Kriteria Johnson untuk Pengesanan dan Pengiktirafan Pengimejan Thermal

Latar belakang sejarah: Pada penghujung tahun 1950 -an, John W. Johnson dari Tentera A.S. menjalankan eksperimen perintis dengan malam - Pengantara Imej Penglihatan Untuk mengukur berapa banyak perincian imej yang diperlukan untuk pelbagai tugas visual (Kriteria Johnson - Wikipedia). Dalam kertasnya 1958 "Analisis Sistem Pembentukan Imej", Johnson melaporkan ambang empirikal (sejauh pasangan pada sasaran) yang diperlukan untuk tugas yang berbeza (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Kriteria Johnson - Wikipedia). Ini dikenali sebagai Kriteria Johnson. Ia merevolusikan reka bentuk sensor dengan membenarkan jurutera meramalkan sejauh mana sasaran dapat dilihat, diiktiraf, atau dikenal pasti di bawah syarat -syarat tertentu (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Kriteria Johnson - Wikipedia). Menggunakan kriteria ini, banyak model ramalan kemudian dibangunkan untuk menilai prestasi sensor di bawah keadaan operasi yang berbeza (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Kriteria Johnson - Wikipedia).

Tugas Pengesanan, Pengiktirafan, dan Pengenalan (DRI)

Kriteria Johnson mentakrifkan tiga utama tugas visual:

• Pengesanan: Pemerhati hanya menyedari bahawa objek hadir. (Pada tahap ini, seseorang mungkin hanya melihat "gumpalan" atau perubahan di tempat kejadian.) Johnson mendapati bahawa pengesanan yang diperlukan 1.0 ± 0.25 pasang baris di seluruh sasaran (Kriteria Johnson - Wikipedia).

• Pengiktirafan: Pemerhati boleh memberitahu jenis objek umum (contohnya, membezakan seseorang dari kenderaan). Ini memerlukan lebih terperinci - pada asalnya mengenai 4.0 ± 0.8 pasang baris (Kriteria Johnson - Wikipedia).

• Pengenalpastian: Pemerhati dapat mengenal pasti objek tertentu (mis. Model kenderaan tertentu atau orang tertentu). Ini adalah tugas yang paling sukar, yang memerlukan 6.4 ± 1.5 pasang baris (Kriteria Johnson - Wikipedia).

(Johnson juga mencatatkan langkah "orientasi" pertengahan pada ~ 1.4 baris pasangan (Kriteria Johnson - Wikipedia), tetapi perbincangan moden sering memberi tumpuan kepada tugas -tugas DRI.) Dalam istilah kejuruteraan praktikal, pasangan satu baris sepadan dengan kira -kira dua piksel imej di seluruh sasaran (Kriteria Johnson - Wikipedia). Dalam spesifikasi pengimejan terma moden, ambang ini sering dibulatkan 1, 3, dan 6 kitaran untuk kebarangkalian 50% melaksanakan tugas (Apa itu DRI, dan apa yang berdasarkan pengiraan?).

(Seni vektor siluet lelaki percuma - Muat turun 17,246+ Ikon & Grafik Silhouette Man - Pixabay) Rajah: Sasaran manusia - berbentuk di bawah pemerhatian. Pada jarak jauh, sasaran hanya menghasilkan siluet gelap (cukup untuk pengesanan); Sebagai resolusi (atau kedekatan) meningkat, ciri -ciri muka dan pakaian muncul, membolehkan pengiktirafan dan akhirnya pengenalan penuh. Kriteria Johnson mengukur berapa banyak pasangan terperinci diperlukan pada setiap peringkat (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Apa itu DRI, dan apa yang berdasarkan pengiraan?).

Kriteria Johnson (ambang resolusi)

Kriteria asal Johnson sering diringkaskan seperti berikut untuk kadar kejayaan 50% setiap tugas (Kriteria Johnson - Wikipedia):

• Pengesanan (kehadiran objek): ~ 1.0 pasangan garis pada sasaran (kebarangkalian 50%) (Kriteria Johnson - Wikipedia).

• Pengiktirafan (Kelas Objek): ~ 4.0 pasang baris pada sasaran (Kriteria Johnson - Wikipedia).

• Pengenalpastian (objek khusus): ~ 6.4 pasangan garis pada sasaran (Kriteria Johnson - Wikipedia).

Nilai -nilai ini menganggap sasaran yang tinggi - kontras latar belakang dan pemerhati yang ideal. (Setiap pasangan baris sama dengan dua piksel sensor, jadi contohnya 1.0 pasangan baris ≈ 2 piksel merentasi lebar sasaran (Kriteria Johnson - Wikipedia).) Banyak sistem memetik bilangan "DRI" yang dipermudahkan 1 - 3 - 6 kitaran (pasangan garis) untuk pengesanan - Pengiktirafan - Pengenalpastian, masing -masing (Apa itu DRI, dan apa yang berdasarkan pengiraan?). Sebagai contoh, garis panduan NATO menggunakan kira -kira 1 kitaran untuk pengesanan, 3 untuk pengiktirafan, dan 6 untuk pengenalan (Apa itu DRI, dan apa yang berdasarkan pengiraan?). (Tentera A.S. dikemas kini Memperoleh Kriteria juga menggunakan 0.75, 1.5, 3, dan 6 kitaran untuk mengesan, mengklasifikasikan, mengenali, mengenal pasti, mencerminkan tugas halus (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson).)

Kriteria Johnson sering dinyatakan secara probabilistik: diberikan N kitaran pada sasaran, terdapat kebarangkalian yang sesuai dengan melaksanakan setiap tugas dengan betul (biasanya sigmoid - seperti, dengan 50% pada ambang yang ditabulasi). Walau bagaimanapun, ia paling biasa digunakan sebagai "peraturan ibu jari" yang berkaitan dengan resolusi yang diperlukan untuk tugas itu.

Asas Matematik (Resolusi dan Julat)

The bilangan kitaran yang boleh diselesaikan Di seberang sasaran bergantung pada saiz sasaran, julat, optik sensor, dan saiz piksel. Untuk model lensa pinhole atau nipis yang mudah (kecil - penghampiran sudut), seseorang mendapati (Analisis sistem pengimejan asas untuk kenderaan autonomi):

di mana n adalah bilangan kitaran pada sasaran, h_o adalah saiz ciri sasaran (m), f adalah panjang fokus kanta (unit yang sama seperti padang piksel), p adalah padang piksel (jarak antara pusat piksel), dan R adalah julat kepada sasaran. Formula ini menangkap kesan intuitif: sasaran yang lebih besar (atau panjang fokus yang lebih lama) meningkat n, sementara piksel yang lebih besar atau jarak jauh berkurangan n (Analisis sistem pengimejan asas untuk kenderaan autonomi). Jika N kitaran diperlukan (dari meja Johnson) untuk tugas tertentu, julat pengesanan boleh diselesaikan sebagai

Contohnya, menggandakan saiz sasaran atau panjang fokus menggandakan julat pengesanan untuk tetap N (Analisis sistem pengimejan asas untuk kenderaan autonomi). Begitu juga, separuh padang piksel (iaitu resolusi sensor yang lebih tinggi) menggandakan julat. Formula ini sering digunakan oleh spec kamera termal - Lembaran untuk menganggarkan D/R/I julat di bawah keadaan yang ideal.

Faktor yang mempengaruhi julat pengesanan

Formula julat mudah di atas menganggap kontras sempurna dan keadaan yang jelas. Dalam amalan, banyak faktor mempengaruhi pengesanan dan pengiktirafan:

• Saiz sasaran dan kontras: Sasaran yang lebih besar (lebih tinggi atau lebih luas) dapat dilihat pada jarak yang lebih jauh; Begitu juga, sasaran dengan kontras inframerah yang lebih tinggi (contohnya lebih panas vs lebih sejuk daripada latar belakang) lebih mudah dikesan. Untuk kamera terma, andaian biasa adalah perbezaan suhu ~ 2 ° C dari latar belakang untuk pengesanan yang boleh dipercayai. Lebih kecil atau rendah - Sasaran kontras memerlukan lebih banyak kitaran (dengan itu julat yang lebih dekat).

• Resolusi Sensor & Optik: Seperti yang ditunjukkan, piksel yang lebih halus (lebih kecil p) dan panjang fokus yang lebih panjang f Meningkatkan julat. Juga, fungsi pemindahan modulasi sensor (MTF) dan kualiti optik mempengaruhi seberapa terperinci dipindahkan. Dalam kata -kata Johnson, optik yang lebih baik (mtf yang lebih tinggi) berkesan mengurangkan kitaran yang diperlukan untuk tugas tertentu (Analisis sistem pengimejan asas untuk kenderaan autonomi).

• Keadaan atmosfera: Atmosfera sebenar melemahkan isyarat inframerah. Kesan hujan, kabus, atau habuk dapat mengurangkan jarak jauh. Model Mudah Gunakan Undang -undang Beer (f_t = exp (- r/l_r)) untuk mengira penghantaran pada panjang gelombang (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson). Kajian empirikal menunjukkan kabus dan cuaca berat boleh mengurangkan kebarangkalian pengesanan secara drastik, walaupun dalam IR (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson). IR termal mengalami kurang dari wap air daripada cahaya yang kelihatan, tetapi cuaca buruk masih memendekkan jarak jauh (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson) (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson).

• Kekacauan latar: Latar belakang yang tinggi - kekacauan menjadikan pengesanan lebih sukar. Eksperimen menunjukkan bahawa dalam "kekacauan rendah" adegan ambang Johnson boleh sekecil ~ 0.5 kitaran untuk pengesanan, tetapi dalam adegan "kekacauan tinggi" lebih daripada 2.5 kitaran mungkin diperlukan untuk pengesanan 50% (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson). Dalam praktiknya, latar belakang yang disamarkan atau visual yang kompleks sering memerlukan kontras sasaran atau resolusi yang jauh melebihi minimum Johnson.

• Isyarat - ke - nisbah bunyi (SNR) dan bunyi sensor: Pengesan terma mempunyai bunyi bising (NETD) dan jangkauan dinamik terhad. Tandatangan terma yang lemah atau bunyi sensor tinggi dengan berkesan menimbulkan kitaran yang diperlukan. Kajian menekankan bahawa SNR rendah bertindak seperti kabur: ia merendahkan kualiti imej dan mengurangkan julat yang berkesan (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson).

Bersama -sama, faktor -faktor ini bermakna kriteria Johnson memberikan julat yang ideal. Mana -mana pengiraan praktikal mesti termasuk transmisi atmosfera, kontras sasaran, bunyi sensor, dan lain -lain sebagai contoh, Leonardo Drs mencatatkan bahawa formula Johnson menganggap "banyak isyarat" (kontras yang baik dan bunyi yang rendah) dan udara yang jelas. Secara umum, persamaan julat yang realistik mengalikan formula mudah dengan penglihatan atau istilah penghantaran untuk menyumbang atmosfera.

Contoh pengiraan

Menggunakan formula di atas, seseorang boleh menganggarkan julat D/R/I untuk kamera dan sasaran yang diberikan. Contohnya:

• Contoh: Orang tinggi 2m (h_o = 2m) dicatatkan oleh kamera terma dengan f = 50mm dan padang piksel p = 20μm (= 0.02mm). Menggunakan johnson 1 - ambang kitaran untuk pengesanan,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ times 50 \, \ text {mm}} {2 \ times 0.02 \, \ text {mm} \ times 1}$$

  Untuk pengiktirafan (≈3 kitaran) dan pengenalan (≈6 kitaran), julat menjadi ≈833m dan ≈417m masing -masing (sejak $ r \ propto1/n $).

• Contoh Pengilang: Nota aplikasi Leonardo DRS memberikan sasaran manusia (dimensi kritikal ~ 0.95m) dan kamera dengan 17μm piksel dan panjang fokus 16.75mm. Untuk tugas pengiktirafan kitaran 3 -, mereka mengira julat pengesanan 50% kira -kira 157m. (Dengan nombor yang sama, formula kami menghasilkan $ r \ kira -kira (0.95 \ kali 16.75)/(2 \ times0.017 \ times3) \ kira -kira $ m, memadankan contoh mereka.)

• Nilai biasa: Dalam keadaan yang ideal (kontras yang baik, udara yang jelas), peraturan Johnson - dari - ibu jari meramalkan pengesanan manusia keluar ke atas perintah beberapa kilometer. Contohnya, satu sumber memetik pengesanan ~ 2000m, pengiktirafan ~ 667m, dan pengenalan ~ 333m untuk orang 1.8m (Apa itu DRI, dan apa yang berdasarkan pengiraan?).

Contoh -contoh ini menunjukkan bagaimana kriteria Johnson boleh digunakan secara langsung dengan aritmetik mudah. Rentang sebenar dalam amalan sering lebih rendah kerana faktor -faktor yang disebutkan di atas.

Aplikasi

Kriteria Johnson digunakan secara meluas dalam merancang dan menilai Sistem pengimejan haba di banyak bidang:

• Tentera dan Pertahanan: Spesifikasi Sensor untuk Malam - Skop Visi, Pemandangan Termal, dan Pengawasan sering menyenaraikan D/R/I Ranges berdasarkan kriteria Johnson (Kriteria Johnson - Wikipedia). Pengambilalihan dan pengiktirafan sasaran (rakan vs musuh) pada waktu malam bergantung pada anggaran ini. Banyak manual medan dan dokumen perolehan merujuk 1 - 3 - 6 Peraturan - ibu jari untuk senjata - pemandangan yang dipasang.

• Cari dan Penyelamat / Keselamatan: Kamera terma genggam atau dipasang yang digunakan untuk mencari orang yang hilang, atau memantau perimeter, juga menggunakan metrik DRI. Sebagai contoh, pasukan penyelamat mungkin memerlukan kamera yang boleh mengesan manusia pada 1km dan mengenali pada 400m. Kriteria Johnson menyediakan garis dasar untuk spesifikasi sedemikian.

• Pengawasan dan Penguatkuasaan Undang -Undang: Peronda sempadan, pemantauan hidupan liar, dan sistem pengesanan pencerobohan menggunakan kriteria ini untuk meramalkan sejauh mana sensor boleh mengambil orang atau kenderaan pada waktu malam. (Sesetengah piawaian merumuskan tugas Johnson; mis. NATO menggunakan D, R, I klasifikasi dalam keperluan pengimejan.)

Dalam setiap kes, kriteria Johnson membantu menterjemahkan parameter sensor (resolusi, optik, saiz piksel) ke dalam metrik prestasi intuitif (julat untuk mengesan atau mengenal pasti sasaran biasa).

Batasan dan penyesuaian moden

Walaupun kegunaannya, kriteria Johnson mempunyai penting batasan. Ia adalah model empirikal dan ideal yang menghilangkan banyak kesan dunia yang nyata:

• Keadaan yang dipermudahkan: Ia menganggap latar belakang seragam, kontras sasaran yang mencukupi, dan pemerhati yang dikalibrasi dengan baik. Ia tidak mengambil kira kekacauan atau penyamaran. Dalam praktiknya, sasaran terhadap latar belakang yang kompleks mungkin memerlukan lebih banyak resolusi daripada nilai nominal Johnson (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson).

• Mengabaikan kesan alam sekitar: Kriteria asal tidak termasuk cuaca atau pelemahan atmosfera. Kajian menekankan bahawa Tiada model mudah sepenuhnya menangkap kabus, hujan, dan kesan asap (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson) (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson). Sistem moden sering berlipat ganda dengan istilah penghantaran atmosfera atau menggunakan model penglihatan empirikal.

• Faktor Manusia: Kerja Johnson menggunakan beberapa pemerhati terlatih di bawah keadaan terkawal; Ia mengabaikan variasi dalam latihan pemerhati, perhatian, keletihan, dan lain -lain. Terdapat perbezaan yang signifikan antara individu dalam kebarangkalian pengesanan sebenar (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson).

• Isyarat dan pemprosesan: Model ini merawat imej seolah -olah terhad hanya oleh geometri (piksel dan optik). Ia tidak menggabungkan bunyi sensor (NETD), pelbagai dinamik, atau peningkatan pemprosesan imej. Mana -mana algoritma mengasah atau video di atas kapal boleh meningkatkan resolusi yang berkesan, yang bermaksud kamera sebenar sering mengatasi had Johnson yang terdedah.

• Fokus kebarangkalian: Kriteria ditakrifkan untuk kebarangkalian ~ 50%. Mereka tidak menggambarkan bagaimana prestasi bertambah baik dengan lebih banyak resolusi di luar ambang, dan tidak juga menangkap palsu - kadar penggera atau lengkung ROC.

Kerana jurang ini, model prestasi pelbagai moden memanjangkan pendekatan Johnson. Contohnya, Angkatan Tentera A.S. Memperoleh Metodologi menyesuaikan keperluan kitaran (0.75 kitaran untuk pengesanan, dll) berdasarkan ujian yang lebih luas (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson). Banyak alat analisis kini mengintegrasikan model MTF, SNR dan atmosfera secara eksplisit. Ada yang termasuk pelemahan bir -lambert (seperti dalam J - Filem/T - bertemu model (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson)) atau metrik kekacauan. Lain -lain menggantikan ambang keras dengan teori pengesanan statistik (mis. Menggunakan lengkung ciri operasi penerima). Walau bagaimanapun, kriteria Johnson kekal sebagai konsep asas dan panduan pertama yang cepat - Panduan Pesanan untuk Pelbagai Pencitraan Thermal.

Ringkasnya, Kriteria Johnson menghubungkan resolusi spatial sensor inframerah kepada tugas praktikal untuk melihat sasaran. Dengan menyatakan pengesanan, pengiktirafan, dan pengenalan dari segi "pasangan garis pada sasaran," ia menyediakan jurutera cara yang mudah untuk mengira sejauh mana kamera yang diberikan dapat melaksanakan setiap tugas di bawah keadaan yang ideal (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Analisis sistem pengimejan asas untuk kenderaan autonomi). Walaupun seseorang mesti menyumbang kepada faktor sebenar - Dunia Dalam apa -apa reka bentuk terperinci, kriteria Johnson masih menyokong spesifikasi kamera terma dan anggaran prestasi yang paling banyak hari ini (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson).

Sumber: Definisi dan nilai utama adalah dari karya asal Johnson (Kriteria Johnson - Wikipedia) dan ringkasan dalam kesusasteraan (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Apa itu DRI, dan apa yang berdasarkan pengiraan?). Pengiraan julat pengesanan mengikuti formula lensa nipis dalam analisis pengimejan (Analisis sistem pengimejan asas untuk kenderaan autonomi). Kesan alam sekitar dan kekacauan didokumenkan dalam kajian berikut (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson) (Sejarah dan evolusi kriteria Johnson). Contoh praktikal dan andaian datang dari pengeluar dan laporan teknikal (Apa itu DRI, dan apa yang berdasarkan pengiraan?).