Синтез изображений с использованием частотно-контрастной характеристики тепловизионной оптико-электронной системы с целью оценки разрешающей способности

Авторы

Краснов А. М.^1*, Шашков С. Н.², Румянцев А. В.³

1. «Технологический парк космонавтики «ЛИНКОС», Москва, Щербинка, Россия
2. Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, Москва, Москва, Россия
3. Центр (управления комплексной безопасностью) МО РФ, Москва, Россия

*e-mail: a_krasnov@inbox.ru

Аннотация

Приведено определение частотно-контрастной характеристики и рассмотрены параметры оптико-электронной системы, определяющие разрешающую способность: угловой размер пятна нечёткости изображения, мгновенное (элементарное) поле зрения, угловой размер детектора, функция рассеяния точки и показана взаимосвязь между ними. 
Проведён расчет частотно-контрастной характеристики тепловизионной оптико-электронной системы и её составляющих на этапе лабораторных испытаний и по полученным значениям эффективной разрешающей способности была дана оценка разрешающей способности оптико-электронной системы.
Раскрыто содержание синтеза изображений объектов с использованием линейной фильтрации в частотной и в пространственной области с учётом частотно-контрастной характеристики и функции рассеяния точки. Проведенный синтез изображения посредством использования частотно-контрастной характеристики и функции рассеяния точки подтвердил полученную ранее оценку разрешающей способности оптико-электронной системы. 
Актуальность данного материала обусловлена необходимостью наличия качественного инструмента объективной оценки разрешающей способности авиационных оптико-электронных систем, исключающего субъективное мнение, обусловленное человеческим фактором, на этапах испытаний и серийного производства изделий, на соответствие заданным тактико-техническим требованиям и требованиям технических условий
В заключение определено место синтеза изображений объектов с использованием частотно-контрастной характеристики в цифровой модели комбинированной системы технического зрения.

Ключевые слова:

частотно-контрастная характеристика, линейная фильтрация в частотной (пространственной) области, синтез изображений объектов, тепловизионная оптико-электронная система

Список источников

1. Краснов А.М., Трегубенков С.Ю., Румянцев А.В., Хисматов Р.Ф., Шашков С.Н. Оценка эффективности оптико-электронных систем посредством аналитической модели. Функции порогового контраста и передачи модуляции // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2021. Т. 19. № 1. С. 45-64. DOI: 10.18127/j20700814-202101-04
2. Ronald G. Driggers, Melvin H. Friedman, John W. Devitt, Orges Furxhi, Anjali Singh. Introduction to Infrared and Electro-Optical Systems - Third Edition. Artech House, 2022.
3. Gerald C. Holst. Electro-Optical Imaging System Performance - Fifth edition. JCD Publishing and SPIE Press, 2008.
4. MAVIISS ver. 1.5 (MTF based Visible and Infrared Imaging Systems Simulation) is an Interactive Software program available from JCD Publishing Company and Interactive Software-Integrated Solutions for the 21st Century (ISIS21), 2005.
5. Gerald C. Holst, Ronald G. Driggers. Small detectors in infrared system design. Optical Engineering 51(9), 096401, 2012.
6. Rachel Hughes. Sensor Model Requirements for TAWS/IRTSS Operation. Naval Postgraduate School. Monterey, CA 93943-5000, 2007.
7. Night Vision Thermal Imaging Systems Performance Model. User’s Manual & Reference Guide. U.S Army Night Vision and Electronic Sensors Directorate Modeling & Simulation Division Fort Belvoir, VA, 2001.
8. Краснов А. М., Шашков С. Н., Румянцев А. В. Методика синтеза фоноцелевых изображений с учетом характеристик тепловизионной оптико-электронной системы // Труды МАИ. 2025. № 144. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=186316
9. Краснов А. М., Шашков С. Н., Румянцев А. В. Методика оценки влияния температурного контраста на вероятность обнаружения объекта по результатам лабораторных испытаний тепловизионной оптико-электронной системы // Труды МАИ. 2025. № 145.  URL: https://trudymai.ru/publications.php?ID=186886
10. Michael C. Dudzik, Editor. The Infrared & Electro-Optical Systems Handbook. Joseph S. Accetta, David L. Shumaker, Executive Editors. VOLUME 4 Electro-Optical Systems Design, Analysis, and Testing. Infrared Information Analysis Center and SPIE Optical Engineering Press, 1993.
11. Gerald C. Holst. Electro-Optical Imaging System Performance - Sixth edition. JCD Publishing and SPIE Press, 2017.
12. Krzysztof Chrzanowski. Testing thermal imagers. Practical guidebook. Military University of Technology, Warsaw, Poland, 2010.
13. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Москва: Техносфера, 2006.
14. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins. Digital Image Processing Using MATLAB. Pearson Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ 07458, 2004.
15. Gonzalez, Rafael C., Woods, Richard E., Eddins, Steven L. Digital Image Processing using MATLAB. Gatesmark Publishing, 2020.
16. A. Berk, G.P. Anderson, P.K. Acharya, M.L. Hoke, J.H. Chetwynd, L.S. Bernstein, E.P. Shettle, M.W. Matthew and S.M. Adler-Golden. MODTRAN4 Version 3 Revision 1 USER’S MANUAL. Air Force Research Laboratory, Space Vehicles Directorate, Air Force Materiel Command, HANSCOM AFB, MA  01731-3010, 2003.
17. Glenn D. Boreman. Modulation transfer function in optical and electro-optical systems. Second edition. Bellingham, Washington: SPIE Press, 2021.
18. Краснов А.М., Трегубенков С.Ю., Румянцев А.В., Хисматов Р.Ф., Шашков С.Н. Оценка эффективности оптико-электронных систем посредством аналитической модели. Модель шума системы «ОЭС-оператор». Труды МАИ. 2022. № 122. DOI: 10.34759/trd-2022-122-22.
19. ГОСТ Р 57700.37 – 2021. Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения
20. ГОСТ Р 57700.24. Компьютерные модели и моделирование. Валидационный базис.
21. ГОСТ Р 57700.22. Компьютерные модели и моделирование. Классификация.
22. ГОСТ Р 57412. Компьютерные модели в процессах разработки, производства и эксплуатации изделий. Общие положения.

Скачать статью