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针对传统面部迷彩设计主观性强、背景相似度差等问题,提出一种基于图像分割技术和深度学习的高融合面部迷彩设计方法。利用OpenCV视觉算法库和基于MediaPipe机器学习框架的FaceMesh深度学习模型,构建高融合面部迷彩计算机辅助设计系统。该系统能够准确检测识别面部轮廓和特征点,提取背景特征并构建符合背景特性的迷彩斑块库,实现迷彩斑块在面部自动调用填充,自动生成与背景高度融合且符合面部特性的面部迷彩设计方案。通过建立相似度指标评价体系,对采用上述方法设计的面部迷彩的伪装效果进行了实验验证。结果表明,该方法能够有效提高面部迷彩设计的科学性及伪装效果,为单兵在战场上快速精准地实施面部伪装提供了可靠且有效的方案。 相似文献
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以地面设备为研究背景,分析伪装对现代战争的重要性;介绍数码迷彩伪装国内外现状;分析介绍数码迷彩设计和优化过程,并以地面设备中车厢式车为例,进行数码迷彩优化,在优化过程中取得了较好的伪装效果。 相似文献
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为增强伪装效果,缩小目标与背景的差别,提出了颜色特性与区域生长相结合的数字迷彩生成算法。算法由主色提取与目标伪装两部分组成。首先,由用户选定待伪装目标区,根据归一化颜色相似性差最小准则,应用均值聚类方法优选出背景主色;然后,利用自适应区域生长法对图像目标区域进行分割,按照颜色相似性准则,选取背景主色对目标区块进行填充;最后,采用数学形态学滤波组合进行修正以完成目标区伪装。实验表明该算法伪装效果好,与其他迷彩方案相比,伪装目标与背景颜色相似性提高约40%。此外,迷彩设计无需颜色空间转换,计算开销低。该伪装方案可应用于军事目标迷彩伪装设计,有效保护特定军事目标。 相似文献
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在高科技战争中,随着侦察,监视技术的发展,必然导致伪装与隐身技术的发展,作为隐身主要的手段,伪装涂料可以有效地对抗可见光,近红外、微光夜视仪的侦察,本文主要针对红外迷彩伪装技术的原理和实际应用做了详细的介绍,并指出复合隐身材料的研制与发展是红外伪装的发展趋势。 相似文献
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传统的迷彩图案中斑点的边界平滑分明,不利于与斑点破碎的背景融合。数码迷彩边界模糊、破碎,近距离观察时能够有效分割大斑点,远距离观察时能够形成空间混色,大大增强了迷彩伪装的效果。于是数码迷彩成为当今迷彩设计的一大主流,从背景主色斑点到数码迷彩生成是数码仿造迷彩设计的重要环节。因此根据空间混色原理,提出了一种数码迷彩斑点分布的概率模型,实现了对数码迷彩单元分布的量化,设计了从背景主色斑点到数码迷彩图案的生成方法,综合运用MATLAB图像处理技术,结合概率分布模型通过编程生成了数码迷彩图案。结果表明,该方法能够生成边缘破碎具有良好空间混色效果的数码迷彩图案,为数码仿造迷彩的设计提供了一种新的思路。 相似文献
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迷彩涂层斑块颜色研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据色度学和心理颜色视觉的相关理论,结合迷彩涂层的伪装要求,确定了迷彩涂层斑块颜色的选取标准,弥补了传统的迷彩涂层设计只考虑亮度条件,而忽略色品差别的不足,较完善地解决了迷彩斑块颜色的选取问题。 相似文献
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提取背景代表色是进行迷彩伪装图案设计的基础,对军用车辆实施迷彩伪装,需使代表色满足国军标规定的军用车辆伪装涂料漆膜标准色要求。文中提出两种基于K-mean聚类算法的车辆伪装涂料漆膜标准色选取算法。利用CEI1976 L*a*b*颜色模型描述图像颜色特征。第一种算法是随机选取标准色作为初始聚类中心,每经过一次K-mean聚类迭代都将聚类中心更新为标准色;第二种算法是将选取的背景颜色空间值作为初始聚类中心进行迭代。提出了优化的标准色选取决策,解决了聚类结果易出现标准色重复的问题。结合提取标准色数量不同,共提出4种标准色提取方案,用均方根误差函数作为评价函数进行融合效果比较。仿真结果表明,两种算法均能较好地满足迷彩伪装设计要求,从最小均方根误差和收敛速度上比较,第一种算法优于第二种,其提取三种标准色的方案优于五种标准色方案。 相似文献
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相关跟踪算法是红外成像末制导阶段的一种重要跟踪算法,针对该算法,提出一种动态红外迷彩伪装技术,该技术是可控的新型红外伪装手段,它是通过迅速降低目标与背景红外图像帧与帧之间相关度,从而使红外跟踪系统对地面目标的跟踪丢失。在分析红外跟踪系统的相关算法及动态红外伪装原理的基础上,研究了一种基于帕尔帖效应的半导体制冷/制热技术和计算机控制技术的动态红外迷彩伪装技术,并研制了一套实现动态红外迷彩伪装的原理样机。最后,对该样机进行了综合测试和深入分析,结果表明:该样机的相邻两帧红外图像的相关系数均小于0.7,且次高峰与最高峰比较相似,因此该技术可以有效对抗红外系统的相关跟踪。 相似文献
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