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卷首语
效果评估量化分析是检验干扰与伪装成效的科学标尺，从早期定性描述的 “模糊与否”，到精准数据支撑的 “分辨率降幅、错误率占比”，每一次指标升级都围绕 “客观、可测、可比” 展开。卫星图像模糊度的量化计算、关键区域分辨率的前后对比、热伪装识别错误率的统计验证，让干扰与伪装效果从 “主观判断” 变为 “数据定论”。那些以姓氏为记的技术员，用图像分析工具、数据校准方法、误差修正模型，在像素与数值间搭建起效果评估的严谨体系，为后续干扰伪装技术的迭代提供了精准的数据依据。
1970 年代初，效果评估仍以 “定性描述为主”—— 仅通过肉眼观察卫星图像，用 “模糊”“清晰”“能识别”“难识别” 等主观词汇记录效果，缺乏量化指标，常出现 “不同评估者判断差异大” 的问题。负责图像分析的陈技术员，在整理某次干扰演练评估报告时发现：A 评估者认为 “核心区域图像模糊，无法识别设备”，B 评估者却认为 “核心区域仍能看出大致设备轮廓”；同时，报告中未记录 “模糊程度如何”“分辨率下降多少”，导致无法对比不同干扰方案的效果优劣。
陈技术员与数据统计组的李工程师共同分析问题根源：一是 “无统一量化指标”，未定义 “模糊度”“分辨率” 的测量方法，评估全凭经验；二是 “缺乏对比基准”，未提前采集干扰前的卫星图像数据，无法准确计算干扰后的变化幅度；三是 “热伪装评估空白”，仅关注可见光图像，未对红外图像中的热伪装目标进行识别率统计，导致热伪装效果无法衡量。
两人提出 “建立基础量化指标” 的初步设想：将评估分为 “可见光图像评估” 与 “红外热图像评估”—— 可见光侧定义 “图像模糊度”（用灰度值标准差衡量）与 “目标分辨率”（能清晰识别的最小目标尺寸）；红外侧定义 “热伪装识别错误率”（误将假目标判为真目标的次数占比）。为验证设想，他们选取 2 组干扰前后的卫星图像试点：模糊度用图像分析软件计算（灰度标准差越大，模糊度越高），分辨率通过测量可识别目标的最小边长确定。
试点结果显示，量化评估后不同评估者的判断差异率从 40% 降至 15%，但仍存在不足：模糊度计算未排除 “天气因素”（如阴天本身导致的图像模糊），分辨率测量受目标形状影响（不规则目标难以精准测量），热伪装识别错误率未明确 “识别标准”（如判断为真目标的依据是温度还是形状）。
这次早期实践，让团队明确效果评估的关键在于 “指标定义清晰、数据采集规范、对比基准统一”，也为后续量化体系的构建积累基础经验，尤其确认了 “图像模糊度、目标分辨率、识别错误率” 三大核心指标的必要性，避免了过往 “主观臆断、无法对比” 的弊端。
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