迷彩伪装图案计算机计自动化系统研究

一、国内外研究发展概况迷彩伪装图案设计是目标、遮障和其他装饰设施上必须解决的伪装技术问题,在伪装隐真技术中居于重要地位,在复制自然背影特征的伪装材料已经获得解决的前提下,解决好迷彩伪装图案设计问题,是保证各类目标取得良好伪装效果的技术关键,未来战场武器系统、活动目标和固定设施的伪装精良程度,尤其是光学伪装的精良程度,即其降低敌方光学侦察监视与捕获攻击威胁水平的能力,在很大程度上取决于目标、遮障器材和其他装饰设施上迷彩伪装     

融合均值漂移与最小生成树算法的迷彩伪装设计

为了解决伪装技术的设计难题,并实现伪装图像与环境背景高度融合的设计目的,提出了均值漂移与最小生成树相结合的图像分割方法.利用该方法不仅能够准确提取基于背景的迷彩斑点图案,而且相比其他方法其运算速度也有很大提高;这样既保证了整个迷彩设计的准确性,也增强了伪装效果的实时性.通过量化颜色直方图提取背景的主色,将其作为迷彩图案的显示颜色.最后将斑块与颜色相结合生成最终的迷彩图像.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于图像技术的迷彩面料颜色测量

颜色测量对于迷彩面料的色彩分析、产品设计、质量控制有着重要的指导意义。针对由织物组织纹理和图案的多样性造成测色难度增大的问题,提出一种迷彩面料图案分割的方法,并提取色彩信息加以分析。利用数码相机进行迷彩面料图像的采集,利用Mean Shift聚类算法将图像分割成不同颜色的色块,再用神经网络回归实现图像从RGB(red,green,blue)颜色空间到Lab颜色空间的转换,并通过正态分布法对迷彩颜色进行分析测量。试验结果表明:提出的图像处理方法可实现迷彩服面料颜色的自动分割;与Datacolor分光测色仪测色结果相比,正态分布法分析得到的平均色差不超过2。     

迷彩图案的数值优化设计

为解决迷彩图案设计问题,建立了一种基于遗传算法的迷彩图案优化设计模型.在结合遗传算法特点的基础上,分析了影响迷彩图案设计的颜色、形状和纹理等诸多因素,利用层次分析法和基于信息熵的权重计算模型研究了迷彩图案最优化设计模型的目标函数,并结合面积、亮度对比、尺寸、纹理特征距离阅值等约束条件,采用遗传算法优化求解了目标函数.实例计算结果表明,优化结果能够与实际的典型背景的特征值相匹配,从而验证了该方法的有效性.     

迷彩伪装效果的综合评估

为了实现迷彩伪装效果的评价,选择出与背景颜色具有更好伪装效果的图案,鉴于评价指标具有不同的属性,本文提出了基于灰色关联度分析的综合评价方法。首先将样本与背景颜色进行比较,选取颜色、亮度、形状和纹理等4项特征作为评价指标,然后利用灰色关联度分析得出了8张样本图案在3种背景图案下的4项指标排序,最后利用Borda数排序法,得出了8张样本图案在3种环境下的综合伪装效果的排序,从而寻找出适应范围更广的迷彩图案。     

基于灰度直方图分析技术的伪装应用模型

应用数字图像灰度直方图分析的基本原理,利用MATLAB等分析处理软件,构造了伪装器材效果评价模型和迷彩图案颜色设计模型。两种模型的建立使得遮障类伪装器材的效果评估向定量化、迷彩设计向智能化发展,具有良好的可操作性。     

基于多指标特征迷彩伪装效果的评价与设计

针对提高迷彩伪装的效果,根据视敏度曲线、人眼分辨率和可见度、canny算子检测的边缘图像、灰度方差函数、层次分析法方法,分别构建了灰度方差函数、层次分析等模型,结合MATLAB软件等,得到迷彩斑块最理想的颜色搭配、形状、尺寸和清晰度.建立了分析各种迷彩伪装效果模式的方法,定量和定性迷彩伪装效果评价方法,并设计一个适用最广泛的迷彩伪装模式.     

伪装迷彩图案智能设计

本文描述了伪装迷彩图案智能设计的方法和实现过程,首次将计算机人工智能技术应用于伪装设计领域,建立了适合于智能设计的伪装知识与经验的表达形式,实现了伪装迷彩图案设计的智能化,为伪装工程的计算机应用开拓了研究思路。     

89迷彩作训服通过鉴定

由总后勤部军需装备研究所和我院联合研制的89迷彩作训服”于5月5日由总后军需部主持在北京通过鉴定。该项目在背景调查、颜色选择与复制、迷彩图案设计、伪装效果的估计分析等方面,采用先进的技术手段,在较短时间内取得了丰硕成果。特别是在各种颜色近红外亮度的层次配置上获得了突破,使研制的涤棉混纺89迷彩作训服能适应我国多种林地型和     

基于直方图调整的传统民族图案特征分析

利用计算机图形图像技术对中国传统民族艺术图案的特征进行了数值分析。利用直方图均衡化和灰度值五值化方法将原始灰度图像进行灰度分布调整,形成具有更加清晰灰度差异的新灰度图像;利用图像分析与处理中的几何不变矩方法,计算新灰度图像的12个几何不变矩,作为其特征向量;利用聚类分析中的k一均值聚类方法对其进行分类。通过具体算例,可以看出该方法原理简单、实现容易,得到了较好的分析结果,为传统民族艺术图案的计算机分析与处理提供了参考。     

基于视觉传达的民间装饰图案纹理智能匹配方法

该文从提高民间装饰图案的视觉传达能力的角度出发,需要进行图像纹理智能匹配处理,提出一种基于视觉传达的民间装饰图案纹理智能匹配方法,构建视觉传达下的民间装饰图案纹理智能信息采集模型,采用图像自动成像技术进行民间装饰图案的纹理成像和特征分割,提取典型民间装饰图案和民族设计语言的纹理直方图,根据直方图分布在视觉传达下进行纹理分割和自动匹配,采用正则化特征融合方法进行民间装饰图案纹理信息增强和优化检测,提取民间装饰图案的边缘轮廓特征点,以提取的装饰图案边缘轮廓特征点作为输入统计信息进行纹理匹配。采用该方法进行民间装饰图案纹理匹配的自适应性能较好,纹理分辨能力较强,提高现代视觉传达设计中更好地体现民间装饰图案的应用研究,推动传统文化元素和现代设计创新性结合。     

基于SURF特征点的金属罐图案检测算法

为快速、准确地检测出金属罐生产过程中出现的图案倒置问题,提出一种基于SURF特征点的金属罐图案检测算法.该算法通过比较金属罐图像与模板图像间匹配特征点的位置关系,实现金属罐图案方向的判别.首先利用SURF算法分别提取分区域处理后的待检测图像和模板图像的特征点;再利用双向KNN算法和RANSAC算法进行特征点匹配;最后计算匹配特征点的位置关系,并判别金属罐方向.实验表明,该算法能够有效地实现金属罐图案倒置的检测,可以达到每分钟800罐的检测速度.     

人眼视觉感知融合等周理论的自然迷彩纹理提取

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,再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。     

一种运动目标单独识别的方法研究

利用不同人体之间纹理特征相异的特点提出一种检测特定目标的方法。首先,在背景差分图像中标识不同的运动区域,确定这些区域的极大概率、能量和熵3种特征向量;再把这3种向量进行相似性处理;最后比较处理数据的相似程度,从而达到对特定运动目标识别的目的。通过实验表明,这种方法不止在单幅图像中能识别出其中的特定目标,而且能计算序列图像中同一特定目标的相关性。     

典型粗糙表面的退偏振特性实验研究

为讨论典型粗糙表面对P偏振入射光的退偏振能力,运用斯托克斯矢量-密勒矩阵方法描述光波偏振态的变换过程。在P偏振入射光的情形下,推导了典型粗糙表面密勒矩阵中各元素测量的理论模型。根据理论模型,通过实验测定了不同标准典型粗糙度表面和典型目标表面密勒矩阵的M11/M00值,结果表明:随着表面粗糙程度的增大,M11/M00值逐渐减小;金属目标的M11/M00值高于0.61,迷彩布、木板和水泥板等目标的值低于0.3,金属目标和其他目标对P偏振光的退偏振特性存在显著差异。     

一种基于高通滤波的背景抑制方法

将复杂背景下的小目标检测问题看作是在大量相似模式中寻找某个特殊模式的模式识别问题,用该方法对图像进行多级高通滤波处理可进一步改善处理效果。实验结果表明,该方法能有效抑制背景杂波,提高对目标的单帧检测能力。     

基于域知识迁移的绝缘子缺陷检测方法

绝缘子缺陷检测模型在应用过程中,需要对多种目标域图像进行检测。然而,由于不同目标域图像的分布不同,会导致在源域训练得到的缺陷检测模型难以在不同目标域中实现较好的检测效果。针对缺陷检测模型泛化性较低的问题,提出了基于域知识迁移的绝缘子缺陷检测方法。首先,采用一种新的特征融合方法提高对缺陷目标的特征提取能力;然后通过对抗性训练实现基于图像和实例级别的域分类器,在图像和目标层级上实现了域迁移;最后在区域建议网络中引入区域级别的域分类器,进一步实现了源域和目标域在区域级别上的对齐。实验结果表明,模型能够缓解不同域图像分布不平衡导致检测效果差的问题,并且与其他多种目标检测方法相比,实现了更好的缺陷检测效果。     

基于形态变换的帽饰图案的适应性

从帽身与帽沿的需求出发,利用图像形态变换实现帽饰图案的变形与对位。阐述了扇形几何形态变换的原理,利用直角坐标与极坐标的坐标转换关系实现图像像素点位置的匹配;分别从彩色图像的RGB 3个通道对图像形态进行变换,形成多通道扇形灰度图;在此基础上,将多幅灰度图像再合成真彩色图像,最终实现彩色图案在样板间弧线联接处的准确对位。此研究有利于提升传统纹样设计、加工效率和外观效果,为纺织品的快速化生产提供技术支持。     

基于直方图均衡的导弹目标图像增强方法对比研究

针对雾霾、夜色等不利天气条件下,电视制导导弹获取的目标图像存在噪声大、对比度低、颜色失真、重要特征不明显等问题,采用直方图均衡化方法对导弹目标图像进行增强处理,分别使用常规直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法和对比度受限自适应直方图均衡化算法完成了导弹目标的图像增强。仿真结果显示,对比度受限自适应直方图均衡化算法在处理灰度图像方面效果良好,不仅能够增强图像对比度,同时保护图像中的一些细节,还能快速地完成对图像的处理,适用于导弹目标图像增强工作。     

基于数学形态学的图像轮廓细化方法

图像轮廓细化是图像处理的一个重要方面,本文详细讨论了基于数学形态学的图像轮廓细化处理的方法,在Matlab中对轮廓封闭和不封闭的手绘家具图案扫描图像分别进行了仿真,并对实验结果做了分析研究。