CN109447954B - 一种基于核密度估计的伪装效果评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于核密度估计的伪装效果评估方法。该方法包括：自动获取目标尺寸的背景子区域；计算图像的特征向量并利用相似性度量方法计算样本距离；计算核密度估计模型的参数，构建背景特征分布模型；计算目标特征在背景特征分布模型中的匹配概率，进而计算特征的识别概率；比较伪装前后特征的识别概率来评估伪装效果。与当前伪装评估方法相比，本发明具有不依赖人工判读、所需样本数据量少、且能够适用于当前任意识别特征等优点。

Description

一种基于核密度估计的伪装效果评估方法
技术领域
本发明属于计算机图像处理领域，特别是涉及一种基于核密度估计的伪装效果评估方法。本发明的方法可用于方便准确地评估目标的伪装效果。
背景技术
伪装效果评估对我国国防领域具有很重要的意义，可以有针对性的指导我军根据作战环境的要求对伪装进行强化。图像传感器具有探测距离长、非接触等优点，目前已广泛应用于现代武器装备中，因此基于图像的伪装效果评估具有很重要的军事意义。
当前的目标识别技术不具有通用性，主要是针对具体场景下的识别任务开展的研究，因此伪装技术需要针对特定的识别方法进行改进。目前现有的基于图像的伪装效果评估的方法包括光谱分析方法、目标与背景相似度评价方法、基于图像特征的伪装效果评估方法等。这些评估方法往往有着依赖人工判读、需要大量的样本数据进行训练、不具备通用性等缺点。
在文献“图像特征的伪装效果评估技术”中，崔宝生从图像的统计、形状和纹理三个方面分别筛选并提取目标及背景的特征值，采用BP神经网络建立了伪装效果量化评估模型，利用大量工程伪装检测数据对模型进行了训练、验证和测试。该模型具有良好的科学性和可靠性，能够有效消除伪装效果评估过程中由操作人员主观因素对评估结果造成的影响。但机器学习的方法需要大量的训练样本，难以应用于军事任务。
在中国专利CN201510358150.4“一种迷彩伪装效果评价方法”中，通过判断观察者对每一种待评价迷彩在不同背景环境中判断正确率平均值和反应时间平均值来评估伪装效果。该方法操作简单、成本较低、适用背景广，既能有效提高实验结果准确性，又能有效增加实验结果的全面性。但该方法依赖于人工判读，对观察者的要求较高，需要大量的观察者数据才能保证结果的准确性，而且耗费时间较长。
发明内容
针对现有技术中存在的不足，本发明提出一种基于核密度估计的伪装效果评估方法，能够利用有限的图像信息进行伪装效果评估，不依赖人工判读，且能够适用于当前任意识别特征。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：
一种基于核密度估计的伪装效果评估方法，包括如下步骤：
(1)输入伪装前的图像，大小为m×n，其中m为伪装前的图像包含的行数，n为伪装前的图像包含的列数，选择要进行分析的识别特征；
(2)在图像中指定目标区域T，大小为a×b，其中a为目标区域图像包含的行数，b为目标区域图像包含的列数，自动从非目标区域的其他位置随机生成N个a×b大小的子区域作为背景样本Bi；
(3)利用选定的特征提取算法提取目标区域及背景样本中的特征向量；
(4)利用核密度估计的方式构建背景特征分布模型；
(5)计算特征的识别概率；
Figure BDA0001825116620000021
其中，p(d)为识别概率，fT(x)为目标区域对应特征的概率密度函数，fB(x)为背景区域对应特征的概率密度函数，
Figure BDA0001825116620000022
表示目标特征与背景特征分布模型之间的匹配概率；ro表示待检测样本与特征中心之间的距离；
(6)输入伪装后的图像，重复步骤(2)——步骤(5)，以伪装前后特征的识别概率对比来评估伪装效果，若伪装后特征的识别概率降低，则说明该伪装方法适用于当前所选特征。
所述的步骤(4)中的模型构建方法如下：
步骤1：利用相似性度量方法计算背景特征向量间的样本距离；
步骤2：选择高斯核作为核密度估计模型的核函数；
Figure BDA0001825116620000023
其中K(u)为以u为自变量的高斯核函数；
步骤3：计算核密度估计的最优带宽hopt，在实际操作中，我们把密度函数p(x)看成正态分布去求解；
Figure BDA0001825116620000024
其中，N为样本数量，σ为高斯函数的标准差；
步骤4：构建核密度估计模型，在任意点x处的核密度估计定义如下：
Figure BDA0001825116620000025
其中
Figure BDA0001825116620000026
为以
Figure BDA0001825116620000027
为自变量的高斯核函数，xi为第i个样本值。
由于采用了上述的技术方案，本发明的有益效果是：与当前伪装评估方法相比，本发明能够利用有限的信息完成目标伪装效果的评估，不依赖于人工判读，且具有较强的通用性，能够适用于当前任意的识别特征。
附图说明
图1是本发明的基于核密度估计的目标特性分析方法算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和一个典型的具体实施方式对本发明的基于核密度估计的目标特性分析方法做详细说明，该算法具体包括如下部分：
输入伪装前的图像，大小为m×n，选择要进行分析的特征，该特征可以是：像素级特征，如灰度图像的灰度亮度值和彩色图像中用于描述每一个点色彩的向量；像素块级特征，如边缘特征、纹理特征和点特征等；区域特征，如梯度方向直方图等。
指定目标区域T，大小为a×b，自动从其他区域随机生成N个a×b大小的区域作为背景样本Bi。
利用选择的特征提取选取方法提取目标区域的特征向量T，提取背景区域的特征向量B1，B2···Bn，其中T和Bi均为多维度的向量。以灰度特征为例，采用灰度直方图作为特征描述方法。依次扫描每一个像素，统计每个灰度级或灰度区间包含像素的个数，得到
Figure BDA0001825116620000031
其中rk为第k个灰度级或灰度区间，nk为落入灰度区间rk的像素个数，M为像素数量，对于T和Bi，M＝a×b。分别提取目标区域T和背景区域B1，B2···Bn的灰度特征，得到灰度直方图hT和
Figure BDA0001825116620000032
计算背景区域灰度特征均值
Figure BDA0001825116620000033
然后利用直方图距离计算
Figure BDA0001825116620000034
与
Figure BDA0001825116620000035
之间距离xi，计算hT与
Figure BDA0001825116620000036
之间距离xT。直方图距离通过计算两个直方图的归一化相关系数(巴氏距离)来完成相似性度量，直方图h1＝[h11,h12,…,h1n]和h2＝[h21,h22,…,h2n]之间距离为：
Figure BDA0001825116620000041
其中h1i为h1的第i个分量。
计算样本间的标准差
Figure BDA0001825116620000042
Figure BDA0001825116620000043
计算核密度估计的最优带宽
Figure BDA0001825116620000044
选择高斯核
Figure BDA0001825116620000045
作为核函数，构建核密度估计模型，任意一点x处的核密度估计定义为：
Figure BDA0001825116620000046
计算特征的识别概率
Figure BDA0001825116620000047
输入伪装后的图像并计算所选特征的识别概率p(d)',与p(d)进行对比来评估伪装效果。
应当认识到，以上描述只是本发明的一个特定实施例，本发明并不仅仅局限于以上图示或描述的特定的结构，权利要求将覆盖本发明的实质精神及范围内的所有变化方案。

Claims (2)

1.一种基于核密度估计的伪装效果评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)输入伪装前的图像，大小为m×n，其中m为伪装前的图像包含的行数，n为伪装前的图像包含的列数，选择要进行分析的识别特征；
(2)在图像中指定目标区域T，大小为a×b，其中a为目标区域图像包含的行数，b为目标区域图像包含的列数，自动从非目标区域的其他位置随机生成N个a×b大小的子区域作为背景样本Bi；
(3)利用选定的特征提取算法提取目标区域及背景样本中的特征向量；
(4)利用核密度估计的方式构建背景特征分布模型；
该步骤中的模型构建方法如下：
步骤1：利用相似性度量方法计算背景特征向量间的样本距离；
步骤2：选择高斯核作为核密度估计模型的核函数；
Figure FDA0003107782710000011
其中K(u)为以u为自变量的高斯核函数；
步骤3：计算核密度估计的最优带宽hopt，在实际操作中，把密度函数f(x)看成正态分布去求解；
Figure FDA0003107782710000012
其中，N为样本数量，σ为高斯函数的标准差；
步骤4：构建核密度估计模型，在任意点x处的核密度估计定义如下：
Figure FDA0003107782710000013
其中
Figure FDA0003107782710000017
为以
Figure FDA0003107782710000014
为自变量的高斯核函数，xi为第i个样本值；
(5)计算特征的识别概率；
Figure FDA0003107782710000015
其中，p(d)为识别概率，fT(x)为目标区域对应特征的概率密度函数，fB(x)为背景区域对应特征的概率密度函数，
Figure FDA0003107782710000016
表示目标特征与背景特征分布模型之间的匹配概率；ro表示待检测样本与特征中心之间的距离；
(6)输入伪装后的图像，重复步骤(2)——步骤(5)，以伪装前后特征的识别概率对比来评估伪装效果，若伪装后特征的识别概率降低，则说明该伪装方法适用于当前所选特征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的步骤1的相似性度量方法需要与相应的特征提取算法匹配，能够计算对应的特征向量间的样本距离。
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