基于BP神经网络的光学伪装效果评估模型研究

空中侦察图像(以下称照片)能够如实反映目标的性质和状况,通过人工判读,利用人的高层感知融合侦察照片中目标、背景的形状、大小、色调、阴影、位置和活动等低层特征,能够准确评估目标伪装效果。由于航天侦察照片的判读是以航空侦察照片判读为基础,所以只需研究航空照片判读即可。如何快速、准确的判读航空照片,进行伪装目标效果评估,是国内外伪装技术发展的热点之一。目前,"人机交互"的判读模式占据主导地位,随着计算机技术的高速发展,它将逐步向自动化、智能化"模式识别"方向发展。论文将神经网络理论应用于光学伪装效果评估,探讨了一种基于BP神经网络模型的光学伪装效果评估模型。