复杂背景条件下目标自适应伪装光学效果评估方法

针对单一背景下的伪装评估方法难以度量自适应伪装目标在多背景中的综合伪装效果,提出一种自适应 伪装目标在多背景下的光学伪装效果评估方法。选取几种典型背景,对每种背景下目标的光学伪装效果进行评估; 依据星载高光谱图像对目标活动区域内的地物进行分类,确定区域中每种典型背景的面积占比;以每种背景所占比 例作为该背景下评估结果在综合评估中的占比,对各典型背景评估结果加权,得到复杂背景下的综合评估结果。实 验结果表明：该方法量化了多背景下的综合伪装效果,其评估结果较传统的评估更客观全面,更符合目标在多背景 中活动的实际情况。     

基于高光谱图像探测与感知的伪装效果评估方法

为解决高光谱侦察过程中目标的伪装评估问题,提出一种联合探测与感知的高光谱伪装效果评估方法。利用局部异常检测算子提取每个像元与周围背景的差异性指标,结合空间密度聚类和领域融合算法,分割潜在目标区域;建立反映光谱差异性和整体伪装特征的显著性指标,基于有限时间搜索策略进行高光谱伪装评估,从伪装评估指标和时间-评价分数多重角度得到伪装评估结果。仿真实验表明,该方法克服了传统基于多特征描述的评估方法评价指标单一的问题,能够较为客观和准确地给出评估结论,为目标伪装效果评估提供可靠的参考依据。     

基于COSNet的伪装目标分割

近年来，对伪装目标进行精准识别的军事需求不断加大，使得伪装目标分割(COS)技术应运而生。由于伪装目标与背景的融合度较高，COS比传统的目标分割难度更大。为更加精准地分割出伪装目标，构建完备的军用伪装目标数据集(MiCOD),并提出一种基于人类视觉系统的COS网络—COSNet。COSNet由特征提取模块、聚焦放大模块、多尺度特征图融合模块3部分组成。针对性设计的聚焦放大模块包含关键点聚焦模块和感受野放大模块，关键点聚焦模块通过模拟人类注意力高度集中的观察过程减少虚警率，而感受野放大模块通过仿生人类视觉感受野机制以增大观测范围、提升分割精度。损失函数方面，依据聚焦放大模块设计了更适用于伪装目标识别的关键点区域加权感知损失，以给予伪装目标更高的关注度。大量定量和定性实验结果表明：在自建数据集MiCOD上，与其他目标分割模型对比，COSNet在8个评价指标上均达到最优效果，分割精度明显提升；当模拟真实的战场环境时，COSNet平均灵敏度Sen_mean为0.622,平均特异度Spe_mean为0.670,漏检率和虚警率均低于其他算法。     

基于图像特征与心理感知量的伪装效果评价方法

目标的探测概率是伪装效果评价的重要指标,在以往的评价方法中忽略了判读人员的心理因素。在统计决策模型基础上,通过定义4 个图像特征相似度,建立了单个图像特征量与心理感知量的关系,进行了5 个心理实验,找出了目标探测概率与心理感知量的关系。经过综合判读实践验证,该模型能够客观地得到目标的探测概率,为伪装效果评价提供新的方法。     

反舰导弹目标捕捉概率的研究

提出了利用卷积算法计算目标照射概率,并利用数学分析和数字仿真两种方法求解反舰导弹末制导雷达对目标的照射概率.结果表明,在给出目标的定位、机动误差的概率密度和导弹的惯导误差分布概率密度后,利用卷积算法可以比较精确地计算照射概率,同时分析了导弹飞行航程对捕捉概率的影响.     

一种改进的Surendra运动目标伪装效果检测方法

现有的伪装检测主要是针对静态目标,并不能客观反映机动装备在作战行动中伪装的有效性。综合运动目标检测技术,结合伪装学原理,以军用卡车模型作为研究对象,基于Surendra背景更新建模算法并结合Lab三通道,提出一种机动装备迷彩伪装效果检测方法。根据所建立的实验系统,计算序列图中军用卡车伪装前后的形状特征参数集合之间的欧氏距离,得到实验序列图像的欧氏距离平均值为189.45,说明实验系统中伪装前后运动目标的形状特征参数之间极不相似,即经过伪装后的目标更具有一定的动态变形伪装特性。借助性能评价模块得出伪装前后目标图像相关系数范围为0.003 5~0.127 5,证明了该检测方法的科学性和可靠性;根据检测运动目标的算法原理,可知伪装后的运动目标图像与其中心背景之间更具有一定的融合性。     

反舰导弹目标捕捉概率的研究

提出了利用卷积算法计算目标照射概率,并利用数学分析和数字仿真两种方法求解反舰导弹末制导雷达对目标的照射概率．结果表明,在给出目标的定位、机动误差的概率密度和导弹的惯导误差分布概率密度后,利用卷积算法可以比较精确地计算照射概率,同时分析了导弹飞行航程对捕捉概率的影响．     

海上机动目标CND-CS-UC散布区确定方法研究

针对反舰导弹需要准确计算海上机动目标散布区的问题,采用CND-CS-UC散布进行搜捕决策。首先,采用条件概率密度方法建立了CND-CS-UC散布概率密度模型;基于CND-CS-UC散布的性质特征推导了目标落入正方形和圆形散布区概率的优化计算方法;研究了给定概率下的CND-CS-UC散布区二分法迭代计算流程,并基于区域概率累加特性和"滑动窗"原理提出了两点改进对策,大幅提高了散布区的迭代计算效率。实验分析结果表明:CND-CS-UC散布概率密度模型可以精确计算出给定概率下的散布区范围,改进后的散布区迭代计算效率提升15%～53%。     

基于模糊信息融合的快速数据关联算法

为解决密集杂波下的目标跟踪难题,将目标的距离特征、方位特征进行模糊信息融合,并与概率数据关联算法相结合,得到一种优化的概率数据关联算法。该优化概率数据关联算法与密集杂波下较为有效的联合概率数据关联算法相比,不需产生所有可能的联合事件,因此计算量较小,易于工程实现。仿真结果表明,在不同的杂波环境下,该算法都可以取得令人满意的跟踪效果。     

集群目标毁伤效果评估方法

未来战场上的武器和军用技术装备以及地面设施目标将更多地以集群目标形式出现,针对集群目标的复杂毁伤结构,运用统计模拟法,研究集群目标毁伤效果的评估问题。以目标工作能力损伤情况作为目标毁伤评估的评判依据,建立了集群目标杀伤概率统计估值函数,并进行了实例计算。该方法可以根据火力或其它杀伤方式的评估结果,确定目标在战役中的杀伤统计估值,并将评估结果用于随后的战斗活动计划。     

基于颜色聚类的光学伪装效果评估背景选取方法

在基于可见光图像的单个目标伪装效果评估中,当目标处于反差较大的两种背景交界区域附近时,直接采用8邻域背景选取方法,将会导致评估结果出现较大偏差.针对这一问题,提出一种基于颜色聚类的背景选取方法.通过该方法对8邻域图像进行颜色聚类后,将目标近邻区域中不包含的颜色类从8邻域图像中剔除,再减去目标区域后即为选择的背景.实验结...     

基于演化计算的迷彩目标隐蔽策略仿真设计

针对典型自然环境下军事装备的隐蔽问题,提出一种新颖的演化计算策略,将其与图像仿真设计手段相结合,根据环境状况,构建一种快速仿真计算进而给出迷彩目标隐蔽策略的新方法。该方法主要包括迷彩目标与场景图像的融合仿真计算,引入视错觉条带覆盖的迷彩目标隐蔽计算,基于粒子群优化算法和概率分布采样的搜索计算,以及基于深度神经网络图像特征的融合度计算。运用深度神经网络图像分割模型,结合迷彩目标的分割识出率,评估新方法的性能。仿真实验结果表明：在林地和荒漠环境中获得的隐蔽仿真图像平均融合度可达0.99以上,平均分割识出率低于0.90;新方法能够为设计给定目标在场景图像中的隐蔽策略提供有效的依据,具有较高的实用价值和可扩展性。     

融合技术在迷彩纹理生成中的应用

为解决数码迷彩纹理的生成过程中,背景轮廓与马赛克方块的叠加使纹理特征不能完全匹配的问题,提出一种基于融合技术的数码迷彩纹理生成算法.采用K-means聚类算法和颜色直方图算法,利用融合特性将两者融合并生成数码迷彩纹理,消除数码迷彩纹理中的冗余部分,并对最终生成的数码迷彩进行评价.仿真结果表明:该算法能有效地降低纹理冗余,提高数码迷彩与背景的融合度.     

一种基于装备三维模型的数码迷彩图案设计方法

数码迷彩设计是实现伪装效果的主要关键环节,面向自动涂装作业的迷彩设计是发展趋势与研究热点。通过目标建模方法构建装备四边形三维网格模型,基于分形布朗模型的迷彩生成方法得到装备目标最小外接矩形体五面展开数码迷彩图案;运用最小法矢角纹理映射方法实现二维、三维迷彩图案转换;基于开放图形库和微软基础类库实现的人工交互功能模块,完成图案优化修改。仿真验证与喷涂试验结果表明：输出的数码迷彩图案符合背景特征,草原、荒漠、林地、丛林背景的平均灰度对比和纹理相似度分别为0.18、0.45,且满足自动涂装作业输入要求。     

基于分形布朗模型的数码迷彩图案生成方法研究

迷彩伪装是一项重要的伪装技术。数码迷彩是对抗高分辨成像侦察的有效技术手段。如何实现迷彩设计技术的实效化、精确化和智能化始终是研究热点。基于分形布朗运动的分形维估计法提取背景图像的纹理特征、基于金字塔结构逐层模糊C均值聚类算法提取背景图像的主色特征。融合纹理和主色特征,运用改进的钻石-菱形算法生成符合背景特征的数码迷彩图案。仿真实验结果表明：该算法在荒漠型、丛林型、林地型背景的迷彩生成中均能产生较好效果。     

数码迷彩空间混色程度的表征方法研究

数码迷彩是利用计算机技术对目标背景迷彩斑点化,以便于自动化设计、施工作业的一种 迷彩形式。这种新迷彩图案将不同颜色的马赛克按照一定规律排列组合,打破了传统迷彩的平滑边缘,从隐蔽性上来讲,数码迷彩比传统迷彩效果要更好。空间混色是数码迷彩效果区别于其他迷彩形式的主要特征之一,同时也是数码迷彩设计质量提高的一个关键途径,而目前国内外对于空间混色应用于数码迷彩设计的相关资料较少,研究也很不充分,不能对数码迷彩设计研究提供足够的支撑。从数码迷彩的空间混色过程进行分析,提出了空间混色系数这一参数,用来表征数码迷彩的空间混色程度,并用实验验证了该表征方法的有效性和可行性,为后续的数码迷彩设计方法研究提供理论参考。