基于图像分析光学伪装效果的定量评价系统

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1、基于图像分析光学伪装效果的定量评价系统宋博文SONGBo-alHusbandryCollegeofTibetUniversity，Linzhi860000，China）摘要：针对传统的伪装效果评价容易受到试验条件、时间、经费等多方面限制的问题，提出了一种基于图像定量评价光学伪装效果的方法。利用AHP对颜色和形状进行权重的分析，得出颜色和形状的权重系数表示）来定量的表示出来。2.3颜色评价系数的设定通过采取现场辨认的方式来确定颜色差异效果的评价标准，目的是为了使其更加科学可靠。具体实施方法是让100位观察着在距目标20米的地方分别对多组两种不同的

2、颜色进行辨认，将观察者的辨认结果和辨认所用时间作为实验数据记录下来，对这些数据进行整理和分析。最终得出如下结论：当M≤50时，观察着无法辨别两种颜色的差异，而当M≥200时，观察着很容易辨别两种颜色的差异。为此建立了伪装图案与背景的图像颜色差异大小的颜色评价系数（以下用F来表示），具体的取值按如下函数计算：可知颜色评价系数越大，那么伪装图案与背景的图像颜色相似度越高，伪装的效果就越好，否之相反。2.4伪装图案与背景的图像颜色评定计算2.4.1未知量的设定背景图像颜色：Ci=（Xi，Yi，Zi）（i=1，2，…，n）代表背景图像颜色中第种颜色的坐

3、标；伪装图案图像颜色：Cj=（Xj，Yj，Zj）（j=1，2，…，m）代表伪装图案图像颜色中第j种颜色的坐标；Mij（i=1，2，…，nj=1，2，…，m）表示背景中第i种颜色与伪装图案中第j种颜色差异向量的模；Mf表示最终伪装图案与背景的图像颜色的颜色差异向量的模。2.4.2伪装图案与背景的图像颜色评定计算步骤①用Photoshop软件提取伪装图案和背景的图像颜色坐标。首先，用相机拍摄出待检测的伪装图案和实际背景；其次，将所拍摄的图像依次导入Photoshop软件中；最后，用色彩拾取器来依次拾取伪装图案和背景的图像中的代表颜色并记录它们的坐标

4、。②计算Mij。注：在多种颜色混合方案中计算M的大小应注意的问题，用伪装图案的图像中第一种颜色与背景图像中的每一种颜色依次进行M的计算时，若M≤50时，则停止改颜色的计算，直接进行伪装图案的图像中第二种颜色的M计算。因为该颜色已经可以与背景色图像中的一种颜色很好的融合。③选出最大的M作为Mf。Mf=[Mij]max④进行伪装评价系数的计算（详见2.3）。3伪装图案与背景的形状相似度评价图像的形状特征综合反映了其斑点形状、尺寸、空间分布等结构特征，因此伪装图案与背景的图像形状特征差异，反映了它们之间综合特性的差异。形状的特征通过横纵比来反应。3.

5、1横纵比横纵比是用来描述图像中一种图形形状的最短边和最长边的比值大小，比值越小表示图形形状越加规整，横纵比的取值范围为[0，1]，具体的计算公式如下：L短表示图形形状中最小的两点之间的距离；L长表示图形形状中最大的两点之间的距离。注：L短、L长的计算取值要借助Photoshop软件来确定，通过该软件来拾取图形轮廓中不同点的坐标值，来进行计算。3.2横纵比差值计算伪装图案的图像中有多种图形形状组成，背景图像中也有多种图形形状组成，则具体的计算步骤如下：①对图像中每一个图形进行ARi计算，再对ARi进行加权平均。即：若C越大则表示伪装与背景的纹理的

6、形状差别越小，伪装与背景的纹理的形状相似度越高，否则相反。4光学伪装效果的定量评价计算公式根据上文所求得的颜色权重系数W1=5/6、形状权重系数W2=1/6、颜色评价系数和横纵比差值就可以来进行光学伪装效果的定量评价计算，计算公式如下：E=100×（F×W1+C×W2)E∈[0，100]5定量评定系统的试验验算通过表3的验算分析，可以得出伪装图案与背景的伪装效果并不好的结论，原因是伪装图案中有一种颜色与背景中的颜色差异较大，影响了整体伪装效果。由系统计算出的数值结果来看，与人们的直观感受较为吻合。6结论通过以上的论证分析得出了基于图像分析光学伪

7、装效果的定量评定系统，该系统能够弥补传统的伪装效果评价的缺陷和不足，该系统通过描述伪装图案与实际背景的颜色和形状相似程度，进而来定量的评价光学伪装效果，该系统中得出的结论分列如下：①通过运用AHP来确定颜色和形状的权重，可以使权重系数更加具有科学性，得出颜色权重系数W1=5/6和形状权重系数W2=1/6。②通过引入颜色的三维坐标系，来计算颜色向量差的模，最终求出颜色评价系数，并用它来定量的评价伪装图案与背景的图像颜色相似度。③利用横纵比差值来对伪装图案与背景的图像形状相似度进行评价。④根据颜色权重系数W1=5/6、纹理权重系数W2=1/6、颜色

8、评价系数和横纵比差值来对光学伪装效果进行定量评价计算，计算公式：E=100×（F×W1+C×W2）。..