З безлічі існуючих телевізійних систем, в данній роботі розглядаються тільки камери на ПЗЗ, у тому числі й з попередніми каскадами підсилення зображення па електронно-оптичних перетворювачах (ЕОП). оскільки саме вони знаходять широке застосування в системі ІТК охорони кордону. При чому, приведені в роботі розрахунки можуть бути застосовані як для стандартного телевізійного режиму (режиму безперервного накопичення), так і для імпульсного (у тому числі і однократного).

Уся метрологія у видимій області спектру заснована на діапазоні сприйняття стандартного фотометричного спостерігача, чутливість якого до світлового випромінювання функціонально залежить від довжини хвилі. Цю функцію прийнято називати «спектральною світловою ефективністю». Графічно її можна зобразити у вигляді графіку показаному на рисунку 1.1.

Рисунок 1.1 - Спектральна світлова ефективність сприйняття стандартного фотометричного спостерігача

Сучасні телевізійні камери на ПЗЗ-матрицях і ЕОП мають спектральні характеристики, що значно відрізняються від спектральної ефективності сприйняття. Їхній діапазон може розміщуватись від ультрафіолетового (120 нм для ЕОП) до інфрачервоного (1 мкм для ЕОП і ПЗЗ). Застосування даних приладів в умовах, коли на їхній вхід надходить випромінювання більш широкого спектру ніж видимий, призводило до того, що показання люксметра (який вимірює випромінювання тільки видимого діапазону) не несуть практично ніякої достовірної інформації. Для якісного пояснення таких помилок розглянемо приклад використання в нічних умовах низкорівневої телевізійної камери з каскадом підсилення зображення на ЕОП з арсенід-галієвим фотокатодом, що застосовується в сучасних цифрових камерах. На рисунку 1.2 представлені відносні спектральні характеристики випромінювання в нічну пору доби (крива 3); чутливості арсенід-галієвого фотокатоду ЕОП (крива 2); чутливості ока людини і співпадаючої з ним чутливості приладу, що вимірює освітленість - люксметра (крива 1); чутливості ПЗС-матриці ІСХ249 фірми SONY (крива 4).

З наведених графіків видно, що в умовах безмісячної ночі потужність інфрачервоного випромінювання нічного неба (B> 760нм) значно перевищує його потужність випромінювання у видимому діапазоні. Люксметр при цьому вимірює тільки видиму дуже незначну частину всього потоку випромінювання. Вона зосереджена в діапазоні 400 - 700 нм. На відміну від нього фотокатод ЕОП відчуває оптичне випромінювання в діапазоні 500-900 нм і "працює" з більшим потоком. Аналогічні висновки виходять при застосуванні в тих же умовах телевізійної ПЗС-камери, кремнієвий кристал якої гак само має гарну чутливість в інфрачервоному діапазоні до 1 мкм (крива4).

Рисунок 1.2 - Відносні спектральні характеристики: різних фотоелектронних приймачів (1, 2, 4); випромінювання безмісячного нічного неба (3)

Із усього вище викладеного можна зробити висновок, що для телевізійних систем, які володіють спектральними характеристиками, відмінними від спектральної чутливості, застосування світлотехнічних одиниць (люкс, люмен і т.п.) не зовсім коректно. Те, що багато ПЗЗ-камер рекламують для роботи при значно більш низьких освітленостях, говорить тільки про їхню гарну чутливість в інфрачервоній області.

Непрості розрахунки і теоретичні дослідження показують, що в першому наближенні можна вважати, що кількість фотоелектронів (при рівноенергетичному спектрі вихідного випромінювача) у потенційній ямі буде рости пропорційно площі під кривою спектральної чутливості ПЗЗ матриці. Оцінюючи співвідношення площ під нормованою кривою видимості зору і нормованою спектральною характеристикою чутливості телевізійної камери видно, що площа під спектральною характеристикою приблизно в чотири рази перевищує площу під кривою видимості матриці. Тобто при освітленні рівноенергетичннм джерелом і реєстрацією люксметром освітленості 2,5 люкса число фотоелектронів у потенційній ямі буде в чотири рази більше розрахункового значення.

Можна провести нескладні розрахунки для кількості фотоелектронів у потенційній ямі ПЗС матриці форматом 1/2 дюйма і кількістю активних елементів 752(Н)х528(V) зі спектральним фільтром, що нормує і без нього для різних значень освітленості на об'єкті при стандартних умовах вимірювання. Одночасно розрахуємо відношення сигнал/шум без урахування впливу зваженого фільтру і з фільтром пам'ятаючи, що додавання затухання від зважуючого фільтру доцільно при розрахунковому відношенні сигнал/шум більше 26 - 30 дб. Отримані дані зведені в табл. 1.1, при цьому в чисельнику дробів поміщено результати розрахунків для відеокамери з нормованою спектральною характеристикою, а в знаменнику - для болометричної камери.

Таблиця 1.1 - Порівняльна оцінка камери з нормованою спектральною характеристикою і болометричної камери

Аналізуючи дані таблиці 1.1, можна сказати, що реальні можливості такої відеокамери обмежені значенням освітленості на об'єкті 0,15 люкс, коли відношення сигнал/шум становить приблизно 24 дБ. Це емпірично певне граничне значення зашумленості, при якому на моніторі відтворюється так зване "прийнятне зображення" і відеосигнал якого ще можна записувати. Подальше підвищення чутливості відеокамери можливе тільки при реалізації режиму накоплення фотоелектронів у ПЗЗ сенсорі протягом декількох кадрів і просторового підсумовування зарядів по фрагменту Н на V елементів (наприклад 4x4).

Зрозуміло, що при цьому просторово-часові характеристики відеокамери будуть погіршені. Насамперед, знизиться роздільна здатність камери і з'явиться нечіткість зображень рухомих об'єктів. Про це треба пам'ятати завжди, тому що в охоронних телевізійних системах саме просторово-часові характеристики відеокамери визначають можливості оператора якісно виконувати функції виявлення, розпізнавання та ідентифікації. Крім того, процес просторово-часового підсумовування зарядів у ПЗЗ сенсорі ефективний тільки при застосуванні спеціальних заходів по зниженню власних шумів сенсора, наприклад при охолодженні кристала ПЗЗ сенсора за допомогою термоелектричного холодильника на ефекті Пельтье. А це вже і дороге і технічно складне завдання.

Таким чином, враховучи такі залежності якості зображення від освітленості, особливої уваги заслуговує питання здійснення відеоспостереження в умовах природньої і штучної освітленості, що притаманно умовам функціонування засобів відеоспостереження в на відкритих ділянках кордону та в пунктах пропуску.

Для того, щоб грамотно оцінити межі нормального функціонування системи відеоспостереження, оснащеної відеореєстраторами із певними технічними характеристиками, необхідні насамперед дані про візуальну обстановку на об'єктах спостереження. До них відносяться статистичні дані про природню освітленість і метеорологічну дальність видимості (МДВ) для місцевих метеоумов.

У літературі присвяченій системам спостереження, наводяться дані про значення освітленості, не зв'язані часовими рамками, а також приводяться цифри, пов'язані з часом доби при різних погодних умовах. При цьому називаються крайні значення освітленості від лк до лк. Слід зазначити, що освітленість лк можлива в грудневі, короткі дні в зоряну ніч при несприятливих погодних умовах, коли зірки закриті щільним шаром низьких хмар. Крім того, в атмосфері повинно бути відсутнє світлорозсіювання від штучно освітлених об'єктів, міст і селищ міського типу. Освітленість лк можлива опівдні, у червневі дні при абсолютно чистому небі, при МДВ понад 5-ти 10-ти км. Багаторічна статистика свідчить про те, що такі ситуації з освітленістю зустрічаються дуже рідко і якщо вони трапляються, то на практиці необхідно застосовувати адекватні заходи. Розглянемо тепер до добові зміни освітленості в ці екстремальні дні, які показані на рисунку 1.3.

Рисунок 1.3 - Добові зміни освітленості в екстримальні дні

При використанні в телевізійній системі типової ПЗЗ камери, що має чутливість не гірше 0,5 лк і засоби адаптації до змін освітленості 10⁵ разів, можна відзначити наступні фактори:

- система буде забезпечувати цілодобове спостереження об'єкта в літню пору в ясні місячні ночі;

- у короткі зимові дні камера забезпечує працездатність системи телеспостереження протягом 6 годин. В решті часу необхідно застосовувати підсвічування об'єкта спостереження.

Цікаво відзначити, що поліпшення чутливості камери на порядок ( до 0,05 лк) збільшує час працездатності системи на 16 хвилин, по 8 хвилин на сході і заході сонця. Звідси випливає, що варіації із чутливістю в діапазоні змін природніх освітленостей (0,01...1,0) лк малоефективні.

Двухмодові гістограми розподілу рівнів природніх освітленостей для липня і грудня місяців (рис. 1.4), свідчать про те, що найбільш ймовірні значення освітленостей у денний час лк, у ночі лк. Крайні ж значення освітленостей ( і ) лк малоймовірні навіть у ці місяці.

Рисунок 1.4 - Розподіл рівнів природньої освітленості для липня і грудня

Таким чином, питання забезпечення працездатності відеоосистем при освітленості 10⁵ лк хоча й складне завдання але таке, що може бути вирішеним наявними технічними засобами, при цьому менш вартісними ніж при лк. В особливо відповідальних випадках необхідне штучне підсвічування, витрати на енергетику якої залежать від чутливості телевізійних камер. При цьому, виникає питання, що більше прийнятне: груба по чутливості відеокамера у сукупності з потужною підсвіткою, або ж відеокамера високої чутливості з мінімальними енергетичними витратами на подсвітку. У кожному із цих варіантів виникає необхідність визначити границю за рівнем освітленості, коли подсвітка повина бути обов'язково включена і які вимоги до її енергетичних, а також спектральних характеристик повинні бути висунуті.

Як показав аналіз принципу роботи цих засобів, оцінюючи їх ефективність при використанні в охороні кордону на відкритих ділянках в умовах природньої освітленості, необхідно співставляти розподіл освітленості і відносні спектральні характеристики відеосистем конкретної конструкції та принципу роботи. При цьому слід пам'ятати, що за певних екстремальних умов, які притаманні конкретним ділянкам місцевості, вразливість системи спостереження може бути настільки велика, що ефективність її застосування буде зводитись до нуля.

Висновок:

Проведений аналіз стану питання застосування оптико-електронних засобів спостереження в системі інженерно-технічного контролю показав, що ефективність різних засобів спостереження в значній мірі залежить від умов їх застосування, при чому є умови в яких ця ефективність сягає критичних значень.

2 Аналіз побудови оптико-електронних систем спостереження

2.1 Математичні моделі сигналів

Одним із основних підходів при синтезі різного роду систем спостереження, є статистичний підхід, оскільки саме при його застосуванні, можливо досягти оптимальних результатів виявлення та розрізнення в умовах дуже складної завадової обстановки. При цьому, сама постановка завдання виявлення та розрізнення базується на припущеннях про види закону розподілу параметрів сигналів та завад, що реєструються. На виході перетворювача системи виявлення, закони розподілу різних параметрів не можуть бути однаковими, це визначається фізичним принципом функціонування. В більшості випадків їх закони розподілу - нормальні, або приводяться до нормальних після перетворень. Вихідні величини, що знімаються з перетворювача, можуть розподілятися по нормальному закону або закону Райса[2,3].

В сучасних методах, процес виявлення зводиться до ухвалення рішення про наявність або відсутність корисного сигналу S(t) шляхом прийому і обробки адитивної суміші його з шумом у(t)= S(t)+ п(t), з подальшим його порівнянням прийнятого коливання з пороговою напругою и_пор (рис. 2.1). Для спрощення математичного аналізу можна вважати, що діє білий нормальний шум[4]. Якщо вирішується задача розрізнення, необхідно виявити дію одного з декількох S1, S2, S3 можливих сигналів. Наприклад, сигнали від техніки (гусеничної, колісної), від людини (одиночної або групи), від крупних тварин (рис. 2.2).

Рисунок 2.1 – Загальноприйнята статистична модель постановки задачі виявлення сигналу на фоні завад

В загальному випадку, процес виявлення вважається окремим випадком розпізнавання, при цьому відбувається розрізнення тільки одного сигналу на фоні перешкод.

Рисунок 2.2 - Виявлення та розрізнення сигналів на фоні завад

В радіолокації, при вирішенні задачі виявлення, можливе застосування простих гіпотез, а у разі розпізнавання - тільки складних. Як правило приймаються наступні гіпотези: Н₀ - сигналу немає, Н₁ - сигнал є, причому: Р(Н₁)+ Р(Н₀)= 1. При цьому можливі 4 випадки (рис. 2.3).

Рисунок 2.3 - Перевірка гіпотез про наявність сигналу в вхідній суміші

Р(А₁/ Н₁) - умовна ймовірність правильного виявлення Р_пв;

Р(А₀/Н_о) - умовна ймовірність правильного не виявлення Р_нп;

Р(А_о/ Н_і) - умовна ймовірність пропуску сигналу Р_проп^;

Р(А_і/ Н_о) - умовна ймовірність помилкової тривоги Р_пт.

Очевидно, що ймовірнісні характеристики знаходяться у наступному взаємозв'язку

(2.1)

Найважливішими показниками якості системи виявлення є ймовірність виявлення Р_в і ймовірність помилкової тривоги Р_пт. Ймовірність помилкової тривоги визначає напрацювання на помилкове спрацьовування (тривогу). Засіб допускає помилки, коли пропускає сигнал або формує сигнал тривоги за відсутності дії. Сумарна помилка функціонування системи виявлення виражається наступним чином

(2.2)

Ймовірність помилки залежить як від апріорної ймовірності наявності (відсутності) сигналу Р(Н₁ ), Р(Н₀), так і від умовної ймовірності Р_пт і Р_в.

Вираз (2.2) характеризує сумарну помилку ухвалення рішення РТЗ, але не враховує можливий збиток від реалізації цих помилок. Отже, необхідно ввести вагові коефіцієнти помилок, що виникають при помилкових тривогах і пропусках сигналів P_пт ,P_проп, що реалізовано у вигляді наступного виразу:

, (2.3)

де с - середній ризик ухвалення рішення засобом виявлення.

Р_пт і Р_проп можуть виражатися як безпосередньо в значеннях так і у відносних нормованих одиницях.

Відповідно одним з шляхів мінімізації с є максимізація наступної різниці

. (2.4)

Це узагальнений критерій Байєса, інакше - критерій мінімуму середньої

ризику, який записується у вигляді

. (2.5)

Не завжди існує можливість точного визначення втрат від помилок . У такому разі вартості помилок можуть прийматися рівними Р_пт=Р_проп=1 (критерій ідеального спостерігача). При цьому вираз для запишеться у вигляді

. (2.6)

Вираз (2.6) спрощується, коли невідома апріорна ймовірність появи Якщо значення відношення правдоподібності виявляється між порогами (у зоні невизначеності), то випробування (спостереження за сигналом) продовжується. Така процедура в більшості випадків дозволяє скоротити час ухвалення рішення при фіксованих Р_пт і Р_в.

Ймовірність виявлення і помилкової тривоги знаходиться як інтеграл по відповідній щільності розподілу амплітудних значень сигналу з шумом (2.7) і шуму (2.8), по змінним и, що змінюються від порогу U_пор до ∞. Ці вирази записані в припущенні, що параметр, по якому ведеться виявлення, має нормальний розподіл

, (2.7)

. (2.8)

Відповідно до (2.7) і (2.8) максимізується різниця (1.4), при цьому

.(2.9)

З виразу (2.9) видно, що завдання виявлення зводиться до знаходження

відношення правдоподібності при заданому пороговому значенні.

Для одержання максимуму необхідно, щоб .

У разі, коли завада - білий нормальний шум, відношення правдоподібності представляється експонентою (монотонною функцією), отже з нею можна зпівставити поріг виявлення (рисунок 2.4). При цьому, пристрій обробки формує відношення , а пороговий пристрій порівнюєз .

Вище розглянутий варіант роботи, коли виявлення ведеться по амплітуді напруги сигналу, виявлення може вестися і по інших параметрах, наприклад, частоті, фазі і так далі. У літературі параметри, по яких ведеться виявлення, класифікуються на енергетичних і неенергетичних[5]. Контрольований параметр може бути розподілений згідно із законом, відмінному від нормального, при цьому загальний сенс вирішення залишається незмінним.

Рисунок 2.4 - Узагальнена структура системи виявлення

Для визначення структури пристрою обробки конкретизують щільність розподілу ймовірності, що входить у відношення правдоподібності. Зазвичай передбачається, що всі параметри сигналу відомі, невідомий тільки факт його наявності. Для спрощення можна вважати, що виявляється дискретний сигнал, оцифрований відповідно до теореми Котельнікова. Елементи вибірки білого шуму Гауса незалежні, щільність Р_ш(и) представляє собою N – мірну щільність ймовірності, яка визначається добутком одновимірних щільностей

. (2.10)

У виразі (2.10) враховане нульове середнє значення шуму. Сигнал и(t) може зміщувати розподіл шуму від нульового математичного очікування або змінювати середнє квадратичне відхилення сигналу (рис. 2.5).

Якщо розглянути випадок, коли дія сигналу призводить до зсуву математичного очікування розподілу (рис. 2.5а), щільність розподілу суміші визначається як

, (2.11)

де т_сk - математичне очікування сигналу в суміші з шумом.

. (2.12)

Рисунок 2.5 - Зсув щільності розподілу при дії сигналу

Перший інтеграл в виразі (2.12) - це кореляційний інтеграл між вхідним коливанням і очікуваним сигналом, другий - енергія сигналу (на одиничному опорі). Якщо система виявлення будується за критерієм ідеального спостерігача, то порогова напруга визначається (при однаковій апріорній ймовірності появи сигналу і його відсутності, рівних 0,5, як

. (2.13)

Тоді вирішальне правило приймає вигляд

. (2.14)

Для критерію Неймана-Пірсона поріг виявлення запишеться

. (2.15)

Якщо використовується критерій послідовного спостерігача, то необхідно мати два пороги, нижній і верхній (2.16), (2.17)

(2.16)

(2.17)

Структура кореляційного пристрою виявлення (рис. 2.6) будується на основі кореляційного інтеграла, максимальне значення якого рівне.

. (2.18)

На перемножувач поступає сигнал и(t), який є сумішшю корисного сигналу і шуму. Одночасно на другий вхід перемножувача поступає опорний сигнал S(t), який є точною копією очікуваного (що виявляється) сигналу з точністю до фази. Протягом часу ведеться інтегрування.

Рисунок 2.6 - Кореляційний пристрій виявлення

Після закінчення часу інтегрування результат накопичення комутується до входу ПП, проводиться порівняння з опорним сигналом. Пристрій синхронізації забезпечує послідовність функціонування всіх пристроїв з точністю до фази.

Якщо S(t) виразити через імпульсну характеристику h(Т-t), то кореляційний інтеграл запишеться у вигляді інтеграла згортки

. (2.19)

Імпульсна характеристика h(Т-t) є віддзеркаленням форми сигналу і оптимально узгоджена з сигналом, що виявляється. Перетворення Фурье від h(Т-t) дає АЧХ фільтру, який також узгоджується із спектром сигналу, звідси назва такого фільтру - «узгоджений». ФЧХ узгодженого фільтру забезпечує синфазне складання всіх гармонік після закінчення дії сигналу S(t), забезпечуючи максимум 2Е/N₀. Жоден лінійний фільтр не може дати відношення сигнал-шум більший ніж узгоджений або корелятор.

Найпростіше завдання виявлення при невідомій початковій фазі сигналу вирішується при переході до обробки обвідної сигналу. В цьому випадку із спектром реального високочастотного сигналу узгоджується лише смуга пропускання фільтру, при цьому втрати складають типово 10-20 %.

Рисунок 2.7 – Структура системи виявлення обвідної сигналу

Практична реалізація приведених вище варіантів побудови систем виявлення сигналів доповнюється, як правило, додатковими алгоритмами цифрової обробки, але в будь якому випадку весь процес зводиться до вирахування відношення правдоподібності. Потенційного збільшення відношення правдоподібності добиваються за рахунок підвищення апріорної та апостеріорної ймовірності виявлення сигналів. Іншими словами, згідно виразу (2.7), для того щоб завчасно збільшити значення відношення правдоподібності необхідно або підвищувати енергію сигналів, що в більшості випадків є недоцільним, або збільшувати інформативність, шляхом застосування додаткових заходів, таких як внутрішня модуляція та маніпуляція зондуючих сигналів.

2.2 Обґрунтування напрямків вирішення завдань дослідження

Сучасні підходи при синтезі методів оптимальної обробки сигналів в оптико-електронних системах спостереження, базуються на радіотехнічних підходах, що передбачають певні статистичні відмінності корисного сигналу від завад. Такий підхід є малоефективним, оскільки в оптико-електронних системах сигнали від об'єктів, що є корисними з точки зору спостереження, статистично не відрізняються від фонового зображення і більш того за інтенсивністю ніяким чином не виділяють.

Сучасні методи підвищення ефективності таких систем базуються на періодичному аналізі оптико-електронних сигналів, що представляють собою електронне зображення, на предмет наявності на них динамічних складових в межах декількох кадрів, або в певному інтервалі часу. Проте, реалізація таких алгоритмів вимагає застосування значних обчислювальних ресурсів, що не завжди може бути реалізовано. Крім того, в скануючих оптико-електронних системах, навіть такий підхід є малоефективним, оскільки в умовах динамічного фону зображення від рухомих (сторонніх) об'єктів мало відрізняються за своєю динамікою, хоча можуть ефективно бути виділеними за кореляційними ознаками. Існуючі моделі електронних зображень враховують лише часозачежні параметри, які є малоінформативними при вирішенні задач супроводження об'єктів, або занадто складними при застосуванні кореляційних методів для їх реалізації.

Висновки:

Визначальним моментом ефективності засобів оптико-електронного (в тому числі тепловізійного) спостереження є реалізація алгоритмів автоматичного виявлення сторонніх об'єктів на електронних зображеннях, проте дана задача вирішується тільки в аспекті виявлення рухомих об'єктів, що робить її малоефективною в умовах відкритої місцевості.

Існуючі методи виявлення та розрізнення сигналів, в умовах оптико-електронних систем є малоефективними через особливості статистичних розподілів корисних сигналів і фонового зображення. Це вимагає розробку удосконалених методів.