[发明专利]基于视觉显著度和相似度表征的装备伪装性能评估方法

权利要求书

1.基于视觉显著度和相似度表征的装备伪装性能评估方法，包括模型算法，其特征在于，所述模型算法包括有限时间搜索模型，所述有限时间搜索模型中每一次的伪装车辆搜索过程包括以下步骤：

S1、发现可疑目标的过程：首先是探测系统在宽视场搜索感兴趣的区域和感兴趣的目标；

S2、确认目标的过程：然后探测系统转入感兴趣区域或感兴趣的目标所在的窄视场进行识别确认，对发现的目标与预先掌握的各类车辆的特征进行比对，确认伪装车辆的种类和型号；

S3、完成探测：确认目标后判断其价值及必要性，完成整个探测过程。

2.根据权利要求1所述的基于视觉显著度和相似度表征的装备伪装性能评估方法，其特征在于，所述宽视场搜索感兴趣的区域和感兴趣的目标从人类视觉注意机制来看，影响宽视场发现目标的关键因素是感兴趣区域或目标的显著度，即背景不同区域的显著度和目标相对背景的显著度，所述窄视场进行识别确认，其中影响窄视场中确认目标类型的关键因素是已发现的目标与已知目标特征的相似度，据此提出了复杂背景中伪装车辆在有限时间搜索模型下的伪装效果评估模型，算法输入任务所在区域背景图像、车辆伪装图像和车辆已公布的图像数据集，具体步骤如下：

S1、形成背景图像各区域的本地显著度：对背景图像进行超像素分割，提取特征，计算各超像素之间的特征距离，采用邻接超像素比对模型，归一化后形成背景图像各区域的本地显著度；

S2、形成目标显著度：提取伪装车辆图像特征，计算与背景各超像素的特征距离，归一化后形成目标显著度；

S3、综合显著度向量：采用综合显著度函数计算伪装车辆在该背景各区域的综合显著度向量；

S4、聚类构成视觉词典：提取车辆已公布的图像数据集中所有图像的局部特征，聚类构成视觉词典；

S5、获得目标类别相似度：提取伪装车辆图像特征，与视觉词典中对应车辆类别的视觉词汇比对，得到目标类别相似度；

S6、对车辆伪装效能进行评估：根据任务路径及伪装要求，综合显著度和相似度，用公式对车辆伪装效能进行评估；

E＝Sa·Si；

其中E是伪装效果评估值。

3.根据权利要求2所述的基于视觉显著度和相似度表征的装备伪装性能评估方法，其特征在于，所述伪装车辆在背景中是否容易被发现成为感兴趣的目标，取决于其综合显著度，综合显著度由两部分组成，一是目标所处背景局部区域相对于整个背景图像的视觉特征显著度，即本地显著度，二是目标相对于所处背景局部区域的视觉特征显著度，即目标显著度，据此提出伪装车辆在复杂背景下的显著度计算模型，具体步骤为：

S1、计算本地显著度：提取背景图像不同尺度下超像素的视觉特征，采用邻接超像素比对模型，计算本地显著度；

S2、形成目标显著度：提取伪装车辆图像不同尺度下的视觉特征，与背景各超像素进行比对，形成目标显著度；

S3、计算伪装车辆在该背景各区域的综合显著度：使用综合显著度函数计算伪装车辆在该背景各区域的综合显著度。