一种基于背景的自适应迷彩伪装设计方法技术

本发明专利技术公开一种基于背景的自适应迷彩伪装设计方法，该方法以基于像素点的纹理合成算法为基础逐个像素点去合成整个伪装图像，在合成过程中采用自行编码算法提取包含背景样本完整纹理特征的纹理基元并确定待合成像素点的邻域，利用邻域相关性原理及螺旋线补充搜索机制从背景样本中搜索出与目标像素邻域进行匹配的邻域，通过像素点与纹理相似性匹配准则进行相似性匹配，从中选取样本中最相似邻域下的像素作为合成像素，按照扫描线的顺序对目标图像的每一个像素进行合成，合成后采用聚类算法对图像进行颜色的量化生成最终的迷彩伪装图像。该方法能够根据背景快速合成与其相似的伪装图像，可以实现快速自适应伪装目标的应用目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于背景的自适应迷彩伪装设计方法
本专利技术涉及一种基于背景的自适应迷彩伪装设计方法，具体说是一种基于图像处理中的纹理合成方法利用背景图像进行迷彩伪装图像设计的方法，可用于多种背景环境下活动军事目标的视觉伪装方案，也可配合一些柔性可变色材料进行目标的自适应伪装。
技术介绍
伪装技术的发展是伴随着军事技术的进步而不断演进，不断提升的高精度侦察装备以及更准确的自动目标识别和自主攻击能力，都对军事目标的伪装质量和伪装效率提出了更高的要求，伪装设计方法的研究已经不仅仅局限于迷彩斑点的设计，伪装方案的设计必须从伪装质量的准确性以及伪装的实时性两个方面着手来适应高精度的战场环境，因此提出可行的伪装设计方法能够使装备表面与背景更好地融合并且更有效率地实施伪装已经成为军事科学界研究的热点问题。军事目标活动的背景多种多样，每一种背景表面在视觉上都呈现出独特的性质状态特点，因此如何能够生成与背景具有一致性状特征的伪装图像并且在背景发生变化时快速的生成伪装图像已成为具有挑战性的课题。目前多数国家所采用的数码迷彩或变形迷彩主要利用与背景颜色相近的几种颜色色块和变形图案来表达整个伪装图像，尽管在颜色上与背景相近而且也能起到模糊目标轮廓的作用，但是仅仅依靠有限的图形和色块难以表达背景的性状信息，因此在高精度的侦察环境下容易被识别出。而基于图像分割的迷彩伪装设计方法尽管能够让斑块形状与背景物体的外形相类似，但是分割图像的准确性以及算法实现的效率都难以满足自适应伪装的需求。性状特征是区别物与物之间外观区别的根本属性，当两个物体具有同一种性状特点的外观时就可以认为两者是同一种类别的物体，在视觉领域，纹理是表达事物性状特点的视觉特征，因此生成与背景纹理特征相似的伪装图像能够满足目标与周围环境的融合性。基于样本的纹理合成(TextureSynthesisfromSamples,TSFS)是近些年发展的一种纹理合成技术，它是以马尔科夫随机场模型为基础的图像合成方法，该方法仅仅需要一小幅输入样本纹理就可以合成任意尺寸拼接自然的纹理合成图像，最初是由Efros等人提出并用于纹理图像的合成。纹理合成方法可以分为基于像素点的合成和像素块的合成。基于像素点的合成就是以每一个像素为合成单元，将被合成像素与样本中具有相同形状邻域的像素进行比较，确定最佳匹配的像素进行合成的方法。基于像素块的纹理合成以众多相邻像素点的集合为合成单元，每进行一次合成都将整个像素集合块复制到目标位置。基于像素点的纹理合成方法更适于合成随机性较强的纹理，而基于像素块的纹理合成方法更适于合成结构性较强的纹理。对于迷彩伪装图像的设计来说，其大部分背景为自然随机性纹理，所以利用基于像素点的纹理合成方法来进行伪装图像的设计。基于像素点的纹理合成方法应用于迷彩伪装设计时也存在着自身的不足，无论采用遍历样本邻域方式还是基于树结构矢量量化加速方法又或者采用邻域像素相关性进行搜索匹配，在每一次合成过程中都要进行很多次匹配才能确定最佳的合成像素，这影响了合成效率，从而达不到快速合成图像的目的。另外，选择合成像素邻域时，邻域大小的选择只能根据用户自行确定，因此并不一定能够通过一次合成就能得出最佳的结果，若邻域选取过小，匹配并不能包含完整的样本纹理特征使得合成结果不准确，若邻域选取过大，则会大幅增加匹配的时间从而使合成时间增加影响合成效率。另外进行相似性匹配时，通常采用像素的L2距离进行，并选取距离最小的像素点为最佳的合成像素，但是L2距离的求和特性使得在匹配时并不一定能够完全反应出样本纹理的局部变化规律，尤其对于纹理变化比较复杂对比度较高的样本图像来说容易出现匹配错误的情况，从而影响合成的质量。基于纹理合成方法生成的图像均为24位真彩图像，若想真实表达伪装图像，对于显示材料有极高的要求。目前的显示技术水平，无论是纯平显示器还是液晶显示设备，它们的显示效果都与真实环境有一定偏差，甚至在显示纯白画面时都可能出现偏黄、偏蓝甚至偏绿的情况。而对于能够应用于自适应伪装的柔性显示材料来说其显示效果也与真实场景存在差距，若伪装目标表面存在过多的显示色差无疑会影响伪装的效果。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述不足之处，本专利技术所要解决的技术问题在于提出一种基于背景的自适应迷彩伪装设计方法。本专利技术是这样实现的，一种基于背景的自适应迷彩伪装设计方法，其特征在于：其方法包括如下步骤：步骤1.对待合成的目标图像进行预处理，利用与样本图像的颜色直方图相同或相似的随机噪声对目标图像进行初始化，目标图像的第一个像素任意从样本图像中选取并复制；步骤2.确定像素的匹配邻域，对样本图像进行纹理分析，提取样本图像的纹理基元，并将纹理基元的大小确定为像素领域的尺寸，利用该邻域进行后续的相似性匹配；步骤3.确定匹配邻域的相关区域，将目标像素的邻域当作虚拟的纹理块，将该纹理块左边、左上、上方和右上方同样大小相邻的纹理块作为其预匹配搜索的邻域；步骤4.进行邻域搜索匹配，在样本图像中搜索出分别与像素匹配邻域四个相关纹理块相同的区域，并将搜索区域下对应位置的纹理块分别与目标邻域进行误差匹配，若存在符合设定均值阈值以及方差和纹理相似性条件的像素，则将其作为合成像素复制到目标点的位置，然后转到步骤6；若不存在满足匹配条件的像素则转到步骤5；步骤5.二次搜索匹配，若未搜索出满足均值阈值条件的邻域，则继续进行邻域搜索，在样本图像中定位与目标点前一个像素值相同的点，以该点为中心按照螺旋线的搜索机制逐个像素进行搜索匹配，直到确定满足合成条件的像素为止，并合成像素；步骤6.合成图像，合成过程按照扫描线顺序逐个像素进行合成，若存在未合成像素则返回到步骤2继续进行搜索匹配；若已经完成图像最后一个像素的合成，则程序结束；步骤7.量化合成图像，将纹理合成后的图像采用聚类算法对其颜色量化，根据合成图像的颜色复杂程度选取在图像中占比高的前k个颜色作为图像的主色，并将图像中的其它颜色聚类到这几种颜色中，最终形成用于伪装目标的迷彩伪装图像。进一步地：所述步骤2中确定像素的匹配邻域，进行自适应邻域的确定，将图像划分成了由多个2×2大小的子像素块，计算每个像素块的颜色均值μ和平均色差σ，将每一个像素块进行重新赋值，颜色值大于颜色均值μ的像素赋值为1，颜色值小于颜色均值μ的赋值为0，就得到一系列2×2大小只包含0和1的二进制像素块，而图像就变成了由很多不同2×2像素块组成的二进制图像；二进制块表达了像素块内的纹理分布特性，当它们的灰度排列规律类似时候，便具有相同的二进制数值；为了进一步量化表达，将二进制像素块用二进制码来表示，按照从左到右、从上到下的顺序，将这四个二进制数值转化成四位的二进制码，二进制码包含了从0000到1111的数值，然后把四位二进制码转化成相应的十进制数值，即从0到15之间的数，其中一个数字就代表了一种像素块纹理排列索引值；根据纹理索引值来确定纹理基元的大小，而纹理基元即可作为像素邻域的尺寸。进一步地：所述步骤4中在进行相似性匹配时进行像素相似性与纹理相似性匹配计算，设定m×m为目标像素的邻域大小，利用公式计算出两个邻域的像素差，其中，m为纹理基元的长度，Ri和Ri′、Gi和Gi′、Bi和Bi′分别是像素pi和pi′的红绿蓝三通道值，di表示了两个邻本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于背景的自适应迷彩伪装设计方法，其特征在于：其方法包括如下步骤：步骤1.对待合成的目标图像进行预处理，利用与样本图像的颜色直方图相同或相似的随机噪声对目标图像进行初始化，目标图像的第一个像素任意从样本图像中选取并复制；步骤2.确定像素的匹配邻域，对样本图像进行纹理分析，提取样本图像的纹理基元，并将纹理基元的大小确定为像素领域的尺寸，利用该邻域进行后续的相似性匹配；步骤3.确定匹配邻域的相关区域，将目标像素的邻域当作虚拟的纹理块，将该纹理块左边、左上、上方和右上方同样大小相邻的纹理块作为其预匹配搜索的邻域；步骤4.进行邻域搜索匹配，在样本图像中搜索出分别与像素匹配邻域四个相关纹理块相同的区域，并将搜索区域下对应位置的纹理块分别与目标邻域进行误差匹配，若存在符合设定均值阈值以及方差和纹理相似性条件的像素，则将其作为合成像素复制到目标点的位置，然后转到步骤6；若不存在满足匹配条件的像素则转到步骤5；步骤5.二次搜索匹配，若未搜索出满足均值阈值条件的邻域，则继续进行邻域搜索，在样本图像中定位与目标点前一个像素值相同的点，以该点为中心按照螺旋线的搜索机制逐个像素进行搜索匹配，直到确定满足合成条件的像素为止，并合成像素；步骤6.合成图像，合成过程按照扫描线顺序逐个像素进行合成，若存在未合成像素则返回到步骤2继续进行搜索匹配；若已经完成图像最后一个像素的合成，则程序结束；步骤7.量化合成图像，将纹理合成后的图像采用聚类算法对其颜色量化，根据合成图像的颜色复杂程度选取在图像中占比高的前k个颜色作为图像的主色，并将图像中的其它颜色聚类到这几种颜色中，最终形成用于伪装目标的迷彩伪装图像。...

【技术特征摘要】
1.一种基于背景的自适应迷彩伪装设计方法，其特征在于：其方法包括如下步骤：步骤1.对待合成的目标图像进行预处理，利用与样本图像的颜色直方图相同或相似的随机噪声对目标图像进行初始化，目标图像的第一个像素任意从样本图像中选取并复制；步骤2.确定像素的匹配邻域，对样本图像进行纹理分析，提取样本图像的纹理基元，并将纹理基元的大小确定为像素领域的尺寸，利用该邻域进行后续的相似性匹配；步骤3.确定匹配邻域的相关区域，将目标像素的邻域当作虚拟的纹理块，将该纹理块左边、左上、上方和右上方同样大小相邻的纹理块作为其预匹配搜索的邻域；步骤4.进行邻域搜索匹配，在样本图像中搜索出分别与像素匹配邻域四个相关纹理块相同的区域，并将搜索区域下对应位置的纹理块分别与目标邻域进行误差匹配，若存在符合设定均值阈值以及方差和纹理相似性条件的像素，则将其作为合成像素复制到目标点的位置，然后转到步骤6；若不存在满足匹配条件的像素则转到步骤5；步骤5.二次搜索匹配，若未搜索出满足均值阈值条件的邻域，则继续进行邻域搜索，在样本图像中定位与目标点前一个像素值相同的点，以该点为中心按照螺旋线的搜索机制逐个像素进行搜索匹配，直到确定满足合成条件的像素为止，并合成像素；步骤6.合成图像，合成过程按照扫描线顺序逐个像素进行合成，若存在未合成像素则返回到步骤2继续进行搜索匹配；若已经完成图像最后一个像素的合成，则程序结束；步骤7.量化合成图像，将纹理合成后的图像采用聚类算法对其颜色量化，根据合成图像的颜色复杂程度选取在图像中占比高的前k个颜色作为图像的主色，并将图像中的其它颜色聚类到这几种颜色中，最终形成用于伪装目标的迷彩伪装图像；步骤7中量化颜色过程中，根据颜色直方图按照从高到低的顺序确定将占比在前k名的颜色作为初始聚类中心，其中3≤k≤5；假设mi为第i类的聚类中心，其中i＝1，2，...，k，这里以聚类误差和函数E作为聚类的准则，其计算如下：式中，xij为第i类中的第j像素，ni为第i类中像素的个数，当误差平方和不收敛时，就需要重新确定聚类中心，并计算新的聚类中心下的误差；当误差平方和收敛时，就结束迭代，并以该聚类中心颜色值作为最终的量化颜色；而当误差平方和不收敛时，新的聚类中心m′i通过下式计算：式中，xij为第i类中的第j像素，ni为第i类中像素的个数，通过聚类算法对合成图像进行量化后，就完成了伪装图像的设计过程，最终生成的几色合成图像作为应用于自适应伪装场景的显示方案。2.根据权利要求1所述的一种基于背景的自适应迷彩伪装设计方法，其特征在于：所述步骤2中确定像素的匹配邻域，进行自适应邻域的确定，将图像划分成了多个2×2大小的像素块，计算每个像素块的颜色均值μ和平均色差σ，将每一个像素块进行重新赋值，颜色值大于颜色均值μ的像素赋值为1，颜色值小于颜色均值μ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王展，颜云辉，
申请(专利权)人：沈阳建筑大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21