Многоспектральные оптико-электронные системы.

характеристиками оптической системы, от которых зависит качество создаваемого ею изображения, а также
параметрами приемника излучения (например, от шага многоэлементного приемника) и выбранным алгоритмом
образования и обработки сигнала, снимаемого с приемника.
Спектральные оптические признаки объектов и сигналов используются в большинстве случаев ограниченно – путем
использования простой режекторной (полосовой, однополосной) или двухцветовой (двухполосной) спектральной
оптической фильтрации. Очень мало известно о применении балансной спектральной фильтрации [4]. В то же время
увеличение числа спектральных каналов (рабочих спектральных диапазонов) в составе ОЭС хотя бы до двух или трех,
как это имеет место в зрительном аппарате человека (см. выше), может заметно повысить “интеллектуальность” этих
систем и комплексов, в которые они входят, т.е. улучшить их показатели качества. Например, как сообщается в [7],
одновременное использование двух спектральных диапазонов (3 ... 5 и 8... 13 мкм) в ОЭС, предназначенной для
обнаружения и распознавания на пестром фоне целей типа “танк”, существенно увеличивает вероятность правильного
обнаружения целей (на 5 ... 7%), по сравнению с той же вероятностью, обеспечиваемой при использовании только
пространственных признаков в сочетании с обработкой сигналов в нейронной сети.
Изменение признаков объекта и фона, на котором наблюдается объект, изменение условий приема сигналов от
объектов, возникновение дополнительных помех, наконец, изменение параметров и характеристик самой системы
распознавания (ОЭС) – вот те факторы, которые прежде других делают целесообразным выбор и формирование таких
первичных и вторичных признаков сигнала, которые, будут наиболее устойчивы (инвариантны) к указанным
изменениям. К сожалению, в большинстве литературных источников, посвященных распознаванию оптических образов,
рассматривается, в основном, устойчивость пространственных и пространственно-временных признаков объектов и
оптических сигналов, но не спектральных оптических характеристик излучения объектов и соответствующих им
сигналов. В то же время отмечалось, что такой “геометрический подход” оказался продуктивным только в простейших
задачах, например, при распознавании стандартных шрифтов и образов, а при распознавании натурных сцен он явно
не состоятелен [1].
Можно отметить, что некоторые геометрооптические признаки объектов и их изображений, подлежащих
распознаванию, имеют бимодальные и даже многомодальные функции распределения вероятностей, имеющие не один,
а два или более максимума. В то же время спектральные отражательные и излучательные способности большинства
объектов естественного или искусственного происхождения (целей, помех, фонов) описываются одномодальной
функцией распределения вероятностей, чаще всего – Гауссовской (нормальной). Это заметно упрощает процесс
обучения классификатора системы распознавания по этим признакам, т.е. спектральные оптические признаки могут
оказаться предпочтительнее геометрооптических.
В качестве примера сравнительно устойчивых признаков оптических сигналов, т.е. обладающих малым разбросом
внутри их кластера, можно указать спектр солнечного излучения, обуславливающего свойства отраженного от этих
объектов сигнала; спектры излучения многих объектов естественного и искусственного происхождения близких к
черным телам (функции Планка); отражательные и излучательные способности многих материалов и покрытий,
используемых при создании искусственных источников излучения (объектов).
Хорошо известно, что одним из достаточно устойчивых и информативных признаков многих объектов является цвет.