短波紅外相機的最小可分辨對比度測試

王 棪，金 寧，劉國平，史 昇，楊光旭

短波紅外相機的最小可分辨對比度測試

王 棪，金 寧，劉國平，史 昇，楊光旭

（昆明物理研究所，云南 昆明 650223）

評估短波紅外相機的綜合性能對相機迭代和實際使用效果極為關鍵，本文提出了一種基于最小可分辨對比度（minimum resolvable contrast，MRC）測試的短波性能評估方法，由積分球輻射多個固定對比度的靶標，并對輻射源強度、目標混疊、觀察模式等進行合理控制從而將噪聲、目標背景對比度、觀察者易變性等影響因子涵蓋在評估模型中，綜合評估短波相機性能。采用本方法對某型號短波相機進行了MRC測試和外場測試，取得了較為相符的測試結果，其測試不確定度僅為2.11%，可很好地對短波相機進行性能評估和預估。

短波紅外；MRC；對比度測試；靶標

0 引言

短波紅外相機作為多波段集成光電觀瞄裝備的子系統，近年來逐漸成為國際研究的熱點領域。短波紅外波段（0.76～3mm）作為“大氣透過窗口”之一，利用目標反射環境中的短波紅外輻射來實現探測，在軍事應用中，可以提供可見光、近紅外、中波紅外和長波紅外所不能提供的信息。與中、長波紅外熱成像相比，短波紅外圖像顯示的目標細節更為豐富，更易于識別辨認；與可見光成像相比，短波紅外成像透射距離遠，具有良好的透煙、霧、霾的能力，可用于夜晚及惡劣天氣環境下的偵察和監控[1-3]。此外，不同材料在短波紅外波段具有不同的吸收和反射特性，因此短波紅外成像可以用于偽裝識別；能夠響應激光引導和激光隱蔽照明。因此，短波紅外相機在機載平臺上已經得到廣泛運用，逐漸成為機載光電吊艙主要光電傳感系統之一。

可見，短波紅外相機的整機成像性能是影響光電系統晝夜探測識別能力的關鍵指標，如何對其進行性能評價成為了一個重要課題，針對短波相機，常見的評估手段有光學系統MTF（modulation transfer function）測試、整機分辨率測試等。對短波光學系統進行MTF測試，模型中不包含電路、探測器等其他組件的MTF，同時，MTF測試中缺乏對噪聲的考慮，不是一種理想的評估短波相機綜合性能的手段[4]。而分辨力測試通常采用對比度大于1的靶標進行觀察，缺乏對比度的變化，實際相機在觀察目標時，目標所處的背景變化、大氣透過率在不同天候下的變化等因素均會使觀測場景的對比度千差萬別，另外，相機作為在復雜場景中的重要觀瞄工具，當使用者通過眼睛進行直接判斷時，觀察者的觀察閾值、經驗、智商、能力、疲勞程度等因素皆會對觀測結果造成影響，只有綜合考慮以上因素并建模才能夠更全面地評估短波相機性能[5-6]。

短波輻射來源于電磁波照射目標物并反射所產生的輻射，在機理上同可見光相機接近，同時，考慮黑體輻射無法有效覆蓋3mm以下譜段，因此中波長波紅外相機常用的MRTD（minimum resolvable temperature difference）測試并不適用于短波相機。本文提出采用最小可分辨對比度（MRC）測試對短波相機的綜合性能進行評估。MRC測試近年來在可見光波段得到了越來越多的應用，通過MRC測試能夠有效評估可見光相機的性能[2-3]。但針對短波的MRC測試研究較少，本文從MRC數學模型入手，設計了一套完整的基于MRC測試的性能評估方法，基于對各變量的合理控制，由觀察者對短波相機圖像中所能分辨的最小目標進行判讀，從而評估相機的最優性能，進一步地，對短波相機進行中低對比度外景目標探測和識別，證明采用該技術能夠較為有效地對短波相機的外場預期性能進行評估和預測。

1 測試原理

MRC的測試模型如圖1所示，目標模擬器輸出不同對比度、不同空間頻率的目標，短波相機對其成像并輸出至圖像監視器，觀察者采用裸眼對其進行觀察，確定各個對比度下能夠分辨的最高空間頻率目標，根據結果繪制曲線即為MRC測試結果。

圖1 MRC測試模型

MRC理論模型由式(1)表示：

式中：CTFEYE為人眼對比度傳遞函數；MTFSYS為被測系統調制傳遞函數；為常數，值為169.6Hz1/2；p為被測系統噪聲均方根；AVE為圖像監視器的平均亮度。

根據式(1)所描述的靜態理論模型，對短波相機測試的對比度控制、目標頻率混疊影響的控制、輻射源的選擇和亮度控制等因素進行分析、確定。觀察者和監視器共同決定人眼對比度傳遞函數。短波相機自身性質決定其調制傳遞函數和噪聲均方根；目標模擬器為測試提供目標源，同時直接影響目標亮度。

人眼對比度傳遞函數模型由式(2)表示：

式中：E為目標空間頻率，不同空間頻率與對比度值一一對應；、、分別由式(3)、(4)、(5)表示；為人眼對監視器有效觀察區域的張角；為監視器的亮度；EYE為觀察者參與觀察眼球數量，為1或2。可知，人眼的對比度傳遞函數與觀察的張角、亮度、人眼數量相關，張角大小取決于觀察者距離顯示器的觀測距離和相對位置，亮度控制由輻射源和相機共同決定，不同的參數下測試MRC，可取得不同的結果。

測試中，觀測距離變量是否固定，取決于實際使用中觀察者與監視器的相對位置是否固定，由于實際使用中采用高分辨率監視器進行圖像監控，故不對觀測距離進行限定，即觀察者可通過距離相對位置的調整達到觀測最佳效果。亮度是否可變取決于實際使用亮度是否可控，通常不對亮度進行限定，觀察者可根據實際調節輻射源和相機使得亮度最有利于目標觀察，即可通過調整觀測距離、觀測角度、監視器亮度等因素最大化式(1)中描述的MRC的測試結果。

被測系統的MTF和噪聲均方根受系統性能限制，其數值高低對目標顯示的影響可在監視器圖像觀察中得到直觀體現，MTF值的大小與被測相機SNR相關，可通過將被測相機在動態范圍的SNR最大化提高系統MTF，一方面，通過控制被測相機的增益，降低相機的噪聲均方根；另一方面，提高輻射源的強度以加強信噪比，避免輻射源強度過高使圖像過飽和，但需避免圖像二值化，即靶標與背景的對比度過于懸殊，此種場景與實際使用不符。另外，MTF的自變量為不同空間頻率的目標，需考慮面陣CCD相機系統存在的頻率混疊，由于周期性靶標與探測器像元間的異相位，如圖2所示，導致當周期目標沿線列運動時，目標靶的強度和寬度周期性變化，當為同相位時，目標如圖2(a)所示，當為異相位時，圖像如圖2(b)所示，混疊導致目標中不同桿間產生粘連。實際觀察的目標多為非周期性目標，因此頻率混疊對實際景物觀察影響較實驗室內的周期性靶標觀察更小。因此在測試執行中，應當允許目標沿陣列運動，從而確保取得最佳觀測數據。

圖2 異相位對目標形態影響

最后，考慮輻射源，MRC測試的目標模擬器通常由輻射源、靶標和準直儀組成，當短波相機用于軍事車輛等目標觀察時，目標溫差通常與環境背景溫差不大，此時，根據維恩位移定律，在短波波段黑體輻射率極低，采用可見光光源作為輻射源對靶標進行照射，同時，考慮到觀察者需要移動以變換視角觀察目標，應確保在移動過程中輸出至人眼的亮度的一致性，避免不同角度觀察能量不一致，故應采用朗伯源對目標進行均勻照射。

綜合上述分析，短波相機測試的各個參數控制可采用下述方案：

搭建測試系統，積分球、靶標、準直儀組成目標模擬器，輸出不同對比度不同空間頻率的目標，短波相機對其成像，觀察者裸眼進行觀察，同時，需通過技術手段對測試過程的各個因素進行如下控制：

①觀察者采用雙眼進行觀察并可調整觀察距離及角度；

②觀察者可調整輻射源強度以取得最佳效果；

③觀察者可沿水平和垂直方向移動目標靶在圖像中的位置，最大限度減小異相位的影響；

④觀察者可調節監視器亮度、相機對比度亮度以取得最佳觀測效果，但應避免圖像二值化，可通過目視觀察MRC靶標背景區域和靶標外區域的灰度等級進行判斷。

2 測試系統及測試流程的構建

基于第一章的分析，搭建了如圖3所示的測試系統。采用單積分球作為輻射源，均勻照射MRC測試靶標，靶標如圖4所示，靶標圖像經平面反射鏡、離軸拋物鏡輸出至短波相機，采用圖像監視器對其進行觀察。

MRC測試靶標的選用，一般有固定對比度和可變對比度兩種方式，考慮測試效率，本文采用固定對比度的方法，選用了5種不同對比度的靶標作為目標，如圖4所示，不同靶標空間排列相同，三桿與背景對比度不同，測試中，逐一使用不同對比度靶標讀取該條件下可分辨的最小靶標。

利用搭建的測試系統，對相機和測試系統的光軸進行校準，10%相機調焦至能夠清晰觀察靶標；圖像正常顯示后，調節相機的對比度、積分時間、以及積分球的亮度等參數，使得圖像顯示效果最佳；用相機依次觀察10%、30%、50%、75%、90%對比度靶標，讀取各個對比度下可分辨的最小目標的空間頻率，即可獲得相機最終的MRC測試結果。測試流程如圖5所示。

圖3 MRC測試系統

3 測試實例及結果分析

采用上述構建的測試系統和測試流程，對如圖6所示的某型號短波紅外相機進行了MRC測試，短波紅外相機的系統參數見表1。積分球輻射譜段可完整覆蓋短波相機波段，準直儀焦距遠大于被測相機焦距，滿足測試所需客觀條件。

3.1 室內MRC測量

MRC測試結果見表2，對比度10%時，可分辨的最大空間頻率為3.5cy/mrad，當對比度超過30%后，可分辨的最大空間頻率保持4.9896cy/mrad。該短波紅外相機的特征頻率為4.5 cy/mrad，說明實測的MRC性能與設計指標較為符合。

圖5 短波紅外相機MRC測試流程圖

圖6 某型號短波紅外相機

表1 短波紅外相機參數

表2 MRC測試結果

3.2 室外目標測試試驗

為驗證測試結果的合理性，設計了室外目標探測識別試驗，對100m外目標進行觀察，根據約翰遜準則，當達到識別的標準時，目標最小維度為4周，則需要識別的目標尺寸由式(6)計算：

x＝×/(6)

式中：為目標最小維度；為目標距離；為目標最小維度寬度；x為目標空間頻率。

觀察不同對比度目標，對比度計算采用式(7)進行。計算所需的數據是目標和背景的亮度，通過采集目標圖像，對目標區域和鄰域背景的灰度平均值進行計算并帶入式(7)可得。對于線性系統，物方對比度可以由像方對比度表征，因此，從相機圖像中讀取目標、背景對應區域灰度值進行目標背景對比度計算：

鄰域的定義，參照中波長波的目標背景對比度溫度計算模型[5]，以目標最小維度的2倍作為鄰接區域單元格邊長，如圖7所示，對目標鄰域的8個單元格求灰度值平均值作為Lbackground。

在不同照度下對不同目標車輛的車標、門把手進行觀察并記錄結果，觀察效果如圖8所示，對比度為15%時，車輛標志內部的方格區域可分辨，對比度為30%時，車輛門把手可分辨。

圖8 不同對比度目標圖像

繪制曲線，分析室外觀察結果的其變化趨勢、并與室內MRC結果對比，如圖9，測試結果、變化趨勢較為相符。

圖9 MRC測試結果對比

4 誤差分析

MRC測試的不確定性因素包含靶標對比度不確定性、靶標尺寸不確定性、人員觀察易變性，其中人員觀察易變性為主要不確定因素。基于合并標準偏差法設計試驗對易變性進行分析，由計算機按照美軍標的目標尺寸規定生成目標并疊加白噪聲，相鄰目標間靶標尺寸1.125倍遞減[5]，對比度分別為10%、30%、50%、75%、90%進行觀察，選擇實驗室測試經驗較為豐富的5名測試人員，每人重復6次測試，測試結果分布見圖10，可知相同對比度，不同觀察人員重復觀察存在差異和重疊，觀察者易變性較為明顯。

圖10 不同對比度下多人重復測試數據分布

根據觀察數據分析計算MRC擴展不確定度[7]，值取2，得到不同對比度下測試的相對擴展不確定度見表3。不同對比度下測試不確定度略有差異，10%對比度下測試不確定度最大，為2.11%，小于3%，滿足測試要求[3]。

表3 測試不確定度

5 結論

本文由MRC理論模型入手，設計了基于多個變量控制的短波MRC測試方法，根據該方法搭建了測試系統并對某型號短波相機進行了測試，同時，對該型短波相機進行了外場實驗，將室內、室外實驗數據分析比對，進一步對MRC測試不確定度進行了分析，證明了采用本方法能夠對短波相機的性能進行準確評價，從而有效地預測短波相機性能。

[1] 王偉. 多波段短波紅外相機光學系統設計與成像質量評估[D]. 長春: 長春光學精密機械與物理研究所, 2020.

WANG Wei. Optical system design and imaging quality evaluation of multi-band short-wave infrared camera[D]. Changchun: Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, 2020.

[2] 卜紀偉, 王建霞. 最小可分辨對比度在機載電視系統中的應用研究[J]. 電光與控制, 2011, 18(10): 64-68.

BU Jiwei, WANG Jianxia. Application of the minimum recognizable contrast in airborne CCD television system[J]., 2011, 18(10): 64-68.

[3] 李文娟, 張元, 戴景民, 等. 可見光成像系統MRC測試技術的研究[J]. 計量學報, 2006, 27(1): 32-35.

LI Wenjuan, ZHANG Yuan, DAI Jingmin, et al. Study on the measurement techniques of MRC in visible imaging system[J]., 2006, 27(1): 32-35.

[4] Gerald C Holst.[M]. Washington: SPIE Press, 2008.

[5] Gerald C Holst.[M]. Washington: SPIE Press, 2008.

[6] Michael Farmer W.II[M]. Washington: JCD Publishing, 2001.

[7] 李宗揚. 計量技術基礎[M]. 北京: 原子能出版社, 2002.

LI Zongyang[M]. Beijing: Atomic Energy Press.

Minimum Resolvable Contrast Testing of Short-wave IR Camera

WANG Yan，JIN Ning，LIU Guoping，SHI Sheng，YANG Guangxu

(Kunming Institute of Physics, Kunming 650223, China)

Short-wave infrared (SWIR) cameras have several advantages over medium-wave infrared (MWIR) and long-wave infrared (LWIR) cameras. Hence, a method for evaluating their performance is crucial for the application and development of electro-optical systems. We suggest a method that can be used to evaluate the performance of an SWIR camera based on the minimum resolvable vontrast(MRC) test. An integrating sphere and five targets with different contrasts were used. The intensity of the radiation source, aliasing, and observation patterns were controlled to evaluate the SWIR camera performance. We applied this method to test the MRC of the SWIR system. Furthermore, a series of field experiments was conducted, and the results were in agreement with the MRC testing data. The uncertainty of the method reached 2.11%, which supports the conclusion that the MRC method can be applied to evaluate and predict the performance of SWIR cameras.

short-wave IR, minimum resolvable contrast, contrast testing, targets

TN219

A

1001-8891(2022)08-0846-07

2022-05-25；

2022-06-23.

王棪（1991-），男，工程師，現從事紅外成像系統性能評估技術研究。E-mail:wywang_y@163.com。

國家重點研發計劃（2017YFA0701200）。