提出了一种基于约翰逊准则和最小可分辨对比度的天基光学成像探测效能评价方法，综合考虑了目标和背景对比度、大气传输、探测器和人眼等诸多因素，引入噪声等效对比度来衡量探测器噪声水平，以对比度受限和分辨率受限联合概率衡量探测效能，定量直观地评价天基光学成像系统的探测能力.采用航空影像和GF-2卫星影像开展验证实验，航空影像中汽车的识别概率为46%，飞机的确认概率为73%，NIIRS等级为4.23；GF-2卫星影像中卡车的识别概率为67%，小型船的发现概率为63%，NIIRS等级为4.53.本文方法计算的探测概率和人眼主观判断基本一致，与NIIRS基本符合，证明了方法的有效性，为遥感光学探测系统设计和效能评价奠定基础.

针对目前视频监控领域里目标发现、识别和辨认没有统一的国际标准和行业标准问题, 对比分析了传统视频监控目标检测标准和红外热成像约翰逊准则, 提出了基于约翰逊准则的视频监控目标检测性能评估方法, 以等效条纹线对数代替传统模拟视频监控DRI标准中的目标-屏幕比, 建立了CCTV Johnson-DRI标准。通过线对数绝对量化的评价标准更利于数字视频监控应用中目标发现、识别和辨认的性能评估。最后将提出的CCTV Johnson-DRI标准应用到激光夜视系统, 进行了目标发现、识别和辨认实验, 实验结果表明: 所提出方法的有效性以及与传统视频监控DRI标准的等效性。该方法可用于白天彩色视频监控, LED/激光夜视等安防视频监控领域目标发现、识别和辨认相关性能的评估及系统指标设计。

综述了国内外红外成像系统性能模型的状况.在分析静态性能模型和动态性能模型的基础上,分别给出了其基本构想,阐述了几种静态性能模型的优缺点,讨论了动态性能模型的三种模块:目标背景模块、图像处理算法模块和目标工作平台模块.介绍了它们在预测现场性能的应用.展望了性能模型的发展趋势.