在复杂的战场背景下，深刻掌握不同状态下的单兵目标的光电特征对于目标特征评估和管理至关重要。目标和背景特征的知识对于各种防御相关的应用是必不可少的。本文共分上下两篇，此篇主要介绍数据结果及相关结论。使用道尔对比亮度度量，计算了在杂乱背景场景中站立士兵的目标特征。这是从四个标称传感器波段（VNIR、SWIR、MWIR和LWIR）和四个传感器视图（参见图11）的角度在模拟一天的过程中（05：45到17：45）执行的。这种对比分析的结果，旨在展示一种伪装评估方法。3.1长波红外对比度结果
对于选定的模拟时段，气温范围为12~18摄氏度，天空温度为0~12摄氏度（取决于云量）。由于士兵的皮肤和衣服温度明显高于这些环境因素，因此更具反光性的长波波段服装 （图案#2）产生的对比度将低于更具发射性的套装。这种对比度的改善在图13中很明显。对于所有传感器视图，模式#2的道尔对比亮度较低；此处显示了视图#2和#3的代表性结果。图 13 从传感器视图#2（红色）和视图#3（灰色）的角度计算的迷彩图案#1（虚线）和图案#2（实线）的长波波段道尔对比辐射结果。为了直观地说明图13中呈现的对比度结果，图14中显示了传感器视图3在0745（顶行）和1400（底行）的长波波段辐射度渲染。为了帮助视觉伪装评估，左列显示了伪装图案#1，而右列是用图案#2渲染的。
图 14 伪装图案#1和#2的长波波段辐射渲染（传感器视图3）。顶行显示上午7：45渲染，底行显示下午2：00图像。左列是伪装图案#1，右列是图案#2。
场景背景（顶行）、伪装图案#1（中间行）和图案#2（底行）的特定波段光谱反射率（反射率）曲线如图15所示注意，在长波光谱中，服装图案#1的四种“颜色”的反射率值在5%和40%之间，而图案#2具有50%的长波波段反射率。图案#2的增加的反射率降低了温暖温度发射的贡献，并且增加了来自天空和背景的较冷反射的作用，降低了穿着图案#1的站立士兵的对比度。图 15 背景场景（顶行）、伪装图案#1（中间行）和图案#2（底行）的光学表面反射率的光谱描述。四列分别描绘了四个传感器波段的反射率：可见光，短波，中波和长波。
3.2 中波红外对比度结果
人们可能会期望在中波波段对比结果中会出现类似的温度驱动趋势，因为热能在这个波段仍然是一个重要的贡献者。虽然这是真的，但也必须考虑白天的太阳反射。随着服装反射率的增加，较冷的天空和背景场景反射通常会降低成像传感器测量的组合辐射度。然而，在白天，太阳的位置可以使反射的太阳能直接对着传感器。对于所讨论的模拟场景，太阳方位角在上午7：45为113°，在下午2：00为220°。对于定位在270°方位角的传感器视图1，许多场景元素上的下午太阳反射被引导到成像视场角中。如果伪装的中波波段反射率大于背景场景组件的中波波段反射率，则士兵可以显得更亮（温度更高），并且随后具有更大的对比度。这在图16和图17中很明显；对于更具反光性的服装（图案#2），上午的对比度较小，但是下午的反射率要高一些。当正午的太阳在士兵身上产生面向传感器的太阳反射时，使用伪装图案#2比使用图案#1更容易看到士兵。图 16 一天内伪装图案#1和图案#2的中波波段对比度比较。此图中显示的结果来自传感器视图1。
用于导出图16中的对比度结果的中波波段辐射度渲染在图17中示出，用于说明目的。图 17 从传感器视图#1的角度看的中波波段辐射渲染。顶行显示上午7：45的渲染，底行显示下午2：00的图像。左列是伪装图案#1，右列是图案#2。
3.3 短波红外对比结果
由于图案#1的短波波段反射率（范围为40%至98%）大于图案#2的SWIR反射率（20%至80%），因此预期为图案#1计算的道尔对比度将比反射较少的图案更高（更差）。事实的确如此，从图18中的辐射度渲染图和图18的对比图中可以明显看出，在下午，穿着图案1的站立士兵的左臂的太阳反射在传感器视图1处高度可见。图 18 传感器视图1视角下的短波波段辐射渲染，模拟下午2点伪装士兵的可探测性
图 19 传感器视图1中伪装图案#1和#2的短波波段对比辐射结果。
然而在早晨，图像中目标对比度的极性对于伪装模式#2是反转的。道尔度量的平方项隐藏了这种极性变化，但是图20中的辐射亮度渲染说明了这种现象（就像目标和背景辐射亮度之间的简单辐射亮度比较一样）。图案#1的平均目标辐射度大于背景的平均辐射度，但穿戴图案#2的士兵的平均辐射度实际上略低于（暗）平均背景。这会导致较低（但为正）的道尔对比度值。图 20 传感器视图1视角下的短波波段辐射度渲染，上午7：45生成。在左侧，模式#1（更具反射性）显示得更亮并具有强烈的肩部闪烁，而右侧的模拟士兵（穿着模式#2）看起来更暗。
3.4 可见光对比度结果
伪装图案#1和#2在可见光光谱中都具有相似的反射率值范围，因此对比度性能不会有很大的差异。道尔对比辐射度结果从传感器视图24显示出类似的趋势，模式#1总是表现得稍好一些（尽管很难从渲染中区分出来）。传感器视图1提供了最有趣的结果，具有不同的AM和PM趋势（如图21所示）。图 21 模拟一天中传感器视图1和4的可见光波段对比辐射度结果，使用基于辐射度的Doyle对比度度量计算。传感器视图4显示模式#1在一天中的所有时间都优于模式#2，而传感器视图1显示在下午模式#2具有一些对比优势。
士兵对光电红外传感器的可见性是军事、国防和安全分析人员感兴趣的问题，他们越来越需要能够针对复杂背景预测人类（和其他高关注度目标）的目标特性，以进行目标特性评估。能够在几乎任何所需的环境条件下模拟任何任务场景的能力对于国防机构来说是具有重要的价值。本工作提出了一种利用验证过的MuSESES软件对伪装下的人在杂乱的户外环境中进行可见红外仿真的系统方法。这种方法为目标特征、对比度和跨多个波段的可检测性提供了一种准确且可重复的方法。最大限度地减少了人体实验的固有困难，并且可以研究单个变量的影响。服装可以在生产前进行虚拟优化。本文展示了如何使用图像导出的对比度度量从不同传感器的角度评估多个伪装服装，通过长波波段可见。演示了传感器视图（来自目标的方位角和仰角）的影响，以显示太阳位置的变化和来自天空（或周围杂波）的方向反射如何影响对比度。光谱反射率的变化对每个波段的影响是不同的。
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