Xreferat.com » Рефераты по технологии » Методика моделирования тепловизионных изображений

Методика моделирования тепловизионных изображений

Методика моделирования

тепловизионных изображений.


В теории и практике проектирования тепловизионных оптико-электронных систем немаловажную роль играет моделирование тепловизионных изображений. Яркость тепловизионных изображений зависит как от распределения температуры по поверхности наблюдаемого объекта, так и от коэффициента излучения и ориентации визируемых элементов его поверхности - его формы. Кроме того, качество тепловизионного изображения зависит от передаточных характеристик оптической системы и всех звеньев тепловизора.

В основу теории моделирования тепловизионных изображений заложен процесс формирования видеосигналов, пропорционально потоку теплового излучения объекта для всего тепловизионного кадра, в котором содержится L строк и N элементов в строке. Величина видеосигнала U( N, L ) элемента разложения кадра описывается выражением:

U ( N, L ) = ( 1/ cosN,L)dS(N,L)SW(,T,y,z)a(d( 1 );

где - передний апертурный угол оптической системы тепловизора;

- угол между нормалью к элементу dS( N,L ) поверхности объекта и направлением наблюдения;

W(,T,y,z) - спектральная светимость элемента dS(N,L) поверхности объекта, имеющего абсолютную температуру T;

- индикатриса спектрального коэффициента излучения поверхности объекта;

S - абсолютная спектральная чувствительность приёмника излучения тепловизора;

,- границы спектральной чувствительности приемника излучения;

,a- спектральный коэффициент пропускания оптической системы и слоя атмосферы;

y,z - координаты элемента dS(N,L) поверхности объекта в пространстве предметов [ 2 ] .


Для анализа влияния на качество изображения передаточных характеристик оптической системы тепловизора, приёмника излучения, электронного блока обработки информации и видеоконтрольного устройства (ВКУ) используется распределение освещённости E(y’, z’), которое определяется по формуле:


jy’+z’

E(y’, z’)=L(,h0(,hп,hэ,hв,e dd2

-00


где ’ - задний апертурный угол оптической системы тепловизора с интегральным коэффициентом пропускания ;

h0(,,hп,,hэ,,hв,- модуль передаточной характеристики соответственно оптической системы, приёмника излучения, электронного блока обработки информации и ВКУ тепловизора;

y’, z’ - координаты элемента dS поверхности объекта в пространстве изображений;

L(, - пространственно-частотный спектр яркости поверхности объекта;

(, - пространственные частоты, приведённые к плоскости изображений.


Тепловизионные методы в настоящее время широко используются в задачах распознавания и идентификации объектов. Но следует отметить, что пользуясь только обычными тепловизионными изображениями, величина видеосигналов в которых определяется выражением ( 1 ), распознать объекты внутри их контура практически невозможно. В чём причина потери информации о форме объекта внутри контура в обычных тепловизионных изображениях? Чтобы это выяснить рассмотрим рис.1. Согласно этому рисунку, справедливо равенство:


dS1 cos 1 = dS 2 cos 2 = dS3 cos 3 ( 3 )


Анализируя рис.1 и эту связь, можно сделать вывод, что именно здесь и происходит потеря информации о форме объекта внутри контура. Сопряжённость всех элементов dS’ и dS, соответственно, приводит к тому, что площадки, расположенные под меньшими углами(0, cos1), должны иметь меньшие размеры dS, чтобы равняться тем площадкам, которые расположены под большими углами(900, cos0).

В связи с этим становится ясной необходимость использования таких информационных оптических характеристик теплового излучения объектов, которые исключали бы пропорциональную связь параметров dS и cos. К таким величинам относятся поляризационные свойства теплового излучения поверхности объектов. По этой причине и представляют интерес задачи моделирования и обработки поляризационных тепловизионных изображений.


2.Теория и методы моделирования поляризационных

тепловизионных изображений объектов.


2.1.Теория моделирования поляризационных тепловизионных

изображений на основе вектор-параметра Стокса теплового

излучения.


Для подробного описания теории моделирования поляризационных тепловизионных изображений рассмотрим объект произвольной формы, который в декартовой системе координат описывается уравнением:


f(x,y,z) = 0.

Допустим, что этот объект ( рис.2 ) наблюдается из точки Н, где расположен чувствительный элемент тепловизионной системы. Выбираем на поверхности этого объекта элемент dS, который соответствует одному элементу разложения кадра. Наклон площадки dS по отношению к элементу приёмника определяется

углом между нормалью и направлением наблюдения rн. Тогда векторы n и rн определяют плоскость наблюдения. Коэффициент излучения рассматриваемого объекта имеет две составляющие: параллельную , которая лежит в плоскости наблюдения ( n*rн ), и перпендикулярную  , которая перпендикулярна плоскости наблюдения. Положение элемента dS определяется в декартовой системе координат радиус-вектором R , а в сферической системе координат углами и .

Один из методов анализа поляризации пучка света - это метод вектор-параметра Стокса [ 3 ], характеризующий все виды и формы поляризации излучения поверхности объекта, который для нашего случая собственного излучения элементов dS(N, L) имеет вид:


 U0 ( N, L) + U90 ( N, L)

Ui( N, L ) = U0 ( N, L) - U90 ( N, L) , ( 4 )

 U45 ( N, L) - U135 ( N, L) 

 0


где i = 1, 2, 3, 4;

U0, U45, U90, U135 - величины сигналов, поляризованные, соответственно, под углами 00, 450, 900, 1350 относительно плоскости референции ( плоскости отсчёта ).

Степень поляризации теплового изображения зависит от величины видеосигналов поляризационных составляющих тепловизионных изображений элементов поверхности объекта с азимута поляризации соответственно равны 00, 450, 900, 1350. Величины видеосигналов U0, U90 в соответствии с тем, что коэффициент излучения можно представить в виде параллельной и перпендикулярной составляющих, запишем в виде:


U0 (N, L) = A (N, L)  (n * j)2 + j)2 ], ( 5 )


U90 (N, L) = A (N, L)  (n * k)2 + k)2 ]. ( 6 )


где 2

A ( N, L ) = ( 1/ cosN,L)dS(N,L)SW(,T,y,z)a(d

1


Тогда, например, зависимость степени поляризации теплового изображения, с азимутом tn=0, от величины видеосигналов двух поляризационных тепловизионных изображений элементов поверхности объекта, с азимутами поляризации 00, 900, можно представить в виде:


P’ (N, L) = [ U0 (N, L) - U90(N, L)] / [U0 (N, L)+U90(N, L)], ( 7 )

где

P’ (N, L) - степень поляризации изображений с азимутом tn=0.


Если пронумеровать вектор-параметр Стокса, то формула (4) примет вид:


 1

U1(N, L) = U(N, L) P(N, L) cos2t(N, L) ( 8 )

 P(N, L) sin2t(N, L)

 0

где P(N, L) - степень поляризации излучения элемента dS(N, L) объекта;

t(N, L) - азимут поляризации излучения элемента dS(N, L).

На основе выражений (7) и (8) получим:


P’(N, L) = P(N, L) cos2 t(N, L). ( 9 )


Подставив формулы (5) и (6) в выражение (7), получим следующее выражение для степени поляризации P’(N, L):


[(n*j)2 - (n*k)2] +[(*j)2 - (*k)2]

P’(N, L) = ------------------------------------------------------------------ , ( 10 )

[(n*j)2 + (n*k)2] +[(*j)2 + (*k)2]


где j , k - единичные орты координатных осей OY и OZ;

,- единичные векторы, соответственно, параллельной и перпендикулярной компонент коэффициента излучения элемента dS.

Преобразуем выражение (10) в виде:


][(n*j)2 - (n*k)2] +[(*j)2 - (*k)2]

P’(N, L) = ------------------------------------------------------------------ , ( 11 )

][(n*j)2 + (n*k)2] +[(*j)2 + (*k)2]


Принимая во внимание выражение:


P() =[] / [] ,


получим связь величин и  со степенью поляризации P():


= [1+ P()] / [1- P()].

Похожие рефераты: