图像制导动态视景目标识别概率研究*

李 淼，宋振铎

（1北京理工大学，北京 100081；2 63961部队，北京 100010）

0 引言

传统的可见光、电视、微光和热像系统是置于相对大地坐标系静止或低速运动的平台上的，探测输出的是静止视景，如车载或地面侦察设备上的观瞄设备。而安装在处于搜索扫描状态导引头上的电视和热像设备探测输出的是动态视景，动态视景中目标的识别与跟踪则存在特殊的技术难度。

图像跟踪识别系统工作原理框图如图1所示。

图1 图像识别跟踪系统原理方框图

由光学系统把背景和目标的红外或可见光辐射聚焦于探测器上，形成视频图像，通过视频图像处理，叠加跟踪框，显示在监视器上，操作手观察后识别出目标，操作单杆交跟踪器对目标跟踪，并通过伺服系统驱动光轴对准目标，实现对目标跟踪。

1 远程图像制导导弹目标识别能力

1.1 目标识别计算模型

1.1.1 Johnson判别准则

根据光学传递函数概念，一般光学探测系统空间分辨力用单位张角内最大可分辨的条杆或黑白相间的条纹周期数表示。Johnson判别准则就是以目标最小尺寸的张角内最多可分辨的条杆或条纹数（空间周期数）表示的[3]。

工业设计上，以50%概率，完成以下不同目的，在目标的最小尺寸上需要的最多空间周期数N50为：

探测——把目标从背景中分别出来为1；

取向——认出目标正面和侧面为1.4；

识别——区分目标种类、识别出装甲车辆、一般车辆、有生力量（人、马等）为4；

认清——认出并清晰的确定坦克、战车还是自行火炮等类型为8。

二维识别模型一般适用于焦面凝视面阵探测器系统，它把目标成像为若干个“马赛克”。其识别标准是把一维识别最小空间周期数乘以0.75，此时N50变为探测与取向为1；识别为3～4；认清为6。文中取该标准计算。

Johnson准则是一般背景中等杂波背景条件下的试验结果对不同背景要加以修正，系数为kb，此时为kbN50。低杂乱背景（道路和沙地、草地、田野）中的坦克为0.5；中等杂乱背景（有灌木丛沙漠）中的坦克为1；高度杂乱背景（车辆阵列）中的坦克为2。

1.1.2 目标识别的数学表达

目前所知有两个目标识别模型，一是兰德公司提出的LAND模型，另一个是美国夜视实验室提出的FLIR模型。

1）LAND模型

LAND模型实际上是搜索、凝视和识别3个条件概率的乘积：

式中：P1是规定的一瞥时间（0.3s）观察搜索到目标概率，表示为：

式中：at为目标的面积；As为搜索的面积；t为搜索时间；G为目标稠密系数，通常在1～10之间。

P2是一瞥瞬间和无噪声情况下探测到对比度为C的目标的概率：

式中：Ct为阈值对比度。

P3是一瞥瞬间和无噪声情况下识别概率：

η是由噪声引起的衰减因子：

式（4）中Nr是目标最小尺寸Lmin包括的条杆数，R是目标距离，则：

2）FLIR模型

Johnson准则提供的是目标最小尺寸上50%识别概率条件下对应的最多像元行或列数，实际上设备分辨力和目标大小不同，对应的像元行或列数N不同，此时，识别概率P（N）有如下所示关系：

或者不同识别概率Ps需要对N50乘以称为目标传递概率函数的因子TTPF予以修正，TTPF如表1所示。

表1 目标传递概率函数值

一切识别和探测都是对具有一定对比度（温差）的目标辐射或反射的能量经过一定距离大气传输衰减而实现的。因此，它们目标的对比度或温差、大气透过率对目标探测与识别有重要影响。以热像为例，设目标固有温差为ΔT固有，大气衰减系数为δ（λ），距离为L，则到达探测器处目标表观温差ΔT表观为：

由探测系统的最小可分别温差MRTD和ΔT表观关系曲线可以确定ΔT表观下最大可分辨频率fx，那么，对该目标最大可分别周数可表示为：

在ΔT表观满足探测系统最低可分辨温差条件下，一般性能良好的探测系统最大可分辨频率fx可以达到理论值的60%～90%，因此，探测系统技术性能不是十分明确情况下，也有用极限空间频率衰减60%～90%近似fx。

目标典型搜索过程一般近似为泊阿松过程，捕获概率表示为时间t的函数：

式中：P∞为静态识别概率，即不受时间限制情况下，发现或识别目标的概率；τFOV为平均凝视时间，或平均探测时间，它也可由下列经验公式近似：

这两式表示的模型与有关试验结果很吻合，说明它们具有较为准确的预测能力。

1.2 电视图像目标识别概率

本研究依据FLIR模型，以Johnson判别准则为依据，计算图像制导反坦克导弹电视图像识别概率。

1.2.1 计算条件

◇目标：

a）类型和尺寸：M1坦克尺寸的长×宽×高为7.9m×3.6m×2.4m，2000m 距离上目标最小张角2.4／2000＝1.2mrad；

b）对比度：一般军绿油漆反射率ρt为0.25，背景ρb绿色树叶为0.2、黄褐色土为0.32，由此可确定对比度为0.25。

◇气象条件：分为良好和一般

良好：能见度10km，大气衰减系数δ＝0.8／km；一般：能见度2km，大气衰减系数δ＝0.4／km。◇探测系统参数：

目标识别距离：2km；导引头视场：4°×3°；探测器像元数：800×600；目标搜索时间：4s。

◇背景和识别准则：

背景分为简单和复杂两种，定义是：

a）简单：低起伏或较平坦地面上或道路上坦克，地表有或没有灌木丛，此时二维识别目标准则是：50%识别概率3线；

b）复杂：车辆阵列中混有坦克目标，此时二维识别目标准则是：50%识别概率6线。

1.2.2 计算结果

用FLIR模型计算结果如表2所示。

表2 电视图像识别概率

1.3 热图像目标识别概率

本研究依据FLIR模型，以Johnson判别准则和最先进的FC热像仪参数为依据，计算远程反坦克导弹热图像目标识别概率。

1.3.1 计算条件

◇目标：

a）类型和尺寸：M1坦克尺寸的长×宽×高为7.9m×3.6m×2.4m，2000m 距离上目标最小张角2.4／2000＝1.2mrad；

b）目标－背景温度差：根据有关资料，当环境温度为10℃，发动机情况下，一般坦克正面温度为12℃～14℃，由此确定温差为3℃。

◇气象条件：分为良好和一般

a）良好：能见度23km，大气湿度50%，气温15℃，8～14μm大气透过率0.9／km；

b）一般：能见度5km，大气湿度75%，气温27℃，8～14μm大气透过率0.8／km。

◇探测系统参数：

a）目标识别距离：2km；

b）FC热像仪理论温度分辨力0.14℃；

c）FC 热像仪瞬 时视场：0.122mrad×0.136 mrad；

d）目标搜索时间：4s。

◇背景和识别准则：

背景分为简单和复杂两种，定义是：

a）简单：低起伏或较平坦地面上或道路上坦克，地表有或没有灌木丛，此时二维识别目标准则是：50%识别概率3线；

b）复杂：车辆阵列中混有坦克目标，此时二维识别目标准则是：50%识别概率6线。

1.3.2 计算结果

用FLIR模型计算结果如表3所示。

表3 热图像识别概率

1.4 计算结果分析

a）电视图像探测－显示系统清晰度高、分辨力强，在天气晴朗、目标区背景比较简单时具有高于95%的识别概率，这与2004年8月初西安试验的结果具有相当好的一致性，说明该模型和参数比较真实可信。

b）计算结果表明，识别概率受到目标识别难度的严重影响，在需要从战场上的军用卡车、装甲运兵车、步兵战车的车辆阵列中识别出坦克时，识别概率会显著降低。虽然2004年8月初西安试验没有定量试验结果，但这一个结论是没有争议的。

c）大气能见度、地面照度和目标对比度对电视图像上目标与背景清晰度也有较大影响，在能见度为1.5～3km薄雾情况下，复杂背景识别率降低到50%左右。

d）由热图像目标识别计算结果可以得出与电视图像基本相同的结论，但由于热像探测器分辨力低，识别概率要远远低于电视图像，在23km能见度、简单背景情况下，只有93.6%，其它情况下，最多是50%。

e）计算是针对静止图像4s时间观察计算得出的结论，在观察时间变为2s后，识别概率显著下降，因此，对连续晃动的图像识别还没有合适的模型。但可以肯定的是，识别概率要低于本计算结果。

2 结论

试验与计算结果表明，当天气状况良好且不需要从战场车辆中识别坦克等特定目标情况下，电视图像和热图像目标识别概率可能达到90%左右；但当天气状况一般或需要从战场车辆中识别坦克等特定目标情况下，电视图像目标识别概率为50%～80%，热图像目标识别概率在50%以下。

[1]美国无线电公司.电光学手册[M].北京：国防工业出版社，1978.

[2]Pieter A J.地面目标和背景的热红外辐射特性[M].吴文键，胡碧茹，满亚辉，等，译.北京：国防工业出版社，2004.

[3]周立伟.目标探测与识别[M].北京：北京理工大学出版社，2004.