结合区域生长与颜色特性的迷彩伪装设计

为增强伪装效果,缩小目标与背景的差别,提出了颜色特性与区域生长相结合的数字迷彩生成算法。算法由主色提取与目标伪装两部分组成。首先,由用户选定待伪装目标区,根据归一化颜色相似性差最小准则,应用均值聚类方法优选出背景主色;然后,利用自适应区域生长法对图像目标区域进行分割,按照颜色相似性准则,选取背景主色对目标区块进行填充;最后,采用数学形态学滤波组合进行修正以完成目标区伪装。实验表明该算法伪装效果好,与其他迷彩方案相比,伪装目标与背景颜色相似性提高约40%。此外,迷彩设计无需颜色空间转换,计算开销低。该伪装方案可应用于军事目标迷彩伪装设计,有效保护特定军事目标。     

卷帘式遮障对抗红外成像制导武器

分析了目标红外特征及传统红外伪装手段的缺陷.以静态红外伪装网技术为基础,结合动态伪装技术概念,提出卷帘式遮障对抗红外成像制导武器的设想.介绍卷帘式遮障的设计思想、使用和回收方法,并对其伪装效能作了理论评估.卷帘式遮障作为一种主动防护手段,可以有效降低红外成像制导武器威胁.     

基于LMS、lαβ颜色空间的最佳参考方向伪装目标偏振检测

针对复杂背景中伪装目标偏振检测的问题,以中国颜色体系为基础,基于CIE1976L*a*b*颜色空间建立了LMS和l两种颜色空间的256级亮度分量数据表,通过外场偏振检测实验,找到了目标与背景偏振度对比较高时的偏振片最佳参考方向,并研究了这两种空间在此方向上表征偏振信息的优劣和反映偏振检测能力强弱的问题。实验结果表明,以偏振片最大透光方向垂直于入射面为参考方向,在亮照度下,L空间的偏振图相比其灰度图信息量降低甚少,表征目标偏振信息量能力较强;在暗照度下,l空间的偏振图相比其灰度图不仅目标与背景的对比度明显提高,而且对阴影目标检测能力较强,实验结果与人眼观察结果一致。     

基于特征综合的红外动态伪装效果评估

针对红外动态伪装系统,提出了一种基于特征综合的红外动态伪装效果评估方法。根据红外侦测图像的特性,选择了亮度对比度、直方图特征、纹理特征和边缘形状特征等四种特征指标,分别统计背景图像与伪装图像之间四种特征的相似度。四种特征相似度在综合评估过程中所占的比重不固定,特征权重分配依据伪装图像特征序列数据的信息熵的大小决定。最后累加单幅伪装图像的四种特征值与特征权重的乘积,作为该幅图像的综合评价结果。在红外动态伪装系统上进行了试验,通过采集背景图像和序列伪装图像,验证了效果评估算法的可行性和有效性。红外动态伪装效果的评估结果可为优化伪装设计算法提供数据支撑。     

新型多波段复合植被伪装材料

为满足多波段兼容伪装的需求,采用多种材料合理匹配与多功能层组合结构的方法,制备了一种可实现可见光、红外和雷达多波段兼容的新型复合植被伪装材料。用雷达波屏蔽效能和反射率测试实验对伪装材料的吸波性能进行了测试,用成像法对伪装材料的可见光和热红外伪装性能进行了试验检测。结果表明,研制的伪装材料有良好的雷达波衰减性能,大于5 dB的吸收频宽高达3.9 GHz。植被伪装材料面层纹理、颜色、亮度、热图与背景较为接近,隔热效果明显,具有良好的可见光和红外伪装效果。     

LMS颜色空间稳定性在伪装评价中的应用

介绍LMS颜色空间的定义,通过实验验证了LMS颜色空间RG通道的颜色随亮度变化的稳定性,为伪装评价提出新的思路.     

基于背景图像迷彩伪装颜色研究

迷彩涂层要达到良好的伪装效果,首要解决的问题是对迷彩颜色的确定.为提高迷彩伪装颜色设计的精度,分析了不同照明条件、大气气幕亮度及阴影对获取的迷彩颜色的影响,并根据相关色度学理论,对获得的背景图像进行校正,从而较好地补偿了以上3种因素产生的误差影响,为从理论和实践上精确地确认迷彩伪装颜色提供了较好的方法.     

图像特征的伪装效果评估技术

定义以目标形心为中心、以目标图像的轮廓为模板的八联通区域作为该目标伪装效果评估的直接背景.依据目标识别机理和相关的伪装原则,从图像的统计、形状和纹理三个方面分别筛选并提取出目标及其8个直接背景的19个特征值;根据3σ法则,对提取的特征值进行归一化处理后构成9行19列评估矩阵,在此基础上,采用BP神经网络建立了伪装效果量化评估模型.利用积累的大量工程伪装检测数据开展了系统试验;利用获取的试验数据作为样本集,对模型进行了训练、验证和测试.试验结果表明:所建立的伪装效果量化评估模型预测结果与专家评估结果的相关度达到0.82,能有效消除伪装效果评估过程中由操作人员主观因素对评估结果造成的影响,具有良好的科学性和可靠性.     

偏振遥感识别低反射率伪装网研究

偏振遥感是一种新型的侦察手段,具有传统遥感所不具备的优点,是研究大气与地面目标的重要方法.为了研究伪装目标的偏振散射特征,在光学与红外波段测量了三色迷彩伪装网的偏振参数.研究发现,在探测条件一定的情况下,伪装网散射光的偏振度受入射角度和表面反射率的影响较大.入射角增大,伪装网散射光的偏振度也随之增大;表面反射提高,其散射光的偏振度降低.偏振度成像可以增强低反射区域的亮度和对比度,而偏振角成像对伪装网的外形特征非常敏感,偏振遥感对复杂背景中的低反射率伪装目标识别具有独特优势,对军事伪装目标的生存构成了严重威胁.     

3种颜色空间的亮度分量在伪装效果评价中的应用

结合伪装效果评价的要求,以中国颜色体系为基础,建立了CIE1976L*a*b*、LMS、ιαβ这3种颜色空间的64级亮度分量数据库,利用灰度直方图相似度算法,分析了以上3种亮度分量在伪装效果评价中的应用问题.实验结果表明,L*分量具有均匀性较好,Lm分量和ι分量分别在灰度较低和灰度较高时,其伪装效果的评价结果与人眼判读...     

图像相似度在伪装评价中的应用

介绍了图像的颜色、形状和纹理特征,根据这些特征计算出图像的相似度,利用图像相似度来评价伪装的效果,使伪装评价的标准更客观．     

综合颜色和分布信息评价目标可见光伪装效果

为了客观地评价目标的可见光伪装效果,提出了一种综合主色直方图和主色空间分布信息熵的评价方法。首先,提取目标和背景中的主要颜色;其次,计算主色的直方图和空间分布信息熵,分别用来表示主色的统计信息和分布信息;再次,根据色差最小原则将目标和背景图像的主色配对;最后,通过计算目标和背景色差最小主色对的色差和熵差来计算目标与背景的融合程度,进而评价目标的伪装效果。仿真实验证明,该方法评价结果与目视观察结果具有较好的一致性。     

基于图像分析的光学伪装效果评价方法研究

传统的伪装评价方法受到很多条件的限制,需要客观定量反映伪装效果的评价方法.基于量化颜色直方图对伪装方案与实际背景的颜色相似度进行定量评价,利用灰度共生矩阵和小波变换方法计算伪装与背景的纹理相似度.该评价方法不仅能表示伪装与背景的颜色和纹理相似程度,还能反映不同观察距离上伪装与背景的纹理相似度.     

颜色对比度增强的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光彩色融合图像中目标与背景间的低对比度的问题,提出一种基于HSI空间颜色对比度增强的红外和可见光图像融合方法.首先对输入的可见光与红外图像进行直方图均衡和中值滤波加强处理,然后对加强的红外图像模糊阈值分割得到红外目标,最后把分割的红外目标图像和加强的可见光和红外图像在HSI空间的三通道线性融合和色彩传递,为了增强目标与背景间的颜色对比度,在色彩传递阶段, H通道的色彩传递方程中引入一个比例因子.实验结果表明:与其他算法相比,该方法得到的彩色融合图像热目标和低温物体与背景间的颜色对比度明显加强,同时背景的细节信息呈现白天类似的自然彩色,更加符合人眼视觉感知.     

基于亮度和对比度模型的图像融合质量评估标准

针对图像融合质量客观评估问题中,结构相似度标准的视觉模型过于简化视觉特性的缺陷,引入新的亮度和对比度模型,提出一种新的图像融合质量评估标准.实验证明,新的评估标准更能反映人的视觉感知与电脑显示硬件的特性,与人的视觉感知标准更为接近.     

红外照射条件下目标和背景的亮度融合

从目标和背景亮度对比度的角度出发,构建了红外照射条件下目标和背景的亮度融合模型,得出了亮度融合的条件。针对红外探测中不同组合的目标和背景,探究了红外照射条件下亮度融合的适用对象,并进行了仿真验证。结果发现:通过红外照射的方式实现目标与背景亮度融合的方法,适用于与背景相比具有高发射率的亮目标和低发射率的暗目标,特别地,对于温度与背景相等的目标,实现某波段上与背景亮度融合的辐射照度等于温度为T(T=Tt=Tb)的黑体在该波段上的辐射出射度。最后,通过红外照射系统照射不同组合的目标和背景(亮目标和暗目标),一定程度上实现了中红外波段目标和背景的亮度融合,验证了理论的有效性。     

从图像到图像的场景重建技术研究

针对夜间伪装过程中目标与背景颜色难以融合的问题,开展了基于pix2pix网络进行场景重建技术的研究,利用该网络强大的学习能力,学习不同温度下特定的颜色分布和背景纹理特征并预测颜色信息,实现红外图像与彩色图像之间的转换,在pix2pix框架下生成逼真的实景图案。无论在数学上还是实验上,相较现有的夜间场景重建技术,生成的场景图案与真实背景相似度明显提高,解决了夜间能见度不足情况下迷彩伪装的设计难题。     

灰度融合图像目标与背景感知对比度客观评价模型

目标与背景感知对比度是影响可见光与红外灰度融合图像质量的主要因素之一。现有的对比度评价模型未能充分考虑人眼视觉特性。因此,基于韦伯对比度模型的形式,结合人眼亮度掩盖特性,提出了一种简单有效的融合图像目标与背景感知对比度评价模型。利用模拟图像和现实场景灰度融合图像的主观评价分数来检验客观评价模型。结果表明,与现有的5种图像对比度评价模型相比,所提出的目标与背景感知对比度客观评价模型能够给出更接近人眼主观感受的评价结果,有效地实现灰度融合图像目标与背景感知对比度的客观评价。