人眼的視覺特性與圖像探測-閱讀頁
2025-01-20 23:01本頁面
【正文】 面積： AT ? k: 與景物密度程度相關(guān)的參數(shù) ， 通常為 10～ 100， 有時(shí)也在 100～ 1000之間變化 。 ? 勃來克韋爾的試驗(yàn)：觀察者在 8個(gè)可能的位置上進(jìn)行強(qiáng)迫選擇； ? 而搜索顯示器時(shí) ， 是在所有位置上自由選擇 。 ? 修正曲線把閾值對(duì)比度曲線上調(diào) 倍 。 l g ( 2 ) l g ( 0 . 5 ) 1TC ?? ? ?1221 e x p ( )22TCCuP d u????????當(dāng)其他觀察對(duì)比度 C時(shí)的概率僅與 C/CT的值有關(guān)時(shí) ，可近似表示為： 2022/2/2 第二章 人眼的視覺特性與圖像探測 ? 目標(biāo)探測－識(shí)別模型 ? P3， 探測到的目標(biāo)被識(shí)別的概率 ? 對(duì)于已知或提示過且熟悉的目標(biāo)形狀的識(shí)別是把目標(biāo)的形狀與記憶中的形狀向判別的過程 ， 需要探測到目標(biāo)的細(xì)節(jié)足夠多 。 231 e x p 1 , 220 , 2rrrN NPN? ????? ? ? ?? ????? ??? ??? ??2022/2/2 第二章 人眼的視覺特性與圖像探測 ? 目標(biāo)探測－識(shí)別模型 ? η， 影響識(shí)別概率的總噪聲因子 ? 噪聲的種類： ? 系統(tǒng)噪聲：探測器噪聲 、 放大器噪聲 、 熒光屏的顆粒噪聲等； ? 與信號(hào)相關(guān)的噪聲：如光子噪聲等 。 ? ?1 e x p SN R 1 , SN R 10 , SN R 1?? ? ? ? ???? ??? ????Rand模型采用了變量分離的方法 ， 使每一項(xiàng)表示成少數(shù)幾個(gè)參數(shù)的函數(shù) ， 并把噪聲項(xiàng)獨(dú)立處理 ， 從而使問題得到 相當(dāng)大的簡化 。 目標(biāo)的等效條帶圖案 研究表明：有可能在不考慮目標(biāo)本質(zhì)和圖像缺陷的情況下 ， 用目標(biāo)等效條帶圖案可分辨力來評(píng)價(jià)成像系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的識(shí)別能力 2022/2/2 第二章 人眼的視覺特性與圖像探測 探測水平 定義 50%概率時(shí)所需的等效條帶周期數(shù) 探測（發(fā)現(xiàn)） 在視場中發(fā)現(xiàn)一個(gè)目標(biāo) 177。 識(shí)別 可將目標(biāo)分類（坦克？卡車？人？） 177。 2022/2/2 第二章 人眼的視覺特性與圖像探測 探測 識(shí)別 認(rèn)清 Pd 周期 Pr 最不利 最有利 平均值 Pi 觀察膠 片 CRT 3 12 9 18 24 2 8 6 7 12 16 6 9 12 4 3 6 8 3 6 2 3 4 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 軍用車輛探測概率 Pd、識(shí)別概率 Pr和 Pi與目標(biāo)條帶周期數(shù) 第二章 人眼的視覺特性與圖像探測 ? ?? ?)(1eEeEeNNENNNNP????
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