一种基于颜色相关度的多背景迷彩图案主色提取方法技术

本发明专利技术一种基于颜色相关度的多背景迷彩图案主色提取方法，主要解决现有单一背景下迷彩图案主色提取方法难以满足多背景多地域迷彩伪装需求的问题。步骤包括：s1.选取待伪装区域的多张背景图像，图像预处理；s2.提取每张背景图像的背景主色，并计算所述背景主色的面积占比；s3.对每张背景图像的背景主色进行优先级排序，列出排序后的搜索路径；s4.根据颜色相关度度量函数选择搜索路径，进行背景主色配对；s5.对背景主色配对结果进行主色计算，得出最终的多背景迷彩图案主色和主色的面积占比。本发明专利技术方法计算复杂度低、实时性高，所提取的迷彩主色和背景颜色融合度高，能满足大区域动态环境下多背景迷彩图案设计精确主色提取的需要。

【技术实现步骤摘要】
一种基于颜色相关度的多背景迷彩图案主色提取方法
本专利技术于图像处理与分析以及迷彩伪装设计
，尤其涉及一种基于颜色相关度的多背景迷彩图案主色提取方法。
技术介绍
迷彩伪装是最为简便有效的军事伪装防护手段之一，可应用到人员、服装、武器装备、阵地工程等各类军事目标，在各国军队得到了广泛应用。目前迷彩图案设计方法的研究多集中于单一背景迷彩图案生成，设计方法已较为成熟，已实际应用于许多作战装备，可以达到较好的伪装效果。但是当伪装目标处于大区域多背景(复杂背景)环境下，已有的单一背景迷彩图案则很难起到较好的伪装效果。因为单一背景迷彩图案可能只对区域内的某一部分或某一单一背景伪装效果较佳，但对于区域内的大部分环境，当伪装目标处于机动状态，则表现出明显的暴露特征，很容易被敌方探测设备发现，从而遭受精准打击。多背景迷彩又称多地形迷彩、通用迷彩，是一种将多个地形背景的视觉特征(包括颜色、纹理、亮度、形状等特征)进行融合而设计的数码或变形迷彩伪装图案。多背景迷彩图案设计重点在于主色提取和斑块设计。由人眼视觉注意力机制可知，人眼对颜色的敏感度总是高于纹理，故多背景迷彩图案主色提取尤为重要。单一背景的迷彩图案主色提取方法较多，包括聚类法、频度序列法、八叉树法等，但都只适用于一种背景图片，对于多背景的迷彩图案主色提取，专利CN110717952A的“可见光背景下由多图片提取主题色并生成迷彩的方法”对多张背景图片直接横向拼接成一张大图，对大图进行K-means聚类提取多背景迷彩图案主色，该方法提取的主色可能会陷入局部极小值，即提取的主色可能大多是一幅背景图像的颜色，并且直接利用随机初始聚类中心的K-means聚类算法提取背景主色，容易造成提取的背景主色与背景的色差过大。ZHU等人基于模糊聚类法，利用频率分布和附加权重对参数进行多次更新，并择最优的参数来生成图案的主色，该方法只适用于多张相似地形背景图像的迷彩图案设计并且聚类算法复杂。Hejrandoost等人同样用较为复杂的模糊聚类提取两种背景的主色，采用欧氏距离作为颜色相似度度量，进行主色配对并计算配对后的均值作为多背景迷彩图案的最终主色，该方法对多个背景图片北景主色间相关性考虑不够全面。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有单一背景下迷彩图案主色提取方法难以满足多背景多地域迷彩伪装需求的问题，提出一种基于颜色相关度的多背景迷彩图案主色提取方法。本专利技术的目的是这样实现的：一种基于颜色相关度的多背景迷彩图案主色提取方法,包括如下步骤：s1.选取待伪装区域的多张背景图像，图像预处理；s1.1.选取的多张背景图像数据集记为P，数据集中每张背景图像记为pi，i∈{1,2,...,N}且N≥2；s1.2.图像预处理操作包括：尺寸归一化和颜色空间转换，目的在于统一背景图像的尺寸大小和提升背景主色提取的准确度；s2.提取每张背景图像的背景主色，并计算所述背景主色的面积占比；s2.1.统计背景图像的颜色信息，确定初始聚类中心；s2.2.通过聚类算法提取每张背景图像的背景主色和所述背景主色的面积占比；s3.对每张背景图像的背景主色进行优先级排序，列出排序后背景主色配对的搜索路径；s3.1.背景主色优先级排序遍历每张背景图像的背景主色，依据背景主色的面积占比大小，采用降值排序方法，对提取的每张图像内的背景主色进行排列并编号；编号存储在序列内其中K表示步骤s2.2提取的背景主色数目，3≤K≤6；s3.2.确定背景主色配对的搜索路径根据上述背景主色优先级排序，背景图像的背景主色排序编号为序列，搜索过程如下：(1)在每张背景图像的中随机抽取一个编号，将抽出的编号组成路径向量Tt，t∈{1,2,3,...,KN}；(2)重复步骤(1)，直至每张背景图像pi的序列内的编号都被抽取，路径向量总数为KN；(3)在上述所有的路径向量Tt内抽取K个组成一个向量组M，被抽取的路径向量需满足要求：临近的两个向量间对应位置上的编号不相同；(4)重复步骤(3)，直至抽取完所有满足上述要求的路径向量；根据上述步骤，背景主色配对的搜索路径即为所有的向量组M；s4.根据颜色相关度度量函数选择搜索路径，进行背景主色配对；s4.1.颜色相关度度量函数；颜色相关度度量函数综合考虑色度、亮度和占比因素，由色度因子、亮度因子、占比因子权重相加并归一化处理构成；色度因子采用两种背景主色间的相关系数计算，亮度因子采用灰度差进行计算，占比因子采用所述背景主色的面积占比加和进行计算；设所述色度因子为C(fi,gj),亮度因子为L(fi,gj)，占比因子为S(fi,gj)，fi和gj表示两种不同的背景主色，fi和gj是由(R,G,B)构成的三维矢量，即fi由(fiR,fiG,fiB)来表示，gj由来表示，i、j表示步骤s3.1中记录的排序编号，则可推导得到两种背景主色的颜色相关度度量函数公式：上式中：S(fi,gj)＝ai+bjMIN＝min(C(fi,gj))，MAX＝max(C(fi,gj))，C＝255*3，γ1、γ2、γ3是颜色相关度度量函数的归一化权重系数，0≤γ1、γ2、γ3≤1且γ1+γ2+γ3＝1；Dist(fi,gj)∈[0,1]，颜色相关度度量函数和背景主色间的颜色相关性呈正比关系，颜色相关度度量函数值越大，表示两种背景主色越适合配对；s4.2.选择搜索路径，确定背景主色配对结果；对步骤s3.2确定的所有向量组M，采用颜色相关度度量函数选取最佳向量组，作为背景主色配对结果，选择过程如下：选取向量组M内的一个路径向量Tt，并使用颜色相关度度量函数计算此路径向量内编号所对应的背景主色间相关度，并求和；公式如下所示：sumk＝Dist(fx1,gx2)+Dist(gx2,hx3)+...+Dist(rxn,fx1)k∈{1,2,...,K}，x1,x2,x3,...,xn是路径向量内的所有编号，fx1,gx2,hx3,...,rxn是编号对应背景图像的背景主色；然后对向量组M内的每个路径向量均做上述公式计算，累加计算得到的所有sumk，结果表示为SUM；最后分别计算每个向量组M的SUM，其中值最大的向量组M为背景主色配对结果；s5.对背景主色配对结果进行主色计算，得出最终的多背景迷彩图案主色和相应的面积比例；配对完成后，根据背景主色配对结果，多背景迷彩图案主色由几何平均值公式计算，公式如下：多背景迷彩图案主色由colorx表示，由RGB颜色空间三分量构成；多背景迷彩图案主色对应的面积占比由路径向量内编号对应的背景主色的面积占比的平均值计算，计算公式如下：ax1,bx2,cx3,...,gxn是路径向量内编号对应的背景主色的面积占比；进一步的：所述步骤s1.本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于颜色相关度的多背景迷彩图案主色提取方法，其特征在于，包括如下步骤：/ns1.选取待伪装区域的多张背景图像，图像预处理；/ns1.1.选取的多张背景图像数据集记为P，数据集中每张背景图像记为p

【技术特征摘要】
1.一种基于颜色相关度的多背景迷彩图案主色提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
s1.选取待伪装区域的多张背景图像，图像预处理；
s1.1.选取的多张背景图像数据集记为P，数据集中每张背景图像记为pi，i∈{1,2,...,N}且N≥2；
s1.2.图像预处理操作包括：尺寸归一化和颜色空间转换，目的在于统一背景图像的尺寸大小和提升背景主色提取的准确度；
s2.提取每张背景图像的背景主色，并计算所述背景主色的面积占比；
s2.1.统计背景图像的颜色信息，确定初始聚类中心；
s2.2.通过聚类算法提取每张背景图像的背景主色和所述背景主色的面积占比；
s3.对每张背景图像的背景主色进行优先级排序，列出排序后背景主色配对的搜索路径；
s3.1.背景主色优先级排序；
遍历每张背景图像的背景主色，依据背景主色的面积占比大小，采用降值排序方法，对提取的每张图像内的背景主色进行排列并编号；
编号存储在序列内其中K表示步骤s2.2提取的背景主色数目，3≤K≤6；
s3.2.确定背景主色配对的搜索路径；
根据上述背景主色优先级排序，背景图像pi的背景主色排序编号为序列搜索过程如下：
(1)在每张背景图像的中随机抽取一个编号，将抽出的编号组成路径向量Tt，t∈{1,2,...,KN}；
(2)重复步骤(1)，直至每张背景图像pi的序列内的编号都被抽取，路径向量总数为KN；
(3)在上述所有的路径向量Tt内抽取K个组成一个向量组M，被抽取的路径向量需满足要求：临近的两个向量间对应位置上的编号不相同；
(4)重复步骤(3)，直至抽取完所有满足上述要求的路径向量；
根据上述步骤，背景主色配对的搜索路径即为所有的向量组M；
s4.根据颜色相关度度量函数选择搜索路径，进行背景主色配对；
s4.1.颜色相关度度量函数；
颜色相关度度量函数综合考虑色度、亮度和占比因素，由色度因子、亮度因子、占比因子权重相加并归一化处理构成；
色度因子采用两种背景主色间的相关系数计算，亮度因子采用灰度差进行计算，占比因子采用所述背景主色的面积占比加和进行计算；
定义所述色度因子为C(fi,gj)，亮度因子为L(fi,gj)，占比因子为S(fi,gj)，fi和gj表示两种不同的背景主色，fi和gj是由(R,G,B)构成的三维矢量，即fi由(fiR,fiG,fiB)来表示，gj由来表示，ai和bj表示该背景主色的面积占比，i、j表示步骤s3.1中记录的排序编号，则可推导得到两种背景主色的颜色相关度度量函数公式：



上式中：






S(fi,gj)＝ai+bj
MIN＝min(C(fi,gj))，MAX＝max(C(fi,gj))，C＝255*3，γ1、...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭锐晖，房海波，王向伟，吕永胜，赵辉，高鑫，赵博，沙香港，陈宗阳，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23