【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術屬于數(shù)碼迷彩生成技術，具體涉及一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法。
技術介紹
1、在現(xiàn)代戰(zhàn)爭和軍事活動中，偽裝迷彩至關重要，其設計目的是最小化敵方在不同的環(huán)境中對我方裝甲車輛的檢測和識別能力。
2、迷彩設計整體分為背景色調提取和圖案紋理設計兩部分，傳統(tǒng)的迷彩設計依靠人工對照背景選取顏色，然后依靠經(jīng)驗繪制該場景下的偽裝圖案。計算機視覺和圖像處理技術的發(fā)展以及計算能力的提升，為自動生成高度適應特定環(huán)境的迷彩紋理提供了可能。
3、現(xiàn)階段的生成方法有很多，主要集中在基于深度學習的風格轉移生成迷彩、基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡的特定場景偽裝、基于圖像識別與環(huán)境聚類等等，但是，這些已有研究與相關方法依然存在一定缺陷，比如：紋理生成效率低下，前期優(yōu)化耗時過長，且極其受限于計算資源，對于多場景的環(huán)境適應性也較差，且采用的驗證評估標準也存在一定缺陷，導致最終產(chǎn)生的迷彩實際偽裝效果不達預期，以上都是迷彩生成領域亟待解決的問題，也是本專利技術方法最初提出的出發(fā)點。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術的目的在于：提供一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，通過一種定制化改進遺傳算法介入優(yōu)化多perlin噪聲紋理生成的方法，在遺傳算法底層算子尤其是各個算子的概率計算方面重新設計優(yōu)化，同時提出新的多維度紋理評估因子作為適應度，并對紋理生成框架中的插值算法進行改進，使得紋理生成參數(shù)調優(yōu)效率得到提高，調優(yōu)后的紋理生成效果也得到提升，能穩(wěn)定輸出更優(yōu)良的迷彩紋理，能更好地融入背景環(huán)境，相比其他算法能更顯著提升偽裝
2、本專利技術的實施例可以這樣實現(xiàn)：
3、本專利技術提供一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，用于根據(jù)目標場景生成適用于所述目標場景的偽裝數(shù)碼迷彩，所述生成方法包括：
4、在非雨雪天氣且自然光線充足情況下，在所述目標場景下拍攝點的前、后、左、右、下等5個方向拍攝環(huán)境圖像；
5、從所述5個環(huán)境圖像中提取出所述目標場景下的最終主顏色集成員，用于迷彩紋理中背景和主斑點、修飾斑點等的色彩分布規(guī)劃；
6、選用多perlin噪聲疊加生成迷彩紋理并優(yōu)化調整內部算法，進一步篩選所述噪聲生成紋理算法過程涉及參數(shù)，獲得待調優(yōu)的過程關鍵參數(shù)；
7、根據(jù)所述噪聲生成紋理過程中的參數(shù)調優(yōu)問題重構所述遺傳算法的底層算子，設計更加綜合的迷彩評估因子作為遺傳算法適應度，用于所述過程關鍵參數(shù)的調優(yōu)過程，其中對于不同類型偽裝對象針對性地限制優(yōu)化方向，來適應在當前目標場景背景下所述偽裝對象的偽裝需求，盡可能融入該類環(huán)境背景；
8、將所述調優(yōu)后的參數(shù)與所述環(huán)境圖像一起本地存儲，在所述目標場景下每次新的圖像獲取時與所述本地存儲圖像進行評估比對，決定所述參數(shù)更新或者直接使用所述參數(shù)生成變形迷彩，然后數(shù)字化生成數(shù)碼迷彩紋理模塊；
9、根據(jù)分割屬性、層次屬性等偽裝迷彩國家規(guī)范標準調整所述數(shù)碼迷彩紋理模塊的布局、主斑點相互關系、斑點修飾效果等。
10、進一步地，在可選的實施例中，提取顏色獲得所述最終主顏色集并規(guī)劃色彩分布的具體過程為：
11、分別對所述5個環(huán)境圖像中的顏色數(shù)據(jù)采用聚類算法，將色彩相似的像素顏色聚合為同一類別，并輸出獲得所述該類別代表顏色，記為一種顏色；
12、以此類推獲得每個所述環(huán)境圖像的前4位顏色分別存入顏色集c，由5張圖片得到5個顏色集ci,i∈{1,2,3,4,5}，cmn表示第m個圖片獲得的顏色集cm中占比第n多的顏色；
13、如果對于cmn∈ci，則將cmn放入最終顏色集g，最終得到存有x個元素的所述最終顏色集g，若x<4,取
14、
15、將所述顏色gn也存入所述最終顏色集g，使得所述最終顏色集g含有4個顏色元素，作為所述目標場景的最終顏色集；
16、將最終顏色集g中排在第1位的顏色作為迷彩紋理的主背景色，第2位和第3位的顏色作為生成主斑點的可選色，第4位顏色備用作為額外添加修飾斑點時的使用顏色。
17、進一步地，在可選的實施例中，優(yōu)化調整內部算法后的多perlin噪聲疊加生成迷彩紋理并篩選獲得過程關鍵參數(shù)具體步驟為：
18、在格點網(wǎng)絡定義、梯度向量分配、距離向量計算、點積計算等噪聲計算前期步驟后，當將相鄰所述格點的點積值通過插值函數(shù)進行組合時，本專利技術在常規(guī)雙線性插值中引入紋理調整因子α，所述常規(guī)雙線性插值的噪聲計算為：
19、n(x,y)＝lerp(u,lerp(v,doti,j,doti+1,j),lerp(v,doti,j+1,doti+1,j+1))
20、所述引入紋理調整因子后的改進插值過程為：
21、
22、其中l(wèi)erp(t,a,b)代表線性插值函數(shù)，doti,j、doti+1,j、doti,j+1、doti+1,j+1分別表示底部左頂點、底部右頂點、頂部左頂點、頂部右頂點等四個頂點的梯度向量與從該頂點到插值點(x,y)的距離向量之間的點積,分別表示各個頂點點積值調整后得到的噪聲值，u和v是基于輸入點坐標的x和y方向上分別的平滑函數(shù)值，平滑函數(shù)采用改進的5次hermite平滑函數(shù)以保證較好的插值平滑度。
23、通過調整α的值，可以在不同的紋理區(qū)域創(chuàng)造出更加豐富和細膩的效果，從而更好地模擬自然界中迷彩紋理的多變性和復雜性，α也將是重要的待調優(yōu)參數(shù)。
24、然后通過疊加不同頻率和振幅的多層perlin噪聲，生成復雜且多樣化的紋理。噪聲疊加完成后按照權利要求2所述最終色彩分布規(guī)劃進行色彩映射，生成最終迷彩紋理。
25、篩選后的最終待調優(yōu)參數(shù)具體為：所述噪聲紋理中不同頻率層之間的振幅衰減率即持續(xù)性persistence,改進插值算法中的紋理調整因子α，噪聲紋理中特征的大小即噪聲紋理細節(jié)比例scale，頻率frequency，振幅amplitude，噪聲層系數(shù)octaves，間隙度lacunarity，偏移量offset，噪聲增益gain，用于噪聲值二值化的閾值threshold，限制噪聲值的最大范圍值maximum，限制噪聲值的最小范圍值minimum。
26、進一步地，在可選的實施例中，應用于該問題的改進遺傳算法，具體內容為：
27、所述改進遺傳算法的適應度為新的迷彩評估因子，計算方法為：
28、計算所述最終迷彩紋理圖像和所述環(huán)境圖像的直方圖，并使用bhattacharyya系數(shù)比較它們之間的相似度。這個系數(shù)越大，說明兩張圖片在顏色上的相似度越高；
29、使用glcm來評估所述最終迷彩紋理圖像和所述環(huán)境圖像的紋理相似度。glcm是一種用于分析圖像紋理特征的統(tǒng)計方法，通過計算像素點在不同方向上的灰度級差來描述圖像的紋理特征，使用glcm比較函數(shù)來計算兩組glcm之間的相似度，這個值越大，說明兩張圖片在紋理上的相似度越高；
30、使用canny邊緣檢測來評估所述最終迷彩紋理圖像和所述環(huán)境圖像的混淆效果。canny邊緣檢測是本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
1.一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，用于根據(jù)目標場景生成適用于所述目標場景的偽裝數(shù)碼迷彩，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，其特征在于，所述步驟2中提取顏色獲得所述最終主顏色集并規(guī)劃色彩分布的具體過程為：
3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，其特征在于，所述步驟3中優(yōu)化調整內部算法后的多Perlin噪聲疊加生成迷彩紋理并篩選獲得過程關鍵參數(shù)具體步驟為：
4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，其特征在于，所述步驟4中應用于該問題的改進遺傳算法，具體內容為：
5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，其特征在于，所述步驟4中對于不同類型偽裝對象的調優(yōu)范圍限制，具體內容為：
6.根據(jù)權利要求1所述的一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，其特征在于，所述步驟5中實際場景下參數(shù)更新與具體應用，具體步驟為：
7.根據(jù)權利要求1所述的一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，其特征在于，所述步驟6中根據(jù)偽裝迷彩相關規(guī)范標準調整數(shù)碼迷彩模塊
...【技術特征摘要】
1.一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，用于根據(jù)目標場景生成適用于所述目標場景的偽裝數(shù)碼迷彩，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，其特征在于，所述步驟2中提取顏色獲得所述最終主顏色集并規(guī)劃色彩分布的具體過程為：
3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于噪聲的數(shù)碼迷彩生成方法，其特征在于，所述步驟3中優(yōu)化調整內部算法后的多perlin噪聲疊加生成迷彩紋理并篩選獲得過程關鍵參數(shù)具體步驟為：
4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于噪聲的數(shù)碼...
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