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一种红外成像系统的畸变测试方法

王棪 郭哲民 刘国平

王棪, 郭哲民, 刘国平. 一种红外成像系统的畸变测试方法[J]. 红外技术, 2021, 43(11): 1061-1066.
引用本文: 王棪, 郭哲民, 刘国平. 一种红外成像系统的畸变测试方法[J]. 红外技术, 2021, 43(11): 1061-1066.
WANG Yan, GUO Zhemin, LIU Guoping. A Method for Testing Distortion of an Infrared Imaging System[J]. Infrared Technology , 2021, 43(11): 1061-1066.
Citation: WANG Yan, GUO Zhemin, LIU Guoping. A Method for Testing Distortion of an Infrared Imaging System[J]. Infrared Technology , 2021, 43(11): 1061-1066.

一种红外成像系统的畸变测试方法

详细信息
    作者简介:

    王棪(1991-),男,工程师,现从事红外成像系统性能评估技术研究,E-mail:wywang_y@163.com

  • 中图分类号: TN215

A Method for Testing Distortion of an Infrared Imaging System

  • 摘要: 红外成像系统图像畸变控制的良好与否对其能否在应用平台上发挥应有作用极为关键,因此在实验室内对红外成像系统的图像畸变进行测试、分析是极其必要的,本文提出了一种结合质心亚像素识别和精密测角的局部畸变测试方法,读取点靶在各个局部视场的质心变化并进一步计算即可得到畸变。采用该方法可以较好地解决点列质心法测试大视场系统操作性不高以及局部畸变法定位不够精确的问题,采用本方法对某型号红外成像系统进行了局部畸变测试,取得了与理论较为相符的测试结果,其相对畸变测试误差不超过0.02%,可以很好地满足红外成像系统的畸变测试需求,并对成像系统性能进行评估,有效反馈图像畸变对红外成像系统探测能力的影响。
  • 图  1  畸变测试模型

    Figure  1.  Model of distortion testing

    图  2  局部视场测试模型

    Figure  2.  Test model of part field view

    图  3  红外成像系统畸变测试光路

    Figure  3.  Light path of the distortion test of an infrared system

    图  4  测试平台

    Figure  4.  Testing platform

    图  5  局部视场编号

    Figure  5.  Serial number of part field view

    图  6  目标移动轨迹

    Figure  6.  Trace of the targets

    图  7  仿真实测数据对比

    Figure  7.  Comparison of the measured data and simulation data

    图  8  MRTD测试值对比

    Figure  8.  Comparison of the measured data and standard MRTD data

    表  1  局部视场对应角度

    Table  1.   Angle values of the field views

    A B C
    A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4
    X -27'27" 27'27" -27'27" 27'27" -45'45" 45'45" -45'45" 45'45" -1°4'3" 1°4'3" -1°4'3" 1°4'3"
    Y 20'15" 20'15" -20'15" -20'15" 33'45" 33'45" -33'45" -33'45" 47'15" 47'15" -47'15" -47'15"
    下载: 导出CSV

    表  2  畸变测试误差

    Table  2.   Test error of distortion

    Part field views Test error of distortion
    Field view 1 0.014%
    Field view 2 0.014%
    Field view 3 0.014%
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-06-30
  • 修回日期:  2021-08-03
  • 刊出日期:  2021-11-20

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