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.     

一种基于纹理分析的伪装器材效果评价模型

为客观、定量评价伪装器材的性能,本文运用数字图像纹理分析技术,通过平行45°搜索算法分别获得了伪装面(目标)和所选择背景的共生矩阵,定义纹理相似度并由此建立了纹理判别模型和计算机软件,通过比较目标与背景图像纹理特征的相似度,从而定量分析伪装器材遮障面在斑点形状、尺寸、颜色亮度和空间分布等方面模拟周围背景特征的效能.对国内外部分伪装遮障性能进行初步评估的结果表明,该模型具有原理准确、结构简单、可操作性强等优点.该模型也适用于其它伪装器材的性能评价.     

一种基于图像处理的背景分类方法

针对各类背景图像在纹理特征上的不同,提出一种基于灰度共生矩阵和主成分分析的背景图像分类方法.在合理构造灰度共生矩阵的基础上,提取14个GLCM纹理特征值,然后对其进行主成分分析得到纹理综合特征函数.实验表明,纹理综合特征函数能够有效对不同类背景图像进行分类.     

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。