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1973 年，团队开始 “量化指标的科学定义与测量方法研发”—— 针对试点中暴露的问题，李工程师牵头制定《效果评估量化指标规范》，明确每个指标的定义、计算公式与测量工具，确保评估可重复、可对比。
对于 “图像模糊度”，规范定义为 “卫星图像中像素灰度值的离散程度”，采用 “灰度标准差” 作为计算指标：标准差 σ=√[Σ(xi-μ)2/n]（xi 为单个像素灰度值，μ 为图像平均灰度值，n 为像素总数），σ 值越大，说明像素灰度差异越小，图像越模糊；测量工具选用自主研发的 “图像灰度分析软件”，可自动读取图像像素数据，10 秒内完成标准差计算，避免人工测量误差。
“目标分辨率” 则定义为 “卫星图像中能清晰识别目标轮廓的最小实际尺寸”，测量方法为：在图像中选取 5 个标准目标（如已知尺寸的方形设备，实际边长 2 米），用软件测量目标在图像中的像素边长，结合卫星成像比例尺（如 1 像素对应 0.1 米），计算实际可识别尺寸，取 5 次测量的平均值作为最终分辨率；规范同时明确 “清晰识别” 的标准 —— 目标边缘灰度差≥30（避免将模糊边缘误判为轮廓）。
针对 “热伪装识别错误率”，规范定义为 “评估者在红外图像中，误将热伪装假目标判定为真实目标的次数，占总识别次数的百分比”，计算公式为：错误率 =（误判次数 / 总识别次数）×100%；为统一识别标准，规范列出 “真实目标热特征”（如反应堆芯的温度梯度、冷却管道的连续热信号）与 “假目标常见特征偏差”（如温度分布均匀、无动态波动），评估者需对照特征表判断，减少主观差异。
在一次指标验证中，团队用规范方法分析干扰前后的图像：干扰前模糊度 σ=15（清晰），分辨率 0.9 米，热伪装识别错误率 12%；干扰后 σ=35（模糊），分辨率 3.2 米，错误率 75%—— 数据差异显着，且不同评估者的测量结果误差≤5%，验证了指标与方法的科学性。
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