楊恒伏，殷建平

(1.國防科學技術(shù)大學計算機學院，湖南長沙4100073;2.湖南第一師范學院信息科學與工程學院，湖南長沙410205)

1 引言

迷彩偽裝是對抗軍事偵察和武器攻擊系統(tǒng)的常用手段。其主要目的是通過減少目標與周圍環(huán)境的光學差別以降低目標顯著性，從而躲避敵方偵察，提高已方戰(zhàn)場生存能力［1］。傳統(tǒng)迷彩設(shè)計以手工設(shè)計、統(tǒng)計分析和主觀經(jīng)驗為基礎(chǔ)，其周期長且偽裝效果差。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字迷彩設(shè)計開始應運而生。數(shù)字迷彩偽裝是運用計算機與數(shù)字圖像處理技術(shù)提取自然背景紋理、顏色等信息，并以較小單元色塊表現(xiàn)出來的偽裝技術(shù)。相對于傳統(tǒng)迷彩方案，其在計算開銷與偽裝性能方面顯示出明顯的優(yōu)越性［2］。Frikovec等利用Photoshop、ImageJ圖像處理與分析軟件提取圖像輪廓，對都市環(huán)境進行迷彩偽裝設(shè)計［3］。劉尊洋等提出結(jié)合塔型模糊c－均值聚類的仿造迷彩主色提取方法［4］。使用模糊c－均值聚類提取背景色，算法運行效率較高，但由于未考慮到顏色感知特性，偽裝效果有待提高。秦建飛等［5］結(jié)合Lab顏色空間和K－mean聚類設(shè)計一種新數(shù)碼迷彩偽裝方案，以均方根誤差為評價函數(shù)，以類內(nèi)色差相似性與類間色差多樣性為準則，選擇背景優(yōu)勢色，但未考慮到初始中心對背景主色的影響。為實現(xiàn)數(shù)字迷彩圖像自動化設(shè)計，賈其等提出一種基于馬爾科夫隨機場的數(shù)字迷彩設(shè)計方案［6］，利用聚類提取背景主色與面積比例，通過馬爾科夫隨機場模型模擬自然景物紋理分布以實現(xiàn)迷彩偽裝。秦雷等根據(jù)空間混色原理提出一種背景主色替換數(shù)碼迷彩設(shè)計算法［7］。它利用數(shù)碼迷彩單元概率分布設(shè)計由背景主色組成的迷彩圖案。但該迷彩算法缺乏對顏色特性的考慮，目標與背景的融合不夠充分。江玉珍等提出一種基于抖動調(diào)制的數(shù)碼迷彩方法［8］，通過調(diào)色板顏色分類排序與直方圖分析提取背景主色，根據(jù)抖動半色調(diào)方法統(tǒng)計四主色比例，并依正態(tài)分布隨機生成迷彩圖案。但顏色排序過程只考慮到亮度特性，沒考慮色度因素。這些迷彩偽裝方案沒能較好地考慮背景顏色特性，偽裝效果不好。為此在充分挖掘背景主色顏色相似性的基礎(chǔ)上，提出新的自適應主動偽裝設(shè)計方案，將原始數(shù)字圖像變換成另一幅有意義圖像以保護感興趣目標物［2］，并結(jié)合無損信息隱藏技術(shù)［9］實現(xiàn)從偽裝圖像到原圖像的可逆恢復，從而使得主動偽裝算法可進一步應用于數(shù)字圖像版權(quán)保護。

2 基于顏色相似性的迷彩偽裝算法

2.1 顏色相似性迷彩偽裝基本思想

為實現(xiàn)目標與背景的充分融合，提出結(jié)合顏色相似性的迷彩偽裝方案。在背景主色提取過程中引入顏色相似性準則，以選取與背景充分一致的主色。同時結(jié)合數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)將目標信息隱藏于圖像背景之中，從而實現(xiàn)偽裝圖像的可逆恢復。該方案由主色提取、目標偽裝與原圖像恢復三部分組成，算法基本思想如圖1所示。

圖1 迷彩偽裝基本流程Fig.1 Flowcharts of the camouflage design scheme

2.2 迷彩偽裝實現(xiàn)

2.2.1 基于顏色相似性的背景主色提取

背景主色提取由以下步驟組成:

步驟1:首先打開原始圖像，鼠標選擇一感興趣區(qū)作為待偽裝目標區(qū)(原圖像目標區(qū)以外區(qū)域定義為圖像背景區(qū))。

步驟2:利用式(1)計算背景區(qū)各顏色C相較于白色 C0(255，255，255)的色度飽和度相似系數(shù)［10］:

其中，C=(cr，cg，cb)，〈C，C0〉表示求內(nèi)積，‖＊‖表示求向量模。顏色C、C0的色度和飽和度的相似性越高，λ(C)值就越大。

步驟3:類似地計算各顏色相較于白色C0(255，255，255)的亮度相似性:

步驟4:綜合色度飽和度與亮度因素，計算出顏色C的顏色相似性系數(shù)γ:

由于色度飽和度的區(qū)別是主要的，決定了顏色的主要特性，而亮度是次要方面的特性，故有ρ∈(0.5，1)。

步驟5:確定偽裝色數(shù)目k。

步驟6:從背景區(qū)隨機選取k個顏色相似性差盡可能大的顏色值作為初始聚類中心。

步驟7:計算每個類的平均值，并用該平均值代表相應的聚類mi。

步驟8:根據(jù)每個聚類的均值計算每個像素與各類中心對象的顏色相似性差:

其中，mi為類 Xi的中心，即為 Xi中所有顏色的均值。

步驟9:并根據(jù)顏色相似性差最小原則，重新對相應顏色進行劃分;將背景區(qū)顏色值賦給其最近的聚類。

步驟10:重復步驟7到步驟9，直到每個聚類不再發(fā)生改變，此時各類中心即為各背景主色。

2.2.2 目標偽裝

目標偽裝流程如下:

步驟1:根據(jù)用戶密鑰key生成依隨機序列P。

步驟2:將目標區(qū)像素MSBs(Most Significant Bits)比特信息無損壓縮后與目標邊界鏈碼組合成待嵌入邊信息L。

步驟3:利用偽隨機序列P，結(jié)合無損數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)將邊信息L偽隨機地隱藏到圖像背景區(qū)。

步驟4:根據(jù)顏色相似性差最小為原則，用背景主色對目標區(qū)像素進行像素替換。

步驟5:重復步驟4，直至目標區(qū)所有像素均已替換完畢，即生成偽裝圖像。

2.2.3 原圖像恢復

原圖像恢復主要步驟如下:

步驟1:載入待恢復偽裝圖像。

步驟2:輸入用戶密鑰key，利用隱秘信息提取技術(shù)恢復出目標邊界鏈碼與目標區(qū)像素MSBs。

步驟3:根據(jù)恢復目標邊界鏈碼確定圖像目標區(qū)與背景區(qū)。

步驟4:按光柵掃描順序，根據(jù)顏色相似性差最小原則，由恢復出的目標區(qū)像素MSBs替換偽裝圖像目標區(qū)各像素。直至所有目標像素均被替換，則恢復出原始圖像。

3 仿真實驗與結(jié)果分析

為驗證該迷彩偽裝方案有效性，針對不同背景圖像對偽裝性能進行了測試。圖2所示的模擬測試圖像(大小為400×300)是通過將兔子置于自然場景中生成的，其中圖2中的四個分圖分別為草叢、樹林、山坡和平原環(huán)境。實施偽裝時，首先在模擬圖像中選取感興趣區(qū)為待偽裝目標物(圖2各圖像中兔子所在區(qū)域)，然后根據(jù)顏色相似性原則提取背景主色(如圖3所示)。由于顏色提取過程中充分考慮了顏色特性，提取的背景主色能有效反映所處環(huán)境的顏色特征。

圖2 模擬測試圖像Fig.2 Simulated test images

圖3 背景主色Fig.3 Background dominant colors

用圖3所示背景主色對圖2中模擬測試圖像實施迷彩偽裝，偽裝效果如圖4所示。

圖4 偽裝效果Fig.4 Camouflage effect

由圖4可見，本文迷彩偽裝設(shè)計充分實現(xiàn)了偽裝目標與背景的充分融合，生成的偽裝圖像具有較強的迷惑性，人眼難以從中識別出目標物。這說明該迷彩偽裝方案能較好地隱蔽特定目標，躲避敵方檢測。

另外，該迷彩方案實現(xiàn)了原圖像可逆恢復，認證用戶可有效恢復原始圖像(如圖5所示)，而沒有密鑰的非認證用戶則不能由偽裝圖像恢復原始圖像(如圖6所示)。兩種不同情形下恢復圖像質(zhì)量如表1所示，非認證用戶恢復圖像質(zhì)量遠低于認證用戶恢復圖像質(zhì)量，其PSNR值平均低于23.0 dB。于是該可恢復迷彩偽裝方案可應用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字圖像安全隱蔽通信。通信時發(fā)送方應用該主動偽裝方案將數(shù)字圖像變換成另一幅有意義圖像而隱匿感興趣目標，而在接收方僅認證用戶根據(jù)正確密鑰恢復原始圖像。

圖5 認證圖像恢復Fig.5 Authorized image recovery

圖6 非認證圖像恢復Fig.6 Unauthorized image recovery

表1 恢復圖像PSNR值Tab.1 PSNR values of recovered images(dB)

4 結(jié)語

為有效降低偽裝目標顯著性，將顏色相似性應用于數(shù)字迷彩偽裝設(shè)計，實現(xiàn)了一種自適應數(shù)字迷彩偽裝設(shè)計算法。在背景主色提取與目標偽裝過程中，充分考慮到顏色相似性，提取的背景主色可有效反映背景特性，偽裝目標與背景顏色能較好地融合在一起，目標偽裝效果好。對目標區(qū)像素MSBs的無損數(shù)據(jù)隱藏成功實現(xiàn)了經(jīng)由偽裝圖像的原圖像可控恢復。該迷彩偽裝方案可用于指導軍事目標偽裝，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境圖像隱蔽通信安全方面亦有較好的應用前景。

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