[发明专利]一种基于多特征约束的动态伪装效果评估方法

说明书

本发明涉及一种基于多特征约束的动态伪装效果评估方法，包括：获取伪装目标数据集；所述伪装目标数据集包括n帧伪装目标图像；根据所述伪装目标数据集得到潜在目标区域集、真实目标区域集和背景区域集；基于所述潜在目标区域集和所述真实目标区域集得到交并比数据集；基于所述潜在目标区域集得到融合度数据集；基于所述背景区域集得到背景差异数据集；基于所述并比数据集、所述融合度数据集和所述背景差异数据集得到伪装目标的伪装效果评估值。与传统方法相比，本发明能够实现动目标在运动场景下的综合伪装效果评估，且具有较好的通用性、可靠性和准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于多特征约束的动态伪装效果评估方法。

背景技术

伪装技术是指有计划的隐蔽自己，迷惑对方所采取的各项技术手段。任何目标经伪装均可实现隐真示假的目的；预先对目标的伪装效果进行评估，不仅可以了解目标暴露概率，对于伪装技术的发展具有指导性意义。

伪装效果评估是检测伪装目标与背景特征一致性的直观结果，要求必须客观且具有可重复性。动态场景中，人员、车辆、舰艇等活动伪装目标的伪装效果受变化背景影响，因此要求评估方法需具有一定的动态性。

现有技术中，杨骏堂等人基于Surendra背景更新建模算法，提出一种机动装备迷彩伪装效果检测方法，该方法将目标检测结果用于伪装效果评估，由于缺少目标与背景特征分析，无法解释不同伪装技术的优劣，且该方法仅适用于背景单一的运动场景，不适用于复杂多变的运动场景；应家驹等人基于图像特征综合技术，提出一种红外动态伪装效果评估；杨鑫等人结合Mean shift目标跟踪技术，提出一种基于特征统计的动态伪装效果评估方法，两种方法分别针对红外和可见光两种图像，均着重研究目标与背景的特征相似度，单纯以图像特征差异实现伪装效果评估，忽略了活动伪装目标检测结果以及其在场景中的综合伪装效果。

以上方法考虑的大都是伪装目标与特定部分背景间的相关性，缺少全局性综合评估。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明提供了一种基于多特征约束的动态伪装效果评估方法，能够客观、全面、准确的描述目标在运动状态下的伪装效果。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于多特征约束的动态伪装效果评估方法，包括：

获取伪装目标数据集；所述伪装目标数据集包括n帧伪装目标图像；

根据所述伪装目标数据集得到潜在目标区域集、真实目标区域集和背景区域集；

基于所述潜在目标区域集和所述真实目标区域集得到交并比数据集；

基于所述潜在目标区域集得到融合度数据集；

基于所述背景区域集得到背景差异数据集；

基于所述交并比数据集、所述融合度数据集和所述背景差异数据集得到伪装目标的伪装效果评估值。

优选地，所述获取伪装目标数据集，包括：

基于设定手段对目标进行伪装得到伪装目标；

基于机载探测设备对所述伪装目标在设定范围内进行跟踪拍摄，得到初始数据集；

基于图像金字塔对所述初始数据集进行分层缩小或放大处理，得到分层数据集；

在所述分层数据集中选取设定分辨率大小的伪装目标图像得到所述伪装目标数据集。

优选地，所述根据所述伪装目标数据集得到潜在目标区域集、真实目标区域集和背景区域集，包括：

基于动目标检测法得到每一帧所述伪装目标图像对应的潜在目标区域和背景区域，从而得到所述潜在目标区域集和所述背景区域集；