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1、第37卷第1期2 0 1 6年1月兵 工 学 报ACTA ARMAMENTARlIV0137 NO1Jan 2016基于分形布朗模型的数码迷彩图案生成方法研究蔡云骧1，薛士强1，周志勇1，黄云2(1陆军工程兵科研一所，江苏无锡214035；277208部队，云南玉溪653100)摘要：迷彩伪装是一项重要的伪装技术。数码迷彩是对抗高分辨成像侦察的有效技术手段。如何实现迷彩设计技术的实效化、精确化和智能化始终是研究热点。基于分形布朗运动的分形维估计法提取背景图像的纹理特征、基于金字塔结构逐层模糊C均值聚类算法提取背景图像的主色特征。融合纹理和主色特征，运用改进的钻石一菱形算法生成符合背景特征的数码
2、迷彩图案。仿真实验结果表明：该算法在荒漠型、丛林型、林地型背景的迷彩生成中均能产生较好效果。关键词：兵器科学与技术；伪装；迷彩设计；分形；模糊C均值聚类中图分类号：E9514 文献标志码：A 文章编号：10001093(2016)01-0186-07DOI：103969iissn10001093201601026Study of Digital Pattern Generation Method Based on Fractal Brown ModelCAI Yunxian91，XUE Shiqian91，ZHOU Zhiyon91，HUANG Yun2(1The First Engineer
3、s Scientific Research Institute，Department of the Army，Wuxi 214035，Jiangsu，China；2Unit 77208 of PLA，Yuxi 653 100，Yunnan，China)Abstract：Painting camouflage is an important camouflage techniqueDigital camouflage is an effectivemeans against high-resolution imaging reconnaissanceHow to achieve the effe
4、ctiveness，precision and in-telligence of camouflage design technology is always a reseach focusThe texture features of backgroundimage are extracted based on FBM fractal dimension estimation method，and the dominant color featuresof background image are extracted based on pyramid structure fuzzy Cmea
5、ns cluster(FCM)clusteringalgorithmThe digital camouflage patterns conforming to the characteristics of background are generatedbased on the improved diamondsquare algorithmThe simulation results show that the proposed algorithmis used to achieve the preferable results of pattern generation in desert
6、，jungle，forest land backgroundsKey words：ordnance science and technology；camouflage；pattern design；fractal；fuzzy C-means clus-ter0 引言迷彩伪装作为最基本的军事伪装技术，是现代战争中对抗侦察与打击的常用手段之一，主要通过技术手段在目标上再现背景的颜色、纹理等特征，实现迷彩图案对目标外形的有效分割或目标与背景的高度融合。在现代信息化战争中，随着光纤、微收稿13期：2015-03-03基金项目：国防预先研究项目(ZLY2011410)作者简介：蔡云骧(1984一)，男，
7、工程师。Email：caibuyisinacom波、激光、卫星等高技术侦察探测手段的运用，战场信息获取能力不断增强，各类军事目标面临日益严峻的生存威胁，迷彩伪装技术也必须发展适应新的要求。数码迷彩，又称数字化迷彩，是由传统迷彩发展而来的新型迷彩技术，外观上通过“马赛克”化的斑点组合模拟自然背景的斑驳特性，其实质是结合人类视觉特性和计算机图像处理技术实现迷彩设计万方数据第1期 基于分形布朗模型的数码迷彩图案生成方法研究 187技术的时效化、精确化和智能化。数码迷彩设计包括背景主色提取和迷彩斑块设计。近年来，许多学者在这两方面作了很多有益的探讨。文献2基于HSV模型和量化直方图提出了背景主色提取算
8、法，文献3提出了基于Lab颜色空间和Kmeans(K均值)聚类的迷彩颜色选取算法，但上述文献并没涉及背景纹理特征提取。文献4在文献2的基础上提出了一种采用随机填充法生成数码迷彩的算法，在生成图案过程中只考虑主色面积比例，没有考虑背景纹理特征。文献57分别用基于塔型逐层模糊C均值聚类(FCM)、改进K-means和改进等周理论的方法开展了迷彩设计，这些方法直接将背景图像主色分割图作为迷彩图案，更适合仿造迷彩的生成。文献8基于主色灰度共生矩阵提取了背景主色分割图的纹理特征，但尚未考虑如何将这些特征用作迷彩图案自动生成；文献9提出了基于视觉注意力模型自动提取背景典型斑点的算法，可作为进一步斑点特征分
9、析的基础，但没有涉及迷彩图案设计。文献10结合均值聚类后马尔科夫随机场构建了数码迷彩图案设计体系，通过不同随机场参数可以生成不同类型的迷彩图案，但马尔科夫参数法的确定不是建立在背景本身的纹理特征。1纹理生成11 背景纹理的分形特性纹理是所有物体表面所共有的一种内在特征，按照一定的规则对元素或基元进行排列，从而形成的一种重复的模式。1“。纹理通常被定义为图像像素灰度值间的空间关系，反映了物体表面组织结构排列的重要信息，也是迷彩设计必须关心的要素之一。近30多年里，人们在纹理分析方面作了大量的研究工作，提出了许多纹理图像的测量和描述方法，如灰度行程、灰度差分、功率谱、灰度共生矩阵、纹理能量以及分形
10、维数等方法。研究表明，存在于自然界的物体大多为非规则的几何体，其表面都具有分形特性，包括自相似性与标度不变性。大多数自然物体表面在空间上都是分形的，而且这些表面的灰度图像也是分形的“。这为应用分形模型开展图像纹理分析提供了理论基础。在估计分形维数的方法中，文献13提出的计盒方法应用较为普遍，文献14利用结合概率理论对该方法进行改进。在该方法的基础上，文献1516提出了差分计盒方法。文献12指出分数布朗运动(FBM)是一种非常适合于描述自然纹理的随机分形模型，文献17从分数布朗运动理论及其离散形式提出了基于自相关函数的自然纹理图像分形维数的估计，并验证该方法效果优于计盒方法，且能够覆盖图像维数范
11、围。12基于FBM的分形维估计布朗运动是植物学家布朗发现的，Wiener对其提出了严格的数学模型，Mandelbrot在1968年提出分数布朗运动的概念，其定义为8。：在某概率空间上，指数为H(00，增量x(t+r)一X(t)服从均值是0，方差是r2打的正态分布，所以有P(X(t+r)一X(t)戈)=(22(r)埘L exp赤卜(1)式中：日叫做Hurst系数，当H=12时，就是典型布朗运动的情形。可以证明Hurst系数为日的分数布朗运动曲线的分形维数是2一日，曲面的分形维数是3一H所以纹理图像的分形维数估计可以通过估计日得到9|。由(1)式可知，增量X(t+Ar)一X(t)是稳定的，它的方差
12、与r2成比例，即趴(t+r)一X(t)2 05Ar埘 (2)设图像大小为MM，B(i，_)是图像在(i，J)位置处的像素值，其中1i，M，则可推导得到图像日关于自相关函数平均值的公式7。：R(m)=R(1)m“， (3)式中：Iv(m)1R(m)2矛i善，EIm(i，洲m(im，加，。(i+m，J)+，。(i，歹一m)+，。(i，+m)4，(4)，。(i，)=B(i，)一x(B(im，歹)+B(i+m，歹)+B(i，一m)+B(i，J+m) (5)(3)式两边取对数，可得lg鼎_酬g(m) (6)根据(6)式可采用最小二乘法拟合，其斜率就是日，图像分形维数D=3一日同时引入线性度三来表述图像符
13、合分数布朗运动模型的程度：L：丛粤华安生， (7)万方数据兵 工 学 报 第37卷式中：肛。表示点集的自相关；p：。、p。：分别表示点集的互相关。L取值为0，1，L越大表示直线拟合度越高。13基于改进钻石一菱形(D-S)算法的纹理生成钻石一菱形(D-s)算法最早应用于地形模拟，针对一个给定的矩形区域，通过Diamond和Square两个过程，生成具有高程值的离散点。若将高程值改为灰度值，离散点即可表示为一副灰度图像。以生成5 x 5大小图像为例，算法流程(见图1)为：田圈，隔D C(a)步骤1 (b)步骤2(a)Step 1 ()Step 2(c)步骤3(c)Step 3田田(d)步骤4 (e
14、)步骤1步骤3(d)Step4 (e)Step l to 3图1 Diamondsquare算法示意Fig1 Diamondsquare algorithm步骤1 A、B、C、D四像素点灰度值初始化为G、GB、Gc、GD步骤2执行第一次Diamond，给E点赋灰度值G，如图1(b)所示，GE=(GA+G口+Gc+GD)4+AG， (8)式中：AG为随机变量。步骤3执行第一次Square，分别给F、G、H、，像素点赋灰度值，如图1(e)所示，G，=(GA+GB)2+AG， (9)Gc=(Gc+GB)2+AGG， (10)G=(Gc+GD)2+AG， (1 1)G，=(GA+GD)2+AG， (1
15、2)式中：AG”AG。、AG。、AG，同AG，一样均为随机变量。步骤2、3为1次Ds步骤。步骤4类似步骤2、步骤3再执行1次Ds算法步骤，如图1(d)、图1(e)所示。可见Ds算法就是循环执行Ds步骤的过程。经过7,次DS步骤就可形成一幅(2“+1)(2“+1)大小的图像。为了使生成的灰度图像纹理具有分形和随机特性，在AG的取值中增加纹理Hurst系数H和方差6构成的补偿项，第n次Ds步骤时的AG为AG=f了1 1 6棚石gauss()，(13)、二，式中：gauss()函数服从标准正态正态分布。2背景主色的提取21 FCM算法背景图像中每个像素点的颜色值可看作具有3个颜色刺激值的向量，背景主
16、色提取即可转化为向量集合的聚类问题。FCM算法是一种基于目标函数的模糊聚类算法。FCM算法最早从硬聚类目标函数的优化中导出的，目前已经形成庞大的体系，其目标函数为N Cmin t，。(U，z)=(u。)“d2(z，z；)，(14)J=1 =2式中：代表样本数；C代表聚类数目；Ui为矢量工，隶属于第i类的隶属度；Z为聚类中心矩阵；U为隶属度矩阵。FCM算法目前已相当成熟，其算法步骤不再赘述2。22 基于金字塔结构逐层FCM算法的主色提取研究表明，FCM算法受初始聚类中心的影响很大，聚类结果往往只是局部最优且收敛时问很长，于是提出一种基于金字塔结构的逐层聚类算法，算法流程为：步骤1 颜色空间转换。
17、由于RGB颜色空间不是均匀的视觉颜色空间，故将图像转换到均匀的Lab颜色空间。步骤2构建金字塔图像序列。将背景分解为不同尺度上的金字塔图像序列，如图2所示。假设分解后顶层图像为，。，为了使对，。的颜色聚类有意义，要求，。的长宽满足：a x b20c，c为聚类数目。图2金字塔图像序列的构造Fig2 Structure of the pyramid image sequence步骤3 FCM聚类。对金字塔序列顶层图像，。进行FCM聚类。步骤4从第n一1层到第0层图像，依次将上一层图像的聚类结果作为初始中心对本层图像进行FCM聚类。第0层图像得到的结果就是最终的聚类中心，由于相邻两层图像具有大量冗余
18、，聚类中心万方数据第1期 基于分形布朗模型的数码迷彩图案生成方法研究 189十分接近，算法收敛时间将大大减少。3数码迷彩图案生成31基本算法本文数码迷彩图案生成算法(DSH算法)流程如图3所示，主要步骤为：图3 DSH数码迷彩生成算法流程Fig3 DSH digital pattern generation algorithm步骤1 背景图像转化为灰度图，根据侦察分辨率将原图像低分辨率化，在此基础上运用22节中的方法提取图像纹理特征Hurst系数日、亮度平均值Gray。和亮度方差Gray。步骤2 在Lab颜色空间，运用32节中的逐层FCM算法提取背景主色及其面积比例。步骤3 运用23节中的DS
19、算法生成纹理，其中AG根据(13)式代人口和Gray得到，A、B、C、D四像素点灰度值取值为Gray。步骤4根据背景主色及面积比例完成纹理图像赋色，生成最终数码迷彩图案。32实验与分析本文算法测试环境：Intel Core(TM)i7-4800MQCPU的笔记本电脑，8 GB内存，Windows 7和Visualstudio 2010为验证算法的有效性，分别选取荒漠型背景、荒漠型背景和林地型背景作为测试图像，同时将文献10中的迷彩生成算法作为对比方法(MRF方法)。表l为各背景的主色提取结果。图4、图5、图6分别为荒漠型、丛林型和林地型背景的数码迷彩生成结果，其中，纹理图和数码迷彩图案实际尺寸
20、均为6464像素(图中均作放大处理)，每个像素对应侦察成像分辨率，本文取值为表1 背景图像主色提取结果Tab1 Main colors extracted from background image10 cm从测试结果看，荒漠型背景的纹理参数H=0393、L=0983，林地型背景的纹理参数H=0406、L=0978，林地型背景的纹理参数H=0351、L=0984，从纹理提取结果看，林地型背景日最小，对应分形维数最大，纹理最斑驳，符合人眼视觉特性。3种背景的主色提取也较符合背景主要颜万方数据190 兵 工 学 报 第37卷(f1)荒漠型背景(800x600)(a)Desert baekgroun
21、d(800x600)(d)4色数码迷彩图案(MRF方法)(d)Digital pattern with four colors(MRF method)(b)纹理生成图1(b)Texture mapping l(e)4色数码迷彩图案(DSH方法)(e)Digital pattern with four colors(DSH method)图4荒漠型数码迷彩图案生成结果(e)纹理生成图2(e)Texture mapping 2Fig4 Generated results of desert digital pattern(a)丛林型背景(800x600)(a)Jungle background(8
22、00x600)(d)4色数码迷彩图案(MRF方法)(d)Distal pattern with four colors(MRF method)(b)纹理生成图1(b)Texture mapping 1(e)4色数码迷彩图案(DSH方法)(e)Digital pattern with four colors(DSH method)(f)8色数码迷彩图案(DSH方法)(f)Digital pattern with ei曲t colors(DSH method)(c)纹理生成图2(C)Texture mapping 2图5 丛林型数码迷彩图案生成结果Fig5 Generated results of
23、 jungle digital pattern(f)8色数码迷彩图案(DSH方法)(f)Digital pattern with eight colors(DSH method)万方数据第1期 基于分形布朗模型的数码迷彩图案生成方法研究 19l(a)林地型背景(800x600)(a)Forest background(800x600)d)4色数码迷彩图案(MRF方法)(d)Digital pattern with four colors(MRF method)(b)纹理生成图1(b)Texture mapping 1(e)4色数码迷彩图案(DSH方法)(e)Digital pattern wi
24、th four colors(DSH method)(e)纹理生成图2c)Texture mapping 2图6林地型数码迷彩图案生成结果Fig6 Generated results of forest digital pattern色的特征。为验证生成迷彩图案的效果，引入平均灰度对比K和纹理相似度|s1进行考量： K：半黑，)min(比。，：，。) 、7s=1-I o；一口：I， (16)一 J式中：vg、L。b，。分别为图案和背景的平均灰度值；：，、o：分别为图案和背景的灰度共生矩阵值。K和5越大表示同背景越相似。表2、表3、表4为林地型、丛林型、荒漠型背景数码迷彩图案的伪装效果。从表可以
25、发现，由于提取时采用相同的提取主色，MRF方法和本文方法生成图案的平均灰度对比K相当，但本文方法生成图案同背景的纹理相似度明显优于MRF方法，同背景融合度较佳。采用本文方法在相同背景下生成的8色迷彩图案表2 林地型数码迷彩伪装效果Tab2 Camouflage effect of forest digital pattern、f)8色数码迷彩图案(DSH方法)f)Digital pattern with eight colors(DSH method)要优于4色迷彩图案。表3 丛林型数码迷彩伪装效果Tab3 Camouflage effect of jungle digital pattern
26、表4荒漠型数码迷彩伪装效果Tab4 Camouflage effect of desert digital pattern4 结论本文提出了利用分形和聚类的数码迷彩自动生成算法。首先利用FBM模型提取背景图像纹理特征参数，利用金字塔层次FCM算法提取背景图像主色特征；在此基础上，通过改进Diamond-Square算法生成纹理图，并用提取的主色特征进行纹理赋色，最万方数据192 兵 工 学 报 第37卷终生成数码迷彩图案。本文算法建立在对背景特征 10综合统计基础之上，生成的数码迷彩图案在纹理和颜色方面与背景相似度较高。后续的工作主要是结合装备外形特征开展二维图案到三维图案的转化。234567
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