[发明专利]自适应迷彩伪装在线设计方法及系统

权利要求书

1.一种自适应迷彩伪装在线设计方法，其特征在于，包括：

步骤1，实时采集背景区域图像，确定迷彩设计候选区域；

步骤2，提取背景图像和迷彩设计候选区域主色信息，统计各自主色比例；

步骤3，计算每一迷彩设计候选区域与背景图像主色信息的相似度，并按接近程度由高到低排列；

步骤4，选择接近程度最高的候选区域作为迷彩设计的背景区域；

步骤5，在Lab颜色空间中依次计算迷彩候选颜色与背景图像主色的颜色距离，按照颜色接近原则从迷彩候选颜色中确定与每个背景图像主色最接近的迷彩实施的颜色；

步骤6，在Lab颜色空间中计算迷彩设计候选区域中每个像素颜色与背景各个主色的颜色距离，并将距离最近主色的颜色值赋给该像素，遍历图像所有像素，得到图像迷彩设计原始图；

步骤7，利用数学形态学方法对原始图作处理获取主色斑块图；

步骤8，将主色斑块图中的背景图像主色用步骤5得到的与之最接近的迷彩实施的颜色替换，得到最终迷彩设计图案；

步骤1中确定迷彩设计候选区域分两类：

(1)背景颜色单一时，迷彩设计候选区域为长度不小于待伪装目标外接矩形长+2倍待伪装目标高度，宽度为待伪装目标外接矩形宽+2倍待伪装目标高度；

(2)背景颜色复杂时，对尺寸为A×B的背景区域，在背景区域中按候选区域尺寸a×b矩形划分为候选区域，则候选区域数量为其中，a为长度，等于待伪装目标外接矩形长+2倍待伪装目标高度；b为宽度，等于待伪装目标外接矩形宽+2倍待伪装目标高度，且

步骤2具体过程包括：

将彩色图像用CIELAB颜色空间表示且进行颜色空间量化获得若干级量化颜色并统计每级量化颜色在彩色图像中出现的频次；

将聚类样本由像素空间映射到颜色空间得到颜色样本空间；

使用谱系聚类算法对映射后的颜色样本空间中的各级色彩进行聚类并获取谱系聚类的结果类心；

以谱系聚类的结果作为初始类心，对聚类样本进行快速FCM聚类，确定背景图像或候选区域主要颜色；

使用谱系聚类算法对映射后的颜色样本空间中的各级色彩进行聚类并获取谱系聚类的结果类心的具体过程为：

步骤2301，设置颜色样本空间中每一颜色样本为一类，设置Γ_j＝y_j，式中，y_j为第j个待分类样本，Γ_j是第j个聚类集合，N是样本数；

步骤2302，在集合{Γ_j|j∈I}中找到一对满足条件的聚类集合Γ_i和Γ_k，Δ(Γ_i,Γ_k)是Γ_i和Γ_k之间的距离，i.k∈I；

步骤2303，把Γ_i合并到Γ_k中，并去掉Γ_i，把i从指标集I中除掉，重新计算Γ_k的类心颜色

其中，V_k是第k个类的类心颜色，N_k为第k个类中的样本个数，Col(i)表示第i个样本的颜色值，TC_R(i)表示第i个样本的颜色在图像中的出现频次；

步骤2304，若合并后类的数目等于期望的类的数目，终止计算；否则转向步骤2302；

以谱系聚类的结果作为初始类心，对聚类样本进行快速FCM聚类算法，确定背景图像或候选区域主要颜色的具体过程为：

步骤S2401，设定迭代停止阈值ε和最大迭代次数B，初始化类心，令迭代次数b＝0；

步骤S2402，根据下式计算划分矩阵中第k个颜色样本对第i个类别的模糊隶属度

其中，k表示第k个颜色样本，i表示第i个类别，为第b次迭代时，第k个颜色样本对第i个类别的模糊隶属度，m为聚类控制参数，为第k个样本的颜色值Col(k)和第i个类心颜色之间的色差，定义c为类别的个数，φ表示空集；

步骤S2403，根据下式更新聚类中心矩阵

其中，表示第b次迭代计算得到的第i个类别的类心，TC_R(k)为第k种颜色的出现频次，Col(k)为第k个样本的颜色值，To为聚类样本的数量；

步骤S2404，如果或b≥B，则停止，并输出和否则，令b＝b+1转步骤S2401；

将彩色图像用CIELAB颜色空间表示且进行颜色空间量化获得若干级量化颜色并统计每级量化颜色在彩色图像中出现的频次的具体过程为：

步骤101，对于CIELAB颜色空间的所有量化长方体区域中的每一个量化长方体区域的长宽高分别对应三个坐标的量化间隔，坐标范围为[L_m,L_M]、[a_m,a_M]和[b_m,b_M]；

步骤102，若像素颜色(l,a,b)满足L_m≤l≤L_M，a_m≤a≤a_M且b_m≤b≤b_M时，则像素颜色出现一次；

步骤3中计算候选区域与背景图像主色信息的相似度的具体过程为：

步骤S301，按颜色距离原则将候选区域主色与背景图像主色一一配对；

步骤S302，依次计算每个主色对两种主色的色差ΔC(c₁,c₂)，其中c₁和c₂分别代表候选区域的第c₁种主色和背景图像与之配对的第c₂种主色；

步骤S303，使用下式计算候选区域和背景图像的主色相似度，

式中，c_n为候选区域主色数量，f_n[P(c₁),P(c₂)]为P(c₁)和P(c₂)的平均值，P(c₁)表示c₁颜色在候选区域统计信息，即覆盖像素数占总像素数的百分比，P(c₂)表示c₂颜色在背景图像统计信息；

步骤S304，计算候选区域与背景图像颜色信息的相似系数S_c

S_c＝1-D_c

其中相似系数S_c用来表示相似度。