Abstract
According to present knowledge thermal imaging electro-optical surveillance systems with object detection are widely used in various fields of human activity. Thermal imagers use infrared radiation emitted by objects and people, so it makes possible to take a sight in complete darkness and miscellaneous weather conditions. Typical applications of this technology are security and surveillance systems, along with autonomous navigation industries in aircraft and ground vehicle. The aim of the work is to determine the necessary condition for an accurate parameter estimation of the electro-optical systems allowing for adverse externalities.First of all, the various infrared spectrum ranges will be considered and corresponding wavelengths will be pointed for each of the following. Thermal imaging cameras are capable of receiving emission from an object in the infrared spectral ranges, which have an atmospheric transparency window, i.e. MWIR and LWIR.<p >Then the structural diagram of the phased generation process of infrared images in thermal imaging systems will be discussed. It appears that, the image formation chain includes such components as irradiation source, optics, imaging sensor, read-out electronics, processing electronics, compression and transmission of data, decoding, search & track engine, display and finally human observer.The next chapter will describe the probability method of detecting objects based on the effective resolution of the depicted object. There will be resulted the table of visual perception levels, namely orientation, recognition, identification. And relative levels of perception will be provided the corresponding resolution of the image.The next section will analyze the factors affecting the objects identification. Before the radiation from the object reaches the thermal imaging sensor optics, it must go through many obstacles, which include atmospheric factors such as precipitation and air condition (humidity, temperature), solar radiation, etc. Various equations and models will be carried out to take into account the above factors. For example, Johnson's criterion, and a more advanced Target Task Performance recognition model.This paper considers the main criteria for detecting objects using electro-optical systems in the infrared range. The robust analysis of literature sources will be conduct and describe the basics of visualization and the infrared imaging in thermal systems. Then Johnson criteria, which is considering for calculating the efficiency of electro-optical systems, will be evaluated for validity using in real-world environment. Also, it will be pointed out, that the greatest negative contribution on visualization is made by weather and atmospheric conditions, clutter effects and density, motion-blur and defocusing, along with target properties – aspect ratio and viewing angle. Finally, it will be suggested prediction models and software packages that will help determine the real characteristics of the elaborate device and identify the weak link of the system.
Highlights
Nresolved, V50 де P – ймовірність виявлення цілі; Nresolved – число періодів штрихових пар ліній, які заповнюють спостережуваний об'єкт; Target Task Performance (TTP) – значення необхідне для визначення якості зображення і прогнозування дальності виявлення; CTGT – значення контрасту цілі на фоні; E – масштабоване значення критерію TTP; V50 – число періодів для ймовірності виявлення в 50%; ATGT – квадратний корінь цільової області у метрах; Range – дальність до цілі в кілометрах; ξcut – найвища роздільна здатність, яка може бути досягнута при заданому контрасті; ξlow – найнижча роздільна здатність, яка може бути досягнута при заданому контрасті; CTFsys (ξ) – контрастна порогова функція системи; μtgt – середня задана температура цілі в oK; σtgt – стандартне відхилення заданої температури в oK; μscene – температура фону в oK
It will be pointed out, that the greatest negative contribution on visualization is made by weather and atmospheric conditions, clutter effects and density, motion-blur and defocusing, along with target properties – aspect ratio and viewing angle
Summary
На сьогоднішній день існує безліч методів виявлення об'єктів на ІЧ зображенні з використанням ОЕС, але першовідкривачем в цьому питанні став Джон Джонсон в 1958 році. В основі методу виявлення лежить певна кількість штрихових пар ліній, які заповнюють спостережуваний об'єкт в залежності від його роздільної здатності Існує чотири основних рівня візуального сприйняття, які визначив Джонсон: 1) виявлення (наявність об'єкта), 2) визначення орієнтації (вертикальна, горизонтальна), 3) розпізнавання (визначення класу об’єкту), 4) ідентифікація (розрізнення об'єктів в класі). У Таблиця 1 наведено кількість пар ліній і пікселів на розмір цілі, які відповідають кожному рівню сприйняття. При нерівномірному фоні кількість пар ліній на розмір об’єкту в ІЧ діапазоні може збільшуватися з 1,3 до 2,5 і відповідно для його розпізнавання знадобитися більша роздільна здатність. Щоб врахувати зазначені фактори для оцінювання якості оптичних систем були запропоновані моделі, розглянуті нижче
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
