readed-地面坦克目标红外热成像物理模型研究
热红外遥感图像典型目标识别技术研究
热红外遥感图像典型目标识别技术研究一、本文概述随着遥感技术的迅速发展,热红外遥感图像在军事侦察、环境保护、城市规划等领域的应用越来越广泛。
然而,由于热红外遥感图像的特殊性质,如低分辨率、低信噪比、复杂的背景干扰等,使得图像中的目标识别成为一项具有挑战性的任务。
因此,研究热红外遥感图像典型目标识别技术,对于提高遥感图像解译的准确性和效率具有重要意义。
本文旨在探讨热红外遥感图像典型目标识别技术的研究现状和发展趋势,分析现有方法的优缺点,并提出一种基于深度学习的热红外目标识别方法。
我们将对热红外遥感图像的特点和难点进行深入分析,为后续的目标识别算法提供理论支持。
我们将介绍目前常用的热红外目标识别方法,包括基于特征提取的传统方法和基于深度学习的现代方法,并评估它们的性能表现。
我们将提出一种基于深度学习的热红外目标识别框架,通过改进网络结构、优化损失函数等方法提高目标识别的准确率和鲁棒性。
本文的研究成果将为热红外遥感图像的目标识别提供新的思路和方法,有望为相关领域的发展做出贡献。
二、热红外遥感图像特性分析热红外遥感图像是利用热红外传感器捕获地表物体因热辐射产生的红外辐射信息而形成的图像。
与可见光遥感图像相比,热红外遥感图像具有其独特的特性,这些特性在目标识别技术中起到了至关重要的作用。
热红外遥感图像具有全天候的工作能力。
由于热红外辐射是地表物体自身发出的,不受光照条件的影响,因此热红外遥感图像可以在夜间或恶劣天气条件下获取。
这使得热红外遥感在军事侦察、灾害监测等领域具有广泛的应用前景。
热红外遥感图像对地表物体的热特性敏感。
不同的地表物体由于其物理和化学特性的差异,在热红外波段会表现出不同的辐射特性。
这种特性差异为我们在热红外遥感图像中识别典型目标提供了可能。
热红外遥感图像还具有空间分辨率和温度分辨率的双重特性。
空间分辨率决定了图像中地表物体的细节表现能力,而温度分辨率则反映了图像中物体温度的测量精度。
这两个分辨率的合理搭配对于准确识别典型目标至关重要。
雷达和红外融合对高机动目标跟踪仿真研究
gr m c ldit at gm lpemoe cm ie i rbblt a soiina o tm(MM —P A)w s oi a e e ci ut l d l o bndwt poa iscdt asc t grh I h t l nr n i h ii a ao l i D a
gaino i omainfs ncn oec meteerri ie d la dtea c rc s a sdb ac lt gtie rt f n r t i a v ro ro l a mo e n c ua yl scu e ycluai c o pf o u o h n nr h o n w
跟踪 能有效 地提高跟踪精度 。
角与状态变量的关系分别为 : : r
) 和 =ac n(/ , 中,^= , rt zr ) 式 a r
, rt (/ 0=ac n y a
成像目标的红外隐身效果评估
成像目标的红外隐身效果评估韩玉阁,宣益民,马忠俊(南京理工大学动力工程学院,江苏南京 210094)摘要:装甲车辆红外隐身效果评估是研制新型装甲车辆,提高其生存力和战斗力的关键技术之一。
建立了利用识别概率进行装甲车辆隐身效果评估的方法,该方法通过基于目标与背景纹理相似度的红外图像目标识别概率计算模型,计算模拟红外图像中装甲车辆的识别概率。
结果表明该评估方法可以对战车的红外隐身效果进行评估,结合目标与背景红外辐射特性模拟软件可以对研制中的新型装甲车辆的红外隐身方案以及现役型号装甲车辆红外隐身改进措施的隐身效果进行评估。
关键词:红外隐身效果评估;纹理相似度;装甲车辆中图分类号:TJ765.5 文献标识码:A 文章编号:1001-8891(2010)04-0239-03 Assessment on the Infrared Stealth Effect of Imaging ObjectHAN Yu-ge,XUAN Yi-min,MA Zhong-jun(College of Power engineering, Nanjing University of science and technology, Nanjing 210094, china)Abstract:The assessment of the infrared stealth of armord vehicle is one of key technology to develop the new-style armord vehicle and to improve its viability and fighting strength. The method using the recognizing probability for assessment of the infrared stealth of armord vehicle is established, that is used to calculate the recognizing probability of the armord vehicle with the simulated infrared image using the recognizing probability model based on the texture similarity of the target and background infrared image. The results show that the method can make an assessment of the infrared stealth of armord vehicle. It can make an assessment of the infrared stealth of new developing armord vehicle and the improvements of the infrared stealth to the serving armord vehicle with the infrared signature simulation software of the target and background.Key words:assessment on the infrared stealth effect,texture similarity,armord vehicle引言随着红外制导武器的发展,红外制导和红外成像制导武器发现、识别和跟踪目标的能力越来越强,并且具有全天候工作的能力,装甲车辆等目标受到来自红外制导武器的威胁也越来越严重,因而目标红外隐身技术的研究和隐身效果评估成为研制新型战车、提高其生存力和战斗力的关键技术之一。
装甲车辆与地面背景的热交互作用及红外仿真
红外辐射理论 , 综合考 虑 自身辐射 、 反 射辐射 以及 大 气传输 特性 , 计 算 了车辆在 3种不 同状 态下与地 面
背景之 间 的热交互 作 用及 红 外辐射 特征 分布 , 并 比较 了模 拟 温度与 实验 测量 温度 的误 差 , 验 证 了模 型
的精 度 。仿 真结果表 明 : 该方 法对地 面 目标 的 隐身设 计和 隐身技 术评估 具有十分 重要 的意义 。
韩 玉阁 , 成 志铎 , 任登凤 , 宣益 民
( 南京理工 大 学 能源与动 力 工程 学院 , 江 苏 南京 2 1 0 0 9 4 ) 摘 要 :为 了全 面揭示装 甲车辆与 地 面背景之 间热 交互作 用对 地 面背景 温度 以及 红外辐 射特 性 的影 响, 建 立 了装 甲车 辆和地 面 背景的 温度和 红外 辐射特 性 的模 型 , 重 点考虑 了装 甲车辆 与地 面之 间的传 热。通过对地 面和履 带相关力 学关 系的引入 , 建立运 动车辆和地 面之 间热学 以及 力学的模 型 , 采用 了动 网格 方法对 车辆 目标在 运动后对地 面所产 生的沉 陷现 象及在地 面上 留下 的热痕 迹进行模 拟仿真 。基 于
Ha n Yu g e,Ch e n g Zh i d u o ,Re n De n g  ̄n g ,Xu a n Yi mi n
( S c h o o l o f E n e r g y a n d P o we r E n g i n e e r i n g , N a n j i n g U n i v e r s i t y o f S c i e n c e& T e c h n o l o g y ,Na n j i n g 2 1 0 0 9 4 , Ch i n a ) Abs t r a c t :I n o r d e r t o f u l l y r e v e a l t h e 1 n lu f e n c e o f t h e r ma l l n t e r a c t i o n s b e t we e n t h e a r mo r e d v e h i c l e s a n d
坦克目标红外图像分割算法研究
则此时µ(x)由窗宽 c=2∆q 及参数 q 决定,一旦选定了 窗宽 c, γ(X)就只与参数 q 有关, 此时使γ(X)获最小值 的参数 q 就是最终的阈值。 由于 q 在灰度区间[0,L]上是遍历的, 当 c 取值不 同时才影响γ(X),进而影响阈值选取,所以 c 的大小 对分割结果的好坏起决定作用。Murthy 等人在参考 文献[7]中证明了当窗宽 c 小于两峰间距离时, 必定存 在最小模糊率; 反之, 就可能丢失其间的阈值。 此后,
第 36 卷,增刊 Vol.36 Supplement
红外与激光工程
Infrared and Laser Engineering
2007 年 9 月 Sep.2007
坦克目标红外图像分割算法研究
蒋一明,王克勇,郑 (北京理工大学 链,宋承天 100081)
宇航科学技术学院,北京
摘要:图像分割技术在图像处理和计算机视觉中具有重要意义。首先介绍了一维 Otsu 方法和模 糊阈值分割算法的基本原理。针对坦克红外图像目标——景间对比度较小,边缘模糊等特点,提出 了一种结合图像空间相关信息的自适应模糊阈值分割算法。实验结果表明,该算法具有更好的分割 效果和更强的鲁棒性。 关键词:图像分割;模糊阈值;空间相关信息 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1007-2276(2007)增(探测与制导)-0275-04
通过从 1~L 改变 t 可求得最佳灰度分割阈值 topt。 实验证明,无论图像直方图有无明显的双峰特性,使 用此方法都可得到较好的结果。 基于一维 Otsu 方法的阈值分割算法计算简单、 运算速度快, 特别是不同物体或结构之间有较大的强 度对比时,能够得到很好的分割效果。然而,由于该 算法在考虑像素本身灰度值的同时并不考虑图像的 空间分布,因此其分割结果对噪声很敏感。
地物背景战场环境红外图像实时生成技术
( 1 .第 二 炮 兵 工程 大 学 控 制 工 程 系 , 陕 西 西 安 7 1 0 0 2 5 ;2 . 解放 军 9 6 1 1 1 部 队,陕西 韩城 7 1 5 4 0 0 )
摘要:基于逼真战场环境 开展半实物仿真试验是对红外成像制导系统进行测试和评估 的有效途径 , 其中地物背景战场环境红外图像 实时生成技术是模 拟真实战场环境红外特性 的关键技术之一。首先 介绍 了 基 于电阻阵列的战场环境 红外仿真系统的组成;然后从工程实用性 出发 ,以卫星地 图为数据 源,采用 T e r r a V i s t a 对 目标 区域进行地形建模 ,利用 S e n s o r V i s i o n红外模块对 目标 区域进行红外辐 射特性建模 以生成 目 标地 区红外 图像 ,并提 出了加快图像 渲染速度和增 强图像真实性的优化方案; 最后基于 V C环境编写 了地物背景战场环境红外图像 实时生成与测试软件。仿真测试结果表明,该 方法能够满足战场环境仿真系统红外图像实 时生成的要求,效果 良好且易于工程实现。 关键词 :红外图像 生成;半实物仿真;S e n s o r V i s i o n ;T e r a V i s t a ;地物背景 中图分 类 号 :T P 3 9 1 . 9 文 献标 识码 :A 文章 编号 :1 0 0 1 — 8 8 9 1 ( 2 0 1 5 ) 0 8 — 0 6 4 2 — 0 6
地面目标辐射红外图像仿真的开题报告
开题报告——基于VEGA的地面目标辐射红外图像仿真结合毕业设计(论文)课题情况,根据所查阅的文献资料,每人撰写2000字左右的文献综述:对红外图像的仿真工作。
最早在上世纪70年代在美国展开。
美国、英国、法国等发达国家都在红外仿真系统的研制上下了很大功夫。
建立了完整的实验室。
例如美国红石兵工厂陆军高级仿真中心的红外仿真系统,美国陆军白沙靶场红外仿真实验室,英国宇航公司基于5轴转台方案的红外仿真系统以及美国波音公司的红外制导仿真系统等。
最早的红外图像仿真方法主要是通过研究目标北京的表面温度分布模型,以获得到目标背景的温度二维平面分布,然后计算得到辐亮度等辐射特性,归一化得到红外图像。
该时期的研究主要包括对地面植被热模型的研究,对自然地表在一天中红外辐射变化的统计规律的研究,以及不同天气影响下的地面背景表面温度的计算模型;除对模型的研究外,还有人根据多年积累的材料辐射特性及热特性,用一种统计的方法得到各类目标与背景的表面温度,结合气象参数后能预测目标背景在一天不同时刻和一年不同季节的温度变化。
从目标背景的温度模型出发,Jacobs开展了对公路,砖墙灯光具有简单几何外形的物体在晴、阴天气下红外成像模拟;Gerhart等人提出了一个模块化的计算程序通过逐像素地映射目标背景场景的辐射量图来模拟生成红外图像;Sheffer等人采用第一原理模型方法来产生红外场景图像。
早期红外仿真技术主要集中于模型的计算,但由于缺乏实验数据、计算模型本身不够精细,计算机生成环境效果时过于注重细节,导致生成的红外视景图像真实感不强。
随着人们对红外图像理解的加强,逐渐认识到红外图像实际上是为了便于观察,所以将红外波段辐射能量分布变换到可见光波段。
而人眼视觉对图像的理解是具有连续性和区域性的,因此在仿真红外图像时,并不总是需要逐点的计算模型并映射到逐像素,而是可以针对不同材质区域进行仿真,对不同材质区域通过赋予相应的辐射纹理而得到真实感很强的仿真红外图像。
基于深度学习的红外图像目标检测技术研究
基于深度学习的红外图像目标检测技术研究摘要:红外图像目标检测技术在军事、安防、气象等领域具有重要应用价值。
然而,红外图像的低对比度、噪声干扰等特点给目标检测带来了挑战。
本文针对这一问题,提出了基于深度学习的红外图像目标检测技术,并通过实验验证了其有效性。
首先,本文介绍了红外图像目标检测的背景和相关研究。
接着,详细介绍了深度学习在目标检测中的应用原理。
然后,通过对比实验结果,证明了深度学习在红外图像目标检测中的优越性。
最后,对未来的研究方向进行了展望。
关键词:红外图像、目标检测、深度学习、对比实验、研究方向。
1. 引言红外图像技术已经广泛应用于军事、安防、气象预测等领域。
而红外图像目标检测技术则是其中一个重要的研究方向。
目标检测技术的目标是从图像中准确地识别和定位出目标物体。
然而,红外图像由于其低对比度、噪声干扰等特点,使得目标检测变得更加困难。
因此,如何提高红外图像目标检测的准确性和鲁棒性成为了一个热门的研究课题。
2. 目标检测的背景和相关研究红外图像目标检测的主要挑战包括低对比度、目标尺寸和姿态变化、噪声干扰等。
传统的红外图像目标检测方法包括基于特征提取的方法和基于模型的方法。
然而,传统方法在复杂背景和目标变化较大的情况下效果不佳。
近年来,深度学习的快速发展促进了目标检测技术的进步。
深度学习通过端到端的训练方式,可以自动地从大量的数据中学习到图像的特征表达,进而实现目标检测。
深度学习方法通常包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。
3. 基于深度学习的红外图像目标检测技术本文提出了一种基于深度学习的红外图像目标检测技术,并通过实验验证了其有效性。
该方法主要包括以下几个步骤:3.1 数据预处理由于红外图像的低对比度和噪声干扰,需要对图像进行预处理,以提高检测的准确性。
常用的预处理方法包括图像增强、噪声去除和对比度增强等。
3.2 网络设计本文采用了一种基于深度学习的目标检测网络,该网络结构包括多个卷积层、池化层和全连接层。
基于MATLAB的红外图像中坦克特征量的提取方法
基于MATLAB的红外图像中坦克特征量的提取方法
郑坤鹏;王普凯;周国印;吕良栋
【期刊名称】《红外技术》
【年(卷),期】2010(032)011
【摘要】为对红外图像中坦克的特征进行定量分析,探讨了使用MATLAB软件对红外图像中坦克的特征量进行提取的方法,总结出一组能识别红外图像中坦克的特征量.通过对仿真的坦克红外图像进行计算和处理的结果表明:该方法提取的特征量可以全面描述红外图像中坦克特征,能够为目标识别技术发展提供研究基础.
【总页数】4页(P625-628)
【作者】郑坤鹏;王普凯;周国印;吕良栋
【作者单位】装甲兵工程学院机械工程系,北京,100072;装甲兵工程学院机械工程系,北京,100072;装甲兵工程学院机械工程系,北京,100072;装甲兵工程学院机械工程系,北京,100072
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于Matlab的红外图像的轮廓特征提取 [J], 蒋定定;付战平;李开端
2.基于Matlab的图像特征提取方法的探析 [J], 高晶;王颖;
3.基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法 [J], 邹业兵;朱彦陈;王欣;苏利强
4.基于小波变换的近红外图像特征提取方法 [J], 胡学娟;阮双琛;刘承香
5.基于matlab的语音信号特征提取方法研究 [J], 余海峰
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
readed-004-深空动态场景目标红外图像仿真研究
深空动态场景目标红外图像仿真研究李志军,王卫华,陈曾平(国防科技大学ATR国家重点实验室,湖南 长沙 410073)摘要:针对深空背景空间目标的红外图像仿真问题,首先根据热平衡理论,对典型空间目标进行建模,得到目标不同部分的温度;然后建立目标的红外辐射模型,得到目标的红外辐射光谱特性;接着提出了一种基于红外星表数据库的星空背景建模方法,模拟任意时刻,任意视场大小和指向的红外星空背景;最后得到了不同距离、不同姿态空间目标与深空背景合成的红外图像仿真序列,实现了探测器不断接近目标过程中的红外辐射图像仿真。
关键词:空间目标;红外辐射;图像模拟; 星空背景中图分类号:TN911.73 文献标识码:A 文章编号:1001-8891(2007)07-0413-06 Dynamic Target IR Image Simulation in Deep Space BackgroundLI Zhi-jun,WANG Wei-hua,CHEN Zeng-ping(ATR Lab of National University of Defence Technology, Changsha Hunan 410073, China)Abstract:For the problem of simulating space target IR image in deep space background, a modelling was presented,and the temperatures of different parts based on the theory of thermal equilibrium were gained. The IR spectrum of target were simulated by the IR mathematic model. Followed, based on the IR catalogue data, an approach for modelling the celestial background observed in any time, on any eyeshot and at any visual angel, is presented. Finally, by obtaining the infrared images sequence composed by the target and background at any distance and on any target pose, the course of IR images that detector unceasing approaches target have been simulated.Key words:space target;infrared spectrum;image simulation;celestial background引言利用计算机仿真技术进行动态仿真已经被广泛地应用于虚拟战场、目标识别与跟踪、导引头寻的模拟等众多国防领域中,为未来国家防御系统和军事装备体系的建设和拓展奠定了基础。
坦克目标的红外成像建模与仿真
I r e m a i o elnga nfar dI gngM d li nd m ul to f Ta k r e Si ai no A n Ta g t
J ANG — n I Yimi g, W ANG — on Ke y g, ZHENG a Lin, SONG e g t n Ch n —i a
蒋一明 ,王克 勇,郑 链 ,宋承天
( 北京 理 工 大 学 宇 航 科 学 技 术 学 院 ,北 京 10 8 ) 0 0 1
摘要 : 出了 提 坦克 目 的红外成像建模方法。首先结合部位分解法和板块元法建立坦克 目 标 标的几何模 型;其次根据传热学原理提 出了坦克 目标各部位的热平衡方程,进而得到相应波长范围内的红外辐射 强度;接着根据导弹与坦克相对运 动的特征建立了弹 目时空交会模型;最后通过计算机仿真生成不同 交会状态下坦克 目 标红外灰度图像。仿真结果表 明,此红外成像模型是 正确有效的。 关键词:红外成像建模;热平衡方程;交会模型;计算机仿真 中图分类 号 :T 3 1 P 9 文献标 识码 :A 文 章编 号 :1 0 8 12 0 ) l 3 0 0 18 9 (0 80 一 9—4 0
引言
当前 ,现代 武器 系统正 朝着 高抗干 扰性 和精确 打
击技 术方 向发展 ,为 获取及 利用 更多 的 目标 和环境 信
外场 试验 相 比 , 算机 仿真不 仅 能节约大 量 的试 验 费 计 用 ,而 且还可 产生 恶劣地 理及 自然 条件 下外场试 验无 法获 取 的红外 灰度 图像 ,因而 具有极 其重 要 的军事价
基于深度学习的热成像目标检测技术研究
基于深度学习的热成像目标检测技术研究随着现代技术的高速发展,传统的图像识别技术已经无法满足人们对于智能化生活的需求,而深度学习技术的出现,为图像识别领域带来了新的活力。
基于深度学习的热成像目标检测技术,是当前研究的热点之一,本文就对这一技术进行了深入研究。
深度学习技术简介深度学习技术,是一种模仿人类神经网络进行分析学习的一种计算机技术,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。
如今,深度学习技术已经成为人工智能的核心技术之一。
基于深度学习的热成像目标检测技术基于深度学习的热成像目标检测技术,是利用红外热成像技术获得的物体热法分布图像数据进行计算机分析。
该技术主要依赖于红外热成像技术在物体表面收集的温度数据,通过应用适当的算法,提取真实的温度分布图像以及物体的特征数据,从而实现目标检测和跟踪。
基于深度学习的热成像目标检测技术的算法基于深度学习的热成像目标检测技术的算法主要有以下三种:1. Faster R-CNN算法该算法主要包含三个部分:第一部分是锚框生成(Anchor Generation);第二部分是Region Proposal Network(RPN)网络;第三部分是RoI Pooling(Region of Interest Pooling)。
2. YOLO算法该算法使用卷积神经网络的方式,在单一神经网络中完成目标检测任务。
YOLO算法的特点是速度较快,同时检测精度较高,但在目标尺寸较小的情况下存在误检和漏检现象。
3. SSD算法该算法是基于单阶段的目标检测算法设计而来,采取了基于特征点和特征层的卷积神经网络方式,兼具卷积神经网络和物体尺度缩放的优点。
SSD算法检测速度较快,同时能够保证检测精度。
基于深度学习的热成像目标检测技术的应用前景基于深度学习的热成像目标检测技术已被广泛用于医学、安防等领域。
在医学领域,热成像技术可以用于诊断癌症。
在安防领域,该技术可以用于夜间监控和防盗。
识别坦克目标的一种算法
识别坦克目标的一种算法
张永平;李兴国
【期刊名称】《制导与引信》
【年(卷),期】1994(000)003
【总页数】6页(P7-12)
【作者】张永平;李兴国
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TJ765.33
【相关文献】
1.一种用于坦克目标识别的信息融合技术 [J], 吴红金;陈长春
2.基于蚁群优化与神经网络的坦克目标识别算法 [J], 王永学;王双进
3.坦克目标识别的最佳辨识算法研究 [J], 吴红金;李兴国
4.一种用于多目标实时识别的防碰撞算法——射频识别系统的关键技术 [J], 沈宇超;沈树群;樊荣;武戎;徐大雄
5.一种改进的少样本农作物目标识别算法研究 [J], 张瑞森;万兴鸿;高昕
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
readed-基于场景模型的热红外遥感成像模拟方法
第26卷第1期2007年2月红外与毫米波学报J.I nfrared M illi m .W avesVol .26,No .1February,2007文章编号:1001-9014(2007)01-0015-07收稿日期:2006204205,修回日期:2006210231 Rece i ved da te:2006204205,rev ised da te:2006210231基金项目:国家自然科学基金项目(植被组分温度分布特征及其时空尺度效应研究,40371087);国防科技工业民用专项科研技术研究项目(航天遥感图像仿真模拟关键技术研究)作者简介:杨贵军(19762),男,北京房山人,中科院博士研究生,主要从事定量遥感应用,图像分析处理,3S 集成开发及资源遥感监测等相关技术研究.基于场景模型的热红外遥感成像模拟方法杨贵军, 柳钦火, 黄华国, 刘 强, 顾行发(中国科学院遥感应用研究所,遥感科学国家重点实验室,北京 100101)摘要:为实现升空后运行的卫星的整体性能处于最佳状态,通常在卫星发射前,采用计算机仿真的方法对从地表到影像获取的整个遥感物理过程进行模拟.针对现有模拟方法不能全部采用辐射传输、成像等物理模型,实现大场景、复杂地表覆盖情况下的热红外遥感成像模拟,在基于场景模型的热红外遥感成像模拟基础上,将模拟系统分为地表场景模拟、大气作用模拟及传感器成像场景,重点对模拟各场景所涉及的物理模型和算法进行了综述和分析,并初步构建了大场景、复杂地表覆盖下模拟的技术框架,是对热红外遥感成像模拟的一种全新而有益的尝试,对相关研究工作也有一定参考价值.关 键 词:热红外遥感;场景模型;成像模拟;辐射传输中图分类号:TP722.5 文献标识码:AM ETH ODS F OR SI M U LATI NG I NFRARE D RE MOTE SENSI NGI M AGES BASE D ON SCENE MODE LSY ANG Gui 2Jun, L I U Q in 2Huo, HUANG Hua 2Guo, L I U Q iang, G U Xing 2Fa(State Key Laborat ory of Remote Sensing Science,I nstitute of Re mote Sensing App licati ons ,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China )Abstract:I n order t o make cost 2versus 2quality of launched satellite trade 2offs,computer technol ogy can be used t o si m ulate the physical p r ocess of infrared i m aging fr om land surface t o archiving i m ages before launching satellite .The available si m 2ulating methods are not able t o si m ulate big 2foot p rint scene and comp licated land cover types by using ther mal radiati on transfer models and i m aging physical models .Due t o this reas on,we selected a scene model t o setup si m ulati on syste m which composed land surface scene,at m os pheric effect scene and sens or i m aging scene .I n this study,all kinds of relevant methodol ogy about si m ulati on utilizing scene models were analysed,a p r oposal of ther mal infrared re mote sensing si m ulating syste m was suggested which could be used t o si m ulate wide area scene and different land cover ty pes .This work is a ne w app r oach for infrared i m aging si m ulati on and it is hel pful f or relevant researching works .Key words:ther mal infrared re mote sensing;scene model;i m aging si m ulati on;radiati on transfer引言利用计算机进行热红外遥感成像系统的仿真有助于遥感系统的整体设计,也是评价遥感系统性能、载荷的有力工具.同时,良好的仿真模拟系统也会弥补遥感系统在时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率等方面的不足.鉴于热红外成像重要的应用价值,自上世纪70年代末、80年代初,各发达国家就对热红外成像仿真进行了大量的科研投入,并由此取得了许多卓有成效的研究进展.最早的热红外仿真主要集中在对近距离、小范围内的单一目标(建筑物、军事目标等)的仿真,仿真的方法大多都是根据目标和背景的热红外物理特性,利用气象学、传热学等理论建立物体表面的热平衡方程,通过求解方程来预测物体表面的温度分布,这种方法被称为第一原理模型[1].模拟方法侧重在目标温度的精确获取,较少考虑遥感成像过程中涉及的大气作用、成像系统中的各种影响因素;与热红外遥感图像仿真远距离、宽视场多种复杂目标有着很大差距.红外与毫米波学报26卷在远距离、宽视场等热红外遥感图像仿真方面,围绕不同研究目标采用图像处理技术或者物理模型模拟出热红外图像.密歇根大学环境研究中心开发了一个图像模拟系统,可以检验传感器的设计.G.A.Boggi one等组合了T M的多波段模拟全色波段. Banon G.J.F.和Fonseca L.M.G.以高分辨率SP OT 影像为基础模拟了CBERS波段4图像.Verhoef对SPECTRA项目的高光谱图像和多角度热红外图像进行了仿真模拟,其突出特点是不倚赖高分辨率图像,从植被生理生化参数和气象条件入手,以冠层辐射传输模型为基础,模拟出热红外遥感图像[2,3].上述模拟方法不足之处为:(1)虽然某些方法能够模拟不同地表覆盖类型下的热红外图像,但方法的物理意义不明确;(2)采用物理模型的模拟方法仍然局限在植被覆盖区域,不能模拟出裸土、城镇、水体及其混合体的热红外图像.将地表场景生成、大气作用、光学系统及探测器几何、空间、光谱响应进行综合集成,建立完整的对地观测遥感成像仿真系统成为近年来国内外相关研究工作的热点.王刚等分析了成像链的光谱辐射响应和空间响应特性,提出一种基于图像仿真的对地遥感过程科学可视化方法,建立了完整的成像链分析模型,包括传感器获取的三维场景像元辐亮度、探测器输出信号随机噪声和调制传递函数等数学模型,并导出了包含传感器综合响应特性的遥感数字图像传输方程[4].尽管上述方法能较完整的模拟出小范围内详细的三维热辐射传输过程,但由于地表场景建模工作量过大,模拟过程中对经验知识依赖较多,仍难以用于模拟大尺度的热红外遥感图像.吴亚平,张天序根据红外成像理论,分析了各种辐射对成像的影响,给出了辐射计算公式及无源场景温度求解方法,说明了场景模型、大气传输模型和材料的物理特性库在红外图像仿真中的作用,最后采用Sens or V isi on软件进行了仿真实验[5].方法对入瞳处的辐射计算比较准确,但对于后面成像过程未加以充分考虑,特别是探测器响应、空间响应等.肖亮等分析了影响自然环境和人造建筑航空成像的各种因素,按照大气传输的基本规律,建立了数字景像匹配图模拟生成的数学模型,并针对图像增强型CCD相机,研究了其成像机理,完成了基于大气软件LOW T RAN7计算内核的成像仿真系统的研制[6],其更侧重于建筑物等三维目标的模拟,对其他地表覆盖类型的模拟涉及较少.针对以上方法在模拟大视场、复杂地表覆盖场景热红外遥感图像时的不足,研究依据地表不同覆盖类型的热红外辐射传输物理模型,建立复杂地表类型的热红外地表场景,并将其与热红外大气辐射传输模型耦合,实现与大气作用场景的叠加,最终根据传感器成像几何、物理模型获得宽视场、高空间分辨率的热红外遥感图像的相关研究工作亟待展开.本文即围绕上述研究内容查阅大量文献,总结并分析了目前国内外在此领域的最新进展和工作,并将在此基础上建立起适合我国航空航天发展需求的热红外遥感成像模拟系统.1 基于场景模型的热红外遥感成像模拟总体框架目前,大多数热红外遥感仿真过程是把成像系统的各个组成单元分开进行分析、仿真,使用的方法及模型趋向多样化,而每一种模型是重点研究其中某一单元或某一物理现象.这样做的好处是,可以根据使用的技术以及所要求的计算精度,对模型中的每个部分进行改进、完善,具有开放、灵活的特点.如图1所示,将热红外成像模拟系统分为:(1)地表热红外场景模拟;(2)热红外大气作用场景模拟;(3)传感器成像场景模拟.后面将分别对以上模拟子系统的研究状况进行介绍和分析.目标和背景组成的场景是辐射源,其辐射经系统形成了反映场景特征的图像.大气的吸收和散射使传输到成像系统的场景辐射削弱,而大气扰动(湍流)会使图像发生畸变,变得模糊.同时大气又是一种重要的辐射源.光学系统对场景信号实施空间滤波,以尽可能小的损失,尽最大可能地将场景辐射会聚到探测器上.由于光学材料对不同波长的吸收以及反射的不同,使得图像产生各种光学效应,如几何效应、辐射效应、空间效应等.探测器是成像系统的核心,它把接收到的辐射转换成电信号,同时它也是最复杂的部分.探测器给图像带来的影响是与其物理结构相关的,物理结构不同所考虑的主导因素也不同.经探测器转换得到的信号通过两种输出通道得到场景的信息,一种是把信号转换成图像,直接在显示器显示或者按照格式存储下来,供观察者使用;而另一种输出通道是把得到的信号直接输入信号处理器,为探测或识别目标以及其它处理算法提供数据.成像模拟系统需要分析每个单元的物理过程,考虑影响图像质量的各种因素,形成一个包含各个组成单元和各种物理现象的完备的、封闭的仿真系统.611期杨贵军等:基于场景模型的热红外遥感成像模拟方法参照热红外成像系统的组成,可将从地表场景至信号处理过程等环节采用的仿真方法归结为两类:辐射传输法、调制传递函数(MTF )或点扩散函数(PSF )法[7,8].(1)辐射传输法就是从待观察的场景上各个点的辐射出发,研究辐射经过大气、光学系统的变化,经过采样系统和探测器后辐射转换为电信号的过程,建立观察场景上的各点与热红外成像器件输出图像上各点之间的几何位置以及辐射量关系,即建立像素方程;(2)对遥感系统的各个组成单元的调制传递函数进行分析、求解,然后把各个组成单元的信号与其相应的调制传递函数相乘,作为下一单元的输入数据,直到观察者看到结果;(3)点扩散函数法也是一种微观分析法,它的基本思想与调制传递函数法完全一样.实际上,点扩散函数法和调制传递函数的实质是一致的,因为调制传递函数法是在频域内分析信号的,而点扩散函数法是在空域内分析信号的,它们之间存在着傅氏变换关系,即M TF (f x ,f y )=F (PSF (x,y )).图1 热红外成像模拟系统的基本组成单元Fig .1 Essential components of infrared si m ulati on i m aging sys 2te m2 地表场景(目标与背景)的仿真生成方法地表场景仿真的质量对最终模拟出的遥感图像起着决定性作用,只有保证模拟场景向被测系统入瞳处发出的辐射能量分布,与真实场景中对应部分向被测系统入瞳处发出的辐射能量分布一致,才能使被测系统观察模拟场景和真实场景所获得的效果一致,即获得高质量、真实感的地表场景图像.在红外遥感图像仿真过程中地表所有的地物都是同等重要的,之所以用目标与背景来划分地表,其目的是重点的、详细的刻画用户需求的目标,而对用户不太关心的目标加以简单处理.所以,在本文仅论述针对目标的红外仿真方法,对红外背景的仿真方法不再进行专门的讨论.地表场景的仿真方法大致可以归为两种:利用三维几何模型中光照渲染、热传导及能量平衡法和基于辐射传输理论的遥感物理方法.2.1 具体目标的热红外仿真对具体目标的红外仿真主要是如何根据目标的红外特征获得目标的温度分布,并绘制出目标与背景“叠合”的红外图像.1980年Jacobs 首先展开了具有简单几何外型物体的模拟,如平坦的沥青或混凝土公路、砖墙等的红外仿真研究.1987年H iderer 提出了一种绘制战术交通工具红外图形的方法,把物体表面划分成若干面片,根据预先编制的热能数据和直观推断确定每个面片的温度,由此绘制出物体的红外图像.1988年,Cathcart 提出了考虑不同环境条件和不同背景的物体红外仿真的第一原理模型,模型利用各种初始条件和边界条件求解方程组,从而得到物体表面的辐射分布.1996年,Hyum 等人提出了另一个简化的物理模型:用等效热阻把内热源与物体表面联系起来,借以模拟内热源与物体表面间热传导的物理过程.类似的还有:江照意对建筑物红外仿真热模型的传热分析与成像研究;简爱平对红外目标图像建模与仿真;沈国土、杨宝成等对舰船目标经面元分割后,对每个面元可以根据热传递关系建立能量平衡方程,把大气和海面辐射的计算结果作为前述方程组的边界条件,可以求解各面元的表面温度,即船目标的表面温度场.朱华、江照意等采用从气象学和传热学原理出发,首先计算了在某一气象条件下建筑物各部分逐时的日辐射强度,再用一维传热有限差分等方法求解建筑物的顶层、墙壁、窗玻璃、水泥路、沥青路和土壤等不稳定传热而得到的随时间变化的外表面温度,最后绘制出不同时刻、不同俯视角度的建筑物的红外图形[8].可以看出对具体目标的红外的仿真从气象学、传热学等理论出发,考虑内部因素、环境条件以及背景差异都对物体的红外特征有着直接的影响,建立物体表面的热平衡方程,通过求解方程来预测物体表面的温度分布.到目前根据此原理进行具体目标的红外仿真已经有很成熟的方法,但由于其计算量大、耗时长,所以并不适合大规模场景中目标的红外仿真.2.2 基于三维几何模型的地表场景的建立在利用三维几何模型建立地表场景过程中目标和背景一般是分别建模的.并且目标和背景的数据库可以预先定义好并存储起来,使用时直接调用.目标几何模型的建立主要有以下两种方法:(1)多幅图片提取法,德国FG AN 2F M 信息处理及模式识别研究所的研究人员利用这种方法对某军用车辆进行71红外与毫米波学报26卷了测量,所获得的模型可以满足中、远距离的应用.用这种方法获得目标的几何表示比较简单,但需要相关的实验设备进行外场实验以获得大量的实验数据,一般只能获得目标的模糊模型,并且模型生成有一定的局限性.(2)软件生成法,常用的三维建模软件有AUT OCAD,3D Studi o MAX,Multigen等.这是一种比较通用的方法,国外的几种典型模型一般都采用这种方法建立几何模型,如美国空军研究室军品管理局(AFRL/MN)负责开发的I RMA模型;美国洛克希德技术研究所(R I T)开发的D I RSI G模型等.这种方法的优点是灵活性强,适用面广,可根据需要生成各种模型.不足之处是工作量较大,需要同时提供足够多的材质数据,对所有三维目标都要建立几何模型.在地表场景的仿真初始阶段需要设定场景高程数据与材料属性数据库:主要包括各种材料的发射率;探测器方位和观察几何数据库:探测器的地理坐标(或经纬度),高度,飞行时刻,观测天顶角和方位角等.利用DE M数据、设定的发射率等数据及光照几何模型,赋予每个辐射源的材质应为自发光材质,发光强度就是其对应的灰度值,然后进行光线跟踪.调用三维场景几何数据照明函数以及传感器方位和观测几何数据库,对三维场景进行渲染:其中包括通过调用材料属性数据库和纹理映射;从三维几何场景线框模型生成三维实体场景模型;多边形面片的反射和阴影形成;从三维空间投影到二维平面的基本空间变化换(视点变换、模型变换、投影变换和视口变换),由此得到零气象视距的二维场景数字图像A.和可见光图像的最大区别是红外图像是物体红外辐射的反映,因此在红外图像中没有由于遮挡造成的明暗效果,这一点在红外图像生成时特别要注意.2.3 基于辐射传输模型的地表场景建立基于辐射传输模型建立地表场景的关键是如何给定地表覆盖类型及确定相应的发射率与温度分布,而几何模型中这些都是预先给定的.只要能确定地表所有地物的发射率、温度,即可按照热红外辐射理论(普朗克定律、基尔霍夫定律等)求出地表所对应的每个像元的热红外辐射.所以基于辐射传输理论建立发射率、温度与地表不同覆盖类型理化参量间的遥感物理模型成为地表场景建立的核心任务. Verhoef在此方面进行了尝试,利用高分率的可见光图像进行分类后,根据不同地类的红外特点,采用辐射传输方法计算冠层的发射特征,采用S VAT辐射传输(Soil2Vegetati on2A t m os phere Transfer Models)模型计算冠层温度.最后利用普朗克函数计算地表(BOA)的红外辐射.通常可以将地表分为4大类:植被、裸土、水体、建筑物,分别对4种地类采用相应的辐射传输机理得到它们的红外温度、发射率等特征.植被是主要地物类型,对陆地和大气的物质能量交换起着重要作用,比如植被影响地表反照率、日夜温差;光合作用影响碳循环和蒸散.因此,必须能够模拟植被不同角度的发射和发射辐射.叶绿素含量,LA I和叶子倾角分布函数都能改变植被冠层的反射或者发射.为实现给定生化、理化条件(叶子光谱,土壤光谱,LA I, L I D F等)下和太阳—目标—观测点几何条件的冠层反射辐射模拟,必须选择带有生化、理化及物理参量的辐射传输模型,例如选择S A I L模型及其红外扩展ES A I L模型[9],结合一个土壤光谱模型(Hapke)模拟冠层反射率和发射率,再选择CUP I D模型模拟组分温度和红外辐射,对应到像元上计算就可以得到单个像元冠层顶部的温度分布和冠层的发射率,图2所示.图2 基于辐射传输的冠层温度模拟Fig.2 The si m ulati on of canopy te mperature based on radiati on transfer models当然,植被中森林进行模拟时,还可以采用扩展的几何光学模型或计算机结构真实模型来模拟冠层的温度,这些方法都在研究之中或尚待充分验证.土壤BRDF模型主要有Hapke半经验模型和W althall经验模型.Hapke模型认为传感器接受的辐射亮度有一次散射和多次散射两部分.由于考虑到土壤热点效应十分明显,所以附加了一个修正项,而多次散射假定满足各向同性,在二流近似方程下获得其解.目前,也有学者从能量平衡的角度出发求解动态过程中的土壤温度,需要输入土壤类型、密度、湿度、初始温度等物理参数;空气温度、风速、太阳辐射等环境参数,可以获得土壤不同深度处的温度,这种方法需要观测大量实地参量,给快速应用带来了困难.目前,S NTHERM是比较成熟的模型,采用的811期杨贵军等:基于场景模型的热红外遥感成像模拟方法一维能量平衡方法.对于土壤的发射率的模拟是比较困难的,比较好的方法是通过可见光-近红外波段的遥感图像确定土壤的含沙量、含水量及水分吸收因子,再构建与土壤热红外发射率的经验关系[10].对于水体主要针对的是内陆的河流、湖泊.如果对于水质均匀,水体温度的模拟可以进行简化,即可以认为水体在热红外波段温度相同,发射率也可以认为相同.若较为准确的模拟水体,则需要从能量平衡角度出发,根据空气温度、湿度、风速等环境参量计算水体单位面积上的蒸发,利用水体净辐射计算其温度,同样此方法也需要观测相当多的外界参数.较为成熟的水体温度模型是Steve Railsback等开发的EcoS war m系统,采用的是内流的水体温度模型.对于建筑物主要是指城镇区域内楼宇、道路等.由于大量的建筑物难以满足辐射传输理论的一些假设,几乎无法用辐射传输方法解算出对应一个像元内的温度和发射率,也很难用基于气象学和传热学模拟单个建筑物热红外的方法模拟大范围的城镇区域.目前,比较好的方法是通过能量平衡的方法推导城镇区域的温度分布,Noilhan等人开发了I S BA/ TEB模型[14].模型计算屋顶、道路和墙面三种建筑目标,需要预先定义目标相关的几何参数、辐射传输参数和物理参数等,采用基于峡谷的方法求解能量平衡方程.然而,对于定义像元级的地表发射率仍然没有得到很好的解决.另外,可以考虑首先进行单个建筑和土壤的温度分布模拟.然后通过建筑密度和建筑高度的估计,得到视场方向的建筑物比例和土壤比例,忽略多次散射,计算得到方向亮温.对以上4种地表覆盖类型的地物分别求出温度、发射率后,即可逐个像元的计算出地表场景的热红外零气象视距辐射亮度值.3 大气作用场景的仿真生成方法从地表零气象视距辐射亮度值图像到传感器入瞳处的图像之间一定会受到大气吸收和散射作用以及大气湍流等效应的作用,造成图像变形和模糊,影响最终成像的质量.在红外遥感图像仿真过程中也要对大气作用进行精确的仿真,这样才能获得与实际获取最佳一致的图像,为评价遥感系统提供依据.目前大气作用过程的仿真采用两种方法:(1)采用大气辐射传输理论,求解热红外大气辐射传输方程,根据计算出的大气透过率、大气程辐射、大气下行辐射等逐个像元计算出大气顶层入瞳处(T OA)的辐射亮度值图像,参数的计算一般采用LOW TRAN7或MODT RAN4软件;(2)将大气作用的效果定义为大气调制传递函数,可将其近似为湍流和气溶胶调制传递函数之积[11,12].3.1 基于大气辐射传输的大气作用场景仿真根据大气辐射传输理论到达入瞳处的辐亮度为I i(θ,φ):I i(θ,φ)=R i(θ,φ)τi(θ,φ)+R ai↑(θ,φ)+R si↑(θ,φ)R i(θ,φ)=εi(θ,φ)B i(T s)+(1-εi(θ,φ))R a ti↓+R sli↓π+ρb i(θ,φ,θs,φs)E i cos(θs)τi(θs,φs) ,(1)其中:Ri为地表总辐射;Ra i↑为大气自身程辐射;R si↑为大气散射的太阳辐射;ε、Ts为地表发射率和地表温度;Bi(Ts)为根据普朗克定律计算的黑体辐射;Ra t i↓为下行的大气自身程辐射;Rsl i↓为下行太阳漫射辐射;ρb i为地表双向反射率;Ei为大气顶层太阳辐照度;θ,φ,θs,φs分别为传感器观测和太阳入射方向的天顶角和方位角.当求解夜晚红外或热红外8~13μm通道入瞳处辐亮度时,方程中与太阳有关的辐射项去掉即可,方程变为式(2):I i(θ,φ)=R i(θ,φ)τi(θ,φ)+R a ti↑(θ,φ)R i(θ,φ)=εi(θ,φ)B i(T s)+(1-εi(θ,φ))R a ti↓π.(2)用户提供大气廓线数据(垂直温度廓线、水汽廓线、气压垂直廓线等)、传感器与太阳的几何方位参数、传感器波段响应函数等,利用LOW T RAN7或MODT RAN程序即可计算出方程中的大气透过率、大气上行与下行辐射值,再由前面模拟出的地表温度和发射率图像,计算出到达入瞳处的图像.实质上大气辐射传输方法属于光线追踪法.3.2 基于调制传递函数的大气作用场景仿真黎云、张天序等从定义大气调制传递函数的途径入手,指出大气效应主要是由湍流和气溶胶的作用引起的,继而分别给出了湍流和气溶胶调制传递函数模型及其参数的预测方法,两调制传递函数相乘即可得到总的大气调制传递函数.湍流调制传递函数可以表示为:SM TF=exp{-57153v5/3c2n{λ}-1/3m {R}m[1-u({λ}m v/{D}m)1/3]},其中:S M TF为短时间曝光时湍流调制传递函数;u为经验系数;D是成像器孔径;v是角空间频率;cn是折射率结构系数;λ是射线波长;R是传输路径长度.典型的气溶胶调制传递函数近似模型为[12]:A M TF(v)=exp[-Aa{R}m-S a{R}m(v/v c)2] (v≤v c)exp[-(Aa+S a){R}m](v>v c) ,(3)91。
2017年大学生士兵提干军事知识:红外成像制导技术
2017年大学生士兵提干军事知识:红外成像制导技术在电视上往往可以看到这样的画面,飞机被导弹追击,瞬间释放大量的红外诱饵弹,导弹扑向诱饵,飞机逃过一劫,这种专门对付红外导引头的红外诱饵弹被各个国家的各种武器平台广泛使用着,保护了无数士兵的生命。
然而现今一项新技术的出现将宣告红外诱饵弹的终结——红外成像制导技术,正在革命性的改变着战争格局。
红外成像制导的原理红外成像,是一种实时扫描技术,顾名思义就是利用红外线进行成像。
它将景物表面温度的空间分布解析成按时序排列的电信号,而后以可见光的形式显示出来,或者将其存储在存储器内,为数字机提供输入,红外成像制导就是利用数学信号处理的方法分析这种图形,从而得到制导信息。
这种导引头一般由红外摄像头、图形处理电路、图形识别电路、跟踪处理器和设想头跟踪系统等组成。
其工作原理为:发射导弹前,首先由控制站红外前视装置搜索和捕获目标,依据视场内各种物体热辐射的微小差别在控制站显示器上显示出图像,一旦目标位置被确定,导引头开始跟踪目标,锁定分为发射前锁定和发射后锁定两种。
发射导弹后,摄像头摄取目标的红外图像并进行预处理以得到数字化目标图像,经图像处理和图像识别,区分目标、背景信息,识别出真目标并抑制假目标,跟踪装置则按预定的跟踪方式跟踪目标图像,并送出摄像头的瞄准指令和引导指令信息,使得导弹飞向选定目标。
士兵提干,张为臻博客。
红外制导技术的优点红外成像有其独特的有点,具体为:抗干扰能力强。
红外成像制导系统的探测是靠目标和背景的辐射率不同,且制导信息源是热图像,因而要对其实现有效干扰极难,几乎无法被干扰。
灵敏度和空间分辨率较高。
红外成像系统一般采用二维扫描,要比普通成像采用的一维扫描分辨率高得多。
探测距离较远。
红外较易穿透雾霾,与可见光相比,探测距离可大3~6倍。
命中精度高,能识别敌我目标。
红外成像制导技术使用的信息源是目标的热图像,目标形态结构的细小差异,都能够在热图像上显示出来。
航空反坦克子母弹对地面目标的图像识别
航空反坦克子母弹对地面目标的图像识别杨昊东;刘占辰;杨晋辉【摘要】Based on the analysis of the flying properties of cluster warhead , a strict real-timeliness demand of cluster warhead to recognize ground targets is introduced , and a fast image recognition method that meets the strict real-timeliness demand of cluster warhead is put for-ward.The method first of all filters the real-time image with form operators;then it uses the improved fast image matching algorithm based on projection characteristics to match and recognize the image .Simulation validates that the algorithm bears fast image recognition ability so that it meets the strict real-timeliness demand of cluster warhead image recognition .%在分析子母弹运动特性的基础上,提出子母弹对地面目标识别的高实时性要求,并提出一种能满足子母弹高实时性要求的快速图像识别方法。
该方法首先用形态算子对实时图像进行滤波,然后用改进的基于投影特征的快速图像匹配算法进行图像匹配识别。
通过仿真验证,该算法具有快速的图像识别能力,能满足子母弹图像识别的高实时性要求。
地面目标动态红外特征模拟
地面目标动态红外特征模拟
陈翾;杨立;谢骏
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2007(34)1
【摘要】通过合理的假设,将复杂的三维辐射与对流耦合传热问题简化为一维瞬态传热问题,并运用多层有限差分的数值计算方法模拟出目标外表面温度场随时间的变化曲线图与目标波段辐射强度的方向图.在此基础上,根据目标与背景的辐射强度差值,计算出红外成像探测系统对目标的最大作用距离,并绘制出其在探测器工作波段内的方向图.通过比较分析出隐身涂料对作用距离的影响,在3~5μm波段最大作用距离由7km下降为5.5km,在8~12μm波段最大作用距离由13km下降为7.5km.
【总页数】5页(P32-36)
【作者】陈翾;杨立;谢骏
【作者单位】海军工程大学,船舶与动力工程学院,动力工程系,湖北,武汉,430033;海军工程大学,船舶与动力工程学院,动力工程系,湖北,武汉,430033;海军工程大学,船舶与动力工程学院,动力工程系,湖北,武汉,430033
【正文语种】中文
【中图分类】TN215
【相关文献】
1.隧道衬砌渗漏水红外特征模拟试验及图像处理 [J], 顾天雄;朱福龙;程国开;汪从敏;周立波;施浪
2.电缆隧道渗漏水红外特征模拟试验分析 [J], 程国开;曹炯;汪从敏;夏巧群;施浪;王烽人
3.海面舰船开尔文尾迹红外特征与探测的模拟 [J], 陈翾;林春生;杨立
4.一种舰船红外特征的动态模拟方法研究 [J], 寇蔚;杨立;孙丰瑞
5.舰船8~14μm波段动态红外特征模拟 [J], 陈翾;王艳武;张健;杨立
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
1
场景红外辐射模型
早期红外成像仿真主要集中于某一特定目标, 随着军事
和国民经济的发展, 我们需要研究坦克等地面目标在不同背 景下的成像特性。与先前特定目标相比较,自然界中场景情 况异常复杂, 它没有固定的温度分布, 并存在许多未知因素, 因而直接对场景建模所需的工作量巨大且结果和实际场景 相差较多。沈国土 [2] 等人提出了把场景分为背景和目标两 类,在统一的坐标系中分别模拟它们“独立”的红外图像, 再把两者“拼合”成一幅完整的图像。针对复杂战场环境, 我们对场景物理热模型分为背景和目标两个独立的子模型。 如当地的 然而场景物理建模工作中需要大量的物理参数 , 环境参数(温度、风速、发射率等)、物体参数(温度、导热系
2
大气传输模型
由场景红外辐射模型我们得到了场景每一组成面片的
1.2 目标热辐射模型
坦克目标的温度场分布与其几何结构密切相关,首先使 用建模软件构造坦克物理模型。坦克内部结构异常复杂性, 其与热辐射模型建立的计算量之间的矛盾决定了在求取坦 克温度场分布时必须对其形状进行简化。 我们对坦克结构进 行如下简化:坦克内部驾驶舱认为是空舱,并且动力舱只考 虑发动机作用;坦克外部简化为由矩形体、球体以及圆柱体 组成;坦克材料的热物性不随温度变化。在行驶过程中,坦 克红外辐射源主要包括: 1) 发动机工作对整个车体温度场影响 发动机产生的热源是目标内热源的主要部分。 根据发动 机的形状和发动机在动力舱内的位置, 将发动机简化为与实 际表面积相等的立方体, 计算出其与动力舱壁面之间的角系 数,并根据坦克发动机的热平衡计算,将余热以分配系数的 形式加到坦克动力舱的内表面。 2) 车轮履带摩擦生热对部分车体温度场的影响 由于坦克自身重量,坦克行驶过程中履带和轮子会产生 大量的热,从而使履带和轮子温度明显高于周围环境的温 度。一般地,履带和轮子摩擦生成的热量主要由接触面的滑
[4]
移产生,等于机械能的损失。因而车轮履带摩擦产生的热量 可以表示为相对滑移速度和正压力的函数:
t2 ⎛→ Q = ∫ ∫ µ (T ) p ⎜r , T ⎜ t1 A ⎝ ⎞ →⎛→ ⎞ ⎟ V ⎜ r , t ⎟ dAdt ⎟ ⎟ ⎜ ⎠ ⎠ ⎝
其中, Q 为履带摩擦产生的热量, µ 为摩擦系数, p 为正 压力, V 为相对滑移速度。 3) 环境辐射对整个车体温度场的影响 坦克处于一定环境之中, 其表面与环境之间存在着辐射 散热,并且辐射通量随着季节、时间、地理条件和气象条件 的不同而变化,一般将其分为三个部分: QEnv = Qsun + QGro + QSky 其中, Q Env 为环境辐射总通量, QSun 为太阳辐射通量,可 视为一个 6000K 的黑体,对目标以平行的方式进行辐射, 再根据斯蒂芬-玻耳兹曼定律可以计算出其辐射值; QGro 为 地表辐射通量,它跟具体区域位置相关,可以由实验测量的 方法得到; Q S k y 为大气辐射通量,它可视为一个半球形的 灰体对坦克目标进行辐射,根据经验公式可以获得具体值。 由于采用分别对目标和背景建模计算其温度场分布的 方法, 因而在计算坦克温度场分布时对目标的每个面片根据 热传递关系建立热平衡方程, 而环境辐射通量作为求解方程 组的边界条件,求解坦克各面片的表面温度[2]。获得目标温 度场分布后, 直接将其加入背景对应位置处即可得到完整的 场景温度场分布,再利用斯蒂芬-玻耳兹曼定律以及普朗克 公式得到零视距的场景红外图像。
Vol. 17 No. 11 Nov. 2005
系 统 仿 真 学 报 JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION
• 2577 •
地面坦克目标红外热成像物理模型研究
肖 甫,吴慧中,肖 亮,汤 杨
(南京理工大学计算机科学与技术系 603 教研室, 江苏南京 210094)
摘 要:根据红外成像的基本流程,研究并建立了地面坦克的红外物理模型。针对复杂场景分别对 目标和背景部分建模、 求取温度场分布, 同时考虑目标和背景之间的相互作用得到完整的场景红外 理论模型;考虑红外辐射的大气吸收,建立了大气衰减模型;模拟红外传感器的工作特性建立成像 综合响应模型。 最后给出了地面坦克目标热成像系统的仿真流程, 利用该系统可以在试验环境下进 行目标的红外仿真,为红外系统以及武器的研制提供经济快捷的手段。 关键词:红外仿真;坦克目标;传递函数;热辐射 文章编号:1004-731X (2005) 11-2577-03 中图分类号:TN21 文献标识码:A
ρC
∂T ∂ ⎛ ∂T ⎞ = ⎜λ ⎟ ∂t ∂Z ⎝ ∂Z ⎠
其中, ρ 为地面表层土壤组成物质的密度, C 为物质比热,
λ 为导热系数, T 为温度, Z 为地面深度坐标。根据上边
界条件(地面热平衡方程)以及下边界条件(在某一深度处土 壤温度为常数)求解此导热微分方程,最终得到地面背景的温 度场分布。
Research on Infrared Imaging Model of Land Tank Target
XIAO Fu, WU Hui-zhong, XIAO Liang, TANG Yang
(603 Lab, Department of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094,China)
收稿日期:2004-09-17 修回日期:2005-07-04 基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金(20020288024),南京理工 大学科研发展基金(NJUST200401) 作者简介:肖 甫(1980-),男,湖南邵阳人,博士生,研究方向为虚拟现 实及图像仿真; 吴慧中(1942-),女, 浙江舟山人 博导, 研究方向为虚拟现 实和系统仿真; 肖 亮(1976-),男, 湖南长沙人,讲师,博士, 研究方向为 计算机图形图像理论, 虚拟现实和系统仿真; 汤 杨 (1980-),男, 江苏扬 州人, 博士生, 研究方向为虚拟现实。
点之一。 利用红外大气传输窗3~5um和8~12um波段对地面 目标进行探测和识别是一种非常有效的方法,其在军事和国 民经济中有着广泛的应用前景。 采用实际手段获取各种环境 下的红外图像代价十分昂贵,而利用红外热成像仿真技术可 以逼真地模拟被测系统可能经历的各种情况,为红外成像系 统研制提供极为经济和有效的手段,因而具有重大的军事意 义和经济意义。 一般来说,红外热图像的模拟主要包括辐射式仿真和注 入式仿真两种[1]。前者在仿真回路中需要光电跟踪仪、红外 景象投影仪等设备,其主要优点是仿真图像比较接近真实场 景,但仿真造价较高;后者把光电跟踪仪传感器作为仿真的 一个重要环节,通过分析目标和背景的红外特性得到图像信 号,然后根据大气特性、地理特点、相机特性等施加灰度畸 变和噪声干扰,生成最终红外图像。其主要优点是完全脱离 了硬件设备,但建模工作复杂,尚停留在理论研究阶段。例如
1.1 背景热辐射模型
背景的建模及其温度场的计算历来是一个难点, 其没有 固定的温度且影响因素众多, 目前尚未存在精确计算背景温 度场分布的通用方法。对于坦克而言,其背景主要为自然界 地表,影响其温度分布特性的因素很多,包括地表外形、植 被种类、土壤状况等。要准确计算自然地表背景的温度场分 布和红外图像,必须首先建立包含各种影响因素的三维传热 模型。然而这种方法需要花费大量的计算时间,目前尚停留 在理论研究阶段。 我们可以采用概率统计和分形技术两种随 机生成的方法[5,6]构造出天然地形,然后根据气象条件和具 体地表的自然状况(不同植被、裸露地表等)运用传热原理建 立地表面片的温度平衡方程[6]:
引
言1
当前,目标红外热像系统的研究已成为国内外的研究热
文献[2]探索了船目标和海天背景合成的红外图像计算机模 拟原理和方法,但没有论述红外传感器成像的后端仿真;文 献[3]提出了红外传感器的成像链模型,但所有工作仅局限于 终端红外成像设备的建模和分析上。 本文主要研究注入式地面坦克目标热成像仿真系统的 物理模型。主要包括以下部分:1) 根据场景的物理情况,建立 背景和目标热模型;2) 按照场景与视点间的天气条件,计算 场景红外辐射分布经大气传输到达视点过程中的衰减,即大 气衰减模型;3) 根据红外热像系统的光电转换特性、空间 传递函数和系统噪声,建立系统的成像综合响应模型。最后 给出了地面坦克目标热成像系统的仿真流程。
零视距红外辐射特性。场景与红外传感器之间还存在着大 气,长路程的大气的传输将影响终端红外图像的质量。因而 到达传感器接收端的辐射是其对应场景辐射与大气衰减共 同作用的结果。 大气对图像的影响主要有以下因素 1)大气中的部分空 气分子、水分子、气溶胶对红外线的吸收;2)大气中固体粒 子的散射。随着气候的不同,大气的组成尤其气溶胶的密度 和分子直径差异较大,从而对成像产生不同的影响。许多学 者把气象情况归并为六种大气模式[7],即标准大气、热带大 气、中纬度夏季大气、中纬度冬季大气、高纬度夏季大气、 高纬度冬季大气和两种气溶胶模式,即“晴朗”大气和“雾 霾”大气。经过大气传输模块,到达红外传感器的入射辐射 值修正值 Rad 由场景反射辐射度 Rad s 经过大气衰减分量 和大气路程辐射 Rad p 两部分构成:
Abstract: Beginning from the basic procedure of infrared imaging, scheme of modeling land tank target for pure computer simulation was proposed. By dividing the complex environment into target and background, the physical model and calculate temperature fields were constructed separately. Taking the interaction of target and background into consideration, model of whole complex scene are gained by ‘stitching’. Then the attenuate factor of atmosphere between scene and infrared sensor was calculated from atmosphere attenuate model. Last, the work characters of infrared imaging system were simulated for generating the final infrared image. The simulation procedure of land tank target infrared imaging system was also given. An economic and rapid way for developing of infrared system and weapon was provided using this system. Key words: infrared simulation; tank target; transfer function; heat radiation