Компьютерное моделирование тепловизионных изображений

УДК 621.391:519.6.683 И.В. Касаткин

ФГУП «ЦКБ Точприбор», Новосибирск

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕПЛОВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

В статье рассматривается принципиальная возможность компьютерного моделирования тепловизионных изображений с помощью существующего программного обеспечения (Adobe Photoshop, Matlab и т. д.). Описана структура программы компьютерного моделирования изображений (ПКМИ). Приведен пример синтезированного изображения.

I.V. Kasatkin

Federal State Unitary Enterprise «The central design office of precision instruments», Novosibirsk COMPUTER MODELING OF THERMAL IMAGES

In article the basic opportunity of a computer modeling thermal images by means of the existing software (Adobe Photoshop, Matlab, etc.) is considered. The program structure of a computer modeling of images (PCMI) is described. The example of the synthesized image is resulted.

Расчетное моделирование на сегодняшний день является основным средством, позволяющим разработчикам на этапе проектирования выбрать параметры прибора. Однако результаты расчетного моделирования и реальных испытаний приборов нередко разнятся. Одной из причин является сложность моделирования дешифровочных возможностей оператора.

Таким образом, логичным продолжением развития расчетных моделей является изменение формы представления заключительных результатов с числовых значений основных параметров до модели изображения, синтезируемого разрабатываемым прибором.

Программную реализацию программы компьютерного моделирования изображения (далее - ПКМИ) целесообразно [1] производить имитацией последовательного воздействия на исходное изображение всех функциональных блоков прибора и представление на дисплее выходного (синтезированного) изображения, адекватного по своим характеристикам реальным оптико-электронным изображениям.

В целом ПКМИ сможет предоставлять возможности:

- Оценить выходные характеристики и показатели эффективности;

- Проанализировать влияние на качество изображения параметров и характеристик отдельных блоков прибора;

- Спрогнозировать (путем экспертной оценки - дешифрирования выходного изображения) эффективность функционирования прибора в различных условиях;

- Провести обучение (демонстрацию) дешифровщика по наблюдению характерных особенностей изображения разрабатываемого прибора;

- Использовать результаты моделирования для решения обратной задачи

- оценки алгоритма автоматического распознавания (идентификации) целей.

На сегодняшний день перечень используемых и коммерчески распространяемых ПКМИ достаточно ограничен. Среди них можно отметить программные пакеты INFRAMET, JRM Technology и разработку Сибирской Государственной Геодезической Академии «ПИКИМ».

Предметом дальнейшего рассмотрения будет моделирование (синтезирование) тепловизионных изображений, формируемых посредством тепловизионных приборов.

Формирование исходного изображения

Исходное изображение формируется за счет трех основных составляющих:

- Подстилающей поверхности;

- Объектов фона;

- Цели.

В общем виде задача формирования модели изображения объектов весьма трудоемка и включает в себя необходимость корректного учета целого ряда условий: точность учета ракурса объектов, их тепловых контрастов,

распределение контрастов по поверхности. Данные условия описаны в [1].

Формирование исходного изображения может проводиться как в автоматическом, так и в ручном режиме. При этом в качестве метода может быть выбран метод аппликации.

Программно формирование исходного изображения может быть произведено с помощью графических редакторов или программных пакетов, поддерживающих работу с многослойными изображениями (Adobe Photoshop, Matlab и др.). При этом, при квантовании сигнала по уровню, приемлемым считается реализация 256 градаций (8бит), а шаг дискретизации по угловым координатам рекомендуется брать в 8 раз меньше размера элементарного поля зрения прибора [1].

Формирование тестового изображения

В некоторых случаях удобным может быть исследование моделируемого прибора не столько по случайному изображению цели на фоне подстилающей поверхности, сколько объединение на одном кадре множества вариантов расположения цели в поле зрения прибора - с разными контрастами, с дальностью расположения цели, с разным ее ориентированием.

Формирование тестового изображения можно проводить методом аппликации, аналогично с методом формирования исходного изображения. Общая структура изображения в этом случае будет подобна графической таблице, где в каждой ячейке обеспечена уникальная фоноцелевая обстановка. Пример тестового изображения представлен на рис. 1.

Преимуществом тестового изображения перед исходным является возможность использовать его в ПКМИ даже на начальных этапах ее разработки.

Удаление на заданную дальность

Операция удаления на заданную дальность является первым звеном ПКМИ, в котором учитываются параметры моделируемого прибора.

Суть операции заключается в приведении размеров изображения целевых и фоновых объектов в соответствие с линейными размерами поля зрения прибора и дальности до объекта. К примеру, объект с заданным вертикальным размером на заданной дальности будет занимать строго определенную часть поля зрения моделируемого прибора. При уменьшении или увеличении дальности до объекта доля занимаемой его изображением поля зрения прибора будет увеличиваться или уменьшаться соответственно.

Влияние атмосферы

Данное звено ПКМИ позволяет вносить в исходное изображение помехи, вызванные естественными и искусственными внешними источниками. К факторам воздействия могут относиться:

- Поглощение и рассеяние излучения фона и цели атмосферными газами на трассе наблюдения;

- Поглощение и рассеяние излучения пыле-дымовыми образованиями естественного и искусственного происхождения;

- Засветка моделируемого прибора источниками естественного и искусственного происхождения.

Программная реализация звена может быть выполнена на основе:

- Математического попиксельного обсчета существующего исходного изображения;

- Синтезирования дополнительного слоя для исходного изображения.

На данном этапе разработки ПКМИ синтезирование дополнительного слоя исходного изображения является наиболее приемлемым для учета влияния атмосферы, особенно в части поглощения и рассеяния излучения.

Суть операции заключается в нанесении поверх исходного изображения дополнительного слоя с заданным параметром прозрачности.

Геометрическая обработка изображения в звене «оптика+ФПУ»

На данном этапе моделирования проводится учет разрешающей способности прибора относительно исходного изображения.

Одним из вариантов проведения этой операции является преобразование разрешения исходного изображения в разрешение фотоприемной матрицы моделируемого прибора. В процессе обработки исходное изображение разбивается на определенное количество зон, содержащих М*М элементов исходного изображения. Внутри каждой зоны производится расчет средней яркости входящих в их состав пикселей исходного изображения.

Учет размытия изображения и его рассеяния внутри объектива можно описать двумя способами:

- Эквивалентным изменением размеров элементов целевых и фоновых объектов;

- Эквивалентным падением разрешения моделируемого прибора.

Энергетическая обработка изображения в звене «оптика+ФПУ»

Энергетическая обработка изображения производится одновременно с

геометрической. Суть обработки заключается в учете взаимного влияния

фоточувствительных элементов матрицы друг на друга при воздействии на них энергетических потоков различной мощности.

Таким образом, в данном звене ПКМИ предлагается учитывать следующие параметры моделируемого прибора:

- Динамический диапазон;

- Степень фотоэлектрической связи между фоточувствительными элементами;

- Характер рассеяния излучения в объективе.

Электронная обработка изображения в звене «формирование сигнала»

В данном модуле производится моделирование воздействия на исходное изображение электрических процессов, протекающих в электронном тракте прибора. К таким процессам могут относиться:

- Предусиление и усиление сигнала с фотоприемной матрицы;

- Формирование электронных надписей и марок на исходном изображении;

- Регулировки яркости и контрастности изображения;

- Автоматическое регулирование яркости и усиления;

- Алгоритмы дополнительного улучшения качества изображения, например, улучшение четкости изображения, дополнительное сглаживание или преобразование цветопредставления исходного изображения (введение псевдоцвета для тепловизионных приборов);

- Электронное увеличение;

- Формирование телевизионного сигнала.

Влияние видеосмотрового устройства

Дополнительные искажения в моделируемое изображение может вносить, используемое в приборе, видеосмотровое устройство (ВСУ).

Искажения могут быть как геометрическими, так и яркостными и обуславливаются:

- Различием разрешений изображения и ВСУ;

- Наличием или отсутствием возможности управления яркостью и контрастностью изображения;

- Типом ВСУ (жидкокристаллическое, светодиодное или электроннолучевое).

Генераторы шума

Шумовая составляющая результирующего изображения может быть обусловлена следующими компонентами:

- Температурный или фотонный шум фотоприемника;

- Тепловой, модуляционный и генерационно-рекомбиранционный шумы полупроводниковых элементов;

- Шумы коммутации, квантования и др.

В процессе разработки ПКМИ, и особенно на ее первых этапах, целесообразно введение одного общего модуля нанесения шумовых составляющих на исходное изображение. Как показывает практика [1],

основную составляющую шумов можно представить белым гауссовым шумом фотоприемного устройства. Другие источники шума пренебрежимо малы.

Программную реализацию в этом случае, можно проводить графической обработкой исходного изображения. В частности, программный модуль Matlab Image Processing Toolbox [2] содержит функцию imnoise, которая позволяет создавать новое изображение путем добавления шума к исходному изображению. Функция может добавлять шум трех типов:

- Белый гауссов шум;

- Импульсный шум;

- Мультипликативный шум.

Заключение

Использование ПКМИ в ходе разработки оптико-электронных приборов

позволит:

- Упростить процедуру выбора основных технических требований к приборам;

- Проводить опробование различных алгоритмов улучшения качества изображений;

- Оценить эффективность функционирования разрабатываемых приборов в различных условиях наблюдения;

- Обучать дешифровщиков по наблюдению характерных особенностей изображения разрабатываемого прибора;

- Отрабатывать алгоритмы автоматического распознавания (идентификации) цели.

0Л5

0.4

035

03

025

02 0,4 0.6 0,81,0 U L4 1,6 Liai

Рис. 1. Синтезированное тестовое изображение РФЧ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Иванов, В.П., Курт, В.И., Овсянников, В.А., Филиппов, В.Л. Компьютерное имитационное моделирование тепловизионных изображений / В.П. Иванов, В.И. Курт, В.А. Овсянников, В.Л Филиппов // Моделирование и оценка современных тепловизионных приборов. - Казань. - 2006 г. - С. 426-444.

2. Рудаков, П.И., Сафонов, В.И. Пакет прикладных программ Image Processing Toolbox / П.И Рудаков, В.И. Сафонов // Обработка сигналов и изображений.

© И.В. Касаткин, 2010