霍一博，張 靜，杜曉輝，鄧 皓

(1.電子科技大學(xué) 光電科學(xué)與工程學(xué)院，成都 610054；(2.電子科技大學(xué) 智能顯微技術(shù)聯(lián)合研究中心， 成都 610054)

1 引言

數(shù)字偽裝技術(shù)是一種將需要偽裝對(duì)象的圖像信息變換成與周圍環(huán)境相似的可識(shí)別信息，達(dá)到隱藏自身可探測(cè)信息，逃避對(duì)方偵察檢測(cè)的技術(shù)。隨著科技的發(fā)展，數(shù)字化媒體成為了信息存儲(chǔ)，處理和傳遞的主要方式，數(shù)字偽裝技術(shù)變得越來(lái)越多元化和智能化，尤其在最近幾年中，由于超材料和柔性O(shè)LED的出現(xiàn)，使自適應(yīng)的數(shù)字偽裝技術(shù)的實(shí)現(xiàn)成為了可能，自適應(yīng)數(shù)字偽裝技術(shù)的研究對(duì)于自然探索、潛伏偵查、國(guó)家安防、軍事通訊和科學(xué)研究具有十分重大的意義。

自適應(yīng)數(shù)字偽裝又稱為主動(dòng)偽裝，能夠迅速對(duì)偽裝者周圍的環(huán)境做出判斷，使自身的偽裝不斷隨著環(huán)境的改變而變化，是在復(fù)雜環(huán)境背景下實(shí)現(xiàn)良好偽裝的重要隱藏技術(shù)。從理論上講，自適應(yīng)數(shù)字偽裝可以為偽裝者提供完美的隱蔽性，能夠最有效地降低自身的可探測(cè)性。在現(xiàn)階段，對(duì)于自適應(yīng)數(shù)字偽裝技術(shù)的研究還處于初步階段，相關(guān)研究報(bào)道還很少，自適應(yīng)數(shù)字偽裝技術(shù)的研究還不完善，還有許多領(lǐng)域等著眾多研究者去積極探索。

2 基于時(shí)空信息的自適應(yīng)數(shù)字偽裝技術(shù)

數(shù)碼迷彩是最常用的一種數(shù)字偽裝技術(shù)，它基于色彩混合原理，使用不同大小的“斑塊”，從而組成具有較好偽裝能力的迷彩圖案，其具有良好的偽裝能力，在軍事上有著廣泛的應(yīng)用，常見的數(shù)碼迷彩圖案如圖1。本文中設(shè)計(jì)了一種新型的基于數(shù)碼迷彩和時(shí)空信息的自適應(yīng)數(shù)字偽裝算法。

圖1 常見的數(shù)碼迷彩圖案Fig.1 Common digital camouflage patterns

通過(guò)研究國(guó)內(nèi)外數(shù)碼迷彩設(shè)計(jì)的主要方案和技術(shù)手段，本文中總結(jié)出了設(shè)計(jì)數(shù)碼迷彩的基本方法和流程。一般來(lái)說(shuō)，高質(zhì)量的數(shù)字迷彩偽裝能夠很好地融入背景，必須滿足以下2個(gè)限制條件：

1) 顏色約束：數(shù)字迷彩偽裝紋理的原色應(yīng)與背景結(jié)合良好，不易被人眼或光學(xué)儀器識(shí)別。換句話說(shuō)，數(shù)字迷彩應(yīng)該有一些亮度不同的原色，這樣原色中的斑點(diǎn)可以很容易地打破偽裝目標(biāo)的原始形式，而且數(shù)字迷彩的原色值與背景值之間的差異不應(yīng)該太大。通常情況下,原色的亮度應(yīng)略低于背景的亮度。

2) 形狀約束：數(shù)字迷彩形狀應(yīng)該與環(huán)境中的圖案相似。具體來(lái)說(shuō)，迷彩中斑點(diǎn)的分布要隱藏偽裝目標(biāo)的原始形態(tài)，斑點(diǎn)的分布要不均勻，使偽裝目標(biāo)難以被發(fā)現(xiàn)。特別要避免大的矩形方塊或長(zhǎng)直線。而且，無(wú)論是大斑點(diǎn)還是小斑點(diǎn)的分布都應(yīng)該是有多個(gè)層級(jí)的。

數(shù)碼迷彩設(shè)計(jì)的基本制作流程如圖2所示，首先，從背景環(huán)境中提取出環(huán)境的主要顏色信息，這里所用的算法一般是k均值聚類算法，得到數(shù)碼迷彩要使用的顏色，在現(xiàn)階段，數(shù)碼迷彩主要分為海洋迷彩，陸地迷彩，森林迷彩等，每一種迷彩類別都有他的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化顏色，因此，如果偽裝環(huán)境較為經(jīng)典的話，可以把從周圍環(huán)境提取得到的主要顏色信息和工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)碼顏色做分析對(duì)比，然后再?zèng)Q定最終的數(shù)碼迷彩顏色。之后要考慮周圍環(huán)境中的紋理特點(diǎn)，再?gòu)膱D案模板庫(kù)中選取若干種與之相似的圖案模板，根據(jù)圖案形狀約束將這些拼圖模板進(jìn)行分析重組，得到迷彩的紋理輪廓，再在上面涂滿前面得到的數(shù)碼迷彩主顏色，就形成了有良好偽裝效果的數(shù)碼迷彩。

圖2 數(shù)碼迷彩圖案制作流程簡(jiǎn)圖Fig.2 Digital camouflage pattern production process

2.1 顏色選取

本文中提出的數(shù)碼迷彩的顏色選取部分主要分為顏色豐富度等級(jí)計(jì)算和均值聚類提取原色2個(gè)步驟。

顏色是人類視覺感知的關(guān)鍵因素，因?yàn)轭伾珎鬟_(dá)了周圍環(huán)境的關(guān)鍵信息，無(wú)論是在自然界還是在人類社會(huì)中，它都影響著人類的行為和決策過(guò)程。因此，在圖像處理領(lǐng)域如何準(zhǔn)確測(cè)量一個(gè)自然或虛擬場(chǎng)景的色彩至關(guān)重要。

為了明確需要在周圍環(huán)境中提取出幾種主要顏色，本文中使用了顏色豐富度來(lái)確定主要顏色的個(gè)數(shù)。顏色豐富度是一種從圖像中學(xué)習(xí)提取相應(yīng)的特征顏色特征，以及從特征空間到各種自然彩色圖像的理想色彩評(píng)分的映射。本文中采用了 Hasler的方案用來(lái)計(jì)算顏色豐富度等級(jí)。

顏色豐富度等級(jí)一共分為7級(jí)，分別為：無(wú)(Not colorful)、稍微(Slightly colorful)、適度(Moderately colorful)、平均(Averagely colorful)、非常(Quite colorful)、高度(Highly colorful)和極端(Extremely colorful)。

顏色豐富度的計(jì)算公式為：

=-

(1)

=05*(+)-

(2)

(3)

(4)

=+03*

(5)

式中，、、表示圖像的三通道矢量圖；和為數(shù)學(xué)運(yùn)算標(biāo)量圖；和是方差和均值；為顏色豐富度度量值。

顏色豐富度等級(jí)和周圍環(huán)境要提取的主要顏色數(shù)可以利用表1中的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算：

表1 顏色豐富度

紅-綠-藍(lán)(RGB)、色調(diào)-飽和度-亮度(HSV)經(jīng)常用于圖像處理。RGB模型使用了3個(gè)基本顏色成分，它代表顏色的物理特征，但并不能再現(xiàn)人類視覺系統(tǒng)的本質(zhì)。而HSV模型更類似于人類的視覺機(jī)制，是基于人對(duì)顏色的感覺來(lái)設(shè)計(jì)的，更能直觀展示顏色對(duì)人眼的影響。因此本文中采用HSV模型對(duì)偽裝顏色進(jìn)行聚類，在聚類完成之后，再將色彩空間轉(zhuǎn)換為RGB空間。均值聚類算法是一種無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。由于均值聚類算法簡(jiǎn)單，執(zhí)行速度快，主要原色提取準(zhǔn)確，因此本文中使用均值聚類算法對(duì)背景圖像中的原色進(jìn)行聚類。在均值聚類算法中，如果數(shù)據(jù)聚類良好，聚類中心不變，則算法收斂。使用均值聚類算法的原色提取流程如圖3所示，首先進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換，然后初始化聚類中心和中心個(gè)數(shù)，中心個(gè)數(shù)使用上文提到的顏色豐富度等級(jí)計(jì)算公式，之后通過(guò)遞歸迭代的方式進(jìn)行重新聚類并更新中心點(diǎn)的位置，直到誤差小于閾值為止，最后再把顏色轉(zhuǎn)換為RGB空間就完成了全部流程。

2.2 紋理制作

基于圖案模板的數(shù)碼迷彩偽裝設(shè)計(jì)方法目前大多是利用圖像分割技術(shù)提取背景紋理特征，再制作出與之相符合的圖案模板。在把迷彩圖案畫在衣服上、卡車等設(shè)備的實(shí)際過(guò)程中采用圖案模板作為涂裝紋理可以避免偽裝圖案變形或混亂，達(dá)到良好的偽裝效果。從實(shí)際的噴涂技法上看，這樣的方法不僅提高了數(shù)碼迷彩制作效率，而且在滿足圖案約束的同時(shí)，使數(shù)碼迷彩更加不顯眼。

圖3 主顏色提取流程框圖Fig.3 Main color extraction process

對(duì)于圖案模板斑點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，本文中從已有的一些形狀良好的偽裝設(shè)計(jì)入手，總結(jié)出一些典型的偽裝圖案斑點(diǎn)形狀，然后利用貪婪算法遞歸地將這些圖案模板在點(diǎn)形狀約束下展開，直到整個(gè)表面被完全覆蓋。該方法采用7種不同的圖案模板斑點(diǎn)類型，有4個(gè)較大的斑點(diǎn)圖案模板和3個(gè)小一點(diǎn)的斑點(diǎn)圖案模板類型。在實(shí)際使用這些斑點(diǎn)模板的過(guò)程中，會(huì)在之上加入縮放因子從而使得斑點(diǎn)模板的多樣性增加。圖4展示了這些斑點(diǎn)模板的具體樣式。

圖4 斑點(diǎn)模板樣式圖Fig.4 Blob template style

使用這些斑點(diǎn)圖案填充整個(gè)數(shù)碼紋理的過(guò)程中要使用貪婪隨機(jī)迭代算法，貪婪隨機(jī)迭代算法是求解優(yōu)化問(wèn)題的一種快速、簡(jiǎn)單的方法，求解器在考慮約束條件的同時(shí)一步一步地搜索當(dāng)前步驟的最恰當(dāng)?shù)慕?，直到滿足約束停止條件，完成整個(gè)迭代算法。數(shù)碼圖案中斑點(diǎn)的分布問(wèn)題可以看作是形狀約束條件下的優(yōu)化問(wèn)題。

準(zhǔn)備模板分布約束具有良好光學(xué)偽裝效果的偽裝圖案不僅要求顏色能很好地融入背景，還要求噴涂在偽裝目標(biāo)表面的模板形狀具有良好的光學(xué)偽裝效果。為了實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和經(jīng)驗(yàn)，本文中實(shí)施了以下約束條件：

1) 偽裝圖案應(yīng)該很好地分割目標(biāo)形狀，使整體形狀是一些零零散散的斑點(diǎn)組合；

2) 偽裝紋理中的斑點(diǎn)應(yīng)呈不規(guī)則狀，不能有大塊或長(zhǎng)條紋；

3) 不能有多個(gè)一樣的斑點(diǎn)同時(shí)出現(xiàn)在偽裝圖案的一個(gè)地方，相鄰的斑點(diǎn)要盡量有著各種不同顏色，這樣可以使圖案顯得更加層次化和不規(guī)則化；

4) 為了提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，在設(shè)計(jì)偽裝圖案時(shí)，不直接進(jìn)行偽裝顏色噴涂，而是在整個(gè)紋理設(shè)計(jì)完畢后再統(tǒng)一噴涂顏色，節(jié)省偽裝涂料。

模板中斑點(diǎn)分布的約束條件是為了讓斑點(diǎn)的分布盡量分散，對(duì)圖案斑點(diǎn)的分布約束類似于引導(dǎo)圖案中心點(diǎn)分布。因此，本文中為每個(gè)像素塊分配成本，這樣本文中就可以定量地衡量一個(gè)像素點(diǎn)成為斑點(diǎn)模板中心的可能性。該成本越小，這個(gè)像素點(diǎn)就越有可能成為中心。在數(shù)字偽裝生成過(guò)程中，每個(gè)新斑點(diǎn)模板的分布都會(huì)動(dòng)態(tài)地改變模板覆蓋區(qū)域內(nèi)像素的成本，然后再進(jìn)行下一個(gè)斑點(diǎn)模板的選擇。在貪婪算法的后續(xù)迭代過(guò)程中，本文中使用模板分布代價(jià)(以一個(gè)像素為分布中心所對(duì)應(yīng)背景模板的代價(jià))作為優(yōu)化測(cè)度。需要為每個(gè)像素設(shè)置一個(gè)分布成本(通常初始化為0)，這表示被圖案模板覆蓋的成本。在算法實(shí)現(xiàn)中，簡(jiǎn)單地更新每一個(gè)像素的成本(當(dāng)一個(gè)像素被模板覆蓋一次時(shí)添加1)。模板分布代價(jià)表示模板在以像素為中心的矩形區(qū)域內(nèi)分布的總代價(jià)(即模板中心在像素處)，模板分布代價(jià)是使用模板矩陣作為卷積核進(jìn)行卷積的結(jié)果。每次優(yōu)先選擇。模板分布代價(jià)最小的像素點(diǎn)作為圖案模板的中心，若有相同的最小成本(最小覆蓋代價(jià))，就隨機(jī)選擇其一。數(shù)碼紋理制作流程如圖5所示。

圖5 數(shù)碼紋理制作流程框圖Fig.5 Digital texture production process

詳細(xì)算法步驟如下：

1) 初始化背景。創(chuàng)建矩陣，用于存儲(chǔ)成本，其大小等于偽裝圖像的大小，矩陣初始化為全0矩陣；

2) 偽裝斑點(diǎn)大致輪廓。在偽裝畫布上建立一個(gè)原點(diǎn)坐標(biāo)作為輸出偽裝圖像的中心。然后，在圖像上繪制余弦曲線，作為畫布上斑點(diǎn)分布的輪廓。在曲線上，隨機(jī)采樣個(gè)斑點(diǎn)內(nèi)部作為大圖案模板的中心。每個(gè)斑點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)2～4倍的隨機(jī)放大，然后更新矩陣中模板覆蓋的像素的成本；

3) 基于貪婪算法的圖案模板覆蓋。采用貪婪算法對(duì)背景圖像進(jìn)行分配圖案模板。在每次迭代中，利用圖案模板對(duì)矩陣中的像素進(jìn)行卷積運(yùn)算根據(jù)模板分布代價(jià)計(jì)算最優(yōu)分布，所尋求的分布是總代價(jià)最小的分布。因此，在每一步中，選擇最小的像素作為模板的中心，使代價(jià)最小。若存在多個(gè)最小值，則隨機(jī)取一個(gè)值，從而使每一步的最優(yōu)使總體分布接近最優(yōu)分布；

4) 進(jìn)行成本值為0的最大連通域計(jì)算，當(dāng)最大連通域小于指定閾值(閾值一般取最小模板尺寸的2倍)時(shí)，算法停止。

2.3 自適應(yīng)數(shù)碼迷彩制作

自適應(yīng)數(shù)碼迷彩是在周圍環(huán)境變化的同時(shí)不斷改變自身的數(shù)碼迷彩偽裝，使得自身的偽裝每時(shí)每刻都適應(yīng)于當(dāng)前環(huán)境。其算法流程如圖6所示。

圖6 自適應(yīng)數(shù)字偽裝算法流程框圖Fig.6 Adaptive digital camouflage process

由于數(shù)碼紋理制作算法耗時(shí)較長(zhǎng)，為了提高算法效率，本文中只在第一幀生成一張大的數(shù)碼紋理樣板，再之后的偽裝過(guò)程中只使用這個(gè)樣本的不同位置進(jìn)行偽裝。在每一幀偽裝的過(guò)程中通過(guò)檢測(cè)周圍環(huán)境信息提取出環(huán)境的主要顏色，再根據(jù)紋理樣板生成偽裝圖案。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

數(shù)碼迷彩的顏色選取主要分為顏色豐富度等級(jí)計(jì)算和均值聚類提取原色2個(gè)部分組成，提取結(jié)果如圖7所示，可以看到對(duì)于不同的圖像他的顏色豐富度不同，從而提取到的主顏色個(gè)數(shù)也就不一樣。

均值聚類顏色提取算法能夠?qū)D像中的顏色進(jìn)行統(tǒng)一匯總，計(jì)算出圖像中的主要顏色。在圖7中，草地圖像共提取4個(gè)主顏色，銀杏樹林圖像共提取出5個(gè)主顏色，通過(guò)人類感知進(jìn)行比較，可以看出算法計(jì)算的主顏色符合人類大腦感知。

數(shù)碼迷彩的紋理制作是根據(jù)基于模板庫(kù)的貪婪算法實(shí)現(xiàn)的，其生成的迷彩紋理主要依賴于模板庫(kù)中的斑點(diǎn)圖像，在紋理生成的過(guò)程中，由于斑點(diǎn)的隨機(jī)取樣以及紋理空間分布在迭代初期往往有多個(gè)最優(yōu)模板中心，就會(huì)令生成的紋理存在極大的亂序隨機(jī)，一個(gè)隨機(jī)生成的結(jié)果如圖8所示，可以看到，偽裝紋理是完全不規(guī)則的，并且偽裝紋理將整個(gè)圖案分割成一個(gè)個(gè)小的目標(biāo)形狀，使整體形狀是一些零零散散斑點(diǎn)的組合，符合迷彩偽裝紋理的定義。

圖7 主顏色提取結(jié)果圖Fig.7Main color extraction result graph

圖8 數(shù)碼迷彩紋理結(jié)果圖Fig.8 Digital camouflage texture results

根據(jù)數(shù)碼迷彩的主要顏色和生成的紋理圖案模型，就可以生成各種各樣的數(shù)碼迷彩。如圖9，通過(guò)森林的主要顏色就可以制作出適合在森林中使用的森林?jǐn)?shù)碼迷彩；通過(guò)雪地中的主要顏色就可以制作出適合在雪地中使用的雪地?cái)?shù)碼迷彩。從圖中可以看到，相鄰的斑點(diǎn)之間有著不同顏色，迷彩圖案非常有層次化和不規(guī)則化。

自適應(yīng)數(shù)碼迷彩是根據(jù)周圍環(huán)境的變化不斷改變自身的數(shù)碼迷彩偽裝，使得自身的偽裝每時(shí)每刻都適應(yīng)于當(dāng)前環(huán)境。其偽裝效果如圖10所示，在圖10(a)中，可以看到足球被偽裝為深綠色迷彩，能夠很好地藏在樹下的草叢中；在圖10(b)中，可以看到一個(gè)劃水的人被偽裝為大海的顏色，其偽裝效果很好地匹配海水的紋理和顏色。

圖9 數(shù)碼迷彩結(jié)果圖Fig.9 Digital camouflage results

圖10 自適應(yīng)數(shù)碼迷彩結(jié)果圖Fig.10 Adaptive digital camouflage results

在運(yùn)動(dòng)圖像的偽裝中，自適應(yīng)數(shù)碼迷彩也能完成偽裝任務(wù)，能夠把偽裝目標(biāo)隱藏在周圍的環(huán)境中，如圖11所示，一只寵物狗在一片荒地上行走，利用自適應(yīng)數(shù)碼迷彩偽裝技術(shù)可以讓寵物狗的偽裝每時(shí)每刻都與周圍環(huán)境保持同步。

圖11 基于數(shù)碼迷彩的自適應(yīng)數(shù)字偽裝結(jié)果圖Fig.11 Display of adaptive digital camouflage results based on digital camouflage

通過(guò)上述的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析可以看出基于數(shù)碼迷彩的自適應(yīng)數(shù)字偽裝技術(shù)在偽裝目標(biāo)靜止時(shí)的偽裝效果十分優(yōu)秀，在偽裝目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中也能夠令自身潛伏在環(huán)境中去。這是因?yàn)樵摂?shù)字偽裝技術(shù)的顏色選取是基于周圍環(huán)境的主要顏色，紋理生成是隨機(jī)并且雜亂無(wú)章的，這基本符合了環(huán)境的基本特性，并且觀根據(jù)人眼的色彩混合原理和空間想象能力，在一定的距離外察偽裝目標(biāo)時(shí)人眼對(duì)它的分辨能力大大減弱，從而使得該方式可以讓偽裝目標(biāo)達(dá)到以假亂真的效果。

4 結(jié)論

1) 所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)數(shù)字偽裝算法，能夠?qū)Ξ?dāng)前環(huán)境進(jìn)行分析判斷，得到適合于當(dāng)前環(huán)境的最好偽裝。

2) 通過(guò)顏色選取，紋理生成等步驟得到的自適應(yīng)數(shù)字偽裝，比傳統(tǒng)的數(shù)碼迷彩效果更好，能根據(jù)當(dāng)前環(huán)境的變化自適應(yīng)改變，在物體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中也能實(shí)現(xiàn)較好的偽裝。

3) 所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)數(shù)字偽裝算法適用于各種環(huán)境，對(duì)自然探索、娛樂(lè)生活、潛伏偵查、國(guó)家安防和科學(xué)研究具有重大意義。