顏色相似性度量在主動偽裝設計中應用

楊恒伏，殷建平

(1.國防科學技術大學計算機學院，湖南長沙4100073;2.湖南第一師范學院信息科學與工程學院，湖南長沙410205)

1 引言

迷彩偽裝是對抗軍事偵察和武器攻擊系統的常用手段。其主要目的是通過減少目標與周圍環境的光學差別以降低目標顯著性，從而躲避敵方偵察，提高已方戰場生存能力［1］。傳統迷彩設計以手工設計、統計分析和主觀經驗為基礎，其周期長且偽裝效果差。隨著計算機技術的不斷發展，數字迷彩設計開始應運而生。數字迷彩偽裝是運用計算機與數字圖像處理技術提取自然背景紋理、顏色等信息，并以較小單元色塊表現出來的偽裝技術。相對于傳統迷彩方案，其在計算開銷與偽裝性能方面顯示出明顯的優越性［2］。Frikovec等利用Photoshop、ImageJ圖像處理與分析軟件提取圖像輪廓，對都市環境進行迷彩偽裝設計［3］。劉尊洋等提出結合塔型模糊c－均值聚類的仿造迷彩主色提取方法［4］。使用模糊c－均值聚類提取背景色，算法運行效率較高，但由于未考慮到顏色感知特性，偽裝效果有待提高。秦建飛等［5］結合Lab顏色空間和K－mean聚類設計一種新數碼迷彩偽裝方案，以均方根誤差為評價函數，以類內色差相似性與類間色差多樣性為準則，選擇背景優勢色，但未考慮到初始中心對背景主色的影響。為實現數字迷彩圖像自動化設計，賈其等提出一種基于馬爾科夫隨機場的數字迷彩設計方案［6］，利用聚類提取背景主色與面積比例，通過馬爾科夫隨機場模型模擬自然景物紋理分布以實現迷彩偽裝。秦雷等根據空間混色原理提出一種背景主色替換數碼迷彩設計算法［7］。它利用數碼迷彩單元概率分布設計由背景主色組成的迷彩圖案。但該迷彩算法缺乏對顏色特性的考慮，目標與背景的融合不夠充分。江玉珍等提出一種基于抖動調制的數碼迷彩方法［8］，通過調色板顏色分類排序與直方圖分析提取背景主色，根據抖動半色調方法統計四主色比例，并依正態分布隨機生成迷彩圖案。但顏色排序過程只考慮到亮度特性，沒考慮色度因素。這些迷彩偽裝方案沒能較好地考慮背景顏色特性，偽裝效果不好。為此在充分挖掘背景主色顏色相似性的基礎上，提出新的自適應主動偽裝設計方案，將原始數字圖像變換成另一幅有意義圖像以保護感興趣目標物［2］，并結合無損信息隱藏技術［9］實現從偽裝圖像到原圖像的可逆恢復，從而使得主動偽裝算法可進一步應用于數字圖像版權保護。

2 基于顏色相似性的迷彩偽裝算法

2.1 顏色相似性迷彩偽裝基本思想

為實現目標與背景的充分融合，提出結合顏色相似性的迷彩偽裝方案。在背景主色提取過程中引入顏色相似性準則，以選取與背景充分一致的主色。同時結合數據隱藏技術將目標信息隱藏于圖像背景之中，從而實現偽裝圖像的可逆恢復。該方案由主色提取、目標偽裝與原圖像恢復三部分組成，算法基本思想如圖1所示。

圖1 迷彩偽裝基本流程Fig.1 Flowcharts of the camouflage design scheme

2.2 迷彩偽裝實現

2.2.1 基于顏色相似性的背景主色提取

背景主色提取由以下步驟組成:

步驟1:首先打開原始圖像，鼠標選擇一感興趣區作為待偽裝目標區(原圖像目標區以外區域定義為圖像背景區)。

步驟2:利用式(1)計算背景區各顏色C相較于白色 C0(255，255，255)的色度飽和度相似系數［10］:

其中，C=(cr，cg，cb)，〈C，C0〉表示求內積，‖＊‖表示求向量模。顏色C、C0的色度和飽和度的相似性越高，λ(C)值就越大。

步驟3:類似地計算各顏色相較于白色C0(255，255，255)的亮度相似性:

步驟4:綜合色度飽和度與亮度因素，計算出顏色C的顏色相似性系數γ:

由于色度飽和度的區別是主要的，決定了顏色的主要特性，而亮度是次要方面的特性，故有ρ∈(0.5，1)。

步驟5:確定偽裝色數目k。

步驟6:從背景區隨機選取k個顏色相似性差盡可能大的顏色值作為初始聚類中心。

步驟7:計算每個類的平均值，并用該平均值代表相應的聚類mi。

步驟8:根據每個聚類的均值計算每個像素與各類中心對象的顏色相似性差:

其中，mi為類 Xi的中心，即為 Xi中所有顏色的均值。

步驟9:并根據顏色相似性差最小原則，重新對相應顏色進行劃分;將背景區顏色值賦給其最近的聚類。

步驟10:重復步驟7到步驟9，直到每個聚類不再發生改變，此時各類中心即為各背景主色。

2.2.2 目標偽裝

目標偽裝流程如下:

步驟1:根據用戶密鑰key生成依隨機序列P。

步驟2:將目標區像素MSBs(Most Significant Bits)比特信息無損壓縮后與目標邊界鏈碼組合成待嵌入邊信息L。

步驟3:利用偽隨機序列P，結合無損數據隱藏技術將邊信息L偽隨機地隱藏到圖像背景區。

步驟4:根據顏色相似性差最小為原則，用背景主色對目標區像素進行像素替換。

步驟5:重復步驟4，直至目標區所有像素均已替換完畢，即生成偽裝圖像。

2.2.3 原圖像恢復

原圖像恢復主要步驟如下:

步驟1:載入待恢復偽裝圖像。

步驟2:輸入用戶密鑰key，利用隱秘信息提取技術恢復出目標邊界鏈碼與目標區像素MSBs。

步驟3:根據恢復目標邊界鏈碼確定圖像目標區與背景區。

步驟4:按光柵掃描順序，根據顏色相似性差最小原則，由恢復出的目標區像素MSBs替換偽裝圖像目標區各像素。直至所有目標像素均被替換，則恢復出原始圖像。

3 仿真實驗與結果分析

為驗證該迷彩偽裝方案有效性，針對不同背景圖像對偽裝性能進行了測試。圖2所示的模擬測試圖像(大小為400×300)是通過將兔子置于自然場景中生成的，其中圖2中的四個分圖分別為草叢、樹林、山坡和平原環境。實施偽裝時，首先在模擬圖像中選取感興趣區為待偽裝目標物(圖2各圖像中兔子所在區域)，然后根據顏色相似性原則提取背景主色(如圖3所示)。由于顏色提取過程中充分考慮了顏色特性，提取的背景主色能有效反映所處環境的顏色特征。

圖2 模擬測試圖像Fig.2 Simulated test images

圖3 背景主色Fig.3 Background dominant colors

用圖3所示背景主色對圖2中模擬測試圖像實施迷彩偽裝，偽裝效果如圖4所示。

圖4 偽裝效果Fig.4 Camouflage effect

由圖4可見，本文迷彩偽裝設計充分實現了偽裝目標與背景的充分融合，生成的偽裝圖像具有較強的迷惑性，人眼難以從中識別出目標物。這說明該迷彩偽裝方案能較好地隱蔽特定目標，躲避敵方檢測。

另外，該迷彩方案實現了原圖像可逆恢復，認證用戶可有效恢復原始圖像(如圖5所示)，而沒有密鑰的非認證用戶則不能由偽裝圖像恢復原始圖像(如圖6所示)。兩種不同情形下恢復圖像質量如表1所示，非認證用戶恢復圖像質量遠低于認證用戶恢復圖像質量，其PSNR值平均低于23.0 dB。于是該可恢復迷彩偽裝方案可應用于網絡環境數字圖像安全隱蔽通信。通信時發送方應用該主動偽裝方案將數字圖像變換成另一幅有意義圖像而隱匿感興趣目標，而在接收方僅認證用戶根據正確密鑰恢復原始圖像。

圖5 認證圖像恢復Fig.5 Authorized image recovery

圖6 非認證圖像恢復Fig.6 Unauthorized image recovery

表1 恢復圖像PSNR值Tab.1 PSNR values of recovered images(dB)

4 結語

為有效降低偽裝目標顯著性，將顏色相似性應用于數字迷彩偽裝設計，實現了一種自適應數字迷彩偽裝設計算法。在背景主色提取與目標偽裝過程中，充分考慮到顏色相似性，提取的背景主色可有效反映背景特性，偽裝目標與背景顏色能較好地融合在一起，目標偽裝效果好。對目標區像素MSBs的無損數據隱藏成功實現了經由偽裝圖像的原圖像可控恢復。該迷彩偽裝方案可用于指導軍事目標偽裝，在網絡環境圖像隱蔽通信安全方面亦有較好的應用前景。

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