Kriteria Johnson untuk deteksi dan pengakuan pencitraan termal

Latar Belakang Sejarah: Pada akhir 1950 -an, John W. Johnson dari Angkatan Darat A.S. melakukan eksperimen perintis dengan Night - Vision Image Intensifiers untuk mengukur berapa banyak detail gambar yang diperlukan untuk berbagai tugas visual (Kriteria Johnson - Wikipedia). Di korannya tahun 1958 “Analisis Sistem Pembentukan Gambar”, Johnson melaporkan ambang empiris (berpasangan sejalan dengan target) yang diperlukan untuk tugas yang berbeda (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Kriteria Johnson - Wikipedia). Ini dikenal sebagai Kriteria Johnson. Ini merevolusi desain sensor dengan memungkinkan insinyur untuk memprediksi seberapa jauh target dapat dilihat, diakui, atau diidentifikasi dalam kondisi tertentu (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Kriteria Johnson - Wikipedia). Dengan menggunakan kriteria ini, banyak model prediktif kemudian dikembangkan untuk menilai kinerja sensor dalam kondisi operasional yang berbeda (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Kriteria Johnson - Wikipedia).

Tugas deteksi, pengakuan, dan identifikasi (DRI)

Kriteria Johnson mendefinisikan tiga primer tugas visual:

• Deteksi: Pengamat hanya memperhatikan bahwa suatu objek hadir. (Pada level ini, orang mungkin hanya melihat "gumpalan" atau perubahan dalam adegan.) Johnson menemukan bahwa deteksi diperlukan tentang 1,0 ± 0,25 pasangan garis melintasi target (Kriteria Johnson - Wikipedia).

• Pengakuan: Pengamat dapat memberi tahu jenis objek umum (misalnya, membedakan seseorang dari kendaraan). Ini membutuhkan lebih banyak detail - awalnya tentang 4,0 ± 0,8 pasangan garis (Kriteria Johnson - Wikipedia).

• Identifikasi: Pengamat dapat mengidentifikasi objek tertentu (mis. Model kendaraan tertentu atau orang tertentu). Ini adalah tugas tersulit, yang membutuhkan 6.4 ± 1,5 pasangan garis (Kriteria Johnson - Wikipedia).

(Johnson juga mencatat langkah "orientasi" menengah pada ~ 1,4 pasangan garis (Kriteria Johnson - Wikipedia), tetapi diskusi modern sering fokus pada tugas DRI.) Dalam istilah rekayasa praktis, satu pasangan lini sesuai dengan sekitar dua piksel gambar di seluruh target (Kriteria Johnson - Wikipedia). Dalam spesifikasi pencitraan termal modern, ambang ini sering dibulatkan 1, 3, dan 6 siklus untuk 50% probabilitas melakukan tugas (Apa itu DRI, dan apa itu berdasarkan perhitungan?).

(Free Man Silhouette Vector Art - Unduh 17.246+ Ikon & Grafik Siluet Manusia - Pixabay) Angka: Target berbentuk manusia di bawah pengamatan. Pada Jauh, target hanya menghasilkan siluet gelap (cukup untuk dideteksi); Ketika resolusi (atau kedekatan) meningkat, fitur wajah dan pakaian muncul, memungkinkan pengakuan dan akhirnya identifikasi penuh. Kriteria Johnson menghitung berapa banyak pasangan detail yang diperlukan pada setiap tahap (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Apa itu DRI, dan apa itu berdasarkan perhitungan?).

Kriteria Johnson (ambang resolusi)

Kriteria asli Johnson sering dirangkum sebagai berikut untuk tingkat keberhasilan 50% dari setiap tugas (Kriteria Johnson - Wikipedia):

• Deteksi (kehadiran objek): ~ 1,0 pasangan baris pada target (probabilitas 50%) (Kriteria Johnson - Wikipedia).

• Pengakuan (kelas objek): ~ 4,0 pasangan garis pada target (Kriteria Johnson - Wikipedia).

• Identifikasi (objek spesifik): ~ 6.4 pasangan garis pada target (Kriteria Johnson - Wikipedia).

Nilai -nilai ini mengasumsikan kontras latar belakang target tinggi dan pengamat yang ideal. (Setiap lini pasangan sama dengan dua piksel sensor, jadi mis. 1.0 pasangan garis ≈ 2 piksel melintasi lebar target (Kriteria Johnson - Wikipedia).) Banyak sistem mengutip nomor "DRI" yang disederhanakan dari 1 - 3 - 6 siklus (pasangan garis) untuk deteksi - Pengakuan - Identifikasi, masing -masing (masing -masing (Apa itu DRI, dan apa itu berdasarkan perhitungan?). Misalnya, pedoman NATO menggunakan sekitar 1 siklus untuk deteksi, 3 untuk pengakuan, dan 6 untuk identifikasi (Apa itu DRI, dan apa itu berdasarkan perhitungan?). (Angkatan Darat A.S. diperbarui MENDAPATKAN Kriteria bahkan menggunakan siklus 0,75, 1,5, 3, dan 6 untuk mendeteksi, mengklasifikasikan, mengenali, mengidentifikasi, mencerminkan tugas -tugas yang disempurnakan (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson).)

Kriteria Johnson sering diungkapkan secara probabilistik: diberikan N Siklus pada target, ada probabilitas yang sesuai untuk melakukan setiap tugas dengan benar (biasanya sigmoid - suka, dengan 50% pada ambang batas yang ditabulasi). Namun, ini paling umum digunakan sebagai "aturan praktis" yang berkaitan dengan resolusi yang diperlukan dengan tugas.

Basis Matematika (Resolusi dan Kisaran)

Itu Jumlah siklus yang dapat diselesaikan Di seberang target tergantung pada ukuran target, jangkauan, optik sensor, dan ukuran piksel. Untuk lubang jarum sederhana atau model lensa tipis (perkiraan sudut kecil -Analisis Sistem Pencitraan Dasar untuk Kendaraan Otonomi):

Di mana n adalah jumlah siklus pada target, h_o adalah ukuran karakteristik target (m), f adalah lensa panjang fokus (unit yang sama dengan pitch piksel), p adalah pitch piksel (jarak antara pusat piksel), dan R adalah kisaran ke target. Rumus ini menangkap efek intuitif: target yang lebih besar (atau panjang fokus yang lebih panjang) meningkat n, sedangkan piksel yang lebih besar atau rentang yang lebih panjang berkurang n (Analisis Sistem Pencitraan Dasar untuk Kendaraan Otonomi). Jika N siklus diperlukan (dari tabel Johnson) untuk tugas tertentu, rentang deteksi bisa dipecahkan sebagai

Misalnya, menggandakan ukuran target atau panjang fokus menggandakan rentang deteksi untuk tetap N (Analisis Sistem Pencitraan Dasar untuk Kendaraan Otonomi). Demikian juga, mengurangi separuh pitch piksel (mis. Resolusi sensor yang lebih tinggi) menggandakan rentang. Rumus -formula ini sering digunakan oleh spesifikasi kamera termal - lembar untuk memperkirakan rentang D/R/I dalam kondisi ideal.

Faktor -faktor yang mempengaruhi rentang deteksi

Formula rentang sederhana di atas mengasumsikan kontras sempurna dan kondisi yang jelas. Dalam praktiknya, banyak faktor mempengaruhi rentang deteksi dan pengakuan:

• Ukuran dan kontras target: Target yang lebih besar (lebih tinggi atau lebih luas) terlihat pada jarak yang lebih besar; Demikian pula, target dengan kontras inframerah yang lebih tinggi (mis. Lebih panas vs lebih keren dari latar belakang) lebih mudah dideteksi. Untuk kamera termal, asumsi umum adalah perbedaan suhu ～2 ° C dari latar belakang untuk deteksi yang andal. Target kontras yang lebih kecil atau rendah membutuhkan lebih banyak siklus (dengan demikian rentang lebih dekat).

• Resolusi Sensor & Optik: Seperti yang ditunjukkan, piksel yang lebih halus (lebih kecil p) dan panjang fokus yang lebih lama f peningkatan kisaran. Juga, fungsi transfer modulasi sensor (MTF) dan kualitas optik mempengaruhi seberapa baik detail ditransfer. Dalam kata -kata Johnson, optik yang lebih baik (MTF yang lebih tinggi) secara efektif mengurangi siklus yang diperlukan untuk tugas yang diberikan (Analisis Sistem Pencitraan Dasar untuk Kendaraan Otonomi).

• Kondisi atmosfer: Atmosfer nyata melemahkan sinyal inframerah. Efek hujan, kabut, atau debu dapat secara tajam mengurangi jangkauan. Model sederhana menggunakan hukum bir (f_t = exp (- r/l_r)) untuk menghitung transmisi pada panjang gelombang (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson). Studi empiris menunjukkan kabut dan cuaca berat dapat secara drastis lebih rendah probabilitas deteksi, bahkan di IR (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson). Thermal IR menderita lebih sedikit dari uap air daripada cahaya yang terlihat, tetapi cuaca buruk masih memperpendek kisaran secara signifikan (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson) (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson).

• Kekacauan latar belakang: Latar belakang - yang berantakan membuat deteksi lebih sulit. Eksperimen menunjukkan bahwa dalam adegan "kekacauan rendah" ambang Johnson bisa sekecil ~ 0,5 siklus untuk deteksi, tetapi dalam adegan "kekacauan tinggi" lebih dari 2,5 siklus mungkin diperlukan untuk deteksi 50% (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson). Dalam praktiknya, latar belakang yang disamarkan atau kompleks secara visual sering membutuhkan kontras target atau resolusi jauh di atas minimum Johnson.

• Sinyal - To - Noise Ratio (SNR) dan Sensor Noise: Detektor termal memiliki noise (NETD) dan rentang dinamis terbatas. Tanda tangan termal yang lemah atau kebisingan sensor tinggi secara efektif meningkatkan siklus yang dibutuhkan. Studi menekankan bahwa SNR rendah bertindak seperti Blur: itu menurunkan kualitas gambar dan mengurangi jangkauan yang efektif (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson).

Bersama -sama, faktor -faktor ini berarti bahwa kriteria Johnson memberikan rentang ideal. Setiap perhitungan praktis harus mencakup transmitansi atmosfer, kontras target, kebisingan sensor, dll. Misalnya, Leonardo Drs mencatat bahwa formula Johnson menganggap "banyak sinyal" (kontras yang baik dan kebisingan rendah) dan udara jernih. Secara umum, persamaan rentang yang realistis melipatgandakan formula sederhana dengan visibilitas atau istilah transmisi untuk memperhitungkan atmosfer.

Contoh Perhitungan

Dengan menggunakan rumus di atas, orang dapat memperkirakan rentang D/R/I untuk kamera dan target yang diberikan. Misalnya:

• Contoh: Orang setinggi 2m (h_o = 2m) dicitrakan dengan kamera termal dengan f = 50mm dan pitch piksel p = 20μm (= 0,02mm). Menggunakan ambang batas siklus 1 - Johnson untuk dideteksi,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ kali 50 \, \ text {mm}} {2 \ kali 0.02 \, \ text {mm} \ kali 1} \ approx 2500 \ \ text {m}.$$

  Untuk pengakuan (≈3 siklus) dan identifikasi (≈6 siklus), masing -masing rentang menjadi ≈833m dan ≈417m (karena $ r \ propto1/n $).

• Contoh pabrikan: Catatan aplikasi Leonardo DRS memberikan target manusia (dimensi kritis ~ 0,95m) dan kamera dengan piksel 17μm dan panjang fokus 16,75mm. Untuk tugas pengenalan 3 - siklus, mereka menghitung kisaran deteksi 50% sekitar 157m. (Dengan angka yang sama, rumus kami menghasilkan $ r \ kira -kira (0,95 \ kali 16,75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ Approx157 $ M, cocok dengan contohnya.)

• Nilai Khas: Dalam kondisi ideal (kontras yang baik, udara jernih), aturan Johnson - dari - ibu jari memprediksi deteksi manusia untuk urutan beberapa kilometer. Misalnya, satu sumber mengutip deteksi ~ 2000m, ~ 667m pengakuan, dan ~ 333m identifikasi untuk 1,8 juta orang (Apa itu DRI, dan apa itu berdasarkan perhitungan?).

Contoh -contoh ini menunjukkan bagaimana kriteria Johnson dapat secara langsung diterapkan dengan aritmatika sederhana. Rentang aktual dalam praktiknya seringkali lebih rendah karena faktor -faktor yang disebutkan di atas.

Aplikasi

Kriteria Johnson banyak digunakan dalam merancang dan mengevaluasi Sistem Pencitraan Termal di banyak bidang:

• Militer dan Pertahanan: Spesifikasi Sensor untuk Malam - Visi Lingkup, Pemandangan Termal, dan Pengawasan Sering Daftar D/R/I Range Berdasarkan Kriteria Johnson (Kriteria Johnson - Wikipedia). Akuisisi dan pengakuan target (teman vs musuh) di malam hari mengandalkan perkiraan ini. Banyak manual lapangan dan dokumen pengadaan referensi 1 - 3 - 6 aturan - dari - ibu jari untuk senjata - pemandangan IR yang dipasang.

• Pencarian dan Penyelamatan / Keamanan: Kamera termal genggam atau terpasang yang digunakan untuk menemukan orang yang hilang, atau memantau perimeter, juga menggunakan metrik DRI. Misalnya, tim penyelamat mungkin memerlukan kamera yang bisa Deteksi manusia di 1 km dan mengenali pada 400m. Kriteria Johnson memberikan garis dasar untuk spesifikasi tersebut.

• Pengawasan dan Penegakan Hukum: Patroli perbatasan, pemantauan satwa liar, dan sistem deteksi intrusi menggunakan kriteria ini untuk memprediksi seberapa jauh sensor dapat menjemput seseorang atau kendaraan di malam hari. (Beberapa standar memformalkan tugas Johnson; mis. NATO menggunakan klasifikasi D, R, I dalam persyaratan pencitraan.)

Dalam setiap kasus, kriteria Johnson membantu menerjemahkan parameter sensor (resolusi, optik, ukuran piksel) ke dalam metrik kinerja intuitif (kisaran untuk mendeteksi atau mengidentifikasi target khas).

Keterbatasan dan adaptasi modern

Terlepas dari kegunaannya, kriteria Johnson memiliki penting batasan. Ini adalah model empiris dan ideal yang menghilangkan banyak efek dunia nyata:

• Kondisi Sederhana: Ini mengasumsikan latar belakang yang seragam, kontras target yang cukup, dan pengamat yang dikalibrasi dengan sumur. Itu tidak memperhitungkan kekacauan atau kamuflase. Dalam praktiknya, target terhadap latar belakang yang kompleks mungkin memerlukan lebih banyak resolusi daripada nilai -nilai nominal Johnson (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson).

• Mengabaikan efek lingkungan: Kriteria asli tidak termasuk cuaca atau atenuasi atmosfer. Studi menekankan hal itu Tidak ada model sederhana sepenuhnya menangkap efek kabut, hujan, dan asap (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson) (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson). Sistem modern sering dikalikan dengan istilah transmisi atmosfer atau menggunakan model visibilitas empiris.

• Faktor manusia: Karya Johnson menggunakan beberapa pengamat terlatih dalam kondisi terkontrol; Ini mengabaikan variasi dalam pelatihan pengamat, perhatian, kelelahan, dll. Mungkin ada perbedaan yang signifikan antara individu dalam probabilitas deteksi aktual (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson).

• Sinyal dan Pemrosesan: Model memperlakukan gambar seolah -olah hanya dibatasi oleh geometri (piksel dan optik). Itu tidak menggabungkan noise sensor (NETD), rentang dinamis, atau peningkatan pemrosesan gambar. Algoritma penajaman atau video onboard dapat meningkatkan resolusi yang efektif, yang berarti kamera nyata sering mengungguli batas Johnson yang telanjang.

• Fokus Probabilitas: Kriteria didefinisikan untuk probabilitas ~ 50%. Mereka tidak menggambarkan bagaimana kinerja membaik dengan resolusi lebih dari ambang batas, mereka juga tidak menangkap false - alarm tingkat atau kurva ROC.

Karena kesenjangan ini, model kinerja rentang modern memperluas pendekatan Johnson. Misalnya, Angkatan Darat A.S. MENDAPATKAN Metodologi menyesuaikan persyaratan siklus (0,75 siklus untuk deteksi, dll.) Berdasarkan pengujian yang lebih luas (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson). Banyak alat analisis sekarang mengintegrasikan model MTF, SNR dan atmosfer secara eksplisit. Beberapa termasuk atenuasi bir -lambert (seperti di J film/T - bertemu model (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson)) atau metrik yang berantakan. Lainnya menggantikan ambang batas keras dengan teori deteksi statistik (mis. Menggunakan kurva karakteristik operasi penerima). Meskipun demikian, kriteria Johnson tetap menjadi konsep dasar dan panduan pesanan - pertama yang cepat untuk rentang pencitraan termal.

Dalam ringkasan, Kriteria Johnson menghubungkan resolusi spasial dari sensor inframerah dengan tugas -tugas praktis melihat target. Dengan mengekspresikan deteksi, pengakuan, dan identifikasi dalam hal "pasangan garis pada target," ini memberikan para insinyur cara langsung untuk menghitung seberapa jauh kamera yang diberikan dapat melakukan setiap tugas dalam kondisi ideal (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Analisis Sistem Pencitraan Dasar untuk Kendaraan Otonomi). Sementara seseorang harus memperhitungkan faktor -faktor dunia nyata dalam desain terperinci apa pun, kriteria Johnson masih mendukung sebagian besar spesifikasi kamera termal dan perkiraan kinerja saat ini (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson).

Sumber: Definisi dan nilai -nilai kunci berasal dari karya asli Johnson (Kriteria Johnson - Wikipedia) dan ringkasan dalam literatur (Kriteria Johnson - Wikipedia) (Apa itu DRI, dan apa itu berdasarkan perhitungan?). Perhitungan rentang deteksi mengikuti rumus lensa tipis dalam analisis pencitraan (Analisis Sistem Pencitraan Dasar untuk Kendaraan Otonomi). Efek lingkungan dan kekacauan didokumentasikan dalam studi tindak lanjut (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson) (Sejarah dan Evolusi Kriteria Johnson). Contoh dan asumsi praktis berasal dari produsen dan laporan teknis (Apa itu DRI, dan apa itu berdasarkan perhitungan?).