邵 笑,朱家明,李俐蕓,程寧寧

(1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院； 2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

基于多指標(biāo)特征迷彩偽裝效果的評(píng)價(jià)與設(shè)計(jì)

邵 笑1,朱家明1,李俐蕓1,程寧寧2

(1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院； 2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

針對(duì)提高迷彩偽裝的效果,根據(jù)視敏度曲線、人眼分辨率和可見度、canny算子檢測(cè)的邊緣圖像、灰度方差函數(shù)、層次分析法方法,分別構(gòu)建了灰度方差函數(shù)、層次分析等模型,結(jié)合MATLAB軟件等,得到迷彩斑塊最理想的顏色搭配、形狀、尺寸和清晰度．建立了分析各種迷彩偽裝效果模式的方法,定量和定性迷彩偽裝效果評(píng)價(jià)方法,并設(shè)計(jì)一個(gè)適用最廣泛的迷彩偽裝模式．

迷彩偽裝；偽裝效果評(píng)價(jià)；灰度方差函數(shù)；層次分析法；MATLAB

迷彩偽裝在當(dāng)代的軍事作戰(zhàn)中有著廣泛的應(yīng)用,主要起到可以起到掩飾自己的作用．但是針對(duì)不同的作戰(zhàn)環(huán)境(比如林地、雪地、沙漠)需要進(jìn)行相應(yīng)的不同迷彩圖案的設(shè)計(jì)．針對(duì)影響偽裝效果的不同因素(如顏色、形狀、尺寸等)進(jìn)行逐項(xiàng)分析,對(duì)于不同因素之間所組成的不同迷彩偽裝模式進(jìn)行分析,綜合分析設(shè)計(jì)出一個(gè)最優(yōu)的適合在大多數(shù)環(huán)境中均能起到較好偽裝效果的方案．結(jié)合實(shí)際設(shè)計(jì)一個(gè)定量的偽裝效果評(píng)價(jià)方法．

1 對(duì)迷彩斑點(diǎn)顏色的分析

1.1 研究思路

在迷彩設(shè)計(jì)中,大多數(shù)情況下最小色差原則可以較好地完成像素聚類分析,由于不同顏色的光對(duì)應(yīng)的光波長度不同,其輻射功率也不同,人的眼睛對(duì)于不同顏色光的相對(duì)視敏度不同,因此我們可以根據(jù)相對(duì)視敏度得到人的眼睛中自然界的顏色,從而確定偽裝迷彩服的主要顏色．

1.2 數(shù)據(jù)處理

可見光的波長范圍為380 nm～780 nm[1]．考慮到各種光所對(duì)應(yīng)的波長不一樣,人的眼睛對(duì)不同的光的敏感程度不同．因此我們用人的眼睛的視敏度來衡量各種顏色光的偽裝能力．

首先我們查閱資料得到各種顏色光的波長如表1．

表1 不同顏色光的波長

圖1 相對(duì)視敏度曲線

1.3 結(jié)果分析

通過對(duì)比表1和圖1我們可以得到人的眼睛對(duì)各種顏色光的敏感程度從強(qiáng)到弱排序?yàn)辄S、綠、橙、青、藍(lán)、紫、紅．其中人眼對(duì)波長為550 nm黃綠色最為敏感．因?yàn)槿搜鬯兄拇笞匀坏念伾酁辄S綠色,因此對(duì)于軍隊(duì)偽裝而言,迷彩服大多選擇與自然界顏色相近的綠、黃、茶等顏色．

2 對(duì)迷彩斑點(diǎn)形狀的研究

2.1 研究思路

在迷彩偽裝服的斑點(diǎn)設(shè)計(jì)中,邊緣輪廓是一項(xiàng)重要的影響因素,也是評(píng)價(jià)斑點(diǎn)圖案偽裝效果的重要因素．斑點(diǎn)單元設(shè)計(jì)原則主要是事實(shí)和拼接方便,其次是斑點(diǎn)之間的連接要符合偽裝技術(shù)中斑點(diǎn)設(shè)計(jì)的原則,從而組合成具有良好偽裝效果的迷彩圖案．為了達(dá)到實(shí)施方便和快捷,以及放大和縮小一定的倍數(shù)后仍然能實(shí)現(xiàn)與其他單元的無縫拼接,從圖案的拼接角度來看可供選擇的基本單元形狀主要有三角形、正方形、平行四邊形和正六邊形．

2.2 數(shù)據(jù)處理

為了比較以他們?yōu)閱卧M合的偽裝效果,我們選取了一副迷彩圖案,利用以上所提的四種主要圖案進(jìn)行組合,與斑點(diǎn)設(shè)計(jì)原則進(jìn)行對(duì)照比較,在基本單元面積相同的基礎(chǔ)上進(jìn)行[2]．該單元的主要顏色為占每個(gè)單元格面積超過50%的顏色,在這幅迷彩圖案的基礎(chǔ)上,我們分別利用三角形、正方形、平行四邊形和正六邊形進(jìn)行拼接所的效果分別如圖2-5所示,圖b分別為利用canny算子檢測(cè)到的邊緣圖案．

從圖2以三角形為基本單元所的圖案中我們不難發(fā)現(xiàn)其斑點(diǎn)之間的邊緣形成的是直線或者鋸齒狀,形成了與背景圖案的嚴(yán)重反差,違背了斑點(diǎn)設(shè)計(jì)的基本原則,并且如果我們將其與原來的圖案進(jìn)行對(duì)比會(huì)發(fā)現(xiàn)其嚴(yán)重扭曲了原來的斑點(diǎn)設(shè)計(jì),根本達(dá)不到實(shí)現(xiàn)所需偽裝效果．

從圖3以正方形為基本單元的圖案中,容易看出其斑點(diǎn)之間的邊緣線均為直線或者直角,形成了非常明顯的暴露特征,因此正方形為基本單元所拼接而成的圖案難以模擬所設(shè)計(jì)的迷彩圖案．

圖4以平行四邊形為基本單元的拼接圖案,其邊緣與上面所討論的三角形為基本單元拼接而成的圖案相似,即形成的也是直線和鋸齒,偽裝效果也較差．

圖5由正六邊形作為基本單元而拼接所得的迷彩圖案,與原來的圖案比較不難發(fā)現(xiàn)其斑點(diǎn)之間的邊緣是不規(guī)則的曲線,較好的模擬了原來圖案的邊緣曲線,我們知道,最好的圖案邊緣線就是曲線而正六邊形拼接所得圖案的邊緣較好的模擬了各種角度的曲線．因此,在正六邊形的基礎(chǔ)上形成的迷彩圖案可以較好的與背景進(jìn)行融合從而達(dá)到所期望的偽裝效果．

圖2 三角形為基本單元組合的圖案及邊緣 圖3 正方形為基本單元組合的圖案及邊緣

圖4 平行四邊形為基本單元組合的圖案及邊緣 圖5 正六邊形為基本單元組合的圖案及邊緣

2.3 結(jié)果分析

偽裝迷彩圖案設(shè)計(jì)的原則就是使斑點(diǎn)尺寸盡可能多樣化,而正六邊形不僅滿足了這一要求而且因其獨(dú)特的形狀可以對(duì)其進(jìn)行隨意的放大和縮小,改變其邊緣線的粗細(xì)程度,從而非常好的模擬原來的斑點(diǎn)設(shè)計(jì)圖案,因此可達(dá)到良好的偽裝效果．

3 對(duì)迷彩斑點(diǎn)尺寸大小的研究

3.1 研究思路

斑點(diǎn)尺寸大小也是影響迷彩服偽裝效果的重要因素．我們需要找到一個(gè)既達(dá)到良好偽裝效果同時(shí)過程相對(duì)簡單的最優(yōu)圖案尺寸,這里從人眼的分辨率和偽裝斑點(diǎn)設(shè)計(jì)的原則出發(fā)來確定斑點(diǎn)基本尺寸． 同時(shí)為了防止各種顏色的斑點(diǎn)產(chǎn)生空間混色現(xiàn)象,以保證迷彩的多色性,達(dá)到良好的偽裝效果,迷彩斑點(diǎn)在設(shè)計(jì)時(shí)必須使其尺寸在預(yù)定的距離上可以看得見．

3.2 數(shù)據(jù)處理

影響斑點(diǎn)可見界限的主要因素有:觀察距離、斑點(diǎn)間的亮度差別和大氣透明度．在大氣一般透明條件下(τ=0.8～0.9)[3],斑點(diǎn)可見尺寸的界限可用近似公式計(jì)算．當(dāng)亮度對(duì)比大于0.4時(shí),人眼的視角閾值為 60.3″．在野外或者沙漠雪地等寬闊的環(huán)境中,人眼的視角閾值要相應(yīng)擴(kuò)大到2.5～3倍,因此斑點(diǎn)的可見尺寸:d≥(2.5～3)D/3 438

當(dāng)亮度對(duì)比在0.2～0.4之間時(shí),人眼的視角閾值要擴(kuò)大到3.5～4倍,因此:d≥(3.5～4)D/3 438式中,觀察距離D僅考慮地面和空中較近距離觀察的情況下,因?yàn)槿绻窍窕鹋?、坦克、汽車等目?biāo),由于它們的體積較小,只有在較近的距離才能發(fā)現(xiàn)．

由于在確定斑點(diǎn)基本單元尺寸時(shí)需要將各種因素考慮在內(nèi),比較分析后確定最保守的斑點(diǎn)單元尺寸．此處考慮500 m、250 m裸眼觀察和利用6～10倍望遠(yuǎn)鏡觀察三種情況．

在500 m距離裸眼觀察時(shí),斑點(diǎn)的可見尺寸為

d≥2.5～3D/3 438=2.5×500/3 438=0.363 6 m=36.36 cm

人眼的極限分辨率為l=D×tanψ=500×tan60.3″=14.61 cm則兩個(gè)相鄰基本單元的距離r≤l=14.61 cm

在250 m距離裸眼觀察時(shí),斑點(diǎn)可見尺寸為

d≥(2.5～3)D/3 438=2.5×250/3 438=0.181 8 m=18.18 cm

人眼的極限分辨率為l=D×tanψ=250×tan60.3″=7.31 cm

則兩個(gè)相鄰基本單元的距離r≤l=7.31 cm

由于考慮人眼的體視半徑為1 349 m,即人眼在大于1349 m時(shí)無法分辨2個(gè)目標(biāo)的遠(yuǎn)近關(guān)系,此時(shí)會(huì)借助6～10倍的望遠(yuǎn)鏡．此時(shí)

d≥(2.5～3)(D/10)/3 438=2.5×(1 349/10)/3 438=0.098 1 m=9.81 cm

人眼的極限分辨率為l=(D/10)×tanψ=(1 349/10)×tan60.3″=3.95 cm

則有兩個(gè)相鄰基本單元的距離r≤l=3.95 cm

3.3 結(jié)果分析

4 對(duì)迷彩斑點(diǎn)圖案清晰度的分析

4.1 研究思路

由于不同顏色對(duì)應(yīng)不同的像素值,在同一場(chǎng)景中,圖像中越多的像素灰度值,則表明圖像越清晰,否則越不清晰．因此我們用圖像中各灰度值的方差、絕對(duì)值和平均梯度來衡量圖像的清晰度[4]．

4.2 數(shù)據(jù)處理

1)灰度方差函數(shù)模型的建立

灰度方差函數(shù)是衡量圖像上每一處像素灰度值與平均像素灰度值的差異程度,圖像越清晰,邊緣越銳化,則圖像像素灰度方差函數(shù)就越大．由方差函數(shù)可得圖像像素灰度方差函數(shù)為

2)灰度絕對(duì)差函數(shù)模型的建立

灰度絕對(duì)差函數(shù)是對(duì)圖像所有像素計(jì)算水平和垂直方向上的相鄰像素點(diǎn)的灰度差絕對(duì)值之和得到的．圖像越清晰,像素越多,細(xì)節(jié)越多,灰度差絕對(duì)值之和越大．由絕對(duì)差函數(shù)可得圖像像素灰度絕對(duì)差函數(shù)為

3)平均梯度函數(shù)模型的建立

平均梯度是計(jì)算圖像所有像素點(diǎn)的梯度再取平均得到．清晰圖像的邊緣較銳利,由于梯度值可以反映圖像中的邊緣,梯度值越大,圖像邊緣越銳化．查閱資料可以得到平均梯度函數(shù)為

4.3 結(jié)果分析

在軍事迷彩偽裝方面,圖像清晰度越低越有利于我們進(jìn)行偽裝,即灰度方差函數(shù)、灰度絕對(duì)差函數(shù)和平均梯度函數(shù)的數(shù)值越小越易于偽裝．因此在選擇偽裝圖案時(shí),應(yīng)選擇比較模糊的圖案．

5 定量評(píng)價(jià)迷彩偽裝效果的層次分析法模型

5.1 研究思路

怎樣去開發(fā)一個(gè)定量迷彩偽裝效果評(píng)價(jià)方法,關(guān)鍵須知迷彩偽裝效果與那些因素有關(guān),并運(yùn)用什么方法何種模型來評(píng)價(jià)它．由問題1到5的分析和求解可知影響迷彩偽裝效果的因素有斑塊顏色、尺寸、形狀、對(duì)比度、清晰度等．又由于迷彩結(jié)構(gòu)復(fù)雜且多數(shù)情況下必要的數(shù)據(jù)不充足,很難用一般的數(shù)學(xué)模型來解決,所以我們用層次分析法(AHP)將決策問題的有關(guān)元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次,再此基礎(chǔ)上進(jìn)行定性與定量分析相結(jié)合進(jìn)行求解與決策,來定量的評(píng)價(jià)多種迷彩偽裝效果相對(duì)于不同地形環(huán)境和特殊要求的優(yōu)劣程度．

5.2 數(shù)據(jù)處理

下面我們來通過具體的例子來詳細(xì)說明運(yùn)用層次分析法是如何分析、建立、求解與判斷的．

例:某軍隊(duì)現(xiàn)需要選取適用于某一地形的迷彩,現(xiàn)想從雪地迷彩、沙漠迷彩、林地迷彩三種類型的迷彩中選取最適合的迷彩,如何進(jìn)行排序和優(yōu)選．

符號(hào)說明:A總目標(biāo),Bi第i個(gè)準(zhǔn)則,Pi第i個(gè)方案,W(i)第i層的排序向量,CI一致性指標(biāo),CR一致性比例.

1)建立方案評(píng)價(jià)的遞階層次結(jié)構(gòu)模型,

該模型最高一層為總目標(biāo)A:最適合的迷彩類型．

第二層設(shè)計(jì)為方案評(píng)價(jià)的準(zhǔn)則層,它包含3個(gè)準(zhǔn)則:

B1:斑塊顏色;B2:斑塊尺寸大小;B3:斑塊形狀;B4:對(duì)比度;B5:清晰度

最底層為方案層,它包含p1～p3三種方案,分別為:p1——雪地迷彩;p2——沙漠迷彩;p3——林地迷彩．其層次結(jié)構(gòu)模型如圖1所示:

2)構(gòu)造比較判斷矩陣,

設(shè)以A為比較標(biāo)準(zhǔn),B層次各因素的兩兩比較判斷矩陣為A-B;類似地,以每一個(gè)Bi為比較準(zhǔn)則,P層次各因素的兩兩比較判斷矩陣為Bi-P．可得到6個(gè)比較判斷矩陣(主觀判斷各權(quán)重)．

綜合多人意見后,得到第三層相對(duì)第二層的各個(gè)比較判斷矩陣．

3)層次單排序及其一致性檢驗(yàn)

表2 層次單排序及其一致性檢驗(yàn)

由表可見,所有4個(gè)層次單排序的CI的值均小于0.1,符合滿意一致性要求．

4)層次總排序

已知第二層(B層)相對(duì)于總目標(biāo)A的排序向量為

W(2)=(0.064 0,0.119 0,0.176 2,0.238 0,0.402 8)T

而第三層(p層)以第二層第i個(gè)因素Bi為準(zhǔn)則時(shí)的排序向量分別為

則第三層(P層)相對(duì)于總目標(biāo)的排序向量為

5)層次總排序的一致性檢驗(yàn)．

因此

CI(3)=CI(2)*W(2)=(0.004 6,0.053 9,0.016 2,0.004 6,0.009 1)(0.064 0,0.119 0,0.176 2,0.238 0,0.402 8)=0.014 3RI(3)=RI(2)*W(2)=(0.58,0.58,0.58,0.58,0.58)(0.064 0,0.119 0,0.176 2,0.238 0,0.402 8)=0.580 0

CR(3)=CR(2)+CI(3)/RI(3)=0.007 5+0.014 3/0.580 0=0.032 2<0.1

5.3 結(jié)果分析

考慮的3種方案相對(duì)優(yōu)先排序?yàn)?林地迷彩,權(quán)重為0.413 6、荒漠迷彩,權(quán)重為0.323 5、雪地迷彩,權(quán)重為0.262 9．此軍隊(duì)可以根據(jù)上述分析結(jié)果,決定林地迷彩更適用于已知所需的地形中．

6 小結(jié)

本文為分析提高迷彩偽裝的效果問題,分別對(duì)迷彩斑塊的顏色搭配、形狀、尺寸、對(duì)比度和清晰度進(jìn)行了研究．得到基本尺寸用0.039 5 m的正六邊形,顏色用黃、綠、茶色且較模糊的斑塊圖案設(shè)計(jì)的迷彩偽裝效果最好．最后用集體實(shí)例知林地迷彩更適用于已知所需的地形中．

[1] 周 焜,李繼陶,陳禎培.應(yīng)用光學(xué)[M].成都:四川大學(xué)出版社,1995

[2] 賈 其,呂緒良,李 磊,等.迷彩斑點(diǎn)單元形狀和尺寸研究[J].解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào),2008，23(2):21-24

[3] 李漢斌,黃擁元.偽裝技術(shù)[M].北京:解放軍出版社,2001

[4] 余 軍,王 沛.一種新的清晰度評(píng)價(jià)算法[J].電視技術(shù),2013,37(11):75-78

The Camo Effect Analysis Evaluation and Design

Shao xiao1,Zhu Jiaming1,Li Liyun1,Cheng Ningning2

(1.School of Statistics and Appl.Math, Anhui University of Finance and Economics;2.School of Finance, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030, China)

According to improve the effect of camo's problem, according to the visual acuity curve, the human eye resolution and visibility, canny operator to detect the edges of the image, gray variance function and analytic hierarchy process (AHP) method, constructed the gray variance function respectively, such as hierarchical analysis model, combined with MATLAB software, and so on, to get the ideal color camouflage plaques, size, shape and resolution. Established the analysis method of various kinds of camouflage camouflage effect model, the method of quantitative and qualitative camouflage camouflage effect evaluation method, and designs a camo pattern used most widely.

gamouflage camouflage；camouflage effect evaluation；gray variance function；analytic hierarchy process (AHP)；MATLAB

2015-02-11

國家自然科學(xué)基金(11301001);安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)教研項(xiàng)目(acjyzd201429).

邵 笑(1993-),女,安徽合肥人,在讀碩士,主要從事經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)研究．

1672-2027(2015)02-0040-06

TP391

A