王璐子，錢蕓生，孫默涵，孔祥宇

（南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院，南京210094）

0 引言

微光（Low-Light-Level，LLL）像增強(qiáng)器熒光屏分辨力是反應(yīng)微光像增強(qiáng)器（簡(jiǎn)稱像管）測(cè)試性能的一項(xiàng)重要參數(shù)，它決定了夜視儀器在10-3～10-1lx 照度下的工作距離和圖像清晰度［1-3］。微光像增強(qiáng)器熒光屏分辨力傳統(tǒng)測(cè)量方式是將USAF 1951［4］分辨率圖案成像至像管陰極面，有經(jīng)驗(yàn)的測(cè)試人員通過顯微鏡觀察像管輸出（熒光屏上）的分辨率圖像，將分辨率圖案中剛好被識(shí)別的條紋單元的空間分辨率視為像管分辨力的近似估計(jì)［5-7］。因此，該方法存在著主觀性強(qiáng)，針對(duì)分辨力較高的像管（＞50.8 lp/mm）測(cè)量精度較低的缺陷。近些年，人們致力于研究它的客觀評(píng)價(jià)方法，一些相關(guān)的圖像處理算法相繼被提出，但存在著人為干預(yù)力度大、時(shí)間消耗長(zhǎng)等局限性［8-10］。SHI Jifang 等［8］提出了一種基于光學(xué)調(diào)制度模型和歸一化互相關(guān)模型的微光像增強(qiáng)器分辨力客觀評(píng)價(jià)方法。該方法的缺點(diǎn)是需要人工裁剪感興趣區(qū)域（Region of Interest，ROI），裁剪位置的微小偏差將會(huì)對(duì)測(cè)量結(jié)果造成很大影響。在2020年，WANG Luzi 等［9］提出了一種基于FFT 的微光像增強(qiáng)器分辨力客觀評(píng)價(jià)方法，該方法能夠獲得準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果，但缺點(diǎn)是時(shí)間復(fù)雜度高。在2021年，WANG Luzi 等［10］又提出了一種基于圖像修復(fù)模型和圖像過濾模型的微光像增強(qiáng)器分辨力客觀評(píng)價(jià)方法，該方法在時(shí)間效率方面相比傳統(tǒng)客觀評(píng)價(jià)法有了很大提升，但圖像噪聲較大。為了緩解以上問題，本文提出了一種基于條紋變化特征的微光像增強(qiáng)器分辨力客觀評(píng)價(jià)方法。該方法首先從目標(biāo)圖像中提取分辨率圖像塊，然后從分辨率圖像塊中分割出獨(dú)立的條紋單元圖像，通過拼接條紋單元圖像并分析其固定窗口內(nèi)的灰度變化特征，確定條紋單元是否可分辨并計(jì)算相應(yīng)的清晰度值，最后將生成的條紋單元“清晰度-分辨率”對(duì)應(yīng)結(jié)合線性擬合算法求出像管分辨力。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)，該方法相比傳統(tǒng)主觀評(píng)價(jià)法精確度更高且穩(wěn)定性更好，相比傳統(tǒng)客觀評(píng)價(jià)法在時(shí)效性方面占優(yōu)勢(shì)。

1 微光像管分辨力客觀評(píng)價(jià)

1.1 客觀評(píng)價(jià)系統(tǒng)搭建

為了測(cè)量該參數(shù)，將一個(gè)帶有標(biāo)準(zhǔn)分辨率靶的刻度光闌置于像管陰極面上；然后，一束2×10-3lx 的鹵鎢燈光源穿過測(cè)試光闌垂直照射到像管陰極面上，并在像管熒光屏上形成目標(biāo)圖像；最后，目標(biāo)圖像被固定在顯微鏡上的高靈敏度相機(jī)捕獲。該方法的系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)源自微光像增強(qiáng)器有效陰極直徑客觀評(píng)價(jià)法［11］，圖1 為該系統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)圖，圖1（a）為側(cè)面圖，圖1（b）為正面圖。為了獲取合格的目標(biāo)圖像，需要人工輔助完成的操作有：轉(zhuǎn)動(dòng)顯微鏡上的縮放旋鈕將目標(biāo)圖像中的分辨率圖像放大至最大，調(diào)整位于顯微鏡和像管底部的三維位移平臺(tái)完成圖像對(duì)焦，控制系統(tǒng)測(cè)試軟件自動(dòng)調(diào)整圖像亮度及拍攝目標(biāo)圖像。整個(gè)操作過程都在暗室中進(jìn)行。圖2 為拍攝得到的像管1XZ18/18W-2（150097）的目標(biāo)圖像，圖像大小為2 740×1 824。1XZ18/18W-2 指陰極為光纖質(zhì)地管型。

圖1 微光像增強(qiáng)器分辨力客觀評(píng)價(jià)系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)［11］Fig.1 The mechanical structure of the objective evaluation system of resolution of LLL image intensifier［11］

觀察圖2 可知，針對(duì)分辨率較高的條紋單元（＞50.8 lp/mm），一張瞬時(shí)圖像不足以判斷其可識(shí)別程度，因此需要采集連續(xù)多幀（30 幀，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)）圖像用于處理。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)，基于所搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采用如下方式計(jì)算微光像管分辨力較為合理：首先，提取圖2中的大概率直線段斜率結(jié)合圖像灰度信息生成旋轉(zhuǎn)角度，將目標(biāo)圖像旋轉(zhuǎn)至合適狀態(tài)；然后，憑借刻度靶板中央方框與分辨率圖案的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系從旋轉(zhuǎn)圖像中提取分辨率圖案（也稱作分辨率圖像塊）；再依照標(biāo)準(zhǔn)分辨率靶，從分辨率圖像塊中提取獨(dú)立的條紋單元圖像，并憑借30 個(gè)分辨率圖像塊（分別從30 幅旋轉(zhuǎn)圖像中截取的）生成單元拼接圖像；之后，采用固定空間核沿條紋變化方向掃描單元拼接圖像并分析圖像灰度變化特征，從而判斷條紋單元是否可識(shí)別并計(jì)算其清晰度；最后，將條紋單元的“清晰度-分辨率”對(duì)應(yīng)結(jié)合線性擬合算法，計(jì)算出像管分辨力。

圖2 像管150097 的目標(biāo)圖像Fig.2 The target image of image tube 150097

1.2 分辨率圖像塊提取

為了從目標(biāo)圖像中提取分辨率圖像塊，首先要對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得其中兩相互垂直刻度軸分別位于水平與豎直方向。因此，本節(jié)首先介紹基于目標(biāo)圖像直線段斜率特征和圖像灰度信息的圖像旋轉(zhuǎn)；然后，憑借靶板中分辨率圖案與靶板中央方框的位置關(guān)系截取分辨率圖像塊；最后，通過分析固定區(qū)域圖像信息對(duì)分辨率圖像塊進(jìn)行自適應(yīng)旋轉(zhuǎn)，從而獲取更為標(biāo)準(zhǔn)的（能夠進(jìn)行條紋單元分割的）分辨率圖像塊。

1.2.1 圖像旋轉(zhuǎn)

觀察可知，圖2 中的直線段斜率具有強(qiáng)一致性，因此可以利用WANG Zhiheng 等［12］提出的MSLD 算法提取圖中的直線段斜率，從而得出圖像預(yù)旋轉(zhuǎn)角度。首先，從目標(biāo)圖像（用s表示）中裁剪出一塊以s的中心為中心、高和寬分別為s高的一半和s寬的一半的圖像區(qū)域（為了降低計(jì)算復(fù)雜度），如圖3（即裁剪圖像1）；然后，將MSLD 算法用于裁剪圖像1，生成直線段向量（由直線段兩端點(diǎn)構(gòu)成），如圖3 中白線所標(biāo)記。利用直線段向量計(jì)算直線段斜率，將出現(xiàn)次數(shù)最多的直線段斜率的傾斜角作為圖像的預(yù)旋轉(zhuǎn)角度。實(shí)際上，用該方法求得的旋轉(zhuǎn)角度與實(shí)際旋轉(zhuǎn)角度可能存在-2.0°～2.0°的偏差，因此還需求出旋轉(zhuǎn)矯正角度。具體方法是：首先，設(shè)定初始旋轉(zhuǎn)矯正角度為-2.0°，用預(yù)旋轉(zhuǎn)角度與旋轉(zhuǎn)矯正角度之和對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)；然后，采用一個(gè)高度為2w、寬度為s寬的空間核（如圖4 中黃色矩形框所標(biāo)記）從上至下掃描旋轉(zhuǎn)圖像，步長(zhǎng)為i，此階段為列掃描；接著采用一個(gè)高度為s高、寬度為2w的空間核（如圖4 中綠色矩形框所標(biāo)記）從左至右掃描旋轉(zhuǎn)圖像，步長(zhǎng)為i，此階段為行掃描。掃描的同時(shí)計(jì)算并記錄空間核內(nèi)的灰度均值。掃描完后，計(jì)算列、行掃描所記錄的灰度均值序列中先連續(xù)下降后連續(xù)上升（灰度梯度總和大于10.0）的灰度段的梯度總和及灰度最低點(diǎn)下標(biāo)；隨后，旋轉(zhuǎn)矯正角度增加0.05°，重復(fù)以上操作，直到其達(dá)到2.0°；最后，將所記錄的列掃描和行掃描中符合條件的灰度段的梯度總和之和的最大值所對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矯正角度作為最終結(jié)果。此外，w的選擇要盡量使得空間核剛好包含一個(gè)刻度的寬，如圖4所示。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)w=2和i=2 是較為合適的選擇。最后，將求得的旋轉(zhuǎn)矯正角度與預(yù)旋轉(zhuǎn)角度相加對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，結(jié)果如圖4，行掃描和列掃描用的固定空間核分別用綠色和黃色標(biāo)記，白色圓圈表示求得的分辨率圖像塊四個(gè)頂角。觀察可知，經(jīng)圖像旋轉(zhuǎn)后，兩相交刻度軸分別位于較為準(zhǔn)確的水平和垂直方向。

圖3 裁剪圖像1Fig.3 Cropped image 1

圖4 目標(biāo)圖像的圖像旋轉(zhuǎn)結(jié)果Fig.4 Image rotation result of the target image

觀察圖4 可知，要想提取分辨率圖像塊，需先準(zhǔn)確的定位包含分辨率圖像塊的中央方框的四個(gè)頂角。設(shè)方框中心為sCen，在已知sCen的前提下，求出方框的邊長(zhǎng)，就能夠準(zhǔn)確的定位分辨率圖像塊。具體方式是：首先，從圖4 中裁剪出一塊包含靶板中央方框的圖像區(qū)域；然后，求中央方框的邊長(zhǎng)、四個(gè)頂角及分辨率圖像塊四個(gè)頂角；最后，將分辨率圖像塊頂角還原至旋轉(zhuǎn)圖像，以提取旋轉(zhuǎn)圖像中的分辨率圖像塊。

1.2.2 分辨率圖像塊提取

從旋轉(zhuǎn)圖像中裁剪出一個(gè)以sCen為中心、寬度和高度均為固定長(zhǎng)度（1 000，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)）的圖像區(qū)域；然后，采用與求sCen相同的方式分析方框四條邊所在圖像區(qū)域，求出這四條邊所在直線的X、Y坐標(biāo)，即方框頂角坐標(biāo)。方框的左上、右上、左下、右下頂角坐標(biāo)分別用（sltx，slty）、（srtx，srty）、（slbx，slby）和（srbx，srby）表示。在已知方框頂角和方框中心坐標(biāo)的前提上，利用分辨率圖案頂角與方框頂角的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系，求得分辨率圖案頂角坐標(biāo)。設(shè)分辨率圖像塊的左上、右上、左下和右下頂角坐標(biāo)分別為（rltx，rlty），（rrtx，rrty），（rlbx，rlby）和（rrbx，rrby），則。最后，將所獲得的分辨率圖案頂角坐標(biāo)還原至旋轉(zhuǎn)圖像，結(jié)果如圖4 中白色圓圈所標(biāo)記。將采集的30 幅目標(biāo)圖像經(jīng)圖像旋轉(zhuǎn)得到30 張旋轉(zhuǎn)圖像，然后從30 張旋轉(zhuǎn)圖像中分別提取分辨率圖案，得到30 個(gè)分辨率圖像塊。圖5（a）～（c）為分別從像管1XZ18/18W-2（150097）、1XZ18/18W-2（150112）和1XZ18/18W-2（150113）的旋轉(zhuǎn)圖像中提取的分辨率圖像塊。

圖5 三個(gè)像管的分辨率圖像塊提取結(jié)果Fig.5 Extraction results of resolution block of three image tubes

1.2.3 分辨率圖像塊自適應(yīng)旋轉(zhuǎn)

觀察圖5 可知，提取的分辨率圖像可能存在圖像旋轉(zhuǎn)的問題，如圖5（a）和（c）所示。因此，在條紋單元分割之前還需對(duì)分辨率圖像進(jìn)行自適應(yīng)旋轉(zhuǎn)。具體步驟是：首先，將分辨率圖像縮放至寬高均為205 個(gè)像素；然后，對(duì)其進(jìn)行高斯濾波（δ=1.249）和二值化（閾值為圖像灰度最大值除以1.7），簡(jiǎn)稱預(yù)處理操作。圖6（a）～（c）為圖5（a）～（c）經(jīng)預(yù)處理操作后的結(jié)果。隨后，考察預(yù)處理圖像邊緣內(nèi)側(cè)四個(gè)方向內(nèi)的圖像區(qū)域，在圖6（b）中分別用不同顏色的較細(xì)線條矩形框標(biāo)記，也稱作邊緣圖像區(qū)域。其中上、下、左、右邊緣圖像區(qū)域分別用較細(xì)線條的黃色、紫色、亮藍(lán)色和粉色矩形框標(biāo)記，用于確定旋轉(zhuǎn)角度的黑塊用較粗線條的綠色方框標(biāo)記，通過判斷哪個(gè)方向上有黑塊（用較粗線條綠色方框標(biāo)記的），從而確定圖像旋轉(zhuǎn)角度。為了詳細(xì)說明旋轉(zhuǎn)角度的確定方式，以圖6（b）的上側(cè)邊緣圖像區(qū)域?yàn)槔?。首先，考察X、Y坐標(biāo)分別在［205/2，205/2+205/4］和［0，205/4］內(nèi)的圖像區(qū)域；然后，記錄每行的同值（同黑或同白）像素段個(gè)數(shù)。若像素段的值為0、且長(zhǎng)度在30 至50 之間，則認(rèn)為該行中存在黑塊；最后，統(tǒng)計(jì)包含黑塊的行數(shù)，若超過30，則認(rèn)為該邊緣圖像區(qū)域內(nèi)包含黑塊，將旋轉(zhuǎn)角度設(shè)為0.0°（即不旋轉(zhuǎn)）。左、下、右側(cè)邊緣圖像區(qū)域的黑塊檢測(cè)方式同理，唯一的區(qū)別是所考察圖像區(qū)域的X、Y坐標(biāo)范圍分別為｛［0，205/4］，［205/4，205/2］｝、｛［205/4，205/2］，［205/2+205/4，205］｝和｛［205/2+205/4，205］，［205/2，205/2+205/4］｝。若在左、下或右側(cè)邊緣圖像區(qū)域中檢測(cè)出黑塊，則旋轉(zhuǎn)角度分別為-90.0°、-180.0°或-270.0°。旋轉(zhuǎn)軸心為（205/2，205/2）?；诖耍芍獔D6（a）～（c）的自適應(yīng)旋轉(zhuǎn)角度分別為-270.0°、0.0°和-180.0°。

圖6 圖5 中三個(gè)像管的分辨率圖像塊的圖像預(yù)處理結(jié)果Fig.6 Image preprocessing results of the resolution image block of the three image tubes of Fig.5

1.3 單元條紋圖像提取

經(jīng)分辨率圖像塊自適應(yīng)旋轉(zhuǎn)后，按照標(biāo)準(zhǔn)分辨率圖案中條紋單元之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從分辨率圖像塊中提取出獨(dú)立的單元條紋圖像。為了方便起見，將分辨率圖案左側(cè)條紋組中的五個(gè)條紋單元分別用1-1、1-2、1-3、1-4 和1-5 表示，右側(cè)條紋組中的六個(gè)條紋單元分別用2-1、2-2、2-3、2-4、2-5 和2-6 表示。條紋單元1-1至2-6 的空間分辨率分別為17.96、20.16、22.63、25.40、28.51、32.0、35.9、40.3、45.3、50.8 和57.0，單位是每毫米線對(duì)數(shù)（lp/mm）。若分辨率圖像塊裁剪足夠良好，則單元條紋的坐標(biāo)位置基本保持不變。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)，單元1-1 至2-6 的豎條紋的左上角、右下角坐標(biāo)分別設(shè)定為：［（50，86），（5，48）］、［（44，84），（55，93）］、［（38，74），（96，133）］、［（32，66），（137，169）］、［（29，59），（171，199）］、［（151，181），（5，29）］、［（157，184），（35，54）］、［（165，186），（58，76）］、［（170，187），（80，98）］、［（174，189），（100，113）］和［（178，192），（118，130）］；單元1-1 至2-6 的橫條紋的左上角、右下角坐標(biāo)分別設(shè)定為：［（1，38），（5，48）］、［（1，33），（55，93）］、［（1，32），（96，133）］、［（1，26），（137，169）］、［（1，22），（171，199）］、［（185，205），（5，29）］、［（188，205），（35，54）］、［（191，205），（58，76）］、［（193，205），（80，98）］、［（195，205），（100，113）］和［（196，205），（118，130）］是較為合適的選擇。圖7 給出了圖5（b）的單元條紋分割結(jié)果。分割出的11 對(duì)單元條紋圖像：左側(cè)為豎向條紋，右側(cè)為橫向條紋。

圖7 圖5（b）的單元條紋分割結(jié)果Fig.7 The unit stripe segmentation result of Fig.5（b）

1.4 單元條紋圖像拼接

觀察圖7 可知，對(duì)于空間頻率相對(duì)較低的條紋單元（如1-1 至1-4），其亮暗條變化是較容易識(shí)別的，而對(duì)于空間頻率相對(duì)較高的條紋單元（如2-3 至2-6），其亮暗條可識(shí)別度較低，即單憑一張圖像很難對(duì)其分辨力進(jìn)行判斷。因此，采用拼接單元條紋圖像的方式，獲得一個(gè)更能反映條紋分辨力的拼接圖像（簡(jiǎn)稱單元拼接圖像）將更為合適。其大致思路是：將分辨率圖像塊集合中屬于同一條紋單元的圖像按統(tǒng)一條紋方向拼接成一張圖像。圖8 給出了像管150112 中單元1-3、2-1 和2-6 的橫條紋拼接結(jié)果。

圖8 像管150112 的三個(gè)橫向單元條紋的圖像拼接結(jié)果Fig.8 Image stitching result of three horizontal unit stripes of image tube 150112

1.5 單元條紋清晰度計(jì)算

視覺上，條紋是否可識(shí)別取決于沿條紋變化方向的灰度變化是否明顯。為了考察該灰度變化，采用一個(gè)固定大小的空間核（較短邊長(zhǎng)為2w1+1，較長(zhǎng)邊長(zhǎng)為拼接圖像的較長(zhǎng)邊長(zhǎng)）沿條紋變化方向掃描單元拼接圖像，步長(zhǎng)為i1；通過判斷所得到的灰度序列中是否存在一塊連續(xù)上升或連續(xù)下降（個(gè)數(shù)為3 或4）且非靠近圖像邊緣的灰度段，來確定條紋是否可識(shí)別。條紋單元的清晰度可以用其橫、豎條紋中符合條件灰度段的灰度梯度總和的最大值來近似表示。此外，為了歸一化操作，所有豎向拼接圖像（由豎向條紋單元圖案拼接而成）的行和橫向拼接圖像（由橫向條紋單元圖案拼接而成）的列均調(diào)整為42。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)，w1=2，i1=2是合理的選擇（即，保證目視觀察結(jié)果和實(shí)驗(yàn)計(jì)算結(jié)果相一致）。表1 給出了用此方法計(jì)算得到的像管150097、150112 和150113 的單元條紋清晰度值。

表1 像管150 097、150 112 和150 113 的單元條紋清晰度計(jì)算值。粗體元素表示參與線性擬合的部分清晰度值Table 1 The calculated stripe unit definitions of image tubes 150097，150112 and 150113.The bold elements represent a part of definition values participated in linear fitting

1.6 像增強(qiáng)器分辨力估計(jì)

基于單元條紋清晰度值求像管分辨率，還需已知極限清晰度閾值（D）。根據(jù)WANG Luzi 等［10］提出的基于圖像修復(fù)模型和可用圖像過濾模型的微光像管分辨力客觀評(píng)價(jià)方法可知，極限清晰度閾值對(duì)應(yīng)人眼可辨最大條紋單元的分辨率。采用其中的相關(guān)方法，得到D=6.0。然后，像管分辨力可以通過將線性擬合算法應(yīng)用于單元條紋的“清晰度-分辨率”對(duì)應(yīng)求出，具體方法是：首先，從條紋單元清晰度序列中提取出呈線性變化的部分清晰度值（在表1 中用粗體表示，其下限是剛好低于D的清晰度值），并生成條紋單元“清晰度-分辨率”對(duì)應(yīng)；然后，求出對(duì)應(yīng)極限清晰度閾值的從“清晰度-分辨率”序列中線性擬合出的分辨率值，即像管分辨力?；诖耍芍窆?50097、150112 和150113 的分辨率分別為44.32、47.18 和39.22 lp/mm。

2 實(shí)驗(yàn)與討論

考慮到所搭建的系統(tǒng)平臺(tái)是將具有分辨率圖案的光闌置于像管陰極面（憑借像管夾具），從而在像管陽極輸出端生成反映像管熒光屏分辨力的圖像，因此只針對(duì)陰極是光纖面板的像管（即1XZ18/18W-2 型）有效。該方法所涉及的源代碼采用C++語言編寫，在VS2015+Win10［13］平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)。為了驗(yàn)證所提出方法的性能，選用6 個(gè)1XZ18/18W-2 型微光像增強(qiáng)器用于實(shí)驗(yàn)，編號(hào)分別為070236、071256、070217、070315、070375 和071490。此外，將該方法與兩個(gè)像管分辨力傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法相對(duì)比，一個(gè)是主觀評(píng)價(jià)方法（簡(jiǎn)稱主觀法），另一個(gè)是基于圖像修復(fù)模型和圖像過濾模型的客觀評(píng)價(jià)方法［10］（簡(jiǎn)稱客觀法），以驗(yàn)證其性能。最后，通過組織可重復(fù)性實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證該方法的穩(wěn)定性。

2.1 與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)法的準(zhǔn)確性時(shí)效性對(duì)比

為了驗(yàn)證該方法的性能，將其與像管分辨力傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法（包括主觀法和客觀法）相對(duì)比。其中，主觀法的大致內(nèi)容是：首先，測(cè)試人員調(diào)節(jié)顯微鏡縮放旋鈕將分辨率圖案放大至最大，在觀察顯微鏡或系統(tǒng)顯示界面上的像管輸出圖像的同時(shí)調(diào)節(jié)系統(tǒng)三維移動(dòng)平臺(tái)完成圖像對(duì)焦；最后，將分辨率圖案中能夠被識(shí)別的最大條紋單元所對(duì)應(yīng)的空間分辨率作為像管分辨力的近似估計(jì)。客觀法的大致實(shí)現(xiàn)是：首先，將該方法中的圖像預(yù)處理模型應(yīng)用于第1.3 節(jié)中的單元條紋圖像，生成二值單元圖像序列?？紤]到本文所提出方法引入的圖像噪聲遠(yuǎn)小于客觀法的，因此不需要再對(duì)二值圖像進(jìn)行修復(fù)（或去噪）。然后，利用該方法中的圖像過濾模型提取這30 幅二值單元圖像中的可識(shí)別部分，并計(jì)算出單元條紋清晰度；最后，將線性擬合算法應(yīng)用于條紋單元的“分辨率-清晰度”對(duì)應(yīng)，結(jié)合極限清晰度閾值計(jì)算出像管分辨力。其中，主觀法是衡量另兩種方法測(cè)量準(zhǔn)確度的標(biāo)準(zhǔn)。此外，還考察了這三種方法的時(shí)間效率。表2 列舉了將所提出方法、主觀法和客觀法分別應(yīng)用于像管070236、071256、070217、070315、070375 和071490 的結(jié)果對(duì)比。觀察可知，由于客觀法相對(duì)所提出方法多了單元圖像的預(yù)處理操作，因此測(cè)試時(shí)長(zhǎng)平均多了4 s。此外，所提出方法的測(cè)量結(jié)果相比客觀法的更接近實(shí)際值（即，主觀評(píng)價(jià)結(jié)果），表現(xiàn)在所提出方法與主觀法的測(cè)量偏差最大值是1.88 lp/mm，平均值是1.335 lp/mm；而客觀法與主觀法的測(cè)量偏差最大值為2.44 lp/mm，平均值為1.786 lp/mm。相對(duì)主觀法，所提出方法的測(cè)量精確度更高，如像管070236 和071256（即，分辨率在40.3～50.8 lp/mm 內(nèi)的像管）。綜上所述，所提出方法相比傳統(tǒng)主觀方法測(cè)量精度更高，相比傳統(tǒng)客觀方法時(shí)效性和準(zhǔn)確度更好。

表2 將客觀法、主觀法和所提出方法分別應(yīng)用于像管070236、071256、070217、070315、070375 和071490 的結(jié)果對(duì)比Table 2 The comparison result of applying the objective method，the subjective method，and the proposed method to image tubes 070236，071256，070217，070315，070375 and 071490

2.2 與主觀評(píng)價(jià)法的可重復(fù)性對(duì)比

為了考察所提出方法的可重復(fù)性，這6 支像管分別被測(cè)10 次，然后將測(cè)試結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果相對(duì)比。為了更真實(shí)地反映人工測(cè)試環(huán)節(jié)，同一支像管被不同測(cè)試人員在不同時(shí)刻進(jìn)行測(cè)試。注意，不同測(cè)試者對(duì)同一像管的圖像對(duì)焦結(jié)果不盡相同（由于人眼視覺感知度差異，以及光闌與像管光陰極的不同緊貼程度），這會(huì)對(duì)分辨率超過50.8 lp/mm 的像管的評(píng)價(jià)結(jié)果造成影響。圖9 為將所提出方法和主觀法分別對(duì)這6 支像管進(jìn)行10 次測(cè)試的結(jié)果對(duì)比。觀察可知，對(duì)于分辨力較高的像管（≥40.3 lp/mm），主觀評(píng)價(jià)結(jié)果波動(dòng)幅度較大，這是受高分辨率條紋單元大分辨率間隔和人工操作限制（即，聚焦不清晰或光闌不緊貼）的影響。針對(duì)分辨力較低的像管（≤35.9 lp/mm），客觀評(píng)價(jià)結(jié)果波動(dòng)相對(duì)較大（如像管070375），這是由于較低分辨率條紋單元（≤35.9 lp/mm）的清晰度受噪聲干擾較大。從整體上來看，所提方法的可重復(fù)性比主觀法的更高。

圖9 所選用6 支像管的10 次主觀評(píng)價(jià)結(jié)果和10 次所提出方法評(píng)價(jià)結(jié)果的對(duì)比Fig.9 Comparison of ten subjective evaluation results and ten evaluation results of the proposed method of the six selected image tubes

3 結(jié)論

本文提出了一種基于條紋變化特征的微光像增強(qiáng)器分辨力客觀評(píng)價(jià)方法。該方法主要包括：分辨率圖像塊提取、分辨率圖像塊自適應(yīng)旋轉(zhuǎn)、單元條紋圖像分割、單元條紋圖像拼接、單元條紋清晰度計(jì)算以及像管分辨力估計(jì)。為了驗(yàn)證該方法的性能，將其與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法相對(duì)比。結(jié)果表明所提出方法在時(shí)效性和精確度方面均優(yōu)于傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法。此外，可重復(fù)性實(shí)驗(yàn)證實(shí)，該方法的測(cè)量結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果基本保持一致且穩(wěn)定性更好。因此，所提方法為一種有效可行的微光像增強(qiáng)器分辨力客觀評(píng)價(jià)方法，可作為該項(xiàng)指標(biāo)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法的有效替代。