空间目标临边探测背景红外成像建模与图像仿真

Vol.48No.9

红外与激光工程

InfraredandLaserEngineering

2019年9月

Sep.2019

空间目标临边探测背景红外成像建模与图像仿真

于鲲，郭彪，丛明煜

(哈尔滨工业大学航天学院空间光学工程研究中心，黑龙江哈尔滨150006)

摘要：临边红外观测是对辐射强度较弱空间目标的一种有效探测方式，探测临边背景的红外辐射

分布规律直接影响目标检测跟踪的效果。通过实测图像对临边背景辐射统计特征进行建模：临边背景辐射亮度在地平线垂直和水平方向具有不同的分布规律，垂直分布与视线切线高度相关，水平方向可近似为正态分布，变异系数取值集中于[0.01，0.05]。基于建模成果提出了一种临边背景红外图像快速仿真方法，实验结果表明仿真图像与实测图像具有较高的一致性，验证了成像模型和仿真方法的有效性。同时，快速仿真方法耗时仅为常规逐像元仿真方法的1/200，能够满足实时仿真的需求。研究结果可应用于红外相机设计和目标检测算法测试等领域。关键词：临边背景；红外辐射；成像仿真；空间目标中图分类号：P407.6

文献标志码：A

DOI：10.3788/IRLA201948.0904005

Infraredimagingmodelingandimagesimulationoflimb

backgroundforspacetargetdetection

YuKun,GuoBiao,CongMingyu

(ResearchCenterforSpaceOpticalEngineering,SchoolofAstronautics,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150006,China)

Abstract:Thelimbinfraredsoundingisaneffectivemeansofdetectingthespacetargetwithweakradiation.Theinfraredradiationcharacteristicsofthelimbbackgroundhaveanimportantinfluenceonthetargetdetectionandtracking.Theradiationstatisticalcharacteristicsofthelimbbackgroundweremodeledbythemeasuringimages:thebackgroundradiancehaddifferentdistributionpatternsintheverticalandhorizontaldirectionsofthehorizonprojectionintheimage.Theverticaldistributionwasrelatedtothetangentheight.Thehorizontaldirectioncouldbeapproximatedasanormaldistribution,andthecoefficientofvariationrangedfrom0.01to0.05.Basedonthemodelingresults,afastsimulationmethodoflimbbackgroundinfraredimagewasproposed.Theexperimentalresultsshowthatthesimulationimageandthemeasuringimagehavehighconsistency,whichverifiestheeffectivenessoftheimagingmodelandsimulationmethod.Thetimeofthefastsimulationmethodis1/200oftheconventionalpixel-by-pixelsimulationmethod,whichcanmeettherequirementsofreal-timesimulation.Theresearchresultscanbeappliedtothefieldsofinfraredcameradesignandtargetdetectionalgorithmtesting.Keywords:limbbackground;

infraredradiation;

imagingsimulation;

spacetarget

收稿日期：2019-04-05；修订日期：2019-05-03

作者简介：于鲲(1989-)，男，博士生，主要从事空间光电成像场景仿真及空间视觉导航技术等方面的研究。Email:yukun1107@qq.com导师简介：丛明煜(1964-)，男，教授，博士生导师，博士，主要从事空间光信息获取技术、空间目标测量技术、新体制光电制导与仿真

等方面的研究。Email:mycong@hit.edu.cn

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边背景红外凝视图像的快速仿真方法，方法基于临

0引言

近年来，地球临边观测逐渐成为天基空间观测发展的重要方向。相较于传统的天底观测方式，临边观测方式具有更高的垂直分辨率，辐射能量变化主要受大气参数影响，受地表辐射影响较小，广泛应用于大气廓线与痕量气体反演、气溶胶与云层探测、环境遥感监测及目标探测跟踪等领域。

红外光电探测是目前目标探测跟踪领域应用最为成熟且效果最好的探测方式。卫星等空间目标通常工作于中高层大气或深空之中，其表面温度一般处于在约300K的热平衡状态，此时的目标辐射强度低于地球背景辐射强度，采用天底观测方式无法实现探测跟踪[2-3]。因此，为提高有效信号水平、保证对目标的探测跟踪能力，可以考虑采用背景辐射强度更低的临边观测方式。

美国较早在空间目标临边红外探测跟踪领域开展研究，其国家弹道导弹防御系统(BMDO)选用集成景象生成模型(SSGM)开展了中段目标与临边背景辐射特性仿真计算工作，取得了较完整的目标-背景一体化建模仿真成果[4]。同时相继发射了MSX、

[1]

边背景辐射在水平与垂直方向的统计建模结果对计算流程进行优化，仿真图像在多种特征维度上均表现出与实测图像的一致性。

1临边背景红外成像模型

临边背景成像是指空间探测器视线以一定高度掠过地表的方式对大气进行探测成像。探测器接受的辐射信号受到大气的吸收、散射及自身辐射效应的影响，由于大气在垂直方向上具有非均匀性，其压强、温度、密度及成分含量随高度的不同而变化，造成了不同视线高度下的辐射强度也存在差异。

1.1临边背景成像几何参数计算模型1.1.1视线切线高度

临边背景的辐射空间分布与视线的高度相关，在成像仿真中探测器像元对应的视线高度可用像元视线的切线高度H表示。像元视线的切线高度H为视线路径距地表最近点的高度，可近似定义为地球固连系(文中所定义坐标系均遵循右手定则)下视线到地心的距离与地球平均半径Re之差，可以通过观测平台位置矢量和像元视线方向矢量求解，如图1所示。

STSSDemo等试验验证卫星，进行了大量在轨红外测量试验，加深了对目标和背景红外辐射特性规律的认识，推动了其天基红外探测系统的建设[5]。

国内在临边大气辐射传输计算建模及临边背景目标探测能力分析等方面开展了较多的研究工作。电子科技大学的杨春平等人在临边背景的辐射计算方面开展了大量的研究工作，分别建立了对于常规热平衡大气和非平衡大气的临边辐射传输快速计算模型

[6-7]

图1临边背景成像几何示意图

。空军工程大学的田昌会等人及中国科学院

[8]

Fig.1Limbbackgroundimaginggeometricschematicdiagram

遥感与数字地球研究所的李小英等人[9]分别对不同谱段目标和临边背景的辐射能量进行计算，对比分析目标在临边背景下的探测跟踪能力。值得注意的是，上述研究工作主要集中在对目标与背景辐射能量的建模与分析，无法直接获得目标检测跟踪算法测试所需要的二维仿真图像。

文中对空间目标临边红外探测场景中的临边背景红外图像的仿真方法进行研究。以大气辐射传输理论为基础，结合实测数据对临边背景图像的辐射空间分布规律进行分析，构建临边背景红外成像模型。为适应实时仿真对计算效率的要求，提出一种临

对于探测器上任意像元Pi，其在图像坐标系中的索引坐标为(ui，vi)，根据理想光学成像模型，像元

Pi在相机本体系下的视线单位方向矢量Sci=(lci，mci，nci)T的计算公式为：

姨姨姨姨ci姨姨姨姨姨姨姨

ci姨姨姨姨姨姨姨姨姨ci姨姨姨

l=

du(ui-u0)

姨du(ui-u0)2+dv(vi-v0)2+f2

dv(vi-v0)

22

m=n=

姨du(ui-u0)2+dv(vi-v0)2+f2

f

22

(1)

姨du(ui-u0)2+dv(vi-v0)2+f2

22

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式中：f为光学系统焦距；du、dv为探测器像元尺寸；

u0、v0为探测器主点坐标。

相机在观测平台内部由二维摆镜或反射镜等引起的光路变化可以等效为相机本体系与观测平台本体系的变换关系，若两坐标系间的姿态变换可以用欧拉角表示为(αp，βp，γp)，旋转顺序为321，则像元Pi的视线单位方向矢量在观测平台本体系下可表示为：

Bi=arctan

姨姨ztixti+yti

2

2

姨(6)

1.2临边背景辐射统计特征模型

临边背景的辐射亮度主要包括四部分的贡献：大气对地表辐射的散射、大气自身的热辐射以及大气对太阳辐射的单次散射与多次散射。目前较为流行的大气辐射传输计算模型包括：6S、LOWTRAN、

Spi=R1(αp)R2(βp)R3(γp)·Sci

式中：R1(α)=0

00000000000

(2)

00000000000

MODTRAN、SAMM、FASCODE等[10-11]。文中在计算临边背景辐射亮度时采用了MODTRAN大气传输计算模型，其由SpectralSciences公司(SSI)与美国空军研究实验室(AFRL)共同开发维护，被广泛应用于大气光学特性的预测与分析领域，特别在许多涉及

10

00000000

00

cos(α)sin(α)-sin(α)cos(α)

00000000000

、R2(β)=

00000000000

00000000000

0cos(β)0-sin(β)00

cos(γ)sin(γ)00

0

1

010、R3(γ)=-sin(γ)cos(γ)0分

遥感多光谱(MSI)和高光谱(HSI)的数据处理系统中被用于大气效应的校正。

以某空间试验测量平台的实测中波4.2~4.5μm谱段临边背景辐射亮度随切线高度的变化情况为例，其与采用MODTRAN模型在相同观测条件下的背景辐射亮度计算结果对比如图2所示。两者在0~

sin(β)0cos(β)

别为绕原坐标系X轴旋转α角、Y轴旋转β角、Z轴旋转γ角的旋转矩阵。

同样，地球固连系与观测平台本体系间的姿态变换关系可以表示为欧拉角(αe，βe，γe)，旋转顺序为

321，则像元视线单位方向矢量在地球固连系下可表示为：

60km范围内的临边背景辐射亮度变化趋势与数值

Sei=R1(αe)R2(βe)R3(γe)·Spi(3)

定义观测平台在地球固连系下的位置矢量为

Pe，由此可计算出探测器上任意像元Pi对应视线的切线高度为：

Hi=|Pe+(Pe·Sei)Sei|-Re

1.1.2视线方向等效纬度

(4)

大气的自身辐射是临边背景红外辐射的主要组成部分，成像区域纬度的不同所造成的大气整体特征差异对其存在较为明显的影响。通常采用视线路径距地表最近点处的纬度信息近似来表示成像视线区域的纬度。

像元Pi在地球固连系下的视线单位方向矢量为Sei=(lei，mei，nei)T，观测平台在地球固连系下的位置矢量为Pe=(xe，ye，ze)T，则视线与地球相交切点(最近点)在地球固连系下坐标Ti=(xti，yti，zti)可表示为：

00000000000

图2临边背景辐射亮度随切线高度的变化

Fig.2Limbbackgroundradiancevarieswithtangentheight

分布表现一致：临边背景辐射亮度在0~40km随切线高度的升高而呈现上升趋势，在约40km处达到极大值，并在40~60km范围内呈现快速的下降趋势，这种现象符合大气温度廓线在此区间内的变化规律。两者的差别主要体现在60km以上的临边背景辐射亮度变化趋势，此部分中高层大气的非局地

xti=xe-lei(leixe+meiye+neize)yti=ye-mei(leixe+meiye+neize)zti=ze-nei(leixe+meiye+neize)

(5)

热力学平衡(Non-localThermodynamicEquilibrium，

Non-LTE)状态对辐射传输有显著的影响，MODTRAN采用的热力学平衡状态大气辐射传输模型无法对此种情况进行适应。由此可见，

由上式的切点坐标即可求得任意像元Pi的视线方向等效纬度Bi为：

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MODTRAN的临边背景辐射亮度计算结果在中低层大气范围内较为准确，但对于中高层大气非局地热力学平衡状态下的辐射计算存在一定偏差。

在对目标探测跟踪时需要进行临边背景区域成像，此时除了需要考虑临边背景辐射亮度随切线高度的变化外，还需要关注相同切线高度像素在水平方向的分布规律。在空间目标临边探测场景中，红外凝视相机的临边探测距离约为3000km，相机视场通常在2°以内，此时临边大气在水平方向上探测范围在100km以内，地球的曲率变化不足1°，区域内大气的光照条件、温度、气压、气体分子组份以及地理环境等条件可看作基本一致。一些大气临边垂直探测试验结果也表明，局部视场区域内相同切线高度的临边大气辐射水平基本一致，且辐射亮度分布存在一定的随机性[12]。在大气临边辐射探测过程中，辐射信号的亮度会受到大气环境波动、成像系统调制、探测器噪声等因素的影响，这些独立随机变量叠加造成的水平方向辐射亮度分布随机波动通常可用正态随机分布模型进行描述。同样采用某空间试验测量平台的实测中波临边背景辐射亮度图像对这一假设进行验证，选取近百次测量任务的临边测量试验图像分别进行统计分析，同一任务测量图像的成像区域大气状态相同，所选测量任务充分考虑了对不同昼夜光照、不同大气环境、不同地理区域的覆盖情况，同时每次测量任务均通过实时在轨定标进行图像的非均匀性校正与辐射亮度反演来保证测量精度。统计结果印证了上述假设，在同一测量任务内，测量图像中相同切线高度像素的辐射亮度值波动情况符合正态随机分布规律，如图3所示。

进一步通过实测图像进行分析，对临边背景在水平方向的辐射亮度分布特性变化规律进行研究，以水平方向辐射亮度分布的变异系数(标准差与均值的比值)进行描述[13]，如图4所示，给出了从实测图像中提取的变异系数。在0~70km范围内，水平方向辐射亮度变异系数可近似为分段的线性关系，其中在0~40km的中低层大气区间变异系数约为

(b)60km切线高度(b)Tangentheightis60km图3水平方向辐射亮度分布概率图

Fig.3Horizontalradiancedistributionprobability

0.02，在40~70km的中高层大气区间变异系数约为0.04。在70km以上的高层大气及深空区间范围，临边背景的辐射亮度已低于探测器灵敏度，此时水平方向的标准差主要来自探测器噪声的影响，标准差基本保持不变。

可见，在临边背景辐射亮度高于探测器灵敏度情况下，水平方向辐射亮度分布的标准差大小与均值相关，变异系数较为固定，取值范围集中于[0.01，

0.05]。中高层大气的非局地热力平衡状态会造成水平方向辐射亮度的变化更为剧烈，此时的变异系数应高于中低层大气的情况。探测器上任意像元Pi，所对应的辐射亮度Ii可表示为：

Ii=G(F(Hi，Bi)，cvF(Hi，Bi))(7)

式中：G(μ，σ)为正态随机分布函数，其中μ和σ分别为随机分布的期望和标准差；cv为水平方向辐射亮度分布变异系数，典型取值范围为[0.01，0.05]；

F(H，B)为临边背景辐射亮度的垂直分布函数，其取值与像元视线切线高度H和视线方向等效纬度B

(a)30km切线高度(a)Tangentheightis30km

有关，实际应用中可采用实测数据或MODTRAN等大气辐射传输计算模型的结果；Hi和Bi分别为像元

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Pi对应的视线切线高度和视线方向等效纬度。

当背景辐射亮度低于探测器灵敏度时，图像中的信号起伏主要来自于探测器的噪声，水平方向辐射亮度标准差不随切线高度及辐射亮度均值变化。在临边背景成像仿真时，可应用上述模型对图像的辐射亮度起伏进行估计，以弥补MODTRAN等大气辐射传输模型仅能够计算辐射亮度均值的不足，使仿真图像的亮度分布更加连续平滑，以获得与实测图像更好的一致性。

地球曲率的变化极小，地平线在图像中近似为直线。这使得成像中具有相同视线切线高度的像元在图像中的位置分布在一条直线上，结合相同切线高度像元的辐射亮度分布规律，即可在仅计算直线上一个像元的辐射信号水平条件下对直线上所有像元的辐射亮度进行仿真。

文中基于临边背景的分布特点，提出一种临边背景红外凝视图像的快速仿真方法。如图5所示，首先基于观测几何条件生成行方向与地平线平行的外接图像，在外接图像的渲染过程中应用临边背景图像辐射亮度的水平分布规律实现快速仿真；然后根据地平线投影在像面上的角度关系对外接图像进行旋转、裁剪操作，获取符合实际空间成像关系的临边背景红外凝视图像。

图4水平方向变异系数随切线高度的变化

Fig.4Horizontalcoefficientofvariationvarieswithtangentheight

2临边背景红外图像快速仿真方法

采用常规方法进行临边背景红外图像仿真需要对探测器像面上所有像元逐一进行计算，通过计算每个像元的视线方向进而确定场景中视线路径上所有的辐射源，对路径上所有辐射效应进行累加以确定像元所接受的辐射亮度。此种方法完全基于临边红外成像的物理过程，仿真效果真实，但也存在仿真过程对计算资源需求大、仿真时间长等缺点，难以满足在线仿真任务的实时性要求。分析可知临边背景图像中具有相同视线切线高度像元的辐射亮度符合正态分布，且水平方向的辐射亮度分布遵循较为固定的变异系数关系，基于此规律对图像中相同视线切线高度的像元进行合并仿真，能够有效提高成像仿真的计算效率。

以美国空间跟踪与监视系统(SpaceTracking

图5临边背景红外图像快速仿真流程

Fig.5Fastsimulationflowchartoflimbbackgroundinfraredimage

2.1旋转角计算模型

地平线在探测器焦平面上的投影方向可用旋转角θ表示，其定义为图像中地平线投影与行方向的夹角，在快速仿真中近似为中心视线所对应的地平线投影方向。设探测器焦平面的中心像元为P0，由公式(1)~(3)可得中心像元在地球固连系下的视线单位方向矢量为Se0，由公式(5)可得其视线与地球相交切点的位置矢量为T0，则地球固连系下与中心视线垂直的地平线方向矢量Le0可表示为：

Le0=Se0×T0(8)

andSurveillanceSystem，STSS)为例，已发射的两颗试验卫星部署于约1300km高度的近地轨道，其上搭载中波和长波红外凝视相机对目标进行探测跟踪。STSS的红外凝视相机视场约为1.76°，在进行临边背景探测时探测范围仅在百公里数量级，视场中

通过公式(2)、(3)的逆变换，可计算Le0在相机本体系下的方向矢量为Lc0=(lc0，mc0，nc0)T，由此可得旋转角θ为：

θ=arctan

m0l0c0c0

(9)

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2.2外接图像快速计算模型

图4中，ABCD表示符合成像关系的最终临边背景红外仿真图像，A′B′C′D′为快速仿真所需的外接图像。外接图像A′B′C′D′是满足地平线投影与图像行方向平行的最小外接矩形图像。若图像ABCD的行列像素尺寸为M×N，则外接图像A′B′C′D′的行列像素尺寸M′×N′应满足：

响，直接对深冷空间区域进行成像，此部分区域的背景辐射亮度为0，图像中的像元辐射亮度取决于探测器噪声水平，文中未考虑对深冷空间中的恒星辐射进行成像仿真。

2.3仿真图像生成

将快速仿真外接图像A′B′C′D′绕图像中心逆时针按旋转角θ进行旋转，并以图像中心为基准按探测器焦平面对旋转图像进行裁剪，即可得到符合成像关系的临边背景红外仿真图像ABCD。仿真图像

θM′=Mcosθ+NsinθN′=Msinθ+Ncosθ(10)

将最终仿真图像ABCD的四个角像元坐标代入公式(1)~(4)，可得到最终仿真图像ABCD中像元视线切线高度的变化范围[Hmin，Hmax]。对于外接图像

ABCD上任意点Pi(ui，vi)对应于外接图像A′B′C′D′上的点Pi′(ui′，vi′)，对应关系为：

A′B′C′D′，此切线高度变化范围同样适用，且切线高度仅表现为外接图像在列方向上的单调变化，同行像元近似为相同切线高度。同时将视线切线高度在列方向上的变化近似为线性关系，则相邻两行间像元视线切线高度的平均变化率△H为：

θui′=(ui-u0)cosθ-(vi-v0)sinθ+u0′vi′=(ui-u0)sinθ+(vi-v0)cosθ+v0′

(13)

式中：u0′、v0′为外接图像A′B′C′D′的中心点坐标。

外接图像上任意点Pi′(ui′，vi′)的辐射亮度值通过双线性内插法由外接图像A′B′C′D′计算得到。双线性内插法使用给定点附近最近的四个相邻像素进行估计，由此可获得旋转后高质量的图像，不会出现像素值不连续的情况[14]。

△H=Hmax-Hmin

M′-1

线切线高度为：

(11)

则外接图像中第m(1≤m≤M′)行像元对应的视

3图像仿真实验结果与分析

(12)

3.1仿真与实测图像对比分析

为验证文中临边背景红外图像快速仿真方法的有效性与准确性，选取某空间试验测量平台获得的临边背景红外实测图像及其相应的成像状态进行成像仿真验证实验，成像相关参数如表1所示。采用文

表1临边背景成像仿真参数

Hm=Hmax-(m-1)△H

像元视线切线高度满足0≤Hm≤100km的部分为临边大气背景，对于此部分外接图像的辐射亮度仿真可应用临边背景辐射分布的统计特性规律进行快速仿真。外接图像中同行像元具有相同的切线高度，同行像元的辐射亮度采用符合正态分布的随机数进行填充。其中随机辐射亮度的期望由像元行所对应的切线高度确定，可采用实际观测的临边背景辐射亮度或MODTRAN大气辐射传输模型的计算结果，如公式(7)所示。随机辐射亮度的标准差根据文中所得临边背景辐射亮度统计分布规律通过预设固定变异系数由辐射亮度期望计算获得。成像区域的纬度采用图像中心像元的视线切点处的纬度近似，由公式(5)~(6)计算可得。重复上述过程，对外接图像中所有临边大气背景区域进行辐射亮度填充。

当Hm＜0时，像元视线与地球相交，此部分像元对应于地球背景的辐射亮度计算模型，不属于文中的讨论范围，文中在仿真计算中对此部分区域采用视线高度为0时的辐射亮度分布特征参数进行替代填充。当Hm＞100km时，像元视线不受地球大气影

Tab.1Limbbackgroundimagingsimulation

parameters

ParameterPositioninWGS84/kmAttitudeinWGS84/(°)RotationsequencePixelnumberPixelsize/μm×μmFocallength/mmF-numberSpectrum/μm

Value

(-687.46，3221.60，6318.2)(36.84，51.80，43.63)

321320×25630×301002.04.2-4.5

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中方法对临边背景红外图像进行快速仿真，仿真过程中的临边背景辐射亮度分布数据分别来自于实测图像临边背景辐射亮度分布提取数据(Measuring

背景辐射亮度分布概率极大值位于0.001W/(sr·m2)处，而图7(a)和图7(b)的极大值则位于0.008W/(sr·m2)处。

ImageExtractionData，MIED)和采用MODTRAN大气辐射传输模型结合文中统计特征模型的仿真计算数据

(MODTRANSimulationCalculationData，

MSCD)，仿真图像如图6所示，各图像对应的辐射亮度直方图如图7所示。

(a)实测图像(a)Measuringimage

(a)实测图像(b)实测图像提取

数据仿图

(c)MODTRAN

数据仿图

(a)Measuringimage(b)Simulationimage

basedonMIED

(c)Simulationimage

basedonMSCD

图6临边背景红外图像

Fig.6Limbbackgroundinfraredimages

实测图像与仿真图像对比可见，文中快速仿真方法能够正确描述临边背景在图像中几何分布关系，仿真图像中地平线的投影方向与实测图像一致。将实测图像(图6(a))与采用实测图像提取数据的仿真图像(图6(b))进行比较，不考虑文中未涉及的地球背景及深空背景部分，两者在临边背景部分的图像纹理效果基本一致。采用MODTRAN数据的仿真图像(图6(c))与实测图像(图6(a))相比，在中高层临边大气区域的图像辐射亮度衰减较快、纹理存在差异，这与MODTRAN大气辐射传输计算模型无法适应中高层大气的非局地热力学平衡状态辐射计算的缺点有关。仿真图像与实测图像的视觉差异在对应的辐射亮度直方图中也得到了相同的体现，三幅图像在地球背景、深空背景及0~50km中低层临边背景区域的辐射亮度概率分布基本保持一致，进一步验证了文中临边背景辐射统计模型及快速图像仿真方法的有效性与准确性。MODTRAN模型对中高层非局地热力学平衡状态辐射计算的不足主要表现为：

(c)MODTRAN数据仿图(c)SimulationimagebasedonMSCD图7临边背景红外图像辐射亮度直方图

(b)实测图像提取数据仿图(b)SimulationimagebasedonMIED

Fig.7Radiancehistogramsoflimbbackgroundinfraredimages

此外，对图像的功率谱密度(PowerSpectral

Density，PSD)进行分析，考虑到临边背景图像存在沿地平线水平与垂直两方向纹理的明显差异，文中分别绘制了地平线水平方向和地平线垂直方向的平均功率谱密度曲线，如图8所示。在地平线垂直方向

MODTRAN仿真图像与实测图像及实测数据仿真图像相比，其在50~100km中高层临边背景区域的辐射亮度分布更集中于低值部分，图7(c)中的中高层临边

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上，三幅图像的功率谱密度分布规律基本保持一致，且均高于对应的地平线水平方向功率谱密度，表明

度分布看作独立正态分布进行赋值，仿真过程中未考虑水平方向相邻像元辐射亮度变化的连续性。但临边图像在地平线水平方向上的变化幅度远低于垂直方向，此部分差异对仿真图像的应用影响较小。

进一步将仿真图像应用于空间目标的临边背景红外探测跟踪中，采用热平衡温度700K的黑体模拟空间目标，其在仿真谱段的辐射亮度约为

211.96W/(sr·m2)，设定目标投影面积为10m2，探测距离约为2000km。分别在三幅临边背景红外图像中叠加仿真目标，使目标在从地表逐步向深空运动，

(a)实测图像(a)Measuringimage

整个过程中模拟目标检测算法流程对目标探测的信噪比(Signal-NoiseRatio，SNR)进行计算，信噪比随高度的变化情况如图9所示。在0~60km区间，三幅背景下目标信噪比的变化趋势基本一致，其中采用

MODTRAN数据仿真图像中的目标信噪比较低，这与仿真过程中采用的固定变异系数取值有关。在

60~85km区间内，MODTRAN数据仿真图像与其他图像的信噪比差异同样也是由于MODTRAN模型对中高层大气采用地热力学平衡状态模型进行辐射计算所造成的。图10展示了空间目标位于28km高

(b)实测图像提取数据仿图(b)SimulationimagebasedonMIED

度时的临边背景红外仿真图像及目标附近辐射亮度分布情况。

(c)MODTRAN数据仿图(c)SimulationimagebasedonMSCD图8临边背景红外图像功率谱密度

图9仿真目标信噪比随切线高度的变化

Fig.9SimulationtargetSNRvarieswithtangentheight

Fig.8PSDoflimbbackgroundinfraredimages

临边背景图像的纹理在地平线垂直方向具有更高的连续性，均遵循大气辐射传输模型，与视线切线高度的变化相关。在地平线水平方向上，仿真图像(图8(b)、

8(c))与实测图像(图8(a))的功率谱密度分布存在较大差异，主要原因在于：文中在进行快速图像仿真时，将图像中水平方向相同切线高度像元的辐射亮

(a)实测图像，SNR=8.45(a)Measuringimage,SNR=8.45

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表2图像仿真计算时间对比结果

Tab.2Imagesimulationtimecomparison

Number123

(b)实测图像提取数据仿图，SNR=8.30(b)SimulationimagebasedonMIED,SNR=8.30

Pixel-by-pixelsimulationtime/s

35.823434.714433.7330

Fastsimulation

time/s

0.15880.16060.1574

Ratio225.59216.15214.31

3.3图像仿真方法的推广应用

通过采用MODTRAN大气辐射传输模型，可将文中的临边背景红外图像快速仿真方法扩展到其他探测谱段，文中参考美国STSSDemo平台的红外凝视跟踪相机相关参数对临边背景的长波红外目标探测跟踪能力进行分析[15]。其中STSSDemo观测平台轨道高度约为1300km，长波红外相机光谱响应范围为6.0~13.0μm，探测器像元角分辨率为68μrad，临边背景长波红外仿真图像如图11所示。仿真空间目标探测距离约为3000km，目标投影面积为10m2，分别将目标表面温度设定为300、400、500K研究目标探测信噪比随高度的变化情况，如图12所示。可以看出，更高的目标表面温度能够更早地发现目标，

(c)MODTRAN数据仿图，SNR=6.25(c)SimulationimagebasedonMSCD,SNR=6.25

图10空间目标临边背景红外图像

Fig.10Limbbackgroundinfraredimagesofspacetargets

上述对照实验验证了文中临边背景红外成像模型和临边背景红外图像快速仿真方法的有效性，特别在应用实测图像提取的临边背景辐射亮度分布数据进行仿真时，仿真图像与实测图像的一致性较高。在采用MODTRAN辐射计算数据进行仿真时，仿真图像与实测图像在中低层大气区域效果相当，两者在中高层大气区域的差异主要源于MODTRAN模型不能对非局地热力学平衡状态大气进行辐射计算。这一不足可以通过采用其它大气辐射传输计算模型进行弥补，例如可使用考虑了非局地热力学平衡状态同时完全采用逐线积分方法的FASCODE模型。

图11STSSDemo临边背景长波红外仿真图像

Fig.11Limbbackgroundlong-waveinfraredsimulationimage

ofSTSSDemo

3.2图像实时仿真计算性能分析

采用表1中的成像参数，分别使用常规逐像元渲染仿真方法和文中快速图像仿真方法进行临边背景红外图像仿真，并对仿真用时进行记录，如表2所示。相比于常规逐像元仿真方法，文中快速仿真方法的计算效率更高、耗时更短，计算耗时仅为逐像元方法的1/200，在保证仿真图像有效性的前提下极大提升了仿真效率。文中快速仿真方法生成一幅320×

图12STSSDemo长波红外相机仿真目标信噪比随切线高度的变化

256尺寸的临边背景红外图像所需时间仅为0.16s，能够满足实时仿真的时效性要求。

Fig.12SimulationtargetSNRofSTSSDemolong-waveinfrared

cameravarieswithtangentheight

0904005-9

红外与激光工程

第9期

www.irla.cn第48卷

radiationdissipation[J].InfraredandLaserEngineering,2017,46(6):0604003.(inChinese)

若以SNR=5作为目标检测标准，对于500K目标其在60km处即可被发现，而对于300K目标其发现高度则延后至70km。可见STSSDemo的长波红外相机对60km以下临边背景的空间目标探测能力较差，其长波的探测跟踪的空间范围主要集中于中高层临边大气及深空背景。

[4][3]

WangHongyuan,ChenYun.Modelingandsimulationofinfrareddynamiccharacteristicsofspace-basedspacetargets[J].InfraredandLaserEngineering,2016,45(5):0504002.(inChinese)

WilcoxenBA,HeckathornHM.Syntheticscenegenerationmodel

(SSGM

R7.0)[C]//Targets

and

Backgrounds：

CharacterizationandRepresentationII.InternationalSocietyforOpticsandPhotonics,1996,2742:57-69.

4结论

文中针对空间目标探测中临边背景的红外成像规律开展建模工作，并基于建模成果对临边背景红外图像的仿真方法进行研究，获得主要结论如下：

[5]

WatsonJ,ZondervanK.Themissiledefenseagency′sspacetrackingandsurveillancesystem[C]//Sensors,Systems,andNext-GenerationSatellitesXII.InternationalSocietyforOpticsandPhotonics,2008,7106:710617.

(1)以实测临边背景红外图像为基础，进行临边背景辐射统计特征建模。临边背景辐射亮度在地平线垂直方向的分布与视线切线高度相关，实测辐射亮度与MODTRAN等大气辐射传输模型解算结果一致。在地平线水平方向，相同视线切线高度像元的辐射亮度可认为服从正态分布，且分布标准差大小与均值相关，变异系数取值主要集中于[0.01，0.05]。

[7][6]

YangChunping,ZengDandan,GuoJing,etal.ArapidcalculationmodelofatmosphericNLTElimbradiation[J].JournalofAtmosphericandEnvironmentalOptics,2014,(5):348-353.(inChinese)

GuoJing,YangChunping,ZengDandan,etal.Widespectrum

and

rapid

calculation

model

for

atmospheric

radiativetransferinlimbremotesensing[J].JournalofRemoteSensing,2014,19(1):93-107.(inChinese)

(2)基于临边背景的辐射分布特点，提出一种临边背景红外图像的快速仿真方法。仿真过程中将地平线在图像中的投影近似为直线，首先快速生成地平线平行于图像行方向的外接图像，进一步通过对外接图像的旋转与裁剪获得最终临边背景红外仿真图像。

[9][8]

TianChanghui,ChangBaiyu,CaiMing,etal.Effectofatmosphericbackgroundoninfraredtargetdetection[J].InfraredandLaserEngineering,2014,43(2):438-441.(inChinese)LiXiaoying,ChenLiangfu,GuoAiyan,etal.Sub-millimeterwavelimbsoundingsimulationoftheplumeflowofahigh-flyingvehicle[J].JournalofRemoteSensing,2014,19(1):54-61.(inChinese)

(3)分别从辐射亮度分布直方图、图像二维功率谱密度、叠加目标信噪比变化规律三方面对仿真图像进行评价，实验结果表明仿真图像与实测图像具有较高的一致性，验证了文中成像模型和仿真方法的有效性。此外快速仿真方法耗时仅为常规逐项元仿真方法的1/200，能够满足实时仿真的要求。

此外，临边中高层大气中常见的非局地热力学平衡状态对辐射传输影响显著，而文中所采用的

[10]BerkA,ConfortiP,KennettR,etal.MODTRANR6:A

majorupgradeoftheMODTRANRradiativetransfercode[C]//HyperspectralImageandSignalProcessing:EvolutioninRemoteSensingIEEE,2014:1-4.

[11]IsaacsRG,WangWC,WorshamRD,etal.Multiple

scatteringLOWTRANandFASCODEmodels[J].AppliedOptics,1987,26(7):1272-1281.

[12]StairAT,SharmaRD,NadileRM,etal.Observationsof

limb

radiance

with

cryogenic

spectral

infrared

rocket

experiment[J].JournalofGeophysicalResearch:SpacePhysics,1985,90(A10):9763-9775.[13]AbdiH.Coefficientofvariation

ResearchDesign,2010,1:169-171.

[14]GribbonKT,BaileyDG.Anovelapproachtoreal-time

bilinear

interpolation

DELTA

[C]//Electronic2004.

Second

Design,IEEE

Test

and

[J].Encyclopediaof

(WHISPERS),20146thWorkshopon.

MODTRAN大气辐射传输模型仅支持热平衡状态大气模型的辐射亮度计算，此项不足也是造成仿真图像与实测图像在临边中高层大气部分存在一定差异的主要原因。在后续研究中，会考虑采用更精确的

FASCODE等模型进行修正。参考文献：

[1]

WangYapeng,LiXiaoying,ChenLiangfu,etal.Overviewofinfraredlimbsounding[2]

[J].JournalofRemoteSensing,

2016,20(4):513-527.(inChinese)

LiWenhao,LiuChaohui,MuYou,etal.Modelingandresearchofinfraredcharacteristicsofspacetargetbasedon

Applications,International

Workshopon.IEEE,2004:126-131.

[15]KangTian.AnalysisofSTSSdemoinfraredsensor[J].

InfraredTechnology,2018,6:534-540.(inChinese)

0904005-10