基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法，其包括如下步骤：s1.提取背景图像的背景主色以及所述背景主色的面积比例；s2.基于改进的分形布朗运动生成纹理图像；s3.对纹理图像进行赋色；s4.对初始的迷彩图案图像按单元尺寸进行放大处理；s5.将放大处理后的迷彩图案图像转换为迷彩矢量图像。本发明专利技术在步骤s2中引入了标准偏差修正，以防止生成的纹理图像过于离散化，在步骤s3中改进了赋色方法，即使用混合赋色算法对纹理图像进行赋色处理，在步骤s5中对图像进行矢量化，从而使迷彩图案达到缩放不变的效果。本发明专利技术通过固化纹理图像生成步骤、优化纹理图案生成算法以及改进赋色算法，可以设计出具有较强随机性、适应性和伪装效果的迷彩图案。

Digital camouflage pattern generation method based on image fractal texture

The invention discloses a digital camouflage pattern generation method based on image fractal texture, which comprises the following steps: s1. extracting the background main color of the background image and the area ratio of the background main color; s2. generating the texture image based on the improved fractal Brownian motion; s3. coloring the texture image; s4. initial camouflage The pattern image is enlarged according to the unit size; s5. The invention introduces standard deviation correction in step S2 to prevent the generated texture image from being too discrete, improves the coloring method in step s3, even uses the mixed coloring algorithm to colorize the texture image, and vectorizes the image in step s5, so that the camouflage pattern achieves the effect of constant scaling. The invention can design camouflage patterns with strong randomness, adaptability and camouflage effect by solidifying texture image generation steps, optimizing texture pattern generation algorithm and improving coloring algorithm.

【技术实现步骤摘要】
基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法
本专利技术属于图像处理与分析以及迷彩伪装设计
，尤其涉及一种基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法。
技术介绍
数码迷彩是当今综合运用先进技术手段的新一代伪装迷彩。它是以人类对图形的视觉心理感受特性、数字成像点阵特征以及人眼视觉对目标识别特征等作为设计依据，可对背景颜色、纹理和层次等细节信息进行高度仿真，并以数码点阵的形式呈现出来。当前迷彩设计的主要方式分为人工作业和计算机智能设计，其中：人工作业是设计人员根据个人经验在图纸或计算机辅助设计软件中设计迷彩图案，该方式具有耗时长、效率低和设计雷同等缺点，同时对设计人员能力和经验的要求较高。计算机智能设计是利用计算机和数字图像处理技术，提取伪装背景的主色，通过合理的算法设计迷彩单元的尺寸和排布方式。国内学者在这方面做了大量的研究，提出了多种设计方法。而这些设计方法按照迷彩单元的排布方式，主要分为基于背景图像轮廓排布和模板最优填充排布。基于背景图像轮廓的排布方式，存在多种实现方法，例如：仿造数码迷彩、基于模板遍历法和基于分水岭方法等。虽然上述各种实现方法在所利用的颜色空间和算法略有不同，但其基本生成原理是相似的，即运用聚类或量化等方法获取背景主色信息，运用分割算法生成背景轮廓图像，再将分割后的图像各区域数码化，从而生成最终的数码迷彩图案。此种方法虽然简单快速，但过于依托单一背景图像，随机性较差。模板最优填充排布，是使用生成的模板图案在迷彩图案背景上进行随机填充，当最小斑点区面积小于一定阈值时，填充结束，生成迷彩图案。此种方法模拟人工作业，生成迷彩具有较大随机性，不能反映背景图像的纹理特征。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法，该方法基于背景图像的颜色和纹理特征，通过采用改进的纹理图像生成步骤和纹理赋色步骤，设计出具有较强随机性、适应性和伪装效果的迷彩图案，以满足数码迷彩的设计要求。本专利技术为了实现上述目的，采用如下技术方案：基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法，包括如下步骤：s1.提取背景图像的背景主色以及所述背景主色的面积比例；s2.基于改进的分形布朗运动生成纹理图像s2.1将背景图像转换为灰度图像，并根据侦察分辨率调整图像尺寸；s2.2获取灰度图像的分形布朗运动参数设灰度图像大小为M×M，f(x,y)是灰度图像在(x,y)位置处的像素值，其中，1≤x≤M、1≤y≤M，则可推导得到灰度图像关于自相关函数平均值的公式：R(m)＝R(1)m2H(1)公式(1)中：公式(1)两边取对数，可得：上述公式(2)采用最小二乘法进行拟合，最小二乘法的求解过程如下：将公式(2)两侧算式分别设为Xm＝lg(m)；应用最小二乘法原理，保证实测值与计算值的离差平方和最小，得到分形布朗运动的标度特征H的计算公式：根据公式(3)求出标度特征H，并计算出标准偏差对上述标准偏差δ进行修正，修正公式如下所示：s2.3基于Diamond-Square算法生成纹理图像循环执行Diamond步骤和Square步骤，经过n次循环形成一幅(2n+1)×(2n+1)的图像，定义ΔG为执行Diamond步骤时的随机变量；则随机变量ΔG的取值中增加由分形布朗运动的标度特征H和修正后的标准偏差δ构成的补偿项，则第n次循环步骤时的随机变量ΔG的计算公式如下：公式(5)中guass()函数是服从标准正态分布；s2.4对生成的纹理图像进行滤波处理；s3.对纹理图像进行赋色处理基于Diamond-Square算法产生的纹理图像，其数值为连续的浮点型，根据背景主色以及所述背景主色的面积比例对纹理图像做赋色处理，以获取初始的迷彩图案图像；在顺序赋色的基础上增加颜色混合赋色处理，算法过程如下：首先量化浮点型的纹理图像，将纹理图像中每个像素点值量化为0到Imax之间的整数；定义主色个数为N时，主色列表为color(n)，即{color(1),color(2)…color(N-1),color(N)}；主色列表color(n)中每一个主色均包含RGB三通道颜色数据信息，对应的主色在迷彩图案中所占面积比重为p(n)，即{p(1),p(2)…p(N-1),p(N)}；将主色列表color(n)中各个主色从RGB颜色空间转换到Lab空间中，并根据每一个主色的L值排序，排序后的主色列表设为colorL(n)，即{colorL(1),colorL(2)…colorL(N-1),colorL(N)}，对应的主色在迷彩图案中所占面积比重为pL(n)；为克服不同赋色斑块区显著分离的缺点，加入颜色混合填充处理，并引入混合因子；设混合因子为f，执行颜色混合处理，更新赋色列表：在排序后的主色列表colorL(n)中每个主色后增加一个主色colorL(N+1-n)，则对应原主色colorL(n)面积比重变为(1-f)×pL(n)，增加的主色对应的面积比重为f×pL(N+1-n)；将混合处理后的主色列表顺序作为纹理图像的赋色顺序；最后根据主色列表及主色对应的面积比重对纹理图像中的像素点进行赋色：首先选取主色列表中的第一个主色作为当前赋色值，然后遍历纹理图像的所有像素点，按照像素点取值由大到小的顺序赋予当前赋色值；像素点被赋值后，即赋予当前主色的像素点的个数增加1，重新计算当前主色的实际赋色的面积比重，当实际赋色的面积比重达到主色对应的预设面积比重时，选取主色列表中的下一主色进行赋色，直到所有图像像素点全部被赋色，即赋色完成；s4.对初始的迷彩图案图像按单元尺寸进行放大处理；s5.将放大处理后的迷彩图案图像转换为迷彩矢量图像。优选地，所述步骤s1中，基于金字塔结构的逐层K-means聚类算法，提取背景图像的背景主色以及所述背景主色的面积比例。本专利技术具有如下优点：1.对分形布朗运动中的标准偏差δ进行修正，将修正后的δ和标度特征H作为生成纹理图像时随机变量ΔG的补偿项，以防止生成的纹理图像过于离散化；2.对纹理图像进行滤波处理，以去除纹理图像的极值噪声，同时保留图像纹理结构信息；3.使用混合赋色算法对纹理图像进行赋色处理，在某一种颜色的赋色区域内部或边缘插入其他颜色斑块，以克服现有技术中常用的赋色算法出现的多个斑块区重复嵌套的现象；4.通过在纹理图像生成步骤中加入δ修正，同时在纹理图像赋色步骤中改进赋色方法，便于设计出具有较强随机性、适应性和伪装效果的迷彩图案。附图说明图1为本专利技术中基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法的流程框图；图2为本专利技术实施例中四像素点处灰度值初始化示意图；图3为本专利技术实施例中第一次Diamond步骤时的赋灰度值示意图；图4为本专利技术实施例中第一次Square步骤时的赋灰度值示意图；图5为本专利技术实施例中第二次Diamond步骤时的赋灰度值示意图；图6为本专利技术实施例中第二次Square步骤时的赋灰度值示意图。图7为本专利技术中纹理图像的赋色流程图。具体实施方式下面结合附图以及具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明：结合图1所示，基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法，包括如下步骤：s1.提取背景图像的背景主色以及所述背景主色的面积比例在本专利技术实施例中，基于金字塔结构的逐层K-means聚类算法，提取背景图像的背景主色以及所述背景主色的面积比例，其大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法，其特征在于，包括如下步骤：s1.提取背景图像的背景主色以及所述背景主色的面积比例；s2.基于改进的分形布朗运动生成纹理图像s2.1 将背景图像转换为灰度图像，并根据侦察分辨率调整图像尺寸；s2.2 获取灰度图像的分形布朗运动参数设灰度图像大小为M×M，f(x,y)是灰度图像在(x,y)位置处的像素值，其中，1≤x≤M、1≤y≤M，则可推导得到灰度图像关于自相关函数平均值的公式：R(m)＝R(1)m2H  (1)公式(1)中：

【技术特征摘要】
1.基于图像分形纹理的数码迷彩图案生成方法，其特征在于，包括如下步骤：s1.提取背景图像的背景主色以及所述背景主色的面积比例；s2.基于改进的分形布朗运动生成纹理图像s2.1将背景图像转换为灰度图像，并根据侦察分辨率调整图像尺寸；s2.2获取灰度图像的分形布朗运动参数设灰度图像大小为M×M，f(x,y)是灰度图像在(x,y)位置处的像素值，其中，1≤x≤M、1≤y≤M，则可推导得到灰度图像关于自相关函数平均值的公式：R(m)＝R(1)m2H(1)公式(1)中：公式(1)两边取对数，可得：上述公式(2)采用最小二乘法进行拟合，最小二乘法的求解过程如下：将公式(2)两侧算式分别设为Xm＝lg(m)；应用最小二乘法原理，保证实测值与计算值的离差平方和最小，得到分形布朗运动的标度特征H的计算公式：根据公式(3)求出标度特征H，并计算出标准偏差对上述标准偏差δ进行修正，修正公式如下所示：s2.3基于Diamond-Square算法生成纹理图像循环执行Diamond步骤和Square步骤，经过n次循环形成一幅(2n+1)×(2n+1)的图像，定义ΔG为执行Diamond步骤时的随机变量；则随机变量ΔG的取值中增加由分形布朗运动的标度特征H和修正后的标准偏差δ构成的补偿项，则第n次循环步骤时的随机变量ΔG的计算公式如下：公式(5)中guass()函数是服从标准正态分布；s2.4对生成的纹理图像进行滤波处理；s3.对纹理图像进行赋色处理基于Diamond-Square算法产生的纹理图像，其数值为连续的浮点型，根据背景主色以及所述背景主色的面积比例对纹理图像做赋色处理，以获取初始的迷彩图案图像；在顺序赋色的基础上增加颜色混合赋色处理，算法过程如下：首先量化浮点型的纹理图像，将纹理图像中每个像素点值量化为0到Imax之间的整数；定义主色个数为N时，主色列表为color(n)，即{...

【专利技术属性】
技术研发人员：王向伟，沙建军，彭锐辉，张海洋，
申请(专利权)人：青岛九维华盾科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37