基于圖像識別的野戰(zhàn)裝備偽裝技術(shù)研究

摘 要：文章提出一種基于圖像分析的評價可見光、紅外光圖像偽裝效果的方法。該方法主要應用圖像相似度來分析軍事目標偽裝前后的灰度直方圖情況，計算相關(guān)峰的峰-顯著系數(shù)、峰-相關(guān)能量比和峰-背景比三個特征參數(shù)，建立野戰(zhàn)部隊裝備的偽裝評價模型，通過仿真實驗表明模型與仿真結(jié)果具有很好的一致性。

關(guān)鍵詞：圖像融合；圖像分割；相似度；直方圖

引言

對于野戰(zhàn)部隊而言，先敵設伏，突發(fā)攻擊是克敵致勝的法寶。這就要求野戰(zhàn)裝備具有較高的隱蔽性，才能達到消滅敵人，保存自己的目的。目前偵查手段主要有：航空偵察、衛(wèi)星偵察、遙感探測等遠程偵察手段。基本原理大部分都是可見光圖像識別和紅外圖像識別。所以我軍裝備都事先進行了迷彩噴涂、遮障網(wǎng)等方法，在一定程度上起到隱藏目標的作用。但裝備的偽裝是需要隨著陣地環(huán)境的改變而“隨機應變”的，隨著作戰(zhàn)環(huán)境的日漸復雜，如何“因勢制導”地進行偽裝則是十分重要的。

本文從圖像分析與理解的原理出發(fā)，針對不同情況分別對裝備可見光和紅外圖像偽裝進行分析，給出了偽裝標準的模型，提出了一些行之有效的偽裝措施。

1 基本原理

野戰(zhàn)裝備系統(tǒng)由制導雷達、導彈和技術(shù)保障設備等組成，技術(shù)裝備多，目標暴露特征明顯。可見光波段目標暴露特征是：目標和背景發(fā)射的可見光能量的差別引起其表面顏色和亮度的差別。熱紅外波段的暴露特征是：由目標和背景表面輻射紅外能量的差別引起的，差別大小與目標和背景表面溫度和發(fā)射率有關(guān)。可見光偽裝是消除目標與背景間的顏色差異，使目標不可見；當難以做到目標不可見時，可改變、歪曲目標識別特征，使目標難以識別。紅外偽裝是降低或改變目標的紅外輻射特性，減小目標與背景的紅外輻射差異，降低目標的探測率。

根據(jù)實現(xiàn)方法的不同，圖像偽裝可分為圖象融合和圖象分割。圖象融合就是通過控制目標表面溫度或發(fā)射率，使其與背景的顏色、亮度或能量輻射趨于一致。這種技術(shù)適合于背景溫度變化相對均勻時。圖象分割也是一種戰(zhàn)場上常用的一種軍事目標偽裝技術(shù)，它是通過控制目標不同區(qū)域的對可將光和紅外光的輻射強度，歪曲目標原有的輻射特征，達到圖像變形的目的。一般的方法是對目標背景的圖像信息進行歸類處理，利用圖像分割技術(shù)獲取背景斑點，然后設計出與背景亮度和紋理相協(xié)調(diào)的迷彩圖案。這種技術(shù)適合于背景溫度多變時。

2 判別模型

2.1 圖像融合性能評價

圖像融合性能主要是衡量目標與背景的相似程度。

2.1.1 相關(guān)面灰度矩陣

設fL（x，y）和fR（x，y）分別為目標與背景圖象區(qū)域的灰度函數(shù)，Ai（i=1，2，...，m）和Aj（j=1，2，...，n）分別為目標與背景圖象區(qū)域灰度點集，則相關(guān)面灰度矩陣為：

2.1.2 峰顯著系數(shù)

峰顯著系數(shù)（PND）定義為相關(guān)峰幅值于其鄰域（m*n）幅度均值之比，即：

相似程度越高的兩幅圖象的峰顯著系數(shù)越大，領(lǐng)域應能夠覆蓋相關(guān)峰的范圍。

2.1.3 峰-相關(guān)能量比（PCE）定義為：

式中，EC為相關(guān)面上的總能量，設相關(guān)面為M×N矩陣，則

相關(guān)峰越尖銳，|peak|2與EC越接近，PCE越大，相關(guān)峰越寬平，則PCE越小，因此PCE可用于衡量相關(guān)峰在整個相關(guān)面上的尖銳程度。

2.1.4 峰-背景比（PBR）定義為相關(guān)峰峰值幅度與相關(guān)面上除去相關(guān)峰之外的相關(guān)信號的平均幅值之比，即：

峰-背景比可用于反映相關(guān)峰在這個相關(guān)面上的顯著程度。

2.2 圖像分割性能評價

圖像分割性能主要是判定目標偽裝前后的圖形灰度差異。Hausdorff距離是一種極大-極小距離，它主要用于衡量兩個有限點集合的差異程度。以兩個有限點集合A{a1，a2，...，am}和B{b1，b2，...，bm}，則A，B之間的Hausdorff距離定義為：

式中， 稱為A、B間的有向Hausdorff距離，如果定義一個點a到點集B的距離dB（a）為a點到B點集中每一個點的距離的最小值，則h（A，B）是點集A中所有點到點集B的距離dB（a）的最大值。Hausdorff距離H（A，B）取h（A，B）和h（B，A）的最大值。

對目標而言，Hausdorff距離越大則紅外變形效果越突出，而對于背景而言，其值反映了背景的多樣性。

3 不同情況下圖象偽裝實例分析

3.1 相同背景下不同偽裝效果分析

圖1（a）為背景可將光圖像，（b）、（c）、（d）分別是目標采用不同偽裝措施后的目標與背景的可見光圖像。圖2（a）、（b）、（c）、（d）分別為與圖1相對應的背景與目標的直方圖情況。

3.2 同一目標在同一背景不同位置偽裝效果

（a） （b） （c） （d）

圖3目標在同一背景下四個不同位置的不同偽裝效果

（a） （b） （c） （d）

圖4目標在同一背景下四個不同位置的不同偽裝直方圖分析

當目標處于圖3（a）所在位置時，其對應直方圖在灰度150-200間出現(xiàn)一個明顯的毛刺，目標極易被發(fā)現(xiàn)。分別改變目標位置如圖3（b）、（c）、（d）所示，發(fā)現(xiàn)目標在不同位置的隱藏效果不同。當目標處于位置2所在的陰面時，毛刺位置發(fā)生移動。而處于位置3、4所在的陽面時，毛刺消失。

4 具體偽裝措施

綜上所述，偽裝應遵循以下原則：（1）目標分割原則。即是破壞目標的整體形象。對可見光而言，涂色盡可能以背景亮色做分裂帶，其寬度不易過小，盡可能與背景亮色寬度相匹配，涂色應接近背景主灰度。（2）目標融合原則。背景平均灰度與目標平均灰度應基本一致，可采用改變目標位置的方法進行測量，以達到最小峰-背景比。

5 結(jié)論

以上是對野戰(zhàn)裝備冷機狀態(tài)下的理論分析和實驗結(jié)果，計算機圖形處理所得的實驗結(jié)果與理論取得了較好的一致性。實驗表明：圖像偽裝的基本準則可以按照圖像分割程度和圖像融合程度，按照公式（1）-（5）表述進行量化分析。這是判斷偽裝性能優(yōu)劣的標準，通過編寫一定的軟件，可以實現(xiàn)自動判別。

參考文獻

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