孫曉霞,衛(wèi)朝富

(1.中國勞動關(guān)系學院， 北京 100048； 2.北京隱身工程技術(shù)研究院， 北京 100191)

紅外探測已成為高技術(shù)戰(zhàn)場偵察和制導的重要方式之一，紅外偽裝隱身可以降低被探測、識別或打擊的概率，提高戰(zhàn)場生存能力。其紅外偽裝的本質(zhì)是減少目標與其使用背景之間的溫度值差異和溫度分布差異，因此基于此原理設(shè)計偽裝有效性的評估方法。

國內(nèi)外針對地面和背景的紅外特性現(xiàn)場測試作了大量的研究。Gorm K等[1]提出了一種基于現(xiàn)場的方法來評估偽裝網(wǎng)以及移動偽裝系統(tǒng)的溫度對比度。V.Bárta等[2]提出了針對自然背景條件下目標和背景的光電特征測量和評價方法。Max Winkelmann[3]通過Baad Shaarow軍事訓練區(qū)的現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)提出了自然背景的光譜表征。謝民勇等[4]基于目標與背景紅外輻射對比度分析，提出了目標紅外隱身效能評價指標體系。王友軍等[5]針對熱紅外偽裝的溫差閾值影響因素多的問題，提出了利用不同背景溫度起伏的統(tǒng)計特性計算目標和背景的紅外偽裝溫差閾值的方法。高原等[6]從輻射溫差、斑點暴露尺寸、探測概率和目標紅外能見距離等方面，對紅外隱身效果評估的公式進行了修正完善。趙曉楓等[7]基于單張紅外圖像，提出了基于綜合相似性度量的評估方法。朱國強等[8]提出了基于紅外圖像三維曲率的一階與二階方向?qū)?shù)目標檢測方法，實現(xiàn)了恒虛警率下的小目標檢測結(jié)果。周慧根據(jù)靶場經(jīng)驗提出了尾焰、光團和剛體的紅外圖像判讀方法。

為了使紅外偽裝檢測能夠在現(xiàn)場直觀高效地評估目標的熱紅外偽裝效果，本文基于外場試驗測試系統(tǒng)，設(shè)計了樣板和典型地物紅外特性測試試驗方案，選取樣板、草地、樹木、水泥路面、裸土具有實際應用價值的多樣本試驗背景區(qū)域，收集一周時長的樣本數(shù)據(jù)進行計算分析，驗證設(shè)計方案的可靠性和有效性。

1 紅外特性數(shù)據(jù)測試

1.1 紅外目標特性分析

地面目標的紅外特征問題，實質(zhì)上是目標和復雜地面背景的特征融合問題?，F(xiàn)代傳感器及其探測識別系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，使得目標面臨的被偵察探測環(huán)境日趨惡劣。為了使目標紅外偽裝隱身措施有效，通常必須滿足兩個條件，溫度相似性和空間相似性[9]。

目標的表觀溫度范圍應控制在所處背景的主要溫度范圍內(nèi)，或至少接近所處背景的溫度范圍。根據(jù)目標的偽裝等級，表觀溫度應控制在不同的偏差范圍。通常還和目標所處的環(huán)境相關(guān)聯(lián)，不同的環(huán)境溫度控制的難度不一致，特別是要在全天時條件下確保目標和背景溫度特性一致性。這意味著不僅需要掌握目標的全天時紅外特性變化趨勢，還需要掌握不同天氣條件下各種背景環(huán)境的紅外特征變化規(guī)律。

隨著技術(shù)的發(fā)展，新型成像探測器不僅僅是對溫度偏差敏感，已經(jīng)具備了實時紅外圖像處理能力，可以從圖像域及空間分布特性進行目標識別。為了防止目標被識別和確認，特征管理措施必須控制與背景的詳細空間幾何相似性，該空間相似性必須使得目標產(chǎn)生的溫度分布類似于背景的溫度分布。這意味著目標偽裝設(shè)計時必須考慮其部署的背景區(qū)域，在設(shè)定的背景條件下創(chuàng)建目標的紅外分布特性。這種意義上的背景設(shè)定不是局部的和目標大小相當?shù)谋尘埃悄繕怂谝曇爸械母笠晥?，這決定了目標被探測的概率。

1.2 測試基本理論

根據(jù)斯蒂芬-玻耳茲曼定律，所有溫度高于絕對零度的物體都會向外界輻射電磁波，而紅外熱像儀等設(shè)備，通過探測這種電磁波來偵察識別目標。紅外成像系統(tǒng)根據(jù)目標與背景之間紅外輻射能量差別，生成紅外熱圖像。

由斯蒂芬-玻耳茲曼定律定義如下[10]：

E=δεT4

(1)

式(1)中：E為物體紅外輻射強度；δ為斯蒂芬-玻耳茲曼常數(shù)；ε為物體發(fā)射率；T為物體絕對溫度。

由式(1)可知，改變物體的紅外輻射強度可以達到熱紅外偽裝的目的，通常采用降低發(fā)射率與降低溫度兩個方面來實現(xiàn)。

目標紅外輻射特性采用熱像儀進行采集，由熱像儀的探測原理可知，在野外現(xiàn)場測試過程中，熱像儀接收到的紅外輻射能量包括3個部分：目標的輻射能量、環(huán)境反射的輻射能量和大氣的沿程輻射能量。熱像儀接收的輻射能量表示如下[6]

W=τα[εWo+(1-ε)Wu]+(1-τα)Wα

(2)

式(2)中：Wo為目標的輻射能量；ε為目標表面的紅外發(fā)射率；Wu為環(huán)境反射的輻射能量；τα為大氣透過率；Wα為大氣沿程輻射。

目標自身輻射由普朗克公式可知，在波長λ處的輻射出射度為[11]

(3)

其中，T為目標面元溫度；c1、c2分別為第一、第二輻射常數(shù)。輻射通量為

(4)

其中，λ1和λ2為給定波段范圍的上下限；ε(λ,T)為被測目標在特定波段，特定溫度下的發(fā)射率；c1、c2分別為第一、第二輻射常數(shù)，c1=3.741 8×10-16(W·m2)，c2=1.438 8×10-2(m·k)。

目標反射輻射是被測目標對投射到自身表面的環(huán)境輻射產(chǎn)生反射輻射，有對太陽輻射的反射輻射、對天空背景輻射的反射輻射以及對地面輻射的反射輻射。所以，目標對環(huán)境的反射輻射可以表示為

φf(λ1-λ2)=ρe*(Qsun+Qair+Qground)

(5)

Qsun、Qair、Qground分別為反射太陽輻射、反射天空輻射和反射地面輻射。將目標的自身輻射和對背景的反射輻射疊加才能更代表目標總的輻射量。

綜上所述，得到的目標總輻射通量為

(6)

實際測試過程中，這樣計算目標的輻射量是很復雜的，可以根據(jù)實際情況適當簡化。許多輻射中如果有一種輻射遠遠大于其他各種輻射，則只計算其中一種較強的輻射即可，特別是在測量儀器限定的輻射波長范圍內(nèi)。

1.3 測試過程

2019年5月在天津某外場測試區(qū)進行了為期1周的地面目標紅外特性測試試驗，搭建了由升降臺、紅外成像測試儀、氣象環(huán)境檢測儀等組成的測試系統(tǒng)，現(xiàn)場測試原理如圖1所示。其中升降平臺測試高度7 m，測試水平距離為30 m。紅外成像測量儀測量分辨率為640×512，采用波段范圍為2.0～5.5 μm的中波。測試期間的氣候條件為晴朗、少云、小風的天氣。

圖1 外場測試原理示意圖

本文選取2019年5月18日9∶00的實測數(shù)據(jù)進行計算分析，如圖2測試現(xiàn)場樣板及背景的灰度圖所示，選擇的目標對象包括樣板、草地、樹木、水泥路面、裸土共5種，紅外熱像數(shù)據(jù)是完成修正以后的表觀溫度值。

① 樹木; ② 水泥; ③ 草地; ④ 白板; ⑤ 樣板; ⑥ 裸土

2 紅外特性數(shù)據(jù)分析

2.1 溫度綜合統(tǒng)計特性分析

溫度綜合統(tǒng)計方法是將目標和背景溫度數(shù)據(jù)作為一個點數(shù)據(jù)，通過對目標和背景區(qū)域的選定，在各區(qū)域內(nèi)抽取不同位置的溫度數(shù)值，分別計算目標區(qū)域和背景區(qū)域的平均溫度、溫度差、方差等數(shù)據(jù)。

對于像素為m×n的紅外溫度圖像選定區(qū)域，溫度平均值計算如下：

(7)

溫度差計算如下：

(8)

標準方差計算如下：

(9)

本次外場測試試驗，選取150×150像素大小的區(qū)域，經(jīng)計算溫度統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 目標樣板和背景的溫度統(tǒng)計數(shù)據(jù)

結(jié)果表明：樣板的標準方差為0.3 ℃，有較均勻的溫度分布特性；平均溫度為現(xiàn)場所有背景中溫度最高。通過對比，樣板和裸土的溫度差最小，相差0.12 ℃；與樹木的溫度相差最大，為9.4 ℃；樣板雖然與裸土背景達到了較好的溫度一致性，但未能實現(xiàn)較好的溫度分割。溫度綜合統(tǒng)計是外場測試中最常用的分析方法，算法簡單直接，特別適用于現(xiàn)場快速處理，但表征的紋理特征比較少。

2.2 線溫分布特性分析

2.2.1線溫分布曲線

對紅外圖像向X軸和Y軸分別“投影”，獲得其在某一個方向上的每個像素的平均溫度，定義為線溫分布曲線(邊緣溫度分布曲線)。線溫分布曲線是將二維紅外圖像向一維分布曲線上的降維壓縮，相比于溫度統(tǒng)計，可以更直觀的反映目標在某一長度方向維上的分布特性。

線溫分布在X軸上計算公式如下：

(10)

在Y軸上計算公式如下：

(11)

分析后得到樣板及4種典型目標的邊緣線溫分布曲線對比如圖3所示，圖3(a)和圖3(b)分別顯示了X和Y方向上像素的平均溫度?？梢姌影逶趦蓚€方向的線溫分布都比較平穩(wěn)，沒有太大的起伏；其分布特性與裸土具有較好的吻合性，與草地、樹木、水泥有明顯的差異性。

2.2.2線溫分布散點圖

線溫分布散點圖，區(qū)別于分布曲線的總體比較，突出目標與單個典型背景之間的邊緣溫度相關(guān)性。點的分布集中于45°參考線附近，表明目標與背景相互融合程度較高，反之，距離越遠融合性越差。圖4和圖5(a)的樣板散點，均勻地分布在參考線的兩側(cè)，圖4和圖5(b)、圖5(c)、圖5(d)中的樣板散點聚集在遠離參考線的單側(cè)區(qū)域。表明兩個方向的樣板與裸土線溫分布相關(guān)性均較好，與其他背景差異較大。

線溫分布特性將紅外圖像作為曲面空間的平面投影，相比于0維特性分析，除了判斷一致性外，還可以表征融合程度。

圖3 樣板與典型背景的邊緣線溫分布曲線

圖4 X軸方向樣板與典型背景的邊緣線溫分布散點圖

圖5 Y軸方向樣板與典型背景的邊緣線溫分布散點圖

2.3 二維面溫分布特性分析

2.3.1溫度分布直方圖

紅外圖像的二維溫度分布是其每一個像素點上的溫度分布。直方圖是數(shù)據(jù)分布的精確圖形表示，是連續(xù)變量的概率分布的估計。利用直方圖可以較為直觀的顯示目標圖像上的溫度分布特性，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數(shù)據(jù)分布的情況。一般用橫軸表示溫度，縱軸表示不同溫度分布比例。直方圖也可以被歸一化以顯示“相對”頻率。

將所獲得場內(nèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為溫度總體直方圖的灰度圖，如圖6所示，由此可見，目標背景區(qū)域溫度分布相對均勻，溫度范圍在23～34 ℃，圖形呈三峰型分布。分別對比樣本和各背景環(huán)境的灰度直方圖，如圖7所示，明顯可見圖7(c)中樣板的溫度與裸土最為接近，只是裸土的分布范圍更寬，樣板分布相對集中，在1度區(qū)間集中了95%以上的溫度分布。圖7(a)、圖7(b)、圖7(d)中樣板與其他背景的溫度和分布特性具有明顯差異。

圖6 被測視場內(nèi)溫度總體直方圖的灰度圖

圖7 樣板與周邊背景環(huán)境溫度分布灰度直方圖

2.3.2等溫線分布圖

等溫線可以便捷地顯示整幅紅外熱圖中的溫度分布狀態(tài)，便于快速地在視野中搜尋目標。在紅外圖像處理過程中，快速提取場景的閉合等溫線，可以顯示溫度強輻射點或強輻射區(qū)域的分布特征。在近距離測試目標時，等溫線可以清晰地反應目標表面的溫度場分布，表征目標自身強輻射特點。等溫線的溫度梯度顯示了溫度變化的方向，溫度梯度的疏密體現(xiàn)了溫度變化的劇烈程度。

如圖8所示，試驗結(jié)果表明在溫差分別為6 ℃、4 ℃和2 ℃的等溫線圖中，范圍越小，色彩信息越豐富，對比也越強烈；與4種背景區(qū)域?qū)Ρ瓤梢?，與裸土的溫度分布較為接近，而與樹木、草地、水泥有不同的溫度分辨。

2.3.3平面溫度分布散點圖

前述邊緣線溫分布散點圖顯示了目標與典型背景之間的邊緣溫度相關(guān)性。但是壓縮了其在二維空間平面的分布特性。平面溫度分布散點圖與紅外圖像中像素點一一對應，體現(xiàn)了目標和背景在二維空間的映射對應關(guān)系，點的集中區(qū)域和45°參考線的相對近遠關(guān)系體現(xiàn)了目標與背景在二維圖像域相互融合程度的優(yōu)劣。

如圖9所示，由試驗數(shù)據(jù)獲得的溫度分布散點圖可見，圖9(a)中樣板散點均勻分散在參考線兩側(cè)，且相對集中；圖9(b)、圖9(c)、圖9(d)中的散點密集聚集在遠離參考線的一側(cè)；表明樣板與裸土平面溫分布相關(guān)性均較好，與其他背景差異較大。

2.4 溫度分布三維曲面對比

在紅外熱圖的二維分布基礎(chǔ)上，將空間像素分布維分別作為三維空間的X軸和Y軸，將溫度值作為Z軸，這樣可以構(gòu)成目標與背景的三維分布曲面，通過空間三維分布圖，可以直觀的表現(xiàn)溫度分布，比如均勻的荒漠和草地分布較為平坦，而樹木由于周邊的“空隙”而顯示出高低不同的溫度分布，但這些自然背景的物體由于長期處于一個溫度體系中，相互之間有一定的過渡關(guān)系，即溫度變化不會有劇烈的突變。而對于偽裝隱身目標，則容易存在與背景之間的較大溫度變化梯度，從而被探測識別。

圖8 樣板與典型背景的等溫線分布圖

圖9 樣板與典型背景的平面溫度分布散點圖

通過圖10所示的試驗結(jié)果分析表明：

1) 圖10(a)顯示樣板與裸土的溫度三維分布特性，樣板溫度分布較為均勻，而裸土由于存在凹凸不平，并間或有雜草，從而形成具有較大的溫度波動范圍，但溫度變化梯度相對比較緩和連續(xù)。兩種目標在溫度分布上較好地實現(xiàn)了融合。

2) 圖10(b)顯示樣板與草地的溫度三維分布特性，樣板溫度分布較為均勻，但該樣板采用四塊較小的材料板拼接成一塊大的被試件，三維分布圖中可以清晰可見拼縫的溫差變化，在裝備紅外特征控制中需要對接縫處理引起重視；該區(qū)域草地由于存在疏密不一致，從而具有較大的溫度波動范圍，但溫度變化梯度相對比較緩和連續(xù)。兩種目標在溫度上存在較大的差異，可以直觀區(qū)分。

3) 圖10(c)顯示樣板與水泥路面的溫度三維分布特性，水泥路面是一個結(jié)構(gòu)均勻的整體，其溫度變化相對較小，溫度變化梯度亦非常小。兩種目標在溫度上存在較大的差異，可以直觀區(qū)分。

4) 圖10(d)顯示樣板與樹木的溫度三維分布特性，樹木溫度區(qū)域選擇樹冠處溫度分布，溫度分布均勻平坦。兩種目標在溫度上存在較大的差異，可以直觀區(qū)分。

圖10 樣板與典型背景環(huán)境三維溫度圖

3 結(jié)論

本文提出了多維系統(tǒng)分析的應對對方偵察和探測的響應方案，并進行外場實地測試。試驗結(jié)果表明，使用0、1、2、3維分類下的7種數(shù)據(jù)分析方法，得到的結(jié)論一致；同時多種方法相互補充和支撐，提供全面多維度的評價信息，具有很好的現(xiàn)場評估實用性。

本文是基于某具體時刻的紅外溫度圖像的現(xiàn)場快速評價，后續(xù)可以結(jié)合現(xiàn)場長時間測試，實現(xiàn)在時間維度的數(shù)據(jù)聯(lián)通，從而形成更全面的數(shù)據(jù)評估，研究結(jié)果具有工程應用價值。