1 引言

红外辐射特性是衡量**装备隐身性能和战场生存能力的重要指标,实现对其精确测量一直是国内外目标特性测试机构追求的目标^[1-6]。红外辐射特性测试包括辐射定标、目标红外图像采集、大气参数测量和数据处理等环节。与实验室较为稳定的环境条件相比,外场环境状况变化更为复杂,红外测量系统受太阳辐照及地表环境温度变化的影响,辐射定标及红外测量所面临的不确定性因素增多,红外辐射测量精度通常难以保证。研究发现,环境温度变化对光学系统的性能具有较大影响^[7-9],尤其是对定标结果的影响给目标辐射特性计算引入较大误差。为消除环境温度变化带来的影响,文献[ 10-13]中通过建立红外传感器“温漂”补偿模型来修正灰度漂移量,在实验室内取得了较好的结果,但是受外场多变的环境条件影响,温度补偿模型存在模型相对单一且需大量实验数据进行校验等现实问题,实际操作和推广性不强。

本文在分析灰度漂移对面目标辐亮度计算结果影响的基础上,提出了一种减小环境温度影响,提高中/长波辐射测量精度的方法,即基于背景偏置对消方法的辐亮度计算模型。新方法消除了对环境温度依赖较大的背景偏置项的影响,可有效提高地空动态目标红外辐射特性的测量精度,在外场各类航空目标红外辐射特性测试数据处理中得到较好的应用。

2 灰度漂移对面目标辐亮度计算的影响

2.1 面目标辐射亮度传统计算方法

航空目标飞行高度大多处于10 km以下,利用大口径地基红外测量系统对航空目标进行测量时,目标在面阵探测器上形成扩展图像,此时,采用辐射亮度来定量描述该类面目标的红外辐射特性。面目标辐射亮度的传统计算公式为^[14]

Li,j=hi,j-B-G·Lpathτatm·G,(1)

式中:L_i,j为目标辐射亮度分布;h_i,j为目标图像上第(i,j)像素的灰度;G和B分别为红外测量系统辐射定标的增益系数和背景偏置;τ_atm为目标探测路径上的斜程大气透过率;L_path为地基红外测量系统与目标之间的路径程辐射。

外场开展地空动态目标红外辐射特性测试,就是测量获取 (1) 式右边各参数,进而计算出面目标辐射亮度分布。整个测试过程包括设备辐射定标、目标红外图像的获取、大气参数测量等环节。其中,设备辐射定标是依托大口径面源黑体提供标准值来建立红外系统输入亮度和输出灰度间的数学关系^[15-16],通常安排在事前或事后开展,通过定标可以得到增益系数G和背景偏置B;红外图像获取是利用红外系统对航空目标进行跟踪测量,并记录红外原始数据;大气参数测量是利用激光雷达、太阳辐射计和地面气象站等大气测量仪器实时采集大气数据,通过大气传输计算软件(CART)完成大气透过率τ_atm和路径程辐射L_path的计算。

2.2 灰度漂移对辐亮度计算的影响

地基红外测量系统本身是一种热系统,与可见光电视相比灵敏度高且对热能更敏感。高精度的红外辐射特性测量设备普遍采用制冷型红外焦平面阵列探测器,它保证了探测器单元自身温度的稳定,其响应率基本不随外部环境温度的变化而变化。然而,由于制冷型探测器在制冷过程中不断地向外散热,废热若不能及时导出将造成系统内部温度发生变化;同时,红外光机结构受周围环境、太阳辐射等影响会产生温度变化,这些因素共同作用于探测器,将导致红外系统不可避免地发生灰度漂移^[6,17]。

图1为外场某地基红外测量系统中波相机输出灰度随时间的变化曲线,图中同时给出在该时间段内环境温度的变化情况。可以看出,在实验时间段内,中波红外相机的输出灰度并不恒定,而是随时间呈先增大后减小的变化趋势,灰度最大漂移约1500 ADU(灰度量化单位)。与此同时,周围环境温度也呈现十分相似的变化趋势,红外系统灰度漂移与周围环境温度的变化密切相关,环境温度的起伏是引起红外探测器发生灰度漂移的重要原因。

图 1. 红外相机灰度漂移及环境温度随时间的变化

Fig. 1. Grayscale drift of infrared camera and ambient temperature versus time

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正是由于环境温度的起伏,红外系统发生灰度漂移,因此,在不同时间段开展辐射定标,当环境温度存在较大差异时,将直接影响到红外系统辐射定标的背景偏置。在外场不同季节、不同温度环境条件下开展了多次定标实验,实验过程中同时记录环境温度。图2为中波定标背景偏置随环境温度的变化情况及拟合结果。其中,中波红外相机的积分时间设置为3 ms,滤光片档位分别取1,2和3,对应能量透过率分别为100%,50%和20%。由图2可以看出,随着环境温度由15 ℃升高至36 ℃时,中波定标偏置亦呈现出逐渐增大的变化趋势,二者之间的变化过程可近似用线性函数拟合。图3给出了长波定标背景偏置随环境温度的变化情况及拟合结果。其中,长波红外相机的积分时间设置为0.3 ms,滤光片档位为1档,能量透过率为100%。可以看出,与中波红外的定标结果类似,长波定标偏置随环境温度的增加同样呈现出逐渐增大的变化趋势,可近似用线性函数拟合。通过将长波红外系统的滤光片设置为1,2和3档,对应能量透过率分别为100%,55%和25%。统计发现其对应的背景偏置随环境温度的变化趋势相同,但近似拟合直线的截距有所差异。

图 2. 中波红外探测器定标背景偏置随环境温度的变化

Fig. 2. Calibration background bias of middle-wave infrared detector versus ambient temperature

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图 3. 长波红外探测器定标背景偏置随环境温度的变化

Fig. 3. Calibration background bias of long-wave infrared detector versus ambient temperature

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红外测量系统定标背景偏置对环境温度具有依赖性,这对于高精度测量目标红外辐射特性十分不利。外场在采用事先/事后定标数据计算面目标辐射亮度时,由于地面环境温度变化快,当测试时的环境温度与系统事前/事后定标时的环境温度差异较大时,将给目标辐亮度的测量结果带来3种不同情况。

1) 辐射亮度为负值。当开展辐射定标时的环境温度明显高于测试时的环境温度时,由于系统工作状态的改变,辐射定标背景偏置比测试过程中系统定标真实偏置大,此时,利用(1)式计算辐射亮度,辐射亮度容易出现负值,这种情况在处理面目标数据时常常会遇到。

2) 辐射亮度较真实值偏小。当开展辐射定标时的环境温度略高于测试时的环境温度时,辐射定标背景偏置比测试过程中系统定标真实偏置稍高,此时辐亮度计算值并不会出现负值情况,但较真实值偏小。

3) 辐射亮度较真实值偏大。当开展辐射定标时的环境温度低于测试时的环境温度时,辐射定标背景偏置比测试过程中系统定标真实偏置偏小,此时辐射亮度计算值会比真实值偏大。

3 基于背景对消的辐亮度计算方法

由上可知,确保红外系统工作状态的稳定是保证面目标辐亮度测量精度的重要前提和基本要求,然而外场这一条件较难控制和满足。灰度漂移是红外系统工作状态不稳定的主要表现,需要研究消除灰度漂移对计算结果影响的方法。

不妨设地基红外测量系统采集目标图像的当前帧时间为t,则对应于当前t时刻的系统辐射定标方程可表示为

h=Gt·L+Bt,(2)

式中:h为红外系统输出图像灰度;G_t为增益系数;B_t为背景偏置。

根据定标方程,红外测量系统在t时刻采集到的目标红外图像灰度为

ht=τatm·Gt·L(Tt)+Gt·Lpath+Bt,(3)

式中:τ_atm为t时刻对应的斜程大气透过率;L_path为t时刻对应的大气程辐射。

同时,当前帧t时刻红外图像的背景灰度h_b可表示为

hb=Gt·Lback+Bt,(4)

式中:L_back为天空背景辐射亮度。将(4)式与(3)式相减,可消去定标背景偏置B_t项。此时,面目标的红外辐射亮度变为

L(Tt)=ht-hbτatm·Gt+Lback-Lpathτatm。(5)

(5)式等号右边均为已知量,其中,G_t可通过事前/事后辐射定标获得;天空背景辐射亮度值L_back可通过大气传输计算软件获得;h_b通过当前帧目标图像数据获得。

根据面目标辐射亮度新的计算公式[(5)式],理论上,由于消除了对环境温度较为敏感的定标背景偏置的影响,此时,面目标辐亮度的计算结果不再受制于环境温度,其结果可信度将优于传统计算方法。

4 方法应用及结果分析

依托大口径地基红外测量系统,对某型飞机飞行过程中的中波、长波动态测量数据进行计算和分析。当飞机相对于测量设备侧向飞行时,选取飞机机头、机身和尾喷口3个特征部位进行计算,表1、2分别给出采用传统辐亮度计算方法和本文方法计算得到的飞机红外辐射亮度结果比对情况。

由表1和表2可以看出,采用传统计算模型,飞机上3个特征部位的中波辐射亮度值均为负值,飞机头部特征部位的长波辐亮度值为负值,机身和侧向尾喷口的长波辐射亮度偏小。而采用本文方法,飞机头部中波辐亮度为1.289 W·r^-1·m^-2,长波辐亮度为4.943 W·sr^-1·m^-2;机身中波辐亮度为0.432 W·sr^-1·m^-2,长波辐亮度为5.816 W·sr^-1·m^-2;尾喷口侧向辐射亮度值为2.402 W·sr^-1·m^-2,长波辐射亮度为11.581 W·sr^-1·m^-2。分析结果可知,这是由于该次红外特性测量过程持续时间较长,辐射定标安排在事后开展,定标时地面环境温度升高约为5 ℃,此时,中波红外的定标背景偏置值达到2335 ADU,已大于飞机机头和机体部位的灰度,因此会得出辐亮度为负值的错误结果;长波红外的定标背景偏置虽然小于飞机机体的灰度,但计算结果已不能反映真实情况。由于本文方法消除了对环境温度依赖强的背景偏置的影响,因此得出的结果也更接近真实情况。

5 结论

受外场测试环境温度复杂多变的影响,采用传统的面目标辐亮度计算方法通常会得出不准确甚至错误的结果。本研究基于外场大口径地基红外测量系统,通过大量实验数据深入分析了环境温度变化对动态目标辐亮度测量结果的影响。在此基础上,提出了一种减小环境温度影响,提高动态面目标辐亮度测量精度的新方法。该方法采用背景对消的原理消除了对环境温度依赖较大的背景偏置的影响,因而可有效提高目标红外辐亮度的计算精度。对某型飞机红外测试动态数据进行处理,结果验证了新方法的有效性,目前在外场航空目标红外特性数据处理中得到较好的应用。