Els criteris de Johnson per a la detecció i el reconeixement d’imatges tèrmiques

Antecedents històrics: A finals dels anys cinquanta, John W. Johnson de l'exèrcit dels Estats Units va realitzar experiments pioners amb intensificadors d'imatges de la nit -Criteris de Johnson - Viquipèdia)). Al seu document de 1958 "Anàlisi dels sistemes de formació d'imatges", Johnson va informar dels llindars empírics (en parells de línia en un objectiu) necessaris per a diferents tasques (Criteris de Johnson - Viquipèdia) (Criteris de Johnson - Viquipèdia)). Això es va fer conegut com Els criteris de Johnson. Va revolucionar el disseny del sensor permetent als enginyers predir fins a quina distància es podia veure, reconèixer o identificar un objectiu en condicions determinades (Criteris de Johnson - Viquipèdia) (Criteris de Johnson - Viquipèdia)). Utilitzant aquests criteris, es van desenvolupar més tard molts models predictius per valorar el rendiment del sensor en diferents condicions operatives (Criteris de Johnson - Viquipèdia) (Criteris de Johnson - Viquipèdia).

Tasques de detecció, reconeixement i identificació (DRI)

Els criteris de Johnson defineixen tres primaris Tasques visuals:

• Detecció: L’observador simplement s’adona que hi ha un objecte. (A aquest nivell, només es podria veure un "blob" o un canvi en l'escena.) Johnson va trobar que es necessitava la detecció 1,0 ± 0,25 parells de línies a través d'un objectiu (Criteris de Johnson - Viquipèdia).

• Reconeixement: L’observador pot indicar el tipus d’objecte general (per exemple, distingir una persona d’un vehicle). Això requereix més detall, originalment sobre 4,0 ± 0,8 parells de línies (Criteris de Johnson - Viquipèdia).

• Identificació: L’observador pot identificar l’objecte específic (per exemple, un model de vehicle determinat o una persona específica). Aquesta és la tasca més difícil, que requereix 6,4 ± 1,5 parells de línies (Criteris de Johnson - Viquipèdia).

(Johnson també va assenyalar un pas de "orientació" intermedi a ~ 1.4 parells de línies (Criteris de Johnson - Viquipèdia), però les discussions modernes se centren sovint en les tasques de DRI.) En termes d'enginyeria pràctica, una parella de línies correspon a aproximadament dos píxels d'imatge a l'objectiu (Criteris de Johnson - Viquipèdia)). En les especificacions modernes d’imatge tèrmica, aquests llindars sovint s’arrodoneixen a 1, 3 i 6 cicles per al 50% de probabilitat de realitzar la tasca (Què és DRI i en què es basa en el càlcul?).

(Art vectorial de Silhouette Free Man - Descarregueu 17.246+ Icones i gràfics de Silhouette Man - Pixabay) Figura: Un objectiu humà amb forma de forma sota observació. A gamma llunyana, l’objectiu només produeix una silueta fosca (suficient per a la detecció); A mesura que augmenta la resolució (o la proximitat), apareixen característiques facials i de roba, permetent el reconeixement i, en definitiva, la identificació completa. Els criteris de Johnson quantifiquen quantes parelles de detalls es necessiten a cada etapa (Criteris de Johnson - Viquipèdia) (Què és DRI i en què es basa en el càlcul?).

Els criteris de Johnson (llindars de resolució)

Els criteris originals de Johnson sovint es resumeixen de la manera següent per a una taxa d’èxit del 50% de cada tasca (Criteris de Johnson - Viquipèdia):

• Detecció (presència d'objectes): ~ 1,0 parells de línia a l'objectiu (50% de probabilitat) (Criteris de Johnson - Viquipèdia).

• Reconeixement (classe d'objecte): ~ 4.0 parells de línia a l'objectiu (Criteris de Johnson - Viquipèdia).

• Identificació (objecte específic): ~ 6,4 parells de línia a l'objectiu (Criteris de Johnson - Viquipèdia).

Aquests valors assumeixen un gran objectiu - contrast de fons i un observador ideal. (Cada parella de línies és igual a dos píxels de sensor, per exemple, 1.0 parells de línia ≈ 2 píxels a través de l'amplada de l'objectiu (Criteris de Johnson - Viquipèdia).) Molts sistemes citen números de "DRI" simplificats de 1 - 3 - 6 cicles (parells de línia) per a la detecció - Reconeixement - Identificació, respectivament (Què és DRI i en què es basa en el càlcul?)). Per exemple, una directriu de l'OTAN utilitza aproximadament 1 cicle per a la detecció, 3 per al reconeixement i 6 per a la identificació (Què és DRI i en què es basa en el càlcul?)). (L'exèrcit dels Estats Units actualitzat Aconseguir Els criteris fins i tot utilitzen 0,75, 1,5, 3 i 6 cicles per detectar, classificar, reconèixer, identificar, reflectir tasques refinades (Història i evolució dels criteris de Johnson).)

Els criteris de Johnson sovint s’expressen de manera probabilística: donat N Cicles a la destinació, hi ha una probabilitat corresponent de realitzar correctament cada tasca (normalment sigmoid - com, amb un 50% als llindars tabulats). Tanmateix, s’utilitza més habitualment com a “regla general” relacionant la resolució requerida amb la tasca.

Bases matemàtiques (Resolució i Range)

El Nombre de cicles resolvibles A través d'un objectiu depèn de la mida, el rang, l'òptica del sensor i la mida del píxel de l'objectiu. Per a un model de pinyol o un model de lents prims (aproximació petita - angle), es troba (Anàlisi fonamental del sistema d’imatges per a vehicles autònoms):

on n és el nombre de cicles de l'objectiu, h_o és la mida característica de l'objectiu (m), f és la longitud focal de la lent (les mateixes unitats que el pas de píxel), p és el pas de píxels (distància entre centres de píxels) i R és l’interval de l’objectiu. Aquesta fórmula capta efectes intu?tius: un objectiu més gran (o una longitud focal més llarga) augmenta n, mentre que un píxel més gran o un rang més llarg disminueix n (Anàlisi fonamental del sistema d’imatges per a vehicles autònoms)). Si N Es requereixen cicles (de la taula de Johnson) per a una tasca determinada, el Range de detecció es pot resoldre com

Per exemple, duplicar la mida de l'objectiu o la longitud focal duplica el rang de detecció per a un fixat N (Anàlisi fonamental del sistema d’imatges per a vehicles autònoms)). Així mateix, a la meitat del to de píxel (és a dir, una resolució de sensors més elevada) duplica el rang. Aquestes fórmules s’utilitzen sovint per especificacions de càmera tèrmica per estimar els intervals D/R/I en condicions ideals.

Factors que afecten el rang de detecció

La fórmula de gamma senzilla de dalt assumeix un contrast perfecte i unes condicions clares. A la pràctica, molts factors influeixen en el rang de detecció i reconeixement:

• Mida i contrast de l'objectiu: Els objectius més grans (més alts o més amples) són visibles a grans distàncies; De la mateixa manera, és més fàcil de detectar un objectiu amb un contrast d’infrarojos més elevat (per exemple, més calent davant de fons que el fons). Per a les càmeres tèrmiques, un supòsit comú és una diferència de temperatura de ～2 ° C des del fons per a la detecció fiable. Els objectius de contrast més petits o baixos requereixen més cicles (per tant intervals més propers).

• Resolució i òptica del sensor: Com s'ha indicat, píxels més fins (més petits p) i la longitud focal més llarga f augmentar el rang. A més, la funció de transferència de modulació del sensor (MTF) i la qualitat òptica afecten la transferència del detall. En paraules de Johnson, les millors òptiques (MTF superiors) redueixen efica?ment els cicles requerits per a una tasca determinada (Anàlisi fonamental del sistema d’imatges per a vehicles autònoms).

• Condicions atmosfèriques: Les atmosferes reals atenuen els senyals infrarojos. Els efectes de la pluja, la boira o la pols poden reduir bruscament l’abast. Els models senzills utilitzen la llei de la cervesa (f_t = exp (- r/l_r)) Per calcular la transmissió a la longitud d'ona (Història i evolució dels criteris de Johnson)). Els estudis empírics mostren la boira i el temps pesat pot reduir dràsticament la probabilitat de detecció, fins i tot en IR (Història i evolució dels criteris de Johnson)). L’IR tèrmic pateix menys de vapor d’aigua que la llum visible, però el clima advers encara redueix significativament (Història i evolució dels criteris de Johnson) (Història i evolució dels criteris de Johnson).

• Desordre de fons: Un fons de desordre alt fa que la detecció sigui més difícil. Els experiments demostren que a les escenes de "baix desplegament" de Johnson els llindars de Johnson poden ser tan petits com ~ 0,5 cicles per a la detecció, però en escenes de "desordres altes" de més de 2,5 cicles poden ser necessàries per a la detecció del 50% (Història i evolució dels criteris de Johnson)). A la pràctica, un fons camuflat o visualment complex sovint requereix un contrast o una resolució objectiu molt per sobre del mínim de Johnson.

• Senyal - a - Ràtio de soroll (SNR) i soroll del sensor: Els detectors tèrmics tenen soroll (NetD) i un rang dinàmic limitat. Una signatura tèrmica dèbil o un alt soroll del sensor eleva efica?ment els cicles necessaris. Els estudis posen èmfasi en que els actes de SNR baixos com Blur: degrada la qualitat de la imatge i redueix el rang efectiu (Història i evolució dels criteris de Johnson).

En conjunt, aquests factors signifiquen que els criteris de Johnson donen intervals idealitzats. Qualsevol càlcul pràctic ha d’incloure la transmissió atmosfèrica, el contrast de destinació, el soroll del sensor, etc. Per exemple, Leonardo Drs assenyala que les fórmules de Johnson assumeixen “molt de senyal” (bon contrast i baix soroll) i aire clar. En general, una equació de rang realista multiplica la fórmula simple per un terme de visibilitat o transmissió per tenir en compte l’atmosfera.

Càlculs d’exemple

Utilitzant les fórmules anteriors, es pot estimar els intervals D/R/I per a una càmera i objectiu determinat. Per exemple:

• Exemple: Una persona de 2 metres d’al?ada (h_o = 2m) Imactat per una càmera tèrmica amb f = 50mm i pas de píxel p = 20 μm (= 0,02 mm). Utilitzant el llindar de cicle de Johnson per a la detecció,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ vegades 50 \, \ text {mm}} {2 \ vegades 0.02 \, \ text {mm} \ Times 1} \ aproximadament 2500 \ \ text {m}.$$

  Per al reconeixement (≈3 cicles) i la identificació (≈6 cicles), els intervals es converteixen en ≈833m i ≈417m respectivament (des de $ r \ propto1/n $).

• Exemple del fabricant: Una nota d'aplicació Leonardo DRS proporciona un objectiu humà (dimensió crítica ~ 0,95 m) i una càmera amb píxels de 17 μm i longitud focal de 16,75 mm. Per a la tasca de reconeixement de 3 - cicles, calculen un rang de detecció del 50% d’uns 157 m. (Amb els mateixos números, la nostra fórmula produeix $ r \ aprox (0,95 \ Times 16.75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ aprox157 $ m, coincidint amb el seu exemple.)

• Valors típics: En condicions ideals (bon contrast, aire clar), la regla de Johnson - Per exemple, una font cita la detecció de 2000m, el reconeixement de 667M i la identificació ~ 333M per a una persona de 1,8 m (Què és DRI i en què es basa en el càlcul?).

Aquests exemples mostren com els criteris de Johnson es poden aplicar directament amb una simple aritmètica. Els intervals reals de la pràctica són sovint inferiors a causa dels factors esmentats anteriorment.

Aplicacions

Els criteris de Johnson s’utilitzen àmpliament en el disseny i l’avaluació sistemes d’imatge tèrmica En molts camps:

• Militar i Defensa: Les especificacions del sensor de la nit - Vision Scopes, les visions tèrmiques i la vigilància sovint enumeren els rangs D/R/I basats en els criteris de Johnson (Criteris de Johnson - Viquipèdia)). L’adquisició i el reconeixement d’objectius (amic i enemic) a la nit es basen en aquestes estimacions. Molts manuals de camp i documents de contractació fan referència a la regla 1 - 3 - 6 de - thumb per a arma - Muntated IR Sights.

• Cerca i rescat / seguretat: Càmeres tèrmiques de mà o muntada utilitzades per trobar persones perdudes o supervisar els perímetres, també utilitzen mètriques de DRI. Per exemple, els equips de rescat poden requerir una càmera que pugui detectar un humà a 1 km i reconèixer a 400 m. Els criteris de Johnson proporcionen una línia de referència per a aquestes especificacions.

• Vigilància i aplicació de la llei: La patrulla fronterera, el control de la vida salvatge i els sistemes de detecció d’intrusions utilitzen aquests criteris per predir a quina distància pot recollir una persona o un vehicle a la nit. (Alguns estàndards formalitzen les tasques de Johnson; per exemple, l'OTAN utilitza classificacions D, R, I en requisits d'imatge.)

En cada cas, els criteris de Johnson ajuda a traduir els paràmetres del sensor (resolució, òptica, mida de píxels) en una mètrica de rendiment intu?tiva (rang per detectar o identificar un objectiu típic).

Limitacions i adaptacions modernes

Malgrat la seva utilitat, els criteris de Johnson són importants limitacions. és un model empíric i idealitzat que omet molts efectes mundials reals:

• Condicions simplificades: Suposa un fons uniforme, un ampli contrast objectiu i un observador ben calibrat. No té en compte el desordre ni el camuflatge. A la pràctica, un objectiu contra un fons complex pot requerir més resolució que els valors nominals de Johnson (Història i evolució dels criteris de Johnson).

• Ignora els efectes ambientals: Els criteris originals no inclouen el clima ni l’atenuació atmosfèrica. Els estudis emfatitzen això Cap model senzill capta completament els efectes de boira, pluja i fum (Història i evolució dels criteris de Johnson) (Història i evolució dels criteris de Johnson)). Els sistemes moderns sovint es multipliquen mitjan?ant un terme de transmissió atmosfèrica o utilitzen models de visibilitat empírica.

• Factors humans: El treball de Johnson va utilitzar alguns observadors formats en condicions controlades; Ignora les variacions en la formació, atenció, fatiga, etc.Història i evolució dels criteris de Johnson).

• Senyal i processament: El model tracta la imatge com si estigués limitat només per la geometria (píxels i òptiques). No incorpora el soroll del sensor (NetD), el rang dinàmic o les millores del processament d’imatges. Qualsevol afilat a bord o algoritmes de vídeo pot millorar la resolució efectiva, cosa que significa que les càmeres reals sovint superen els límits de Johnson.

• Focus de probabilitat: Els criteris es defineixen per a un ~ 50% de probabilitat. No descriuen com millora el rendiment amb més resolució més enllà del llindar, ni tampoc capten les taxes falses d’alarma ni les corbes ROC.

A causa d'aquests buits, els models de rendiment de gamma moderns amplien l'enfocament de Johnson. Per exemple, el de l’exèrcit dels Estats Units Aconseguir La metodologia ajusta els requisits del cicle (0,75 cicles per a la detecció, etc.) basats en proves més extenses (Història i evolució dels criteris de Johnson)). Moltes eines d’anàlisi integren ara MTF, SNR i Models atmosfèrics explícitament. Alguns inclouen l'atenuació de la cervesa -Lambert (com en J - Pel·lícula/T - Met models (Història i evolució dels criteris de Johnson)) o mètriques de desordres. D’altres substitueixen els llindars durs per la teoria de la detecció estadística (per exemple, utilitzant corbes característiques de funcionament del receptor). No obstant això, els criteris de Johnson segueixen sent un concepte fonamental i una ràpida guia de primer ordre a la gamma d'imatges tèrmiques.

En resum, Els criteris de Johnson vinculen la resolució espacial d’un sensor d’infrarojos a les tasques pràctiques de veure un objectiu. En expressar la detecció, el reconeixement i la identificació en termes de "parells de línies a l'objectiu", proporciona als enginyers una manera senzilla de calcular fins a quin punt una càmera determinada pot realitzar cada tasca en condicions ideals (Criteris de Johnson - Viquipèdia) (Anàlisi fonamental del sistema d’imatges per a vehicles autònoms)). Si bé cal tenir en compte els factors mundials reals en qualsevol disseny detallat, els criteris de Johnson encara fonamentCriteris de Johnson - Viquipèdia) (Història i evolució dels criteris de Johnson).

Fonts: Les definicions i valors clau són de l'obra original de Johnson (Criteris de Johnson - Viquipèdia) i resums a la literatura (Criteris de Johnson - Viquipèdia) (Què és DRI i en què es basa en el càlcul?)). Els càlculs de rang de detecció segueixen les fórmules de lents primes en l'anàlisi d'imatges (Anàlisi fonamental del sistema d’imatges per a vehicles autònoms)). Els efectes ambientals i de desordres estan documentats en els estudis de seguiment (Història i evolució dels criteris de Johnson) (Història i evolució dels criteris de Johnson)). Exemples i supòsits pràctics provenen de fabricants i informes tècnics (Què és DRI i en què es basa en el càlcul?).