Los criterios de Johnson para la detección y el reconocimiento de imágenes térmicas

Antecedentes históricos: A fines de la década de 1950, John W. Johnson, del ejército de los EE. UU., Realizó experimentos pioneros con intensificadores de imagen de la noche para cuantificar cuánto detalle de imagen se necesita para varias tareas visuales (Criterios de Johnson - Wikipedia). En su periódico de 1958 "Análisis de sistemas de formación de imágenes", Johnson informó umbrales empíricos (en pares de línea en un objetivo) requeridos para diferentes tareas (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Criterios de Johnson - Wikipedia). Esto se hizo conocido como Criterios de Johnson. Revolucionó el dise?o del sensor al permitir a los ingenieros predecir qué tan lejos se podría ver, reconocer o identificar un objetivo en condiciones dadas (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Criterios de Johnson - Wikipedia). Usando estos criterios, se desarrollaron muchos modelos predictivos para calificar el rendimiento del sensor en diferentes condiciones operativas (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Criterios de Johnson - Wikipedia).

Tareas de detección, reconocimiento e identificación (DRI)

El criterio de Johnson define tres primarios tareas visuales:

• Detección: El observador simplemente se da cuenta de que un objeto está presente. (En este nivel, uno solo podría ver una "mancha" o un cambio en la escena). Johnson descubrió que la detección requerida sobre 1.0 ± 0.25 pares de línea a través de un objetivo (Criterios de Johnson - Wikipedia).

• Reconocimiento: El observador puede decir el tipo general de objeto (por ejemplo, distinguir a una persona de un vehículo). Esto requiere más detalle - originalmente sobre 4.0 ± 0.8 pares de línea (Criterios de Johnson - Wikipedia).

• Identificación: El observador puede identificar el objeto específico (por ejemplo, un modelo de vehículo en particular o una persona específica). Esta es la tarea más difícil, que requiere sobre 6.4 ± 1.5 pares de línea (Criterios de Johnson - Wikipedia).

(Johnson también se?aló un paso intermedio de "orientación" en ~ 1.4 pares de línea (Criterios de Johnson - Wikipedia), pero las discusiones modernas a menudo se centran en las tareas DRI). En términos de ingeniería práctica, un par de líneas corresponde a aproximadamente dos píxeles de imagen en todo el objetivo (Criterios de Johnson - Wikipedia). En las especificaciones modernas de imágenes térmicas, estos umbrales a menudo se redondean a 1, 3 y 6 ciclos para una probabilidad del 50% de realizar la tarea (?Qué es DRI y en qué se basa para el cálculo?).

(Arte de vector de silueta de hombre gratis - Descargar 17,246+ iconos y gráficos de silueta de hombre - Pixabay) Cifra: Un objetivo humano en forma de observación. En rango lejano, el objetivo solo produce una silueta oscura (suficiente para detección); A medida que aumenta la resolución (o proximidad), surgen características faciales y de ropa, lo que permite el reconocimiento y, en última instancia, la identificación completa. El criterio de Johnson cuantifica cuántos pares de detalles se necesitan en cada etapa (Criterios de Johnson - Wikipedia) (?Qué es DRI y en qué se basa para el cálculo?).

Criterios de Johnson (umbrales de resolución)

Los criterios originales de Johnson a menudo se resumen de la siguiente manera para una tasa de éxito del 50% de cada tarea (Criterios de Johnson - Wikipedia):

• Detección (presencia del objeto): ~ 1.0 par de línea en el objetivo (50% de probabilidad) (Criterios de Johnson - Wikipedia).

• Reconocimiento (clase de objeto): ~ 4.0 pares de línea en el objetivo (Criterios de Johnson - Wikipedia).

• Identificación (objeto específico): ~ 6.4 pares de línea en el objetivo (Criterios de Johnson - Wikipedia).

These values assume high target-background contrast and an ideal observer. (Each line pair equals two sensor pixels, so e.g. 1.0 line pair ≈ 2 pixels across the target width (Criterios de Johnson - Wikipedia).) Muchos sistemas citan números simplificados de "DRI" de 1 - 3 - 6 ciclos (pares de línea) para la detección - Reconocimiento - Identificación, respectivamente (?Qué es DRI y en qué se basa para el cálculo?). Por ejemplo, una guía de la OTAN usa aproximadamente 1 ciclo para la detección, 3 para reconocimiento y 6 para la identificación (?Qué es DRI y en qué se basa para el cálculo?). (El ejército de los EE. UU. Actualizado ADQUIRIRLos criterios incluso usan 0.75, 1.5, 3 y 6 ciclos para detectar, clasificar, reconocer, identificar, reflejar tareas refinadas (Historia y evolución de los criterios de Johnson).)

Los criterios de Johnson a menudo se expresan probabilísticamente: dado N Ciclos en el objetivo, existe una probabilidad correspondiente de realizar correctamente cada tarea (generalmente sigmoide - Me gusta, con un 50% en los umbrales tabulados). Sin embargo, se usa más comúnmente como una "regla general" que relaciona la resolución requerida con la tarea.

Base matemática (resolución y rango)

ElNúmero de ciclos resolutables En un objetivo depende del tama?o, el rango, la óptica del sensor y el tama?o del píxel del objetivo. Para un modelo simple de agujero de alfiler o lente delgado (aproximación de ángulo peque?o), uno encuentra (Análisis del sistema de imágenes fundamentales para vehículos autónomos):

dónde n es el número de ciclos en el objetivo, H_O es el tama?o característico del objetivo (M), f es la longitud focal de la lente (las mismas unidades que el tono de píxeles), p es el tono de píxel (distancia entre los centros de píxeles) y R es el rango del objetivo. Esta fórmula captura los efectos intuitivos: aumenta un objetivo más grande (o una distancia focal más larga)nmientras que un píxel más grande o un rango más largo disminuye n (Análisis del sistema de imágenes fundamentales para vehículos autónomos). Si N se requieren ciclos (de la tabla de Johnson) para una determinada tarea, el rango de detección se puede resolver como

Por ejemplo, duplicar el tama?o objetivo o la distancia focal duplica el rango de detección para un N (Análisis del sistema de imágenes fundamentales para vehículos autónomos). Del mismo modo, reducir a la mitad el tono de píxel (es decir, una resolución de sensor más alta) duplica el rango. Estas fórmulas son a menudo utilizadas por la especificación de la cámara térmica - Hojas para estimar los rangos D/R/I en condiciones ideales.

Factores que afectan el rango de detección

La fórmula de rango simple anterior asume un contraste perfecto y condiciones claras. En la práctica, muchos factores influyen en el rango de detección y reconocimiento:

• Tama?o del objetivo y contraste: Larger (taller or wider) targets are visible at greater distances; similarly, a target with higher infrared contrast (e.g. hotter vs cooler than background) is easier to detect. For thermal cameras, a common assumption is a ∼2°C temperature difference from background for reliable detection. Smaller or low-contrast targets require more cycles (thus closer ranges).

• Resolución y óptica del sensor: Como se indica, los píxeles más finos (más peque?os p) y una distancia focal más larga f Aumento del rango. Además, la función de transferencia de modulación del sensor (MTF) y la calidad óptica afectan la forma en que se transfiere los detalles. En palabras de Johnson, una mejor óptica (MTF más alta) reduce efectivamente los ciclos requeridos para una tarea determinada (Análisis del sistema de imágenes fundamentales para vehículos autónomos).

• Condiciones atmosféricas: Las atmósferas reales atenúan las se?ales infrarrojas. Los efectos de la lluvia, la niebla o el polvo pueden reducir bruscamente el rango. Modelos simples usan la ley de Beer (f_t = exp (- r/l_r)) para calcular la transmisión a la longitud de onda (Historia y evolución de los criterios de Johnson). Los estudios empíricos muestran que la niebla y el clima pesado pueden reducir drásticamente la probabilidad de detección, incluso en IR (Historia y evolución de los criterios de Johnson). El IR térmico sufre menos del vapor de agua que la luz visible, pero el clima adverso aún acorta el rango significativamente (Historia y evolución de los criterios de Johnson) (Historia y evolución de los criterios de Johnson).

• Desorden de fondo: Un fondo alto - desorden hace que la detección sea más difícil. Los experimentos muestran que en las escenas de "bajo desorden" los umbrales de Johnson pueden ser tan peque?os como ~ 0.5 ciclos para la detección, pero en escenas de "alto desorden" pueden ser necesarios para la detección del 50% (Historia y evolución de los criterios de Johnson). En la práctica, un fondo camuflado o visualmente complejo a menudo requiere un contraste o resolución objetivo muy por encima del mínimo de Johnson.

• Se?al - a ruido de ruido (SNR) y ruido del sensor: Los detectores térmicos tienen ruido (NETD) y un rango dinámico limitado. Una firma térmica débil o ruido de alto sensor eleva efectivamente los ciclos necesarios. Los estudios enfatizan que la SNR baja actúa como el desenfoque: degrada la calidad de la imagen y reduce el rango efectivo (Historia y evolución de los criterios de Johnson).

Juntos, estos factores significan que los criterios de Johnson dan rangos idealizados. Cualquier cálculo práctico debe incluir transmitancia atmosférica, contraste objetivo, ruido del sensor, etc. Por ejemplo, Leonardo DRS se?ala que las fórmulas de Johnson asumen "mucha se?al" (buen contraste y bajo ruido) y aire claro. En general, una ecuación de rango realista multiplica la fórmula simple por un término de visibilidad o transmisión para tener en cuenta la atmósfera.

Cálculos de ejemplo

Usando las fórmulas anteriores, se pueden estimar los rangos D/R/I para una cámara y objetivo determinado. Por ejemplo:

• Ejemplo: Una persona de 2 m de altura (H_O = 2m) fotografiado por una cámara térmica con f = 50 mm y tono de píxeles p = 20 μm (= 0.02 mm). Usando el umbral de ciclo 1 de Johnson para la detección,

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

  For recognition (≈3 cycles) and identification (≈6 cycles), the ranges become ≈833?m and ≈417?m respectively (since $R\propto1/N$).

• Ejemplo del fabricante: Una nota de aplicación Leonardo DRS proporciona un objetivo humano (dimensión crítica ~ 0.95m) y una cámara con píxeles de 17 μm y una distancia focal de 16.75 mm. Para la tarea de reconocimiento de 3 - ciclo, calculan un rango de detección del 50% de aproximadamente 157 m. (Con los mismos números, nuestra fórmula produce $ R \ aprox (0.95 \ Times 16.75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ aprox157 $ M, coincidiendo con su ejemplo).

• Valores típicos: En condiciones ideales (buen contraste, aire claro), la regla de Johnson - de - pulgar predice la detección de un humano en el orden de unos pocos kilómetros. Por ejemplo, una fuente cita ~ 2000m de detección, reconocimiento de ~ 667m e identificación de ~ 333m para una persona de 1.8m (?Qué es DRI y en qué se basa para el cálculo?).

Estos ejemplos muestran cómo los criterios de Johnson se pueden aplicar directamente con aritmética simple. Los rangos reales en la práctica a menudo son más bajos debido a los factores mencionados anteriormente.

Aplicaciones

El criterio de Johnson se usa ampliamente en el dise?o y la evaluación sistemas de imágenes térmicas en muchos campos:

• Militar y defensa: Las especificaciones del sensor para los ámbitos de la visión, los vistas térmicas y la vigilancia a menudo enumeran los rangos D/R/I basados ??en los criterios de Johnson (Criterios de Johnson - Wikipedia). La adquisición y el reconocimiento de objetivos (amigo vs enemigo) por la noche confían en estas estimaciones. Muchos manuales de campo y documentos de adquisición hacen referencia a la regla 1 - 3 - 6 - de - pulgar para el arma - miras montadas.

• Búsqueda y rescate / seguridad: Cámaras térmicas de mano o montadas utilizadas para encontrar personas perdidas, o monitorear perímetros, también usan métricas DRI. Por ejemplo, los equipos de rescate pueden requerir una cámara que pueda detectar un humano a 1 km y reconocer a 400m. El criterio de Johnson proporciona una línea de base para tales especificaciones.

• Vigilancia y aplicación de la ley: La patrulla fronteriza, el monitoreo de la vida silvestre y los sistemas de detección de intrusos utilizan estos criterios para predecir qué tan lejos puede un sensor recoger a una persona o vehículo por la noche. (Algunos estándares formalizan las tareas de Johnson; por ejemplo, la OTAN usa clasificaciones D, R, I en los requisitos de imágenes).

En cada caso, los criterios de Johnson ayudan a traducir los parámetros del sensor (resolución, óptica, tama?o de píxel) en una métrica de rendimiento intuitiva (rango para detectar o identificar un objetivo típico).

Limitaciones y adaptaciones modernas

A pesar de su utilidad, los criterios de Johnson tienen importantes limitaciones. Es un modelo empírico e idealizado que omite muchos efectos del mundo real:

• Condiciones simplificadas: Asume un fondo uniforme, un amplio contraste objetivo y un observador bien calibrado. No tiene en cuenta el desorden o el camuflaje. En la práctica, un objetivo contra un fondo complejo puede requerir más resolución que los valores nominales de Johnson (Historia y evolución de los criterios de Johnson).

• Ignora los efectos ambientales: Los criterios originales no incluyen la atenuación meteorológica o atmosférica. Los estudios enfatizan que No hay modelo simple Captura completamente los efectos de niebla, lluvia y humo (Historia y evolución de los criterios de Johnson) (Historia y evolución de los criterios de Johnson). Los sistemas modernos a menudo se multiplican por un término de transmisión atmosférica o usan modelos de visibilidad empírica.

• Factores humanos: El trabajo de Johnson utilizó algunos observadores capacitados en condiciones controladas; Ignora las variaciones en el entrenamiento del observador, la atención, la fatiga, etc. Puede haber diferencias significativas entre los individuos en la probabilidad de detección real (Historia y evolución de los criterios de Johnson).

• Se?al y procesamiento: El modelo trata la imagen como si fuera limitado solo por geometría (píxeles y óptica). No incorpora ruido del sensor (NETD), rango dinámico o mejoras de procesamiento de imágenes. Cualquier algoritmos de afilado o video a bordo puede mejorar la resolución efectiva, lo que significa que las cámaras reales a menudo superan los límites de Johnson.

• Foco de probabilidad: Los criterios se definen para ~ 50% de probabilidad. No describen cómo el rendimiento mejora con más resolución más allá del umbral, ni capturan falsas tasas de alarma o curvas ROC.

Debido a estas brechas, los modelos de rendimiento de rango moderno extienden el enfoque de Johnson. Por ejemplo, el ejército de los EE. UU. ADQUIRIR La metodología ajusta los requisitos del ciclo (0.75 ciclos para la detección, etc.) basados ??en pruebas más extensas (Historia y evolución de los criterios de Johnson). Muchas herramientas de análisis ahora integran MTF, SNR y modelos atmosféricos explícitamente. Algunos incluyen cerveza - Lambert atenuación (como en J - Película/T - Met modelos (Historia y evolución de los criterios de Johnson)) o métricas de desorden. Otros reemplazan los umbrales duros con la teoría de detección estadística (por ejemplo, utilizando curvas características de funcionamiento del receptor). No obstante, el criterio de Johnson sigue siendo un concepto fundamental y una primera guía de pedido para el rango de imágenes térmicas.

En resumen, Los criterios de Johnson vinculan la resolución espacial de un sensor infrarrojo con las tareas prácticas de ver un objetivo. Al expresar la detección, el reconocimiento y la identificación en términos de "pares de línea en el objetivo", proporciona a los ingenieros una forma directa de calcular hasta qué punto una cámara determinada puede realizar cada tarea en condiciones ideales (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Análisis del sistema de imágenes fundamentales para vehículos autónomos). Si bien uno debe tener en cuenta los factores reales del mundo en cualquier dise?o detallado, los criterios de Johnson todavía sustentan la mayoría de las especificaciones de la cámara térmica y las estimaciones de rendimiento hoy (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Historia y evolución de los criterios de Johnson).

Fuentes: Las definiciones y valores clave son del trabajo original de Johnson (Criterios de Johnson - Wikipedia) y resúmenes en la literatura (Criterios de Johnson - Wikipedia) (?Qué es DRI y en qué se basa para el cálculo?). Los cálculos de rango de detección siguen las fórmulas delgadas - lente en el análisis de imágenes (Análisis del sistema de imágenes fundamentales para vehículos autónomos). Los efectos ambientales y del desorden se documentan en los estudios de seguimiento (Historia y evolución de los criterios de Johnson) (Historia y evolución de los criterios de Johnson). Ejemplos y supuestos prácticos provienen de fabricantes e informes técnicos (?Qué es DRI y en qué se basa para el cálculo?).