两个方向的灰度曲线；

图10是本发明实施例提供的点目标辐射灰度值实测结果与正态拟合结果的比对；

图11是本发明实施例提供的不同方法辐射强度反演误差对比；

图12是本发明实施例提供的设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1为本发明的点目标红外辐射测量的方法的第一实施例的流程示意图，详述如下：

S101，采集点目标红外焦平面阵列像元的数字灰度；

具体实施时建立和确定焦平面阵列上的像元数量，为了提高测量的精度，可把被测量物体看成是点目标，需要选择焦平面阵列成像像元的数目小于15×15，并对像元进行数字灰度进行采集。

S102，根据采集的所述数字灰度构建所述点目标的红外图像模糊退化模型；

S103，并基于正态分布确定红外图像模糊退化模型的点目标的成像中心和成像边缘位置。

在实施S101采集点目标红外焦平面阵列像元的数字灰度时，是根据像元的输出数字灰度与辐射源的出射度的线性关系进行的。

式中：T为绝对温度，G为探测器数字灰度值单位DN，M为波长范围λ₁～λ₂内的辐射出射度，R为整个波段响应范围内平均响应率，B为整个波段范围的平均响应偏置，L为辐射亮度，R₁是红外测量系统的固有性质，若辐射源是朗伯体则:

R₁＝R/π

而M(T)表示为；

式中：T为绝对温度，λ为波长，M为波长范围λ₁～λ₂内的辐射出射度，ε为发射率，c₁

为第一辐射常数，c₂为第二辐射常数。

在完成数字灰度的采集后，构建的红外图像模糊退化模型为：

G＝S(H*f)+n (3)

式中:G为像元的灰度值，H为成像系统的点扩散函数，f为被测目标在无衍射、无像差等因素时被测目标理想几何成像图像，n为红外辐射测量系统的系统噪声，S为红外焦平面阵列对被测目标图像的采样，H*f表示两个函数的卷积；

对于某点目标理想成像的成像中心位置(x₀,y₀)，红外焦平面的能量分布函数为f(x-x₀,y-y₀)，目标灰度值记为G_t，背景灰度值记为G_b，则点扩散函数H作用后其灰度值G表示为：

Gx-x₀,y-y₀)＝(G_t-G_b)·(H*fx-x₀,y-y₀))+G_b。(4)

为了准确地识别出点目标成像的成像中心(x0,y0)和成像边缘位置，根据正态分布“3σ”原则实现对点目标成像中心和成像边缘的确定。

正态分布为：

式中：x本为随机变量在此为灰度值，μ为红外焦平面阵列所有像元灰度值的期望，x等于μ的位置即为成像中心(x₀,y₀)，σ2为均匀红外焦平面阵列所有像元灰度值的方差，σ描述正态分布资料数据分布的离散程度；基于小概率不可能事件原理，某点灰度值落在(μ-3σ,μ+3σ)以外的概率小于3‰，基于正态分布的“3σ”原则，取区间(μ-3σ,μ+3σ)为随机变量的取值区间：

在红外辐射测量的图像中，目标成像灰度值是大于整个靶面灰度均值即

则对某像元的数字灰度值G_i,j满足：

当

则认为该像元灰度值为目标灰度值；

当

则认为该像元灰度值为背景灰度值；

式中：G_i,j中i和j分别表示红外焦平面像元的横坐标x和纵坐标y位置编号；

为靶面灰度均值；根据正态分布的μ确定点目标的成像中心(x₀,y₀)，正态分布的“3σ”原则确定成像边缘位置。

为了对上述方法进行实施和验证，采用600mm的红外辐射测量系统，在中波3μm～5μm进行验证。采用红外焦平面阵列的像元数目为640×512，14位输出。光学系统采用F/2的设计，焦距为1200mm。将100mm×100mm的标准面源黑体置于距光学系统870m作为测量目标，温度变化从50℃至125℃，温度间隔为5℃。

通常情况下，目标在焦平面阵列成像像元数目小于15×15时，被测物体可以看成点目标。从成像的像元数目来说，满足点目标的要求。

如附图2、附图3和附图4得出在50到110℃都满足正态分布的能量形式，附图5中的115℃正态分布畸变是因为部分像素点饱和。

在110℃时红外焦平面阵列X和Y两个方向的灰度曲线；如附图附图6、附图7、附图8和附图9所示，在3000μs积分时间下，在红外焦平面阵列X和Y两个方向，不同温度下的灰度曲线，对X方向和Y方向分别对每一行的像素获取极大值，做趋势分析，可以看出从50℃到110℃都满足正态分布的形式，在灰度最大值处可以读取成像的成像中心(x₀,y₀)。

如附图10所示，点目标辐射能量实测结果与正态拟合结果的比对，可以发现两者高度匹配。

反演结果及测量精度分析：

表1—不同方法统计数据

表1提供了本申请所涉技术方案后的测量数据与传统大气修正系统法所获得的测量数据，从表1可以看出传统方法的最大反演误差约为17％，而基于本申请所涉方法的反演辐射亮度最大误差约为6％，其误差结果在附图11直观地体现出来。

分析结果可以看出本申请所涉方法可以有效的提高辐射测量的精度，当红外焦平面阵列均匀时，能清晰地识别出点目标，基于正态分布“3σ”原则具有较好的反演精度，更重要的是，纯粹依靠图像的处理方法，无须获得被测目标的尺寸，更有利于工程上便捷应用和实施，同时也降低了测量成本。

图12是本发明一实施例提供的设备的示意图。如图12所示，该实施例/设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个点目标红外辐射测量的方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。

示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述设备6中的执行过程。

所述设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端6设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图12仅仅是设备6的示例，并不构成对设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述设备6还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61可以是所述设备6的内部存储单元，例如设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述设备6的外部存储设备，例如所述设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述设备所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种点目标红外辐射测量的方法，其特征在于，包括：采集点目标红外焦平面阵列像元的数字灰度，根据采集的所述数字灰度构建所述点目标的红外图像模糊退化模型；并基于正态分布确定红外图像模糊退化模型的点目标的成像中心和成像边缘位置。

2.如权利要求1所述的点目标红外辐射测量的方法，其特征在于，所述采集红外焦平面阵列像元的数字灰度是根据点目标的辐射出射度进行：

G＝B+R·M(T)

G＝B+R₁·L(T)

式中：T为绝对温度，G为探测器数字灰度值单位DN，M(T)为波长范围λ₁～λ₂内的辐射出射度，R为整个波段响应范围内平均响应率，B为整个波段范围的平均响应偏置，L(T)为辐射亮度，R₁是红外测量系统的固有性质，

若辐射源是朗伯体则R₁＝R/π。

3.如权利要求2所述的点目标红外辐射测量的方法，其特征在于，所述红外焦平面阵列的辐射出射度M(T)为：

式中：T为绝对温度，λ为波长，M为波长范围λ₁～λ₂内的辐射出射度，ε为发射率，c₁为第一辐射常数，c₂为第二辐射常数。

4.如权利要求1所述的点目标红外辐射测量的方法，其特征在于，所述红外图像模糊退化模型为：

G＝S(H*f)+n

式中:G为像元的灰度值，H为成像系统的点扩散函数，f为被测目标在无衍射、无像差等因素时被测目标理想几何成像图像，n为红外辐射测量系统的系统噪声，S为红外焦平面阵列对被测目标图像的采样，H*f表示两个函数的卷积；

对于某点目标理想成像的成像中心位置(x₀,y₀)，红外焦平面的能量分布函数为f(x-x₀,y-y₀)，目标灰度值记为G_t，背景灰度值记为G_b，则点扩散函数H作用后其灰度值G表示为：

Gx-x₀,y-y₀)＝(G_t-G_b)·(H*fx-x₀,y-y₀))+G_b。

5.如权利要求4所述的点目标红外辐射测量的方法，其特征在于，所述正态分布为：

式中：x本为随机变量在此为灰度值，μ为红外焦平面阵列所有像元灰度值的期望，x等于μ的位置即为成像中心(x₀,y₀)，σ2为均匀红外焦平面阵列所有像元灰度值的方差，σ描述正态分布资料数据分布的离散程度；基于小概率不可能事件原理，某点灰度值落在(μ-3σ,μ+3σ)以外的概率小于3‰，基于正态分布的“3σ”原则，取区间(μ-3σ,μ+3σ)为随机变量的取值区间：

则对某像元的数字灰度值G_i,j满足：

当

则认为该像元灰度值为目标灰度值；

当

则认为该像元灰度值为背景灰度值；

式中：G_i,j中i和j分别表示红外焦平面像元的横坐标x和纵坐标y位置编号；

为靶面灰度均值；根据正态分布的μ确定点目标的成像中心(x₀,y₀)，正态分布的“3σ”原则确定成像边缘位置。

6.一种设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法。

7.一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法。

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