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user: 4. 红外成像系统检测主要参数研究 红外成像系统性能预测与评估的测试环境一直以实验室内为主，实验系统的精密性和大型化难以支撑现已配备红外成像系统在复杂环境条件下的检测，小型化、工业化仍有许多难题 [ 19 ] 。针对野外环境的复杂条件，能否短时间内对规模数量较大的红外成像系统进行充分的了解，调研国内红外成像系统过的研究现状，逐步建立小型化的红外成像系统检测平台，对红外成像系统的主要性能参数进行研究并准确检测显得尤为重要。 4.1. 信号传递函数SiTF 基本测试原理：红外平行光管采用方孔(或圆孔)目标盘(图1，图2)，红外成像系统保持对比度、亮度不变，产生的红外图象经红外成像系统后输出视频信号，测试设备调节不同的黑体温差值，稳定后，采集该视频信号，经数据处理分别得出背景区和目标区的平均电压。该指标反映了红外成像系统可调节的动态范围，大小影响探测强弱不同目标的能力，观察的清晰程度，影响对目标的识别。从中可以得到被测系统的增益、线性度、动态范围、饱和度等信息。测试该指标时采用的是方形或圆形目标板。半月靶在测量该指标时也常被使用。其测量方式较为固定，在测量中，要着重注意环境条件影响。 采集卡接收到的信号输出 Δ V S Y S 为 Δ V S Y S = [ G ∫ λ 1 λ 2 R ( λ ) A d 4 F 2 ∂ M e ∂ T T S Y S ( λ ) T T E S T d λ ] Δ T (1) 式子中， G 为红外成像系统的系统增益； R ( λ ) 为红外成像系统系统响应度函数；为红外成像系统有效探测元面积； F 为待测红外成像系统光学系统f 数， M e ( λ ， T B ) 为光谱辐射度； T T E S T ( λ ) = T C O L ( λ ) T A T M ( λ ) ； T C O L ( λ ) 为准直系统透过率； T A T M ( λ ) 为大气透过率； T S Y S ( λ ) 为红外成像系统的透过率。信号传递函数 S i T F 为 S i T F = Δ V S Y S Δ T (2) 我们通过实际测试得到坐标轴上多个离散的点，也就是采集到的信号，但是这些测量的离散数据点由于各种因素的影响，通常会有着微小的偏差，所以我们需要对数据进行拟合使得数据点均匀分布在曲线两侧，求出最佳估计值： 图1. 方孔目标盘 图2. 圆孔目标盘 Δ V S Y S = S i T F Δ T + V offset (3) 其中偏置可以表示 V offset = Δ V ¯ − S i T F Δ T ¯ (4) 其中 Δ T ¯ = ∑ i = 1 N Δ T i N (5) Δ V ¯ = ∑ i = 1 N Δ V i N (6) 于是我们得到 S i T F = N ∑ i = 1 N Δ V i Δ T i − ∑ i = 1 N Δ V i ∑ i = 1 N Δ T i N ∑ i = 1 N ( Δ T i ) 2 − ( N ∑ i = 1 N Δ T i ) 2 (7) 由于设备测量中的实验条件的不尽相同，可能导致 S i T F 不同。可能是由于背景的温度在实验中未能精确测量或者在对红外成像系统传递信息的过程中目标与背景两者的传输率不相同导致偏置 V offset 的出现，测试过程中的环境温度波动也可能造成偏值，在测量过程中应予以重视。 4.2. 噪声等效温差NETD 基本测试原理：红外平行光管采用方孔目标盘，测试设备控制双黑体的温差 Δ T ，产生的红外图象经红外成像系统后输出视频信号，测试设备采集该视频信号后，经数据处理得出均方根噪声电压 U n 和平均信号电压 U S ，最后计算出测试结果。该指标反映了输出信号的背景噪声，描述了仪器大面积的温度灵敏度范围，它影响观察距离和识别能力 [ 20 ] [ 21 ] 。目前主要应用公式(8)公式(9)两种测量方式进行测量。 在热成像系统的NETD指标中，国外经常使用NETD、时间NETD、空间NETD这三个指标 [ 22 ] ，这三种不同类型的NETD指标是由其测量的不同噪声所决定的，尽管光子运动应该是由泊松分布来描述，但是通常我们假设噪声符合正态分布，实验数据的整体方差估计是以数据符合高斯密度分布曲线为前提的 [ 23 ] [ 24 ] 。 其中时间噪声模型，是通过选取了n帧图像，对每一帧图像都进行求取噪声均方根，消除空间噪声的影响，对于n帧图像的噪声均方根求其平均值作为系统时间噪声。空间噪声模型，则是将选取的n帧图像进行平均值计算，消除时间因素对于噪声的影响，最后选定某个区域进行噪声均方根计算，这时得到的就是空间噪声， σ T V H 是三维噪声模型当中的分量，该噪声分量综合考虑了时间、空间因素对于整个系统的影响，所以选取其高频部分为NETD测试中的噪声均方根。 人眼对图像的分辨效果与视在信噪比有关。NETD没有考虑视觉特性的影响。NETD反映的是系统对于低空间频率的景物的温度分辨率，例如测试靶标为方孔目标盘，当测试目标是高频景物(目标与背景相对复杂)时，NETD无法对其温度分辨性能的测量能力进行准确的判断。 测量NETD的测试方程为 N E T D = Δ T S / σ (8) 或者 N E T D = σ S i T F (9) 目前国内各大科研机构相继引进国外的红外成像系统整机测试设备，其中主要有美国SBIR、Optikos、EOI公司、法国HGH公司、以色列CI公司的测试产品。 在测试NETD的过程中，现阶段利用以上公司测试产品主要应用两种方法进行测试：(1) 通过黑体与靶标的温差获得 S ，利用靶标或者黑体的选定区域获得 σ ，利用黑体显示的温度获得 Δ T ，利用公式(8)得到NETD，(2) 利用黑体的温度变化获取温差信号 S 与温差 Δ T 的曲线关系 S i T F ，在选取温度的线性区域获得 σ ，利用公式(9)得到NETD。 只采用了一组温差值测试的方法一，测量耗费时间少，但是如果在复杂条件下，环境因素波动较大以及设备自身受到影响、测量误差或较大，也无法确定系统成像时是否处于线性区域内，不同温度点时信号传递函数处于非线性区域时的信息也无法获知。操作简单、耗时少的特点使得不少用户仍在使用这种方法，利用方法二测量时用时较长，操作较为复杂，但是其是通过信号传递函数来求取，所求的信号传递函数是多组温差值进行最小二乘拟合获得，相较一组温差值的算法，方法二尽可能地减小了误差偏大的可能性，能确定是在系统线性区域内获得，大大缩减了误差范围，测试结果更为理想。 在传统的测量定义当中，NETD的测量考虑了探测器和前置级的噪声，传统的红外成像系统中 S 和 σ 有着同样的增益。现在被广泛应用的焦平面热成像系统前置级无输出，在对系统的NETD测试过程中，通过视频输出获取帧图像，测试的图像包括了后端处理电路的噪声，同时后端电路对于信号的非线性处理对NETD测试产生不同程度的影响。随着技术的发展，红外成像系统的对于获取图像的处理能力在不断的增强，技术指标得到了提升，可视化效果也有着质的跳跃。这些图像处理能力的提升的同时，导致了NETD测试变得更加复杂，在实际测量的过程中，对测试系统进行测量之后应该进行不同的情况分析，应对不同的测试系统进行有针对性的测量和评估。 4.3. 调制传递函数MTF 基本测试原理：测量MTF的靶标为狭缝图，其中狭缝宽度应小于0.2DAS (探测器对其物镜张角为DAS)，高度大于10 DAS，每次位移不超过0.05 DAS。调制传递函数MTF是评价红外成像系统性能的关键参数，线性滤波理论是其基础，在红外成像系统中，把每一部分都看作是线性的、时间频率和空间频率稳定的，它包括系统中的光学镜头与信号接收和处理的电子电路系统。因此，整个系统的空间分辨能力特性也就能很好的表征。对于MTF的测量，扫描法和干涉法都应用较多。其中点扩散法和倾斜边缘法在工业中应用较多。 由于光学系统中的接受元件有着尺寸限制，在不属于奈奎斯特频率域内会有图像混叠现象出现，通过点扩散函数或者线扩散函数，利用常规方法进行采样再进行离散的傅立叶变换，从而获得传递函数曲线，在这个过程中会出现欠采样问题。 其测量方法主要分为扫描法、干涉法、激光散斑法。相比之前的扫描型红外成像系统，扫描法针对凝视型红外成像系统的测量方法进行了改进，主要采用斜缝法、最值法、狭缝扫描法。 最值法是通过测得所有MTF中的最大值和最小值，求取其平均值。所有MTF中的最大值处在某一列或者某一行探测元的中间位置，将狭缝靶标置于此就可以得到，相反，将狭缝靶放置到两层探测元的中间位置就可以测定所有MTF中的最小值。 狭缝扫描法则是通过扫描狭缝在一列探测元的所有位置，得出LSF (line spreading function线扩散函数)，再得到MTF。 斜缝法是将狭缝倾斜放置，在平移的过程中，相当于在一个探测元上等间隔的平移数次，提高采样频率，求得结果也就相当于平移数次之后求取的平均值。 干涉法则是通过光干涉的方法，我们可以得到不同空间频率的干涉条纹，得出系统的光瞳函数，再进而得到系统的MTF。 激光散斑法，激光散斑是由无规则散射体被相干光照射产生的，因此是一种随即过程，通过统计方法的研究，获取激光输入输出的强度分布、对比度，其与系统调制传递函数具有相应的关系，为： P S D i n ( ε ， η ) = | M T F | 2 ⋅ P S D o u t ( ε ， η ) (10) 利用激光散斑法是对整个成像系统MTF进行测试，包括成像面，其并不需要平行光管等复杂的红外光学系统，测试它能直接反映整个成像面的系统MTF，并不需要复杂的红外光学系统。这样减少了测试难度，还提高了测试的可靠性和精度。 4.4. 最小可分辨温差MRTD 基本测试原理：红外平行光管采用条状孔目标盘(图3)，产生的红外图象在红外成像系统显示器上显示，测试设备分别调节双黑体为正温差 Δ T 1 负温差 Δ T 2 ，是人眼刚好能分辨出4孔图案时，记下平均温差 Δ T 。再分别换其它空间分辨率 f T 0 的条状孔目标盘，按同样方法测量，最后的到一组平均温差 Δ T 值和空间分辨率 f T 0 。测试设备就自动绘出最小可分辨温差曲线 M R T D ( f T 0 ) 。该指标反映了红外成像系统的热灵敏度，也包含空间分辨特性，是与野外性能有关的主观评价参数 [ 25 ] [ 26 ] 。客观测量的自动测量和快速性使之成为测量MRTD的主要选择 [ 27 ] 。 MRTD一直以来的预测和测量就存在着矛盾，矛盾的原因在于预测模型并没有考虑到测量时的探测器增益变化，但是增益和对比度的调整使得测量值发生了变化，导致预测值与测量值的不相符，那么只有在预测时考虑到这些，针对MRTD模型中的缺陷进行完善，以求的更为切合实测数据的模型。 MRTD测试技术分为主观MRTD测试和客观MRTD测试两类。一般概念，直接用人眼观察成像的目视成像系统，主观测量比较适合；成像自动系统，例如自动识别跟踪目标和定位等系统，宜用客观的测量法来对其基本性能参数进行测量。MTF、RMS、SiTF、NETD、PSD等。对自动成像系统，也可同时用主观测试MRTD评定系统性能。由于传统的MRTD测试技术不仅包括了红外系统自身的技术特征，还包 图3. 条状孔目标盘 括了人眼的主观因素，弊端越来越凸显出来，主观测量的使用逐渐减弱，客观测量技术在不断的发展，国内对于客观测量方法的研究主要在两方面，即直接测量法和间接测量法。间接法多数从视频中提取信息，直接法多数从显示屏上提取信息。目前直接测量法使用较多。 间接测量法，就是应用客观的MRTD模型，客观测量其中的性能参数，如MTF、NETD等，再考虑视觉特性通过性能参数之间的对应关系以求的MRTD。理论MRTD为 M R T D ( f x ) = k i N E T D s M T F ( f x ) β 1 + ⋯ + σ i 2 σ T V H 2 β 2 + ⋯ (11) 式子中 k i 是理论值与测量值相匹配的经验函数。 β i 是对于不同噪声的模拟的人眼滤波器， M T F ( f x ) 中包括了探测器、人眼、光学系统和电子系统的传递函数。 随着发展出现的FLIR90和FLIR92模型，其中引入了三维噪声模型，把噪声分解到时间、水平、垂直三位坐标系当中分解为7种噪声因子。提出并引入了水平 M R T D ( f x ) 、垂直 M R T D ( f y ) 和二维 M R T D ( f f e f f ) 模型。 NVTherm模型于19991年提出，相较之前的模型，NVTherm模型提压缩因子的概念，系统因伪响应带来的性能下降程度得以表示，MRTD不再被限制在奈奎斯特频率内，提出新的人眼视觉模型。2005年，NVESD实验室提出NVThermIP模型，该模型替换了原有采用的约翰逊准则，新的TTP准则更加适用，对于过采样系统和前采样系统都有着良好的适用性。 直接测量法，现在所应用的测量方法主要分两种，一种是光度法，一种是四靶标图像识别法。就使直接从成像系统中提取四靶标图像信息，进行处理分析，假定存在一个阈值，可以区分目标和背景图像，从而决定MRTD。阈值可以使单一阈值，但是结果偏差往往较大，所以多采用模糊决策理论或者神经网络为基础来确定阈值。利用图像处理和神经网络判读的方法前景广阔。 自从荷兰的TNO研究所提出一种表征红外成像系统性能的三角方向辨别阈值法-TOD法，近些年来，国内的许多学者和研究人员对其进行较为深入的探讨和研究，TOD的测试技术的思想和理论基础在研究中得到了深入的了解和介绍，并在此测试技术的应用上取得了一定的成果，初步建立了相应的TOD测试系统，并利用实验室现有条件和野外多种场景条件，对TOD测试技术进行试验对比研究，对其技术进行深入探讨。为适应迅速发展的红外成像系统，TOD测试技术被认为是提高红外成像系统性能参数测试可信度，减少多种弊端，在未来可替代传统MRTD测试技术的一项有效的技术途径，国内相关单位及其研究人员，都在对其进行深入研究，以期将TOD测试技术引入相应红外成像系统评测体系当中。