Колико далеко могу да видим са термалном камером?

Па, ово је разумно питање, али без једноставног одговора.Превише је фактора који би утицали на резултате, као што су слабљење у различитим климатским условима, осетљивост термичког детектора, алгоритам снимања, шум мртве тачке и позадинске буке и циљна разлика у позадинској температури.На пример, опушак цигарете се јасније види него лишће на дрвету на истој удаљености чак и ако је много мање, због циљане позадинске температурне разлике.
Удаљеност детекције је резултат комбинације субјективних и објективних фактора.То је повезано са визуелном психологијом посматрача, искуством и другим факторима.Да бисмо одговорили „колико далеко може да види термална камера“, прво морамо да сазнамо шта то значи.На пример, да открије мету, док А мисли да је може јасно видети, Б можда не.Стога мора постојати објективан и јединствен стандард евалуације.

Џонсоновим критеријумима
Џонсон је упоредио проблем детекције ока са паровима линија према експерименту.Пар линија је растојање на граници оштрине вида посматрача преко паралелних светлих и тамних линија.Пар линија је еквивалент два пиксела.Многа истраживања су показала да је могуће одредити способност препознавања циља инфрацрвеног термовизијског система коришћењем парова линија без разматрања природе мете и дефеката слике.

Слика сваке мете у фокалној равни заузима неколико пиксела, који се могу израчунати из величине, удаљености између мете и термовизира и тренутног видног поља (ИФОВ).Однос величине мете (д) и удаљености (Л) назива се угао отвора бленде.Може се поделити са ИФОВ да би се добио број пиксела које заузима слика, односно н = (Д / Л) / ИФОВ = (ДФ) / (ЛД).Може се видети да што је већа жижна даљина, то више основних тачака заузима циљна слика.Према Џонсоновом критеријуму, даљина детекције је већа.С друге стране, што је већа жижна даљина, мањи је угао поља, а трошкови би били већи.

Можемо израчунати колико далеко одређена термална слика може да види на основу минималних резолуција према Џонсоновим критеријумима:

Детекција – објекат је присутан: 2 +1/-0,5 пиксела
Препознавање – тип објекта се може уочити, особа наспрам аутомобила: 8 +1,6/-0,4 пиксела
Идентификација – може се уочити одређени објекат, жена наспрам мушкарца, одређени аутомобил: 12,8 +3,2/-2,8 пиксела
Ова мерења дају 50% вероватноће да посматрач дискриминише објекат до одређеног нивоа.