熱畫像検出と認識に関するジョンソンの基準

歴史的背景： 1950年代後半、米國陸軍のジョン?W?ジョンソンは、夜間に先駆的な実験を?qū)g施し、さまざまな視覚タスクに必要な畫像の詳細がどれだけ必要かを定量化するために、ビジョン畫像強化剤を?qū)g施しました（ジョンソンの基準-ウィキペディア）。彼の1958年の論文で 「畫像形成システムの分析」、ジョンソンは、異なるタスクに必要な経験的しきい値（ターゲットのラインペア）を報告しました（ターゲットのラインペア）ジョンソンの基準-ウィキペディア）（）ジョンソンの基準-ウィキペディア）。これはとして知られるようになりました ジョンソンの基準。エンジニアが、特定の條件下でターゲットをどの程度見、認識、または識別できるかを予測できるようにすることで、センサーの設計に革命をもたらしました（ジョンソンの基準-ウィキペディア）（）ジョンソンの基準-ウィキペディア）。これらの基準を使用して、多くの予測モデルが後に開発され、さまざまな動作條件下でセンサーの性能を評価しました（ジョンソンの基準-ウィキペディア）（）ジョンソンの基準-ウィキペディア).

検出、認識、識別（DRI）タスク

ジョンソンの基準は3つのプライマリを定義しています ビジュアルタスク:

• 検出： オブザーバーは、オブジェクトが存在していることに単に気付きます。 （このレベルでは、シーンに「ブロブ」または変化しか見えないかもしれません。）ジョンソンは、検出が必要であることを発見しました。 1.0±0.25ラインペア ターゲットを越えて（ジョンソンの基準-ウィキペディア).

• 認識： オブザーバーは、一般的なタイプのオブジェクトを伝えることができます（たとえば、人を車両から區(qū)別する）。これにはさらに詳細が必要です。元々 4.0±0.8ラインペア (ジョンソンの基準-ウィキペディア).

• 識別： オブザーバーは、特定のオブジェクト（特定の車両モデルまたは特定の人）を識別できます。これは最も難しいタスクであり、それを必要とします 6.4±1.5ラインペア (ジョンソンの基準-ウィキペディア).

（ジョンソンはまた、?1.4ラインのペアで中間の「方向」ステップに注目しました（ジョンソンの基準-ウィキペディア）、しかし、現(xiàn)代の議論はしばしばDRIタスクに焦點を當てています。）実際のエンジニアリング用語では、1つのラインペアはターゲット全體の約2つの畫像ピクセルに対応します（ジョンソンの基準-ウィキペディア）。最新の熱イメージング仕様では、これらのしきい値はしばしばに丸められています 1、3、および6サイクル タスクを?qū)g行する確率が50％の場合（DRIとは何ですか、そして計算のために何に基づいていますか？).

(自由人シルエットベクターアート- 17,246歳以上のSilhouetteアイコンとグラフィックスをダウンロードしてください-ピクサベイ) 形： 観察下の人間-形のターゲット。で 遠い範囲、ターゲットは暗いシルエットのみを生成します（検出に十分）。解像度（または近接性）が増加すると、フェイシャルと衣類の特徴が出現(xiàn)し、認識を可能にし、最終的には完全な識別を可能にします。ジョンソンの基準は、各段階で必要な詳細ペアの數(shù)を定量化します（ジョンソンの基準-ウィキペディア）（）DRIとは何ですか、そして計算のために何に基づいていますか？).

ジョンソンの基準（解像度のしきい値）

ジョンソンの元の基準は、多くの場合、各タスクの50％の成功率について次のように要約されています（ジョンソンの基準-ウィキペディア):

• 検出（オブジェクトの存在）： ターゲット上の?1.0ラインペア（50％確率）（ジョンソンの基準-ウィキペディア).

• 認識（オブジェクトのクラス）： ターゲット上の約4.0ラインペア（ジョンソンの基準-ウィキペディア).

• 識別（特定のオブジェクト）： ターゲット上の?6.4ラインペア（ジョンソンの基準-ウィキペディア).

これらの値は、高いターゲット-バックグラウンドコントラストと理想的なオブザーバーを想定しています。 （各ラインペアは2つのセンサーピクセルに等しいため、ターゲット幅全體で1.0ラインペア両ピクセル（ジョンソンの基準-ウィキペディア）。）多くのシステムは、検出のためにそれぞれ1 - 3 - 6サイクル（ラインペア）の単純化された「DRI」數(shù)を引用しています-認識-識別（DRIとは何ですか、そして計算のために何に基づいていますか？）。たとえば、NATOガイドラインでは、検出に約1サイクル、認識には3、識別に6サイドルが使用されます（DRIとは何ですか、そして計算のために何に基づいていますか？）。 （米國陸軍が更新されました 取得する基準は、洗練されたタスクを検出、分類、認識、識別、識別、反映するために0.75、1.5、3、および6サイクルを使用します（洗練されたタスクを反映します（ジョンソン基準の歴史と進化）。）

ジョンソンの基準は、しばしば確率的に表現(xiàn)されます：與えられます N ターゲットのサイクルでは、各タスクを正しく実行する可能性があります（通常はSIGMOID -のように、表面のしきい値で50％があります）。ただし、必要な解決をタスクに関連付ける「経験則」として最も一般的に使用されています。

數(shù)學的根拠（解像度と範囲）

The 解決可能なサイクルの數(shù) ターゲット間では、ターゲットのサイズ、範囲、センサー光學、ピクセルのサイズに依存します。単純なピンホールまたは薄いレンズモデル（小さな-角度近似）の場合、自律車両の基本的なイメージングシステム分析):

どこ n ターゲットのサイクル數(shù)、 H_O ターゲットの特性サイズ（m）です。 f レンズ焦點距離（ピクセルピッチと同じ単位）、 p ピクセルピッチ（ピクセルセンター間の距離）、および R ターゲットの範囲です。この式は直感的な効果をキャプチャします：より大きなターゲット（または焦點距離）が増加するn、一方、より大きなピクセル以下の範囲が減少します n (自律車両の基本的なイメージングシステム分析）。もし N 特定のタスクには（ジョンソンのテーブルから）サイクルが必要です、 検出範囲 として解決することができます

たとえば、ターゲットサイズまたは焦點距離を2倍にすると、固定の検出範囲が2倍になります N (自律車両の基本的なイメージングシステム分析）。同様に、ピクセルピッチ（つまり、センサーの解像度が高い）を半分にすると、範囲が2倍になります。これらのフォーミュラは、熱のカメラ仕様でよく使用され、理想的な條件下でD/R/I範囲を推定するために使用されます。

検出範囲に影響する要因

上記の単純な範囲の式は、完全なコントラストと明確な條件を想定しています。実際には、多くの要因が検出と認識範囲に影響を與えます。

• ターゲットのサイズとコントラスト：より大きな距離でより大きな（背の高いまたは広い）ターゲットが見えます。同様に、赤外線コントラストが高いターゲット（たとえば、背景よりも熱いとクールな）は、検出が容易です。サーマルカメラの場合、一般的な仮定は、信頼できる検出のためにバックグラウンドから約2°Cの溫度差です。小さいまたは低い-コントラストターゲットには、より多くのサイクルが必要です（したがって、範囲が近い）。

• センサーの解像度と光學系： 示されているように、より細かいピクセル（小さい p）および長い焦點距離 f 範囲を増やします。また、センサーの変調(diào)伝達関數(shù)（MTF）と光學品質(zhì)は、詳細がどの程度伝達されるかに影響します。ジョンソンの言葉では、より良い光學（より高いMTF）は、特定のタスクに必要なサイクルを効果的に削減します（自律車両の基本的なイメージングシステム分析).

• 大気條件： 本物の雰囲気は赤外線信號を減衰させます。雨、霧、またはほこりの影響は、範囲を急激に減らすことができます。単純なモデルはビールの法則を使用しています（f_t = exp（- r/l_r））波長で伝送を計算する（ジョンソン基準の歴史と進化）。経験的研究は、霧と激しい天候が、IRであっても、検出確率を大幅に低下させる可能性があることを示しています（ジョンソン基準の歴史と進化）。熱IRは、目に見える光よりも水蒸気には少なくなりますが、悪天候は依然として範囲を大幅に短くします（ジョンソン基準の歴史と進化）（）ジョンソン基準の歴史と進化).

• バックグラウンドクラッター： 高い-クラッターの背景は、検出を難しくします。実験では、「低い」シーンでは、ジョンソンのしきい値は検出のために約0.5サイクルほどのものである可能性がありますが、50％の検出には2.5サイクル以上の「ハイクラッター」シーンが必要になる場合があります（ジョンソン基準の歴史と進化）。実際には、カモフラージュまたは視覚的に複雑な背景には、ジョンソンの最小限を大きく上回るターゲットコントラストまたは解像度が必要です。

• 信號-と-ノイズ比（SNR）とセンサーノイズ： 熱検出器にはノイズ（NETD）と制限されたダイナミックレンジがあります。弱いサーマルシグネチャまたは高センサーノイズは、必要なサイクルを効果的に上昇させます。研究は、低いSNRがぼかしのように作用することを強調(diào)しています。それは畫質(zhì)を低下させ、有効範囲を減らします（ジョンソン基準の歴史と進化).

一緒に、これらの要因は、ジョンソンの基準が理想的な範囲を與えることを意味します。実用的な計算には、大気透過率、ターゲットコントラスト、センサーノイズなどを含める必要があります。たとえば、レオナルドDRSは、ジョンソンの式が「十分な信號」（良好なコントラストと低ノイズ）と透明な空気を想定していることを指摘しています。一般に、現(xiàn)実的な範囲方程式は、雰囲気を説明するために視認性または伝送用語を単純な式に掛けます。

例の計算

上記の式を使用すると、特定のカメラとターゲットのD/R/I範囲を推定できます。例えば：

• 例： 高さ2mの人（H_O = 2m）サーマルカメラで畫像化されました f = 50mmおよびピクセルピッチ p = 20μm（= 0.02mm）。検出にジョンソンの1 -サイクルしきい値を使用して、

  $$r _ {\ rm det} = \ frac {2 \、\ text {m} \ times 50 \、\ text {mm}} {2 \ times 0.02 \、\ text {mm} \ times 1} \ times \ areprx 2500 \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \$$

  認識（約3サイクル）と識別（≈6サイクル）の場合、範囲はそれぞれ約833mと≈417mになります（$ r \ propto1/n $）。

• メーカーの例： レオナルドDRSアプリケーションノートは、人間のターゲット（臨界寸法?0.95m）と17μmピクセルと16.75mmの焦點距離を備えたカメラを提供します。 3 -サイクル認識タスクの場合、約157mの50％の検出範囲を計算します。 （同じ數(shù)字で、私たちのフォーミュラは$ r \の約（0.95 \ Times 16.75）/（2 \ Times0.017 \ Times3）\約157 $ mをもたらし、例に一致します。）

• 典型的な値： 理想的な條件（コントラスト、透明な空気）では、ジョンソンのルール- -親指のルールは、數(shù)キロメートルの順序で人間の検出を予測します。たとえば、1つのソースは、1.8mの人の?2000mの検出、667mの認識、および?333mの識別を引用しています（88mの人の識別があります。DRIとは何ですか、そして計算のために何に基づいていますか？).

これらの例は、ジョンソンの基準を単純な算術で直接適用する方法を示しています。実際の実際の範囲は、上記の要因のために実際の範囲が低くなることがよくあります。

アプリケーション

ジョンソンの基準は、設計と評価に広く使用されています サーマルイメージングシステム 多くの分野で：

• 軍事と防衛(wèi)： 夜間のセンサー仕様-視力範囲、熱光景、監(jiān)視は、しばしばジョンソンの基準に基づいてD/R/Iの範囲をリストします（ジョンソンの基準-ウィキペディア）。夜のターゲットの獲得と認識（友人対FOE）は、これらの推定値に依存しています。多くのフィールドマニュアルと調(diào)達書類は、武器の-材の照準器の1 - 3 - 6ルール-の1 - 3 - 6ルールを參照しています。

• 検索と救助 /セキュリティ： 失われた人を見つけるために使用されるハンドヘルドまたはマウントされたサーマルカメラ、または境界線を監(jiān)視することも、DRIメトリックを使用します。たとえば、救助隊にはできるカメラが必要な場合があります。 検出する 1kmの人間と 認識する 400mで。ジョンソンの基準は、そのような仕様のベースラインを提供します。

• 監(jiān)視と法執(zhí)行機関： 境界パトロール、野生生物の監(jiān)視、侵入検知システムは、これらの基準を使用して、センサーが夜に人や車両をどれだけ拾うことができるかを予測します。 （一部の標準はジョンソンタスクを正式化します。たとえば、NATOはD、R、Iイメージング要件の分類を使用します。）

いずれの場合も、ジョンソンの基準は、センサーパラメーター（解像度、光學、ピクセルサイズ）を直感的なパフォーマンスメトリック（典型的なターゲットを検出または識別する範囲）に変換するのに役立ちます。

制限と現(xiàn)代の適応

その有用性にもかかわらず、ジョンソンの基準には重要です 制限。多くの現(xiàn)実の効果を省略する経験的で理想化されたモデルです：

• 簡素化された條件： それは、均一な背景、十分なターゲットコントラスト、および適切な-校正されたオブザーバーを想定しています?；靵yやカモフラージュを説明しません。実際には、複雑な背景に対するターゲットには、ジョンソンの名目値よりも多くの解像度が必要になる場合があります。ジョンソン基準の歴史と進化).

• 環(huán)境への影響を無視する： 元の基準には、天候や大気減衰は含まれません。研究はそれを強調(diào)しています 単純なモデルはありません 霧、雨、煙の影響を完全に捕らえます（ジョンソン基準の歴史と進化）（）ジョンソン基準の歴史と進化）。最新のシステムは、多くの場合、大気伝送用語を掛けたり、経験的視認性モデルを使用したりします。

• ヒューマンファクター： ジョンソンの仕事は、制御された條件下でいくつかの訓練されたオブザーバーを使用しました。オブザーバーのトレーニング、注意、疲労などの変動を無視します。実際の検出確率で個人の間に大きな違いがある可能性があります（ジョンソン基準の歴史と進化).

• 信號と処理： このモデルは、ジオメトリ（ピクセルと光學系）のみによって限られているかのように畫像を扱います。センサーノイズ（NETD）、ダイナミックレンジ、または畫像処理の強化は組み込まれていません。オンボードのシャープニングまたはビデオアルゴリズムは、効果的な解像度を改善できます。つまり、実際のカメラはしばしば裸のジョンソンの制限よりも優(yōu)れています。

• 確率フォーカス： 基準は、?50％の確率で定義されています。彼らは、しきい値を超えたより多くの解像度でパフォーマンスがどのように改善するかを説明しておらず、誤った-アラーム率やROC曲線をキャプチャしません。

これらのギャップのため、最新の範囲パフォーマンスモデルはジョンソンのアプローチを拡張します。たとえば、米國陸軍 取得する 方法論は、より広範なテストに基づいて、サイクル要件（検出のために0.75サイクルなど）を調(diào)整しますジョンソン基準の歴史と進化）。現(xiàn)在、多くの分析ツールがMTF、SNR、および大気モデルを明示的に統(tǒng)合しています。ビール - ランバートの減衰が含まれるものもあります（同様です J -映畫/T - MET モデル（ジョンソン基準の歴史と進化）またはクラッターメトリック。その他は、ハードなしきい値を統(tǒng)計検出理論に置き換えます（たとえば、受信機の動作特性曲線を使用します）。それにもかかわらず、ジョンソンの基準は基本的な概念であり、最初の迅速な最初の-サーマルイメージング範囲への注文ガイドです。

要約すれば、ジョンソンの基準は、赤外線センサーの空間解像度をターゲットを見る実用的なタスクにリンクしています。 「ターゲットのラインペア」という観點から検出、認識、および識別を表現(xiàn)することにより、特定のカメラが理想的な條件下で各タスクをどの程度実行できるかを計算するための簡単な方法をエンジニアに提供します（ジョンソンの基準-ウィキペディア）（）自律車両の基本的なイメージングシステム分析）。詳細なデザインの実際の要因を説明する必要がありますが、ジョンソンの基準はまだほとんどのサーマルカメラの仕様とパフォーマンスの推定値を支えています（ジョンソンの基準-ウィキペディア）（）ジョンソン基準の歴史と進化).

出典： 重要な定義と価値は、ジョンソンの元の作品からのものです（ジョンソンの基準-ウィキペディア）および文獻の要約（ジョンソンの基準-ウィキペディア）（）DRIとは何ですか、そして計算のために何に基づいていますか？）。検出範囲の計算は、イメージング分析の薄い-レンズ式に従います（自律車両の基本的なイメージングシステム分析）。環(huán)境および亂雑な効果は、フォローアップ研究で文書化されています（ジョンソン基準の歴史と進化）（）ジョンソン基準の歴史と進化）。実用的な例と仮定は、メーカーや技術レポートからのものです（DRIとは何ですか、そして計算のために何に基づいていますか？).