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微光夜视仪分辨力客观评价判据研究
微光夜视仪是利用光增强技术的光电成像系统,利用它可以大大扩展人眼在微弱光下的视觉能力。由于系统可以在极低照度下完全被动式工作,因而在军事、天文、公安及医疗生物研究等领域得到广泛的应用。微光夜视仪是一个从光电再到电光的二次转换综合光电系统,评价其性能的指标很多,其中分辨力是反映其综合性能的关键指标之一。测量分辨力的传统方法是采用目视观察法,即主观测量法,该方法存在许多不足[1],最主要的问题是测量结果因人而异,因此客观评价分辨力是非常必要的。文献[1]对可见光学系统分辨力的客观检测作了深入研究,给出了有效的客观评价方法。然而由于可见光学系统与电子光学系统有很大差别,前者成像质量取决于系统的像差,而后者除了像差外,还受光电子系统的噪声及多重传递环节的影响。因此,二者的客观评价方法不可能相同。本文从分辨力测量图案的夜视图像特点和人眼观察图像识别条纹目标的特点出发,提出用灰度-梯度共生矩阵模型的纹理分析方法来研究微光夜视仪分辨力的客观评价问题。
1 图像分析
从实质上讲,任何一幅图像是由两种基本要素构成,即像点的灰度和像点间的梯度,各像点灰度是构成一幅图像的基础,而梯度则是构成图像边缘轮廓的要素,图像的主要信息是由像的边缘轮廓提供的。图1.1是测量微光夜视仪分辨力用的标准分辨力板图案,图1.2是测量某微光夜视仪分辨力时,利用CCD摄取夜视仪目镜中的图像。分辨力测量图案是一系列由不同尺寸,不同间隔的三条纹刻线组组成。设背景的灰度为F1,条纹的灰度为F2,对每个三条纹图像(横向或竖向)进行分析,则对此三条纹图案来说,条纹内部和背景内部各像点分别具有各自相同的灰度值,这些像点的梯度值为零,在背景与条纹之间的边界区域内的像点, 其灰度值在F1与F2之间,梯度的大小取决于边界与条纹之间的反差和边界的宽度,如果以灰度值为X轴,梯度值为Y轴,像点数为Z轴组成三维空间,灰度相同的背景聚集在灰度轴F1处,灰度相同的条纹像点聚集在灰度轴F2处,而条纹与背景的边界处像点则聚集在梯度为零至最大值之间,灰度在F1与F2之间的区域中。 在图1.2中,由于微光夜视仪存在像差和噪声,背景和条纹区域内的像点的灰度不均匀,噪声点与邻域内像点的灰度不再一致,因而此邻域内各像点的梯度值不再为零,此时靠近灰度轴聚集的像点数随噪声像点数的增多而减少,并离开灰度轴沿着梯度轴散开分布。在边界区域内,由于噪声像点的干扰,使像点的梯度值降低,边界也变得模糊。图1.3是经微光夜视仪成像后,分辨力图像在灰度-梯度空间中的像数分布。
综合以上分析,灰度-梯度空间能清晰地描绘图像内各像点灰度与梯度的分布规律,同时也反映了各像点与其邻域像点的空间关系,对图像纹理能很好地描绘。
2 纹理特征
灰度-梯度共生矩阵纹理分析方法是利用图像的灰度和梯度的综合信息提取纹理特征。为了避免庞大的计算量,将图像分别作灰度和梯度的正规化处理。
设图像的灰度矩阵为
{f(i,j), i=1,2,...,Nx, j=1,2,...,Ny}
灰度正规化处理表述为
F(i,j)=[f(i, j)Ng/fmax]+1(2.1)
式中,[ ]表示取整,fmax为图像的最高灰度,Ng为变换后的最高灰度级。
对图像各点的梯度计算采用3×3窗口的Sobel算子
g(i,j)=(g2x+g2y)1/2 (2.2)
gx=f(i+1,j-1)+2f(i+1,j)+
f(i+1,j+1)-f(i-1,j-1)-
2f(i-1,j)- f(i-1,j+1) (2.3)
gy=f(i-1,j+1)+2f(i,j+1)+
f(i+1,j+1)-f(i-1,j+1)-
2f(i,j-1)-f(i+1,j-1) (2.4)
式中,g(i,j),i=1,2,…,Nx,j=1,2,…, NY 为图像的梯度矩阵, 同样对它作正规化处理,使得g(i,j)梯度值分布在更大的离散间隔Ns个等级中
G(i , j)=[g(i, j)Ns/g?max]+1(2.5)
式中,gmax为图像中的最大梯度。
由上述正规化灰度矩阵{F(i,j), i=1,2,…,Nx,j=1,2,…, NY },取值范围为{1,2,…, Ng };和正规化梯度矩阵{G(i,j), i=1,2,…,Nx,j=1,2,…, NY },取值范围为{1,2,…, NS }共同确定灰度-梯度共生矩阵
{H(i,j), i=1,2,…,Ng,j=1,2,…, Ns }
H(i,j)表示正规化后图像具有的灰度为第i级,梯度为第j级的总像素数。
文献[2]给出了15种基于灰度-梯度共生矩阵的图像纹理特征。依据人类视觉具有的全局适应性(统计) 和局部相关(敏感)特征,本文引入梯度熵W这个特征参量。其计算公式为
(2.6)
式中,P(i,j)=H(i,j)/(NxNy) ,i=1,2,…, Ng , j=1,2,…, Ns.
3 计算结果
利用公式(2.1)~(2.6),对荷兰生产的GS6TS的微光夜视仪在不同照度和不同靶板对比度条件下的分辨力测量图像进行了纹理分析,计算了不同空间频率的三条纹图案的梯度熵。此外还对三种不同微光夜视仪在不同照度和对比度条件下计算了分辨力测量图像的梯度熵。计算时为了避免图像大小对计算结果的影响,所计算的条纹图像的像素数均相同,对小条纹图像取满整个条纹,对大条纹则取局部(宽度与三条纹宽相等,高度由所取的面积确定)。图3.1给出了某型微光夜视仪在一定照度下对高对比度靶板的分辨力测量图像梯度熵计算曲线,横坐标为所取条纹图像的序号,纵坐标为梯度熵值。表3.1是对GS6TS微光夜视仪在四种不同照度和不同靶板对比度条件下的分辨力测量图像计算结果和观察结果,表3.2是对三种不同微光夜视仪在同一照度和对比度条件下分辨力测量图像梯度熵的计算结果。表中的观察结果是识别概率值,试验时,由四个有观察经验的人组成观察组,对分辨力条纹图像的观察等级计分,清晰计1分,识别的临界(即刚好能识别的条纹)计0.5分,不能识别的计0分,最终观察结果是四人的统计平均值。如果以观察识别概率为0.5时的条纹组为所测量的分辨力值,将表中识别概率为0.5的条纹组称为临界点(以阴影表示)。图表中的结果表明,随着条纹空间频率的增大,图像由清晰变为模糊,识别概率变小,梯度熵也逐渐变小,减小到某一极限值时,出现随着空间频率的继续增大,梯度熵增大,且此后的变化多数呈现无规律。在表3.1和表3.2中,如果以梯度熵值从有规律减小到出现增大的点称为转折点(以下画线表示),则此转折点与人眼观察识别的临界点在相同的条纹组或相差一个条纹组。
表3.1 对荷兰产的型号为GS6TS微光夜视仪分辨力的观察结果和梯度熵计算结果
Tab.3.1 Results of observation and calculation for the GS6TS produced by Netherlands
分辨力条
纹单元号 测量条件1 分辨力条
纹单元号 测量条件2 分辨力条
纹单元号 测量条件3 分辨力条纹单元号 测量条件4
靶板对比度35%,照度1.5×10-1lx
靶板对比度为35%,
照度1.3×10-3lx 靶板对比度为85%,
照度1.3×10-3lx 靶板对比度为85%,
照度1.5×10-1lx
人眼观
察结果 梯度熵 人眼观
察结果 梯度熵 人眼观
察结果 梯度熵 人眼观
察结果 梯度熵
-2-3 1.00 5.693 -2-5 1.00 5.875 -1-1 1.00 5.331 -2-4 1.00 5.622
-2-4 1.00 5.513 -2-6 1.00 5.787 -1-2 1.00 5.178 -2-5 1.00 5.259
-2-5 0.75 5.407 -1-1 1.00 5.272 -1-3 0.75 5.163 -2-6 0.75 5.118
-2-6 0.75 5.446 -1-2 0.75 5.242 -1-4 0.50 5.132 -1-1 0.50 5.233
-1-1 0.50 5.110 -1-3 0.50 5.376 -1-5 0.50 5.222 -1-2 0.25 5.036
-1-2 0.00 5.353 -1-4 0.25 5.266 -1-6 0.00 5.121 -1-3 0.00 4.960
表3.2 对三种不同仪器的分辨力观察结果和梯度熵计算结果
Tab.3.2 Results of observation and calculation for three kinds of instruments
仪器1 靶板对比度
为85% 分辨力条纹单元号 1-3 1-4 1-5 1-6 2-1 2-2 2-3
观察结果 1.000 1.000 1.000 0.750 0.750 0.500 0.125
梯度熵 5.238 5.191 5.170 4.895 4.422 4.646 4.506
分辨力条纹单元号 -2-2 -2-3 -2-4 -2-5 -2-6 -1-1 -1-2
仪器2 观察结果 1.00 1.00 1.00 0.75 0.50 0.50 0.25
梯度熵 4.978 4.725 4.650 4.373 4.467 4.172 4.378
仪器3 照度为
1.5×10-3lx 分辨力条纹单元号 0-4 0-5 0-6 1-1 1-2 1-3 1-4
观察结果 1.00 1.00 1.00 0.75 0.50 0.25 0.00
梯度熵 4.163 4.035 3.851 3.919 3.941 3.941 3.851
4 结论
以上分析及试验结果表明,梯度熵参数反映了微光夜视仪分辨力测量图案的纹理变化规律,同时该规律也与人眼的观察结果相一致。梯度熵的转折点能较准确地反映人眼观察识别的临界点即微光夜视仪的分辨力值,由此可以将梯度熵作为微光夜视仪分辨力客观测量的判据,这为解决微光夜视仪分辨力客观测量难题提供了一个有效的途径。
在微光夜视仪分辨力检测和纹理分析过程中发现,由于条纹图像是通过CCD从微光夜视仪目镜中摄取的,其物镜像差会使条纹图像产生畸变,轴上和轴外光强分布不均匀,视场中心和边缘亮度不一致,CCD相元的不均匀性和非线性等因素都会给计算结果带来误差。同时在将条纹图像从整个图像中分割时,无论是人工还是计算机自动分割,都会给计算结果带来影响。经过对多幅图像处理发现,图像质量好的,特征量变化规律的一致性好,反之,如果图像中出现亮度分布不均匀,靶板长时间使用后条纹间对比度的一致性差,夜视仪视场中有亮的或暗的斑点,条纹图像本身尺寸很小时,其计算结果有可能会出现规律逆转。因此,在作微光夜视仪分辨力测量实验时,为得到真实的计算结果,还应注意选用像质好的光学镜头和均匀性及一致性好的CCD器件;环境照度应均匀一致,避免杂光干扰;靶板应是标准的条纹图案,条纹间对比度一致性好;如果被试微光夜视仪视场中出现斑点,应对该处的计算结果剔除。
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