[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

说明书

本发明公开了基于视觉显著度和相似度表征的装备伪装性能评估方法，涉及伪装性能评估技术领域，现提出如下方案，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，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；本发明参照作战目标探测的有限时间搜索模型，综合考虑伪装车辆成为感兴趣目标的显著度和与伪装后已公布特征的相似度两个方面构建伪装效果评估模型，对不同车辆在相同任务和探测环境下的伪装效能进行分析，同时对车辆的作战优势环境和任务路径进行优化分析。

技术领域

本发明涉及伪装性能评估技术领域，尤其涉及基于视觉显著度和相似度表征的装备伪装性能评估方法。

背景技术

关于装备伪装效果评估的研究较多，大多集中在迷彩伪装、红外探测、高光谱侦察等特定手段和材料涂装等方面，都在不同侧面仅对伪装性能或单项能力进行评估，能够结合作战任务、战场复杂地形和探测威胁进行伪装效能评估，满足实战运用的研究相对较少。

发明内容

本发明提出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，以解决现有技术中的上述不足之处。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

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，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。

优选的，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；

公式：E＝Sa·Si；

其中E是伪装效果评估值。