МЕТОДОЛОГІЯ ВИЯВЛЕННЯ ТЕПЛОВИХ ВІДБИТТІВ В ІНФРАЧЕРВОНОМУ ДІАПАЗОНІ

Валентин Георгійович Колобродов; Вікторія Павлівна Налбандова; Богдан Володимирович Сокол

doi:10.20535/kpisn.2020.4.205442

Т. · № 4 · 2020 чер 1, 2020 статті

МЕТОДОЛОГІЯ ВИЯВЛЕННЯ ТЕПЛОВИХ ВІДБИТТІВ В ІНФРАЧЕРВОНОМУ ДІАПАЗОНІ

ВК

Валентин Георгійович Колобродов Відповідальний Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Ukraine Україна

ВН

Вікторія Павлівна Налбандова Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Ukraine Україна

БС

Богдан Володимирович Сокол Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Ukraine Україна

Опублікованочер 1, 2020

PDF

НВКПІ 4 ТОМ · 4

ТОМ · № 4 · 2020 Переглянути випуск

Анотація

Проблематика. Теплові відбиття є поширеним джерелом проблем за інтерпретації інфрачервоних (ІЧ) теплових зображень. Зокрема мокрі чи поліровані поверхні, як-от скло, метали, а також цегла та бетон, можуть легко відбивати інфрачервоне випромінювання, але часто залишаються поза увагою. Якщо їх не помітити, ці теплові відбиття можуть призвести до некоректного виявлення та розпізнавання об’єкта чи неправильної інтерпретації його дійсної температури. Мета дослідження . Метою теоретичного аналізу між тепловим випромінюванням об’єкта та його відбиттям є розробка методів для можливості приглушення чи принаймні ідентифікації таких відбитків за допомогою оптичних методів. Методика реалізації. Світло стає поляризованим, коли воно взаємодіє з об’єктом або речовиною за допомогою різних механізмів, як-от розсіювання, відбивання чи пропускання. Однією з можливостей реалізації таких методів є використання інфрачервоних поляризаторів у поєднанні з тепловізійною системою спостереження. Результати дослідження. Описано фізико-математичну модель виявлення відбитків і можливостей їх усунення. Відбите світло є частково поляризованим, тому основним підходом для його ідентифікації є знаходження параметрів Стокса. Авторами було розглянуто 3 основних методи для аналізу стану поляризації: використання обертового поляризатора перед системою спостереження, спеціальна матриця з розташованими поверх кожного пікселя поляризаторами під певними кутами та метод, який ґрунтується на діленні амплітуди в поляриметрі, що поділяє весь потік на 4 канали, в яких визначають повний вектор Стокса. Висновки. Виявлено переваги та недоліки методів дослідження стану поляризації. Визначено основні особливості конструкцій, які необхідні для кожного методу, і вартість їх реалізації задля їх подальшого використання при розробці поляризаційної тепловізійної камери для безпілотних літальних апаратів.

Ключові слова

#тепловізор #поляризація #теплові відбитки #вектор Стокса #стан поляризації #виявлення відбитків

Посилання

K.P. Gurton et al., “Enhanced facial recognition for thermal imagery using polarimetric imaging,” Optic. Letter., vol. 39, no. 13, pp. 3857–3859, 2014. doi: 10.1364/OL.39.003857
V.G. Kolobrodov, Wave optics. Part 1. Electromagnetic theory of light and interference, Kyiv, Ukraine: Igor Sikorsky KPI, 2017.
N. Li et al., “Removal of reflections in LWIR image with polarization characteristics,” Optic. Expr., vol. 26, no. 13, pp. 16488–16504, 2018. doi: 10.1364/OE.26.016488
S. Henke et al., “Identification and suppression of thermal reflections in infrared thermal imaging,” in Proc. InfraMation, 2004, vol. 5, pp. 287–298.
M. Born et al., Principles of Optics: Electromagnetic Theory of Propagation, Interference and Diffraction of Light, 7th ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1999. doi: 10.1017/CBO9781139644181
Y.-Q. Zhao et al., “Object detection by spectropolarimeteric imagery fusion,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 46, no. 10, pp. 3337–3345, 2008. doi: 10.1109/TGRS.2008.920467
B. Behzadnezhad et al., “Angle sensing LWIR detectors using coupled nano-antenna arrays,” in Proc. 10th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP), 2016. doi: 10.1109/EuCAP.2016.7481117
Y. Zhao et al., “Multi-band Polarization Imaging,” in Multi-band Polarization Imaging and Applications. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Heidelberg, Berlin: Springer, 2016. doi:10.1007/978-3-662-49373-1_3
J.S. Tyo et al., “Review of passive imaging polarimetry for remote sensing applications,” Appl. Optic., vol. 45, no. 22, pp. 5453–5469, 2006. doi: 10.1364/AO.45.005453
C.A. Farlow et al., “Imaging polarimeter development and applications,” in Proc. Polarization Analysis and Measurement IV, San Diego, CA, United States, 2002, vol. 4481. doi:10.1117/12.452880
I. Karpenko et al., “Polarization method for detecting a heat-contrast target against the background of interference,” Visnyk KHNU. Techn. Sci., no. 1, pp. 33–37, 2018.
V. Kolobrodov et al., “Features of use of thermal imager on unmaned aerial vehicles,” Bulletin KPI. Ser. Instrum. Making, no. 58 (2), pp. 9–15, 2019. doi: 10.20535/1970.58(2).2019.189249

Попередня у випуску КАРТИ ПОНЯТЬ, ЇХ ВИДИ ТА МЕТОДИ ЗАСТОСУВАННЯ В ІНФОРМАЦІЙНО-НАВЧАЛЬНИХ СИСТЕМАХ Наступна у випуску ОДЕРЖАННЯ ТА ВЛАСТИВОСТІ СЕЧОВИННИХ МАСТИЛ І СКЛАДОВИХ ДО НИХ НА ОСНОВІ ОЛІЙ

§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.

Усі випуски

РОЗРОБКА МЕТОДУ ФОРМАЛІЗАЦІЇ ДИНАМІЧНИХ ТЕПЛОВИХ ПОРТРЕТІВ ДЛЯ НАДІЙНОГО ВИЯВЛЕННЯ ЦІЛЕЙ

Степан Лис, Оксана Оборська

Проблематика. Автоматизовані системи спостереження з БпЛА стикаються з подвійним викликом: виявленням теплоконтрастних об'єктів у реальному часі та їх ідентифікацією в…

#тепловізійні системи #ідентифікація цілей #локалізація зони інтересу #динамічний тепловий портрет

10.20535/kpisn.2026.3.359114

МЕТОДИКА ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАТИВНОГО ПРОСТОРУ ОЗНАК ТЕХНІЧНИХ ІНДИКАТОРІВ ФІНАНСОВИХ ПРОЦЕСІВ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ

Роман Тертичний, Денис Чупрін, Петро Бідюк

Проблематика. Фінансові часові ряди характеризуються нелінійністю, нестаціонарністю та високим рівнем шуму, що суттєво ускладнює їх моделювання та прогнозування.…

#методика формування інформативного простору ознак #технічні індикатори #волатильність Паркінсона #нейронні мережі

10.20535/kpisn.2026.3.359610

МЕТОДИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ОБРОБКИ ТА ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ У ПРОМИСЛОВИХ СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ

Ярослав Корпань, Євген Федоров, Ольга Нечипоренко

Проблематика. Сучасні промислові системи контролю характеризуються високим рівнем інтеграції інформаційних і фізичних процесів та використанням розподілених…

#промислові системи автоматизації #SCADA-системи #цілісність даних #кібербезпека ICS

10.20535/kpisn.2026.3.361520

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Вячеслав Сергійович Стаднічук, Валентин Георгійович Колобродов, Олексій Олександрович Мосолаб, Денис Юрійович Кондратенко, Дмитро Ігорович Рябоконь, ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ ПРОЄКТУВАННЯ ОБ’ЄКТИВА КАМЕРИ ВИСОКОЇ РОЗДІЛЬНОЇ ЗДАТНОСТІ ДЛЯ СИСТЕМ КЕРУВАННЯ АВТОМОБІЛЕМ , Наукові вісті КПІ: № 1 (2021)

Схожі статті

Костянтин Бровко, Павло Буданов, Олег Великогорський, Юлія Олійник, Наталія Винокурова, Сергій Войтенко, ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ ЦИФРОВОГО ДВІЙНИКА ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ ЕНЕРГОБЛОКУ АЕС , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Костянтин Д. Грішин, Nadezhda Nedashkovskaya, МОДЕЛЬ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ КОНФІГУРАЦІЙ РУК УКРАЇНСЬКОЇ ЖЕСТОВОЇ МОВИ , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Євген Панкратов, Григорій Тимчик, МІКРОСЕРВІСНА АРХІТЕКТУРА ТА АЛГОРИТМИ МОДУЛЬНОЇ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ МАЛОГО БІЗНЕСУ , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Дмитро Петренко, Анатолій Протасов, АЛГОРИТМ БЕЗКАРТОГРАФІЧНОЇ НАВІГАЦІЇ РОБОТА HUSKY НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ ТА АДАПТИВНОГО НАВЧАЛЬНОГО ПЛАНУ , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Valentin G. Kolobrodov, Mykola M. Lutsiuk, Volodymyr M. Tiagur, МЕТОД РОЗРАХУНКУ МІНІМАЛЬНОЇ СПРИЙМАНОЇ РІЗНИЦІ ТЕМПЕРАТУР СУБДИСКРЕТНИХ ТЕПЛОВІЗОРІВ , Наукові вісті КПІ: № 2 (2019)
Ivan I. Puhoviy, ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНЕ ВИГОТОВЛЕННЯ І МОДЕЛЮВАННЯ УТВОРЕННЯ ОРЕБРЕНИХ ЛЬОДЯНИХ ТРУБ МЕТОДОМ НАМОРОЖУВАННЯ У ФОРМІ З ДИСКРЕТНОЮ ТЕПЛОІЗОЛЯЦІЄЮ , Наукові вісті КПІ: № 2 (2019)
Tetiana M. Gensitska, Tetiana I. Gural, Volodymyr M. Tiagur, МЕТОД КАЛІБРУВАННЯ КУТОВИХ ПАРАМЕТРІВ СКАНЕРІВ ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ ЗЕМЛІ , Наукові вісті КПІ: № 1 (2019)
Roman M. Galagan, Andrii S. Momot, АНАЛІЗ ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ДОСТОВІРНОСТІ АКТИВНОГО ТЕПЛОВОГО НЕРУЙНІВНОГО КОНТРОЛЮ , Наукові вісті КПІ: № 1 (2019)
Sergii F. Petrenko, Anatolii V. Omelian, Olha O. Horbatiuk, Viktor S. Antonyuk, ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ХАРАКТЕРИСТИК П’ЄЗОЕЛЕКТРИЧНОГО ДВИГУНА ЗАЛЕЖНО ВІД РЕСУРСНОГО СТАНУ , Наукові вісті КПІ: № 1 (2019)
Степан Лис, Оксана Оборська, РОЗРОБКА МЕТОДУ ФОРМАЛІЗАЦІЇ ДИНАМІЧНИХ ТЕПЛОВИХ ПОРТРЕТІВ ДЛЯ НАДІЙНОГО ВИЯВЛЕННЯ ЦІЛЕЙ , Наукові вісті КПІ: Том 144 № 3 (2026)

1-10 з 39 Наступне

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.

[1] K.P. Gurton et al., “Enhanced facial recognition for thermal imagery using polarimetric imaging,” Optic. Letter., vol. 39, no. 13, pp. 3857–3859, 2014. doi: 10.1364/OL.39.003857

[2] V.G. Kolobrodov, Wave optics. Part 1. Electromagnetic theory of light and interference, Kyiv, Ukraine: Igor Sikorsky KPI, 2017.

[3] N. Li et al., “Removal of reflections in LWIR image with polarization characteristics,” Optic. Expr., vol. 26, no. 13, pp. 16488–16504, 2018. doi: 10.1364/OE.26.016488

[4] S. Henke et al., “Identification and suppression of thermal reflections in infrared thermal imaging,” in Proc. InfraMation, 2004, vol. 5, pp. 287–298.

[5] M. Born et al., Principles of Optics: Electromagnetic Theory of Propagation, Interference and Diffraction of Light, 7th ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1999. doi: 10.1017/CBO9781139644181

[6] Y.-Q. Zhao et al., “Object detection by spectropolarimeteric imagery fusion,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 46, no. 10, pp. 3337–3345, 2008. doi: 10.1109/TGRS.2008.920467

[7] B. Behzadnezhad et al., “Angle sensing LWIR detectors using coupled nano-antenna arrays,” in Proc. 10th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP), 2016. doi: 10.1109/EuCAP.2016.7481117

[8] Y. Zhao et al., “Multi-band Polarization Imaging,” in Multi-band Polarization Imaging and Applications. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Heidelberg, Berlin: Springer, 2016. doi:10.1007/978-3-662-49373-1_3

[9] J.S. Tyo et al., “Review of passive imaging polarimetry for remote sensing applications,” Appl. Optic., vol. 45, no. 22, pp. 5453–5469, 2006. doi: 10.1364/AO.45.005453

[10] C.A. Farlow et al., “Imaging polarimeter development and applications,” in Proc. Polarization Analysis and Measurement IV, San Diego, CA, United States, 2002, vol. 4481. doi:10.1117/12.452880

[11] I. Karpenko et al., “Polarization method for detecting a heat-contrast target against the background of interference,” Visnyk KHNU. Techn. Sci., no. 1, pp. 33–37, 2018.

[12] V. Kolobrodov et al., “Features of use of thermal imager on unmaned aerial vehicles,” Bulletin KPI. Ser. Instrum. Making, no. 58 (2), pp. 9–15, 2019. doi: 10.20535/1970.58(2).2019.189249