CN110533741A - 一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，包括利用无人机采集多幅战地图像；基于CNN卷积神经网络的方法，搭建样式图像合成网络模型，利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型；按照使用的布料染料简化合成样式图像的色彩空间，将合成样式图像形成迷彩图案；本发明方法通过利用无人机采集多幅即时的战地图像，再通过计算机图像合成技术快速生成与战场背景最为相似的色彩组合及纹理模式，能够最大程度提高迷彩图案的伪装性，设计出的迷彩图案内容图像丰富性高，能够适应具有多变性的实际战场场景，能够提高士兵或装备的伪装安全性。
Description
技术领域
本发明涉及深度学习算法领域，尤其涉及一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法。
背景技术
常规的迷彩图案设计是根据几种典型战场背景颜色,结合特定条纹样式绘制而成，用以提高士兵或装备表面纹理与战场背景的相似度，降低被敌方侦测的风险，然而，实际战场场景的多变性使得相对固定模式的迷彩图案设计难以实现有效伪装，会降低士兵或装备表面纹理带来的伪装效果，不利于战场环境下的安全使用，因此，本发明提出一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，以解决现有技术中的不足之处。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，通过利用无人机采集多幅即时的战地图像，再通过计算机图像合成技术快速生成与战场背景最为相似的色彩组合及纹理模式，能够最大程度提高迷彩图案的伪装性，设计出的迷彩图案内容图像丰富性高，能够适应具有多变性的实际战场场景，能够提高士兵或装备的伪装安全性。
本发明提出一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，包括以下步骤：
步骤一：利用无人机采集多幅战地图像；
步骤二：利用基于CNN卷积神经网络的方法，搭建样式图像合成网络模型；
搭建样式图像合成网络模型的过程为：
S1：输入原始采集的多幅战地图像序列；
S2：建立白噪声图像，依次在原始多幅战地图像中采样，提取图像内容，分别构成纹理损失子函数和模式损失子函数；
S3：利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型，然后调节纹理损失函数与样式损失函数的权重比，获得更加偏向于原始采集的多幅战地图像“样式”的结果图像，保证合成样式图像与采集的多幅战地图像具有最大的特征相似度；
S4：采用Reinhard颜色迁移算法，保持合成样式图像的色彩空间分布；
然后设定一个纹理图像，将采集的多幅战地图像和纹理图像逐个输入进行合成，形成合成样式图像；
步骤三：按照使用的布料染料简化合成样式图像的色彩空间，将合成样式图像形成迷彩图案。
进一步改进在于：所述步骤一中利用无人机采集多幅战地图像时，需要保证采集的多幅战地图像为具有相同分辨率的清晰图像。
进一步改进在于：所述步骤二中形成合成样式图像的具体过程为：利用基于CNN卷积神经网络的方法，然后将采集的原始多幅战地图像序列、纹理图像以及白噪声图像输入CNN卷积神经网络，再利用格莱姆矩阵分别计算每层卷积层之间的数据，计算原始多幅战地图像中的内容图像与白噪声图像，获得内容损失函数，计算样式图像与白噪声图像风格损失函数，最后将总体的图像损失函数通过反向传播逐步迭代最小化，就能够得到合成样式图像。
进一步改进在于：所述步骤二中总体的图像损失函数如公式(1)所示：
其中，Γtexture为纹理图像损失函数，Γpatten为样式损失函数。
进一步改进在于：所述步骤二S3中利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型时，VGG19模型中，输入的数据每经过一次卷积层或池化层的计算结果输出，都能视作对上一次提取的特征信息进行重建的结果。
进一步改进在于：所述步骤二S3中利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型时，纹理图像的损失函数，应建立在整个图像处理的前几层，保证生成图像总体内容基于内容图像。
进一步改进在于：所述步骤二S3中利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型时，对于合成样式图像需要提取其抽象的特征，合成样式图像的损失函数就要建立在整个图像处理后几层的运算中。
本发明的有益效果为：本发明方法通过利用无人机采集多幅即时的战地图像，再通过计算机图像合成技术快速生成与战场背景最为相似的色彩组合及纹理模式，能够最大程度提高迷彩图案的伪装性，设计出的迷彩图案内容图像丰富性高，能够适应具有多变性的实际战场场景，能够提高士兵或装备的伪装安全性。
附图说明
图1为本发明样式图像合成网络模型示意图。
图2为本发明方法设计方案示意图
图3为本发明实施例中设计出的迷彩图案效果示意图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
根据图1、2、3所示，本实施例提出一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，包括以下步骤：
步骤一：利用无人机采集多幅战地图像，需要保证采集的多幅战地图像为具有相同分辨率的清晰图像；
步骤二：利用基于CNN卷积神经网络的方法，搭建样式图像合成网络模型；
搭建样式图像合成网络模型的过程为：
S1：输入原始采集的多幅战地图像序列；
S2：建立白噪声图像，依次在原始多幅战地图像中采样，提取图像内容，分别构成纹理损失子函数和模式损失子函数；
S3：利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型，然后调节纹理损失函数与样式损失函数的权重比，获得更加偏向于原始采集的多幅战地图像“样式”的结果图像，保证合成样式图像与采集的多幅战地图像具有最大的特征相似度，利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型时，VGG19模型中，输入的数据每经过一次卷积层或池化层的计算结果输出，都能视作对上一次提取的特征信息进行重建的结果；纹理图像的损失函数，应建立在整个图像处理的前几层，保证生成图像总体内容基于内容图像；对于合成样式图像需要提取其抽象的特征，合成样式图像的损失函数就要建立在整个图像处理后几层的运算中；
S4：采用Reinhard颜色迁移算法，保持合成样式图像的色彩空间分布；
然后设定一个纹理图像，本实施例中用马赛克作为纹理图像(如图3所示)，将采集的多幅战地图像和纹理图像逐个输入进行合成，形成合成样式图像；
形成合成样式图像的具体过程为：利用基于CNN卷积神经网络的方法，然后将采集的原始多幅战地图像序列、纹理图像以及白噪声图像输入CNN卷积神经网络，再利用格莱姆矩阵分别计算每层卷积层之间的数据，计算原始多幅战地图像中的内容图像与白噪声图像，获得内容损失函数，计算样式图像与白噪声图像风格损失函数，最后将总体的图像损失函数通过反向传播逐步迭代最小化，就能够得到合成样式图像；
总体的图像损失函数如公式(1)所示：
其中，Γtexture为纹理图像损失函数，Γpatten为样式损失函数；
步骤三：按照使用的布料染料简化合成样式图像的色彩空间，将合成样式图像形成迷彩图案。
本发明方法通过利用无人机采集多幅即时的战地图像，再通过计算机图像合成技术快速生成与战场背景最为相似的色彩组合及纹理模式，能够最大程度提高迷彩图案的伪装性，设计出的迷彩图案内容图像丰富性高，能够适应具有多变性的实际战场场景，能够提高士兵或装备的伪装安全性。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：利用无人机采集多幅战地图像；
步骤二：利用基于CNN卷积神经网络的方法，搭建样式图像合成网络模型；
搭建样式图像合成网络模型的过程为：
S1：输入原始采集的多幅战地图像序列；
S2：建立白噪声图像，依次在原始多幅战地图像中采样，提取图像内容，分别构成纹理损失子函数和模式损失子函数；
S3：利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型，然后调节纹理损失函数与样式损失函数的权重比，获得更加偏向于原始采集的多幅战地图像“样式”的结果图像，保证合成样式图像与采集的多幅战地图像具有最大的特征相似度；
S4：采用Reinhard颜色迁移算法，保持合成样式图像的色彩空间分布；
然后设定一个纹理图像，将采集的多幅战地图像和纹理图像逐个输入进行合成，形成合成样式图像；
步骤三：按照使用的布料染料简化合成样式图像的色彩空间，将合成样式图像形成迷彩图案。
2.根据权利要求1所述的一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，其特征在于：所述步骤一中利用无人机采集多幅战地图像时，需要保证采集的多幅战地图像为具有相同分辨率的清晰图像。
3.根据权利要求1所述的一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，其特征在于：所述步骤二中形成合成样式图像的具体过程为：利用基于CNN卷积神经网络的方法，然后将采集的原始多幅战地图像序列、纹理图像以及白噪声图像输入CNN卷积神经网络，再利用格莱姆矩阵分别计算每层卷积层之间的数据，计算原始多幅战地图像中的内容图像与白噪声图像，获得内容损失函数，计算样式图像与白噪声图像风格损失函数，最后将总体的图像损失函数通过反向传播逐步迭代最小化，就能够得到合成样式图像。
4.根据权利要求3所述的一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，其特征在于：所述步骤二中总体的图像损失函数如公式(1)所示：
其中，Γtexture为纹理图像损失函数，Γpatten为样式损失函数。
5.根据权利要求1所述的一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，其特征在于：所述步骤二S3中利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型时，VGG19模型中，输入的数据每经过一次卷积层或池化层的计算结果输出，都能视作对上一次提取的特征信息进行重建的结果。
6.根据权利要求1所述的一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，其特征在于：所述步骤二S3中利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型时，纹理图像的损失函数，应建立在整个图像处理的前几层，保证生成图像总体内容基于内容图像。
7.根据权利要求1所述的一种快速适应战地变化的迷彩图案设计方法，其特征在于：所述步骤二S3中利用VGG19模型预训练样式图像合成网络模型时，对于合成样式图像需要提取其抽象的特征，合成样式图像的损失函数就要建立在整个图像处理后几层的运算中。
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