数码迷彩空间混色的影响因素研究*

针对数码迷彩的空间混色问题开展了一系列的研究实验,分析了各种影响因素与混色的关系。从人眼视觉、空间混色的形成过程入手,通过三原色的混色实验和数码迷彩的混色实验,对其影响因素如色块大小、观测距离等进行研究和量化分析,获得了它们对空间混色影响的基本规律。实验结果对于数码迷彩的设计和优化将提供可靠的参考依据。     

基于改进K均值聚类分析的迷彩伪装色选取

伪装色是影响迷彩伪装效果的关键因素。提出一种基于改进K均值聚类分析的迷彩伪装色选取算法：在Lab颜色空间中选择色差尽可能大的标准伪装色作为初始聚类中心,由最小色差原则和相邻元素特征共同决定目标像素归属,最后将得到的背景优势色（最优聚类中心）转换为军标规定的迷彩伪装色。通过迷彩伪装图案设计实例对伪装色选取算法进行了实验分析,并通过边缘检测和识别跟踪算法对不同背景下的目标迷彩伪装效果进行了验证。结果表明,基于改进K均值聚类分析的迷彩伪装色选取方法能够满足迷彩图案具备较好伪装效果的要求。     

改进RetinaNet的伪装人员检测方法研究

迷彩伪装技术能有效降低目标的视觉显著度,对迷彩目标检测任务造成巨大的挑战。在RetinaNet检测框架的基础上,针对迷彩目标特性嵌入了空间注意力和通道注意力模块,并基于定位置信得分构建了新的预测框过滤算法,有效实现了对迷彩伪装人员的检测。在扩展后的伪装人员数据集上的实验表明,该模型将检测精度提升了8.7个百分点,达到了93.1%。     

基于循环一致性对抗网络的数码迷彩伪装生成方法

针对传统的数码迷彩生成方法无法根据背景实时生成数码迷彩的问题,提出一种基于循环一致性对抗网络的数码迷彩生成方法。首先,使用密集连接卷积网络提取图像特征,将学习到的数码迷彩特征映射到背景图像中;其次,加入颜色保持损失来提高数码迷彩的生成质量,保证生成的数码迷彩与周围的背景颜色相一致;最后,在判别器中加入自归一化神经网络以提高模型对噪声的鲁棒性。由于缺乏数码迷彩伪装效果的客观评价标准,采用边缘检测算法与结构相似性（SSIM）算法对生成的数码迷彩的伪装效果进行评估。实验结果表明,该方法在自制数据集上生成的数码迷彩伪装的SSIM得分比已有算法的得分降低了30%以上,验证了它在数码迷彩生成任务上的有效性。     

基于光学伪装的数码迷彩技术

基于光学伪装的数码迷彩是一种通过提取自然背景的纹理、颜色和层次等信息,并以数码像素点阵图案的形式表现出来的新型迷彩。文章对数码迷彩的研究发展现状、数码迷彩设计技术、伪装效果评价方法等做了全面系统的介绍。     

基于拼片置乱与数学形态运算的伪装迷彩算法

为快速有效地生成针对实地环境伪装的数码迷彩,提出基于背景拼片置乱的迷彩生成方案。算法过程中结合了Logistic混沌映射置乱和图像FCM颜色聚类方法,并运用灰度数学形态学的"开-闭"复合运算对迷彩纹理进行修正,最终实现环境伪装数码迷彩的自适应生成。实验证明,该方法实时高效,生成的迷彩有效地摒弃了易辨识的局部图案特征而保留了环境纹理特征和环境颜色特征,具有较强的实地伪装隐蔽功能。     

固定目标伪装的数码迷彩设计

传统迷彩的边缘平滑、色彩分明、视觉区分度强,其设计过程往往脱离伪装目标的实际背景,不能很好地与背景相融合。数码迷彩在图案上呈现不规则的重叠,不同颜色间的边缘模糊、破碎,极易模拟自然背景。文章提出一种根据目标的背景生成数码迷彩的新方法。根据实际需求确定数码单元的尺寸,然后采用模板遍历的方法对背景图像中的主要颜色进行重新排布,最后生成数码迷彩。利用此算法生成的数码迷彩能够较好地保留背景的细节特征,并与目标的自然背景高度融合,从而达到良好的变形和光学伪装效果。     

基于主色共生矩阵法的数码迷彩纹理特征提取

提出一种基于主色共生矩阵法的数码迷彩纹理特征提取方法.对RWM的主色提取法和灰度共生矩阵法进行改进与综合,在RWM法中增加比例因子避免主要颜色提取错误,在灰度共生矩阵法中增加颜色因子,综合分析纹理特征.实验结果证明,采用主色共生矩阵法提取纹理特征,所设计的数码迷彩视觉伪装效果较好.     

基于调色板分析及误差扩散抖动的迷彩仿造

仿造迷彩是针对特定的环境背景生成的伪装迷彩。在迷彩纹理设计上,无规则的、点阵式的数码迷彩相对传统迷彩具有更好的迷惑效果。提出一种新的仿造数码迷彩方法,在调色板颜色分类排序及直方图合理分析的基础上提取四种主色,结合抖动半色调方法统计四主色比例,并运用随机像素点集的方式生成迷彩图案。实验证明,该方法生成的迷彩图与参照背景图能自然融合,达到较高的伪装隐蔽效果。     

基于分水岭方法的数码迷彩设计

迷彩是对抗现代侦查与精确打击,有效提高军事目标战场生存能力的防护手段之一,是作战保障的重要内容。数码迷彩能够有效破坏伪装目标的外形,使不同色彩间的边界模糊、破碎,具有良好的伪装隐身效果。文章提出了一种新的生成数码迷彩算法,它先对图案使用分水岭方法分割,确定出大致图案,然后提取出背景主色和确定数码迷彩斑块的大小,最后生成数码迷彩。由于图像本身会存在噪声,在分割时会造成许多虚假边缘,即过分分割现象。为了避免产生过分分割现象,文中采用预处理滤波的方法,在图像应用分水岭算法前滤除图像噪声。实验表明,利用此算法生成的数码迷彩相对于传统迷彩能够更好地与自然背景相融合,达到良好的光学伪装效果。     

Maneuvering target oriented digital camouflage image generation method

Since the digital camouflage generation method based on fixed single background image cannot fully meet the hidden need of maneuvering targets. In this paper, a method of generating digital camouflage image based on several background images is proposed. Firstly, according to the active range of the maneuvering target, several background images are collected. Secondly, in order to resolve the problem that the clustering algorithm is sensitive to the initial clustering center and easy to fall into local optimum, K-harmonic means (KHM) clustering algorithm is introduced and initial clustering center is determined based on color histogram. Again, KHM clustering is used to extract color features from several background images, the first clustering is extracted from a single background image, and the second clustering is extracted with several color features sets extracted from the first clustering of background images as input. Finally, the regular hexagon is used as the basic unit of the digital camouflage image to construct the spot template, and the digital camouflage image is generated by the lowest horizontal line algorithm. Example verification and camouflage effect detection show that the digital camouflage image generated by this method can effectively realize the concealment of maneuvering targets and has good camouflage effect.     

融合视觉感知和等周理论的数码迷彩纹理提取

现阶段数码迷彩纹理的提取方法缺乏主观视觉感知,针对其提取效果和质量欠佳的问题,提出一种融合视觉感知和等周理论的数码迷彩纹理提取方法。此方法先利用人的视觉感知特性构造边权值函数,将等周率作为选择分割阈值的准则选取最小等周率所对应的候选阈值作为最终分割阈值,完成数码迷彩纹理的提取。在一系列自然纹理图像上的实验结果表明,与现有的几种经典多阈值分割方法相比,此方法的分割效果更好。     

一种基于PCA的数字音频信息隐秘传输方法

描述了一种基于主成分变换（PCA）的数字音频信息隐密传输方法。该方法以彩色图像为寄主图像，对其进行PCA分解，将经压缩、加密、纠错编码后的数字音频码流，隐藏在对彩色图像质量影响最小的PCA变换数据中，生成藏音图像进而实现音频信息的隐密传输。PC机上进行模拟实验的结果表明，该方法在保证图像质量条件下，有较高的嵌入率、较好的可靠性与隐蔽性。     

基于离散余弦变换彩色图像的数字水印研究

为了在彩色图像中嵌入彩色数字水印,同时保持原始彩色图像的完整性及健壮性,提出基于空间域和频率域间转换,配合RGB色彩系统,利用离散余弦变换将图像的空间域表示转换为频率域,将彩色数字水印频域系数经适当处理后嵌入图像的低频部分,使嵌入的彩色数字水印能抵抗各种图像处理时的破坏.实验结果表明:应用该方法嵌入彩色数字水印,不仅不破坏原始彩色图像品质,而且能抵抗外界的破坏,成功取回所嵌信息.     

高质量快速全景场景再现技术

目的 色彩纠正和图像融合是生成高质量全景场景图像的关键技术。色彩纠正中参考图像的选择以及图像融合算法,决定着所生成全景图像的质量和速度。现有方法在确定一幅图像是否适合作为参考图像时,需要遍历所有其他图像,计算其作为参考图像进行色彩纠正的效果,复杂度高,速度慢;在图像融合时存在融合质量与融合速度之间的矛盾。因此,如何快速生成高质量的全景图像就成为全景场景再现的主要诉求。为此本文提出优化的参考图像自动选择的色彩纠正方法和基于重叠区域划分的分区融合方法。方法 针对参考图像选择算法复杂度高的问题,根据图像质量与稳定性通常呈反比关系的事实,采用贪婪策略,选择质量最差的图像在色彩纠正前后的相似度,作为是否选择当前图像作为参考图像的评价指标,在保证参考图像满足色彩纠正需求的前提下,大幅降低计算复杂度。针对融合质量与融合速度之间的矛盾,提出分区融合：将重叠区域划分为接缝区域和非接缝区域,利用泊松融合的接缝不可见性和线性融合实现速度快的特性分别对接缝区域和非接缝区域进行融合,既保证融合的质量,又加快融合速度。在此基础上,加入简单点光源,解决上述过程产生的光线一致性问题,进一步提高图像质量。结果 采用主观和客观相结合的方法对结果进行评估。主观方面,本文算法生成的全景图像色彩基本实现平滑过渡且图像原始信息保留完整。客观方面,色彩纠正前后图像的结构相似度（SSIM）控制在0.850.99之间,时间复杂度由原来的O（n²）降低到O（n）;分区融合后图像信息熵接近于泊松融合,但时间消耗降低72%。采用基于PC端的问卷调查法和OG-IQA算法将本文算法与PTGui、OpenCV、Xiong方法生成的全景图质量进行对比,在大多数情况下本文算法均优于上述算法。结论 实验表明,本文算法适用于多种场景,在保证目视效果良好的前提下,时间消耗降低,可广泛应用于医学、数字旅游、遥感等领域。