Abstract
The purpose of the thermal imaging observation device mounted on the K's tank in the Republic of Korea military is to convert infrared rays into visual information to provide information about the environment under conditions of restricted visibility. Among the various performance indicators of thermal observation devices, such as the view, magnification, resolution, MTF, NETD, and Minimum Resolvable Temperature Difference (MRTD), the MRTD is the most important, because it can indicate both the spatial frequency and temperature resolvable. However, the standard method of measuring the MRTD in NATO contains many subjective factors. As the measurement result can vary depending on subjective factors such as the human eye, metal condition and measurement conditions, the MRTD obtained is not stable. In this study, these qualitative MRTD measurement systems are converted into quantitative indicators based on a gray scale using imaging processing. By converting the average of the gray scale differences of the black and white images into the MRTD, the mean values can be used to determine whether the performance requirements required by the defense specification are met. The (mean) value can also be used to discriminate between detection, recognition and identification and the detectable distance of the thermal equipment can be analyzed under various environmental conditions, such as altostratus, heavy rain and fog.
대한민국 군의 K 계열 전차에 장착되어 있는 열영상장비의 목적은 시계가 제한된 환경에서 외부의 적외선 영역의 정보를 인간이 인지할 수 있는 시각 정보로 변환하는 것이다. 열영상장비의 시계, 배율, 분해능, 변조전달함수, 잡음등가온도차, 최소분해가능온도차 등의 지표 중에서 최소 분해 가능 온도차(MRTD)는 공간주파수와 온도분해능을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에, 열영상장비의 성능 표현에 있어 가장 중요한 파라메터이다. 그러나 NATO의 MRTD 표준 측정 방법은 많은 주관적인 요소를 포함하고 있다. 즉, 측정자의 정신 상태, 시력 등의 차이와 측정환경에 따라 측정 결과의 오차가 발생하므로 MRTD의 측정결과는 안정적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 정성적인 MRTD 측정 방법을 gary scale을 바탕으로 이미지 연산을 통한 정량적인 지표로 변환하였다. 흑상과 백상의 Gray scale 차이의 평균을 최소분해가능온도로 변환하여, 국방규격서에서 요구하는 성능요구조건의 충족여부를 판단할 수 있다. 또한 gray scale은 MRTD의 탐지/인지/식별의 판별기준으로 활용할 수 있다. 전차에 열영상장비가 탑재되어 작전을 수행할 때의 탐지 가능 거리를 안개, 폭우, 맑은 날씨 등의 다양한 환경조건에 따라 분석하였다.