DE102021001265A1

DE102021001265A1 - Computerimplementiertes Verfahren zur Erzeugung eines Tarnmusters

Info

Publication number: DE102021001265A1
Application number: DE102021001265.8A
Authority: DE
Inventors: Thomas Honke
Original assignee: Bundesministerium der Verteidigung
Current assignee: Bundesministerium der Verteidigung
Priority date: 2021-03-10
Filing date: 2021-03-10
Publication date: 2022-09-15

Abstract

Mit einem neuen computerimplementierten Verfahren werden Tarnmuster erzeugt. Eine Bildpunkte aufweisende Ausgangsmatrix wird mit einem Algorithmus, der ein Simulated-Annealing-Algorithmus ist, verändert. Jedem Bildpunkt ist eine Tarnfarbe aus einer Gruppe von mindestens drei und maximal neun Tarnfarben zugeordnet. Mit dem Algorithmus kann eine Aufheizsimulation oder eine Abkühlsimulation durchgeführt werden. Tarnfarben von zwei zufällig ausgewählten Bildpunkten können in Abhängigkeit von zuvor berechneten Unordnungs-Werten getauscht werden. Ein Unordnungswert berechnet sich aus der Tarnfarbe eines Bildpunktes und den Tarnfarben seiner Nachbarbildpunkte.

Description

Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Erzeugung eines Tarnmusters, bei dem eine Bildpunkte aufweisende Ausgangsmatrix verändert wird. Ferner betrifft die Erfindung einen Tarngegenstand, eine Plane oder ein Textil mit einem aufdruckten oder aufgesprühten Tarnmuster. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt. Mit dem Begriff „Computerprogrammprodukt“ ist eine erzeugte Ware oder eine Handels-Ware gemeint.
Aus der US 2015/0116321 A1 ist ein computerimplementiertes Verfahren zur Erzeugung eines Tarnmusters bekannt. Bei diesem Verfahren werden dreidimensionale, digitale Objekte arrangiert und in ein zweidimensionales Tarnmuster überführt.
Aus der US 20009/0017269 A1 ist ein weiteres computerimplementiertes Verfahren zur Erzeugung eines Tarnmusters bekannt. Bei diesem Verfahren werden natürlich vorkommende Objekte mit Markendarstellungen oder Warenlogodarstellungen kombiniert.
Aus der US 5 526 021 A ist ein computerimplementiertes Verfahren zur Dithering-Bildbearbeitung bekannt. Einer vorgegebenen Matrix mit farbreduzierten Bildpunkten wird mit einem Algorithmus, der ein Simulated-Annealing-Algorithmus ist, eine größere Farbtiefe verliehen.
In einem Online Lexikon (Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik, Autor: Andreas Fink) wird das Simulated Annealing beschrieben. Simulated Annealing ist eine Metaheuristik (ein generisches Optimierungsverfahren) zur näherungsweisen Lösung komplexer Optimierungsprobleme. Ausgehend von einer beliebigen Lösung als anfängliche aktuelle Lösung werden in einem iterativen Suchprozess zufallsbasiert modifizierte Lösungskandidaten erzeugt und mit einer abnehmenden Wahrscheinlichkeit gegebenenfalls auch bei Zielfunktionswertverschlechterüngen als neue aktuelle Lösung akzeptiert. Die Metaheuristik Simulated Annealing wurde in Anlehnung an die Abkühlung geschmolzener Metalle zu Feststoffen konzipiert. Bei einer ausreichend langsamen Abkühlung tendieren Metallstrukturen zu einem Gleichgewicht mit minimaler Energie. Die im Verlauf des thermodynamischen Prozesses zugeführte Energie ermöglicht ein Ausbrechen aus energetisch ungünstigen Strukturen. Für diskrete Optimierungsprobleme entsprechen den Stoffzuständen Lösungen aus dem Lösungsraum, den Energieinhalten Zielfunktionswerte und ein Temperaturparameterwert beeinflusst die Wahrscheinlichkeit für das Akzeptieren von Verschlechterungen, Ausgehend von einer Startlösung werden in einem iterativen Suchprozess durch zufallsbasierte Modifikationen der aktuellen Lösung Lösungskandidaten erzeugt. Lösungskandidaten werden bei einer Zielfunktionswertverbesserung immer bzw. teilweise auch bei einer Zielfunktionswertverschlechterung (gemäß einem probabilistischen Akzeptanzkriterium) als neue aktuelle Lösung akzeptiert, wodurch lokale Optima überwunden werden können. Die entsprechende Wahrscheinlichkeit berechnet sich durch eine Exponentialfunktion mit der negativen Zielfunktionswertverschlechterung dividiert durch einen Temperaturparameterwert als Exponenten. Diese Wahrscheinlichkeit sinkt mit dem Ausmaß der Zielfunktionswertverschlechterung sowie im Allgemeinen im Verfahrensablauf (bei einem sukzessiv abgesenkten Temperaturparameterwert). Die Ausgestaltung von Simulated Annealing umfasst neben der problemspezifischen Lösungsraumstruktur insbesondere die Festlegung und Anpassung des Temperaturparameterwerts. Häufig wird ein geometrisches Abkühlungsschema verwendet, bei dem der Temperaturparameterwert im Verfahrensablauf regelmäßig mit einer Zahl kleiner Eins multipliziert wird. Dabei sind auch der initiale Temperaturwert und der Abbruch des Verfahrens festzulegen.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein computerimplementiertes Verfahren zur Erzeugung eines Tarnmusters so auszubilden, dass einfach und schnell rapportlose Tarnmuster guter Tarneigenschaften erstellt werden können.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch die Merkmale des auf ein Verfahren gerichteten Anspruchs 1, oder die Merkmale des auf einen Tarngegenstand, eine Plane oder ein Textil gerichteten, nebengeordneten Anspruchs 6, oder die Merkmale des auf ein Computerprogrammprodukt gerichteten, nebengeordneten Anspruchs 7.
Die Vorteile der Erfindung sind:

• Es wird ein sich ständig änderndes, rapportloses Tarnmuster erzeugt. Tarnnetze oder Tarnplanen mit derartigen Tarnmustern schützen davor, von trainierten Bilderkennung-Systemen, die auf künstlicher Intelligenz aufgebaut sind, erkannt zu werden.
• Ferner weist das Tarnmuster keine unnatürlichen Formen auf, wie zum Beispiel gerade Linien oder auffällige Kanten.
• Eine natürliche Umgebung wird gut nachgebildet.
• Mit dem Verfahren lassen sich fraktale Muster-im-Muster-Tarnungen realisieren, welche im Fernbereich große Tarnfleckungen erzeugen und sich im Nahbereich in kleine Tarnmusterungen auflösen. Hierbei erhöht sich die Tarnwirkung durch eine Unschärfe an den Farbübergängen.
• Das Computerprogramm ist einfach im Aufbau.

Die Vorteile der Erfindung beruhen darauf, dass bei einem computerimplementierten Verfahren zur Erzeugung eines Tarnmuster eine Bildpunkte aufweisende Ausgangsmatrix mit einem Algorithmus, der ein Simulated-Annealing-Algorithmus ist, verändert wird. Obgleich der Simulated-Annealing-Algorithmus seit Jahrzehnten bekannt ist, zeigt sich überraschend, dass sich der Simulated-Annealing-Algorithmus sehr gut eignet, um ein Tarnmuster zu erzeugen. In einfacher Weise ist jedem Bildpunkt der Ausgangsmatrix eine Tarnfarbe aus einer Gruppe von mindestens drei und maximal neun Tarnfarben zugeordnet. In einer Initialisierung wird vorgeben, ob eine Aufheizsimulation oder eine Abkühlsimulation stattfinden soll.
Nach der Initialisierung werden die im Anspruch 1 genannten Schritte a) bis h) ausgeführt. Die Begriffe Aufheizsimulation oder Abkühlsimulation sind Begriffe des Simulated-Annealing-Algorithmus. Annealing (dt. „Ausheilen“) steht für eine Wärmebehandlung von Metallen, Glas und anderen Werkstoffen zur Erzielung definierter Werkstoffeigenschaften. Glühen oder Anlassen stellen jeweils ein Wärmebehandlungs-Verfahren zur Behandlung von Werkstücken dar, bei dem kontrolliert erwärmt und wieder abgekühlt wird, um die Werkstoffeigenschaften zu verändern. Hierbei ist die Entropie eine fundamentale thermodynamische Zustandsgröße, welche umgangssprachlich als ein Maß für eine Unordnung umschrieben wird. Im thermodynamischen Sinne sind damit beispielsweise Prozesse, wie Vermischung, Wärmeleitung oder Phasenübergänge von Materie gemeint. Um die Entropie zu verringern muss der Materie im System Wärme entzogen werden. Die Änderung der Entropie (Delta S) ist dann proportional zur Änderung der entzogenen Wärme (Delta Q). Delta S = Delta Q/T, wobei T die Temperatur eines Systems beschreibt. Bei Phasenübergängen, zum Beispiel von flüssig in gasförmig, bleibt die Temperatur unverändert. Der Algorithmus des Simulated Annealing wendet die oben angegebenen physikalische Überlegungen als Optimierungsalgorithmus an, um einen energetisch günstigsten Zustand eines Systems mithilfe der Boltzmann-Statistik zu ermitteln. Diese beschreibt im übertragenen Sinne die Wahrscheinlichkeit, einen Mikrozustand in einem bestimmten Energiezustand anzutreffen.
Bezogen auf die Erfindung liegen folgende Analogien vor:

• Die Aufheizsimulation entspricht dem Vorgang der Umverteilung der Tarnfarben der Bildpunkte. Die Entropiezunahme entspricht einer Zunahme der Unordnung der Tarnfarben.
• Bei der Abkühlsimulation verhält es sich umgekehrt. Tarnfarben von Bildpunkten werden derart getauscht, dass gleiche Tarnfarben zueinander finden. Die Entropieabnahme entspricht einer Zunahme der Ordnung der Tarnfarben.
• Ein Mikrozustand ist mit einem Unordnungswert der Tarnfarben eines Bildpunktes und seiner Nachbarbildpunkte vergleichbar.
• Die Temperatur entspricht einer Wahrscheinlichkeit, mit der sich ein Zwischenergebnis der Optimierung auch verschlechtern darf. Das heißt, dass beispielsweise bei der Abkühlsimulation auch Tarnfarben zweier Bildpunkte vertauscht werden können, obwohl die Mikrozustände die Unordnung erhöhen. Die Nachbildung des Einflusses der Temperatur kann fakultativ erfolgen durch die im Merkmal g) des Anspruches 1 dargelegte Abfrage einer zufallsabhängigen Bedingung, die einen Tausch von Tarnfarben auch zulässt, auch wenn sich die „Unordnung“ der Tarnfarben erhöht. Bei einer hinreichend ungeordneten Ausgangsmatrix ist die Nachbildung der Temperatur nicht so wichtig. Ist die Ausgangsmatrix jedoch bereits in Teilen geordnet, wird dies durch das fakultative Merkmal g) zumindest teilweise kompensiert. Eine Nachbildung der Temperatur beziehungsweise die Ausübung des Merkmals g) kann immer verwendet werden für die Erzielung einer natürlich wirkenden Unschärfe an den Farbübergängen der Farbflächen. Bezüglich der Aufheizsimulation ist die Nachbildung des Einflusses der Temperatur durch das fakultative Merkmal g) des Anspruches 1 eher unbedeutend.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist der Unordnungswert ein Wert, der mit zunehmender Ungleichheit von Tarnfarben von Nachbarschaftsbildpunkte gegenüber einer Tarnfarbe eines Bildpunkts zunimmt. Ein derartiger Unordnungswert lässt sich einfach programmieren.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung bleibt bei der zufallsbedingten Abfrage ein Wahrscheinlichkeitswert gleich oder nimmt mit zunehmender Schleifendurchlaufzahl ab. Ein gleichbleibender Wahrscheinlichkeitswert eignet sich bei der Abkühlsimulation dazu, um weiche Übergänge mit einer Restunschärfe zwischen Bereichen jeweils einer gleichen Tarnfarbe zu erzielen und um unnatürliche Formen, wie gerade Linien, zu vermeiden. Ein mit zunehmender Schleifendurchlaufzahl abnehmender Wahrscheinlichkeitswert eignet sich bei der Abkühlsimulation dazu, um eine Ausgangsmatrix mit einer teilweisen Ordnung der Tarnfarben zu verwenden oder um größere Flächen einer gleichen Tarnfarbe zu erstellen.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird das erhaltene, bereits digital vorliegende Tarnmuster verwendet zur Übertragung von Farbwerten auf ein Tarnmuster-Display.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird das erhaltene, bereits digital vorliegende Tarnmuster verwendet zur Übertragung von Farbwerten auf eine Tarnkachelanordnung.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nachfolgend an Hand der Zeichnungen näher erläutert. Dabei zeigen:

1 einen Algorithmus zur Erzeugung eines Tarnmusters, dargestellt als Programmablaufplan;
2a bis 2c jeweils einen Bildpunkt und seine Nachbarbildpunkte, mit angedeuteten unterschiedlichen Tarnfarben, zur Illustration der Herleitung eines Unordnungs-Wertes;
3a bis 3c jeweils eine Darstellung einer Matrix mit Bildpunkten, um eine Aufheizsimulation zu illustrieren;
4a bis 4c jeweils eine Darstellung einer Matrix mit Bildpunkten, um eine Abkühlsimulation zu illustrieren;
5a eine Darstellung einer Ausgangsmatrix mit Bildpunkten nach einem teilweisen Aufheizen,
5b eine Darstellung eines Tarnmusters mit Fraktalen, hervorgegangen aus der Ausgangsmatrix nach der 5a.

Die 1 illustriert ein computerimplementiertes Verfahren zur Erzeugung eines Tarnmusters. Eine Bildpunkte aufweisende Ausgangsmatrix wird mit einem Algorithmus, der ein Simulated-Annealing-Algorithmus ist, verändert. Jedem Bildpunkt ist eine Tarnfarbe aus einer Gruppe von mindestens drei und maximal neun Tarnfarben zugeordnet. In diesem, wie auch in allen anderen Ausführungsbeispielen, umfasst eine Matrix 500 x 500 Bildpunkte. Nach einer Initialisierung mit einer Vorgabe, ob eine Aufheizsimulation oder eine Abkühlsimulation stattfinden soll, weist der Algorithmus folgende Schritte auf:

a) zu Anfang einer Schleife (Schleifenanfang) wird eine Abbruchbedingung abgefragt,
b) wenn die Abbruchbedingung erfüllt ist, dann repräsentiert eine aktuelle Matrix entweder eine neue Ausgangsmatrix oder ein Tarnmuster,
c) wenn die Abbruchbedingung nicht erfüllt ist, dann wird ein erster Bildpunkt und ein zweiter, vom ersten Bildpunkt unterschiedlicher Bildpunkt zufällig ausgewählt,
d) wenn der erste Bildpunkt und der zweite Bildpunkt eine gleiche Tarnfarbe aufweisen, dann zum Schleifenanfang,
e) ansonsten Bestimmung eines
- • Unordnungs-Wertes E1 von Tarnfarben des ersten Bildpunktes und seiner Nachbarbildpunkte,
- • Unordnungs-Wertes E2 von Tarnfarben des zweiten Bildpunktes und seiner Nachbarbildpunkte,
- • Unordnungs-Wertes E1_neu von der Tarnfarbe des zweiten Bildpunktes und den Tarnfarben der Nachbarbildpunkte des ersten Bildpunktes,
- • Unordnungs-Wertes E2_neu von der Tarnfarbe des zweiten Bildpunktes und den Tarnfarben der Nachbarbildpunkte des ersten Bildpunktes,
f) Abfrage einer ersten Bedingung, bei initialisierter Aufheizsimulation, ob (E1_neu + E2_neu) > (E1 + E2), oder bei initiierter Abkühlsimulation, ob (E1_neu + E2_neu) < (E1 + E2), wenn die erste Bedingung verneint wird, dann entweder zum Schleifenanfang
g) oder fakultativ Abfrage einer zweiten, zufallsabhängigen Bedingung,
h) wenn entweder die erste Bedingung oder die zweite Bedingung bejaht wird, dann wird die Tarnfarbe vom ersten Bildpunkt mit der Tarnfarbe des zweiten Bildpunktes getauscht.

An Hand der 2a bis 2c wird nachfolgend illustriert, dass der Unordnungswert ein Wert ist, der mit zunehmender Ungleichheit von Tarnfarben von Nachbarschaftsbildpunkte gegenüber einer Tarnfarbe eines Bildpunkts zunimmt. Die Bestimmung eines Unordnungs-Werts berücksichtigt mindestens die Tarnfarben eines Bildpunktes P sowie der unmittelbaren Nachbarschaftspunkte N1 bis N4 in x- und y-Richtung. Zusätzlich können, wie in diesem Ausführungsbeispiel der Fall, zur Bestimmung eines Unordnungs-Werts die Tarnfarben der unmittelbaren Nachbarschaftspunkte N4 bis N8 in diagonalen Richtungen berücksichtigt werden. Jede unterschiedliche Tarnfarbe eines Nachbarschaftspunktes erhöht den Unordnungs-Wert. Zusätzlich kann, wie nachfolgend der Fall, jede höhere Anzahl unterschiedlicher Tarnfarben der Nachbarschaftspunkte den Unordnungs-Wert erhöhen.
Der Unordnungswert E wird in diesem Ausführungsbeispiel wie folgt berechnet: $\begin{array}{l} E = Anzahl der Nachbarschaftspunkte mit einer anderen Tarnfarbe als die des \\ Bildpunktes + Anzahl der unterschidlichen Tarnfarben der Nachbarschaftspunkte . \end{array}$
In 2a beträgt der Unordnungswert E: $E = 0 (da gleiche Tarnfarben) + 1 (N1 bis N8 haben eine gleiche Tarnfarbe)$
$E = 1$
Normiert man den Unordnungswert E_normiert auf einen Bereich von 0 bis 1, erhält man mit 16 als Maximalwert: $E_{normiert} = 1 / 16 (Maximalwert) = 0,0625$
In 2b beträgt der Unordnungswert E: $\begin{array}{l} E = 8 (da Tarnfarben der Nachbarbildpunkte anders) + 1 (N1 bis N8 haben eine \\ gleiche Farbe) = 9 \end{array}$
$E_{normiert} = 9 / 16 = 0,5625$
In 2c beträgt der Unordnungswert E: $E = 8 (da Farben) + 8 (N1 bis N8 je mit anderer Tarnfarbe) = 16$
$E_{normiert} = 16 / 16 = 1$
Der Algorithmus sieht eine fakultative Abfrage einer zweiten, zufallsabhängigen Bedingung vor, dass auch unter Inkaufnahme einer Verschlechterung die Tarnfarbe vom ersten Bildpunkt mit der Tarnfarbe des zweiten Bildpunktes getauscht wird. Die fakultative Abfrage ist insbesondere für eine Abkühlsimulation von Bedeutung.
Bei einer hinreichend unordentlichen Ausgangsmatrix einer Abkühlsimulation ist die fakultative Abfrage der zufallsabhängigen Bedingung entbehrlich. Jedoch ist die fakultative Abfrage sinnvoll, um ein natürlicheres und zufälligeres Aussehen des Tarnmusters zu erhalten.
Bei der im Schritt g) des Anspruches 1 genannten zufallsabhängigen Bedingung kann ein Wahrscheinlichkeitswert gleichbleiben. Ein konstanter Wahrscheinlichkeitswert liegt in der Größenordnung zwischen 1 und 5 %.
Bei dem bei der im Schritt g) des Anspruches 1 genannten zufallsabhängigen Bedingung kann ein Wahrscheinlichkeitswert mit zunehmender Schleifendurchlaufzahl abnehmen, um beispielsweise eine Ausgangsmatrix mit teilweise geordneten Farben der Abkühlsimulation zu unterziehen.
Der Wahrscheinlichkeitswert entspricht der „Temperaturzahl“ t, eine reelle Zahl zwischen 0 und 1. Ein Programm liefert eine Zufallszahl zwischen 0 und 1. Ist die Zufallszahl kleiner als t, werden die Tarnfarben der Bildpunkte unabhängig von deren Mikrozuständen beziehungsweise den Unordnungs-Werten vertauscht. Eine niedrige „Temperatur“ (t nahe 0) hat den Effekt, dass die zufallsabhängige Bedingung nicht mehr greift. Eine inkrementelle Veränderung der Temperatur wird dadurch erhalten, dass die Temperaturzahl in diskreten Schritten beim Aufheizen erhöht wird Beim Abkühlen wird die Temperaturzahl in diskreten Schritten erniedrigt.
Die Abbruchbedingung, um die Schleife abzubrechen, umfasst mindestens eine der nachfolgenden Möglichkeiten:

• Entropieabhängige Abbruchbedingung Nach zum Beispiel 250.000 Schleifendurchläufen wird jeweils ein durchschnittlicher Unordnungswert bestimmt. Ändert sich dieser Unordnungswert nach 5 Messungen nicht mehr, wird dies sowohl beim Aufheizen als auch beim Abkühlen als Abbruchkriterium genutzt.
• Nutzerabhängige Abbruchbedingung Ein Nutzer beendet manuell an Hand der sich an einem Monitor verändernden Matrix die Aufheizsimulation beziehungsweise die Abkühlsimulation. Auf diese Weise können die verschiedensten Tarnmuster auch mit fraktalen Übergängen generiert werden.
• Nutzerabhängige Abbruchbedingung Das Programm umfasst eine manuelle Eingabe eines Multiplikators, der einen Wert zwischen 5 und 40 aufweisen kann und der mit der Anzahl der Bildpunkte multipliziert wird, um eine maximale Schleifendurchlaufzahl für eine Abbruchbedingung vorzugeben. Eine Mindestanzahl der Schleifendurchläufe ist notwendig, um einen sichtbaren Effekt zu erzielen. Eine niedrige Mindestarizahl der Schleifendurchläufe mit einem kleinen Multiplikator von 5 wird benötigt, wenn eine unvollständige Aufheizsimulation vorgenommen werden soll, um einem vorhandenen Tarnmuster die Schärfe der Übergänge zu nehmen oder wenn Fraktal-Muster erzeugt werden sollen. Eine hohe Mindestanzahl der Schleifendurchläufe mit einem großen Multiplikator von 40 wird benötigt, wenn eine Abkühlsimulation vorgenommen werden soll, um eine Ausgangsmatrix mit einer anfänglich hohen Farbunordnung in ein Tarnmuster zu überführen.
• Temperaturzahlabhängige Abbruchbedingung Diese ist beim Erhitzen erreicht, wenn eine maximale Temperaturzahl (zum Beispiel 0,95 bezogen auf einen normierten Bereich von 0 bis 1) erreicht ist. Sie ist beim Abkühlen erreicht, wenn eine minimale Temperaturzahl (zum Beispiel 0,05) erreicht ist. Beispielsweise wird nach 250.000 Schleifendurchläufen die Temperaturzahl um 0,01 erhöht (Erhitzen) oder erniedrigt (Abkühlen). Die Schrittgröße ist vom Benutzer einstellbar.

Jedem Bildpunkt ist eine Tarnfarbe aus einer Gruppe von mindestens drei und maximal neun Tarnfarben zugeordnet. Der Begriff Tarnfarbe ist breit auszulegen. Eine Tarnfarbe kann eine einzelne Farbe oder eine Tarnfarbengruppe mit zueinander sehr ähnlichen Farbtönen sein.
Nachfolgend werden einzelne Beispiele von Anwendungen des computerimplementierten Verfahrens beschrieben:
1. Beispiel: Vollständiges Erhitzen, vollständiges Abkühlen
3a zeigt eine Ausgangsmatrix. Die Ausgangsmatrix wurde mit Hilfe eines Vorprogramms erhalten. Nach einer Vorgabe einer prozentualen Verteilung ausgewählter Tarnfarben erfolgt eine Anordnung dieser Tarnfarben so, dass die Anzahl der Bildpunkte je Tarnfarbe im Verhältnis zur Gesamtzahl aller Bildpunkte der Matrix einem gewünschten prozentualen Verhältnis entspricht.
Für einen guten Kontrast bei einer Schwarz-Weiß-Darstellung wurden vier Grautöne gewählt. Die prozentuale Verteilung der Grautöne ist wie folgt:

Bright=59 %
Middle=25 %
Low=11 %
Dark=5 %

Angaben gemäß des RGB-Farbmodells:

Bright=212,212,212
Middle=164,164,164
Low=120,120,120
Dark=08,08,08

3b zeigt eine „teilweise erhitzte“ Matrix mit Bildpunkten, bei der ein mittlerer Grad einer Entropie beziehungsweise eine Unordnung der Tarnfarben vorliegt. 3c zeigt eine erhaltene neue Vorgabematrix. Nun erfolgt eine Abkühlsimulation:

4a zeigt nochmal die bereits in 3c dargestellte Vorgabematrix.
4b illustriert eine „mittlere Abkühlung“, bei der die Tarnfarben teilweise sortiert vorliegen.
Aus 4c geht das erstellte Tarnmuster hervor.

2. Beispiel: Erzeugung von Fraktalen
5a zeigt eine Ausgangsmatrix mit einer teilweisen Unordnung der Tarnfarben. 5b zeigt das erhaltene Tarnmuster mit Fraktalen, wenn die in 5a gezeigte Ausgangsmatrix einer Abkühlsimulation unterzogen wird
3. Beispiel: Nur Abkühlsimulation
Im Gegensatz zum ersten Beispiel entfällt eine Aufheizsimulation, weil bereits eine Vorgabematrix vorliegt mit mindestens einer teilweisen Unordnung der Farben. Die Vorgabematrix wurde durch ein der Aufheizsimulation alternativem Verfahren erhalten, bei dem Tarnfarben der Bildpunkte zufällig miteinander vertauscht wurden.
4. Beispiel: Kanten eines Tarnmusters verwischen
Ausgangspunkt ist ein beliebiges bekanntes Tarnmuster. Das Tarnmuster wird in eine Matrix überführt, die eine Anwendung des Verfahrens der Aufheizsimulation erlaubt. Dann wird „teilweise erhitzt“, um scharfe unnatürliche Kanten des Tarnmusters zu verwischen.
5. Beispiel: Tarnmuster-Display
Ein erzeugtes Tarnmuster wird auf ein Tarnmuster-Display übertragen.
6. Beispiel: Tarnkachelanordnung
Ein mit dem Verfahren erzeugtes Tarnmuster wird auf eine Tarnkachelanordnung übertragen. Jede Tarnkachel entspricht einem Bildpunkt des Tarnmusters. Bild-Sensoren der Tarnkachelanordnung erfassen die Umgebung und wählen die für das Verfahren benötigten Tarnfarben und ihren jeweiligen prozentualen Anteil adaptiv aus.
7. Beispiel: Tarngegenstand, Plane oder Textil
Ein Tarngegenstand, eine Plane oder ein Textil weisen jeweils ein aufgedrucktes Tarnmuster auf, das mit den Verfahren erhalten wurde. Es hat sich als Optimum herausgestellt, dass ein Bildpunkt der Matrix einem 1cm² großem Farbfleck auf einem Tarntextil entspricht. Eine Plane oder ein Textil mit aufgedrucktem Tarnmuster kann auch als Garnierung in Stücke geschnitten und auf einen Tarngegenstand aufgeklebt sein.
8. Beispiel: Computerprogrammprodukt
Ein Computerprogrammprodukt umfasst einen Speichermedium mit einem hierauf abgespeicherten Computerprogramm. Die zuvor genannten das Verfahren werden durchgeführt, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird. Es erfolgt eine Abkühlsimulation beziehungsweise eine Aufheizsimulation, um ein Tarnmuster zu erzeugen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 2015/0116321 A1 [0002]
US 20009/0017269 A1 [0003]
US 5526021 A [0004]

Claims

Computerimplementiertes Verfahren zur Erzeugung eines Tarnmusters, bei dem eine Bildpunkte aufweisende Ausgangsmatrix mit einem Algorithmus, der ein Simulated-Annealing-Algorithmus ist, verändert wird, derart, dass jedem Bildpunkt eine Tarnfarbe aus einer Gruppe von mindestens drei und maximal neun Tarnfarben zugeordnet ist, und dass der Algorithmus nach einer Initialisierung mit einer Vorgabe, ob eine Aufheizsimulation oder eine Abkühlsimulation stattfinden soll, folgende Schritte aufweist: a) zu Anfang einer Schleife (Schleifenanfang) wird eine Abbruchbedingung abgefragt, b) wenn die Abbruchbedingung erfüllt ist, dann repräsentiert eine aktuelle Matrix entweder eine neue Ausgangsmatrix oder ein Tarnmuster, c) wenn die Abbruchbedingung nicht erfüllt ist, dann wird ein erster Bildpunkt und ein zweiter, vom ersten Bildpunkt unterschiedlicher Bildpunkt zufällig ausgewählt, d) wenn der erste Bildpunkt und der zweite Bildpunkt eine gleiche Tarnfarbe aufweisen, dann zum Schleifenanfang, e) ansonsten Bestimmung eines • Unordnungs-Wertes E1 von Tarnfarben des ersten Bildpunktes und seiner Nachbarbildpunkte, • Unordnungs-Wertes E2 von Tarnfarben des zweiten Bildpunktes und seiner Nachbarbildpunkte, • Unordnungs-Wertes E1_neu von der Tarnfarbe des zweiten Bildpunktes und den Tarnfarben der Nachbarbildpunkte des ersten Bildpunktes, • Unordnungs-Wertes E2_neu von der Tarnfarbe des zweiten Bildpunktes und den Tarnfarben der Nachbarbildpunkte des ersten Bildpunktes, f) Abfrage einer ersten Bedingung, bei initialisierter Aufheizsimulation, ob (E1_neu + E2_neu) > (E1 + E2), oder bei initiierter Abkühlsimulation, ob (E1_neu + E2_neu) < (E1 + E2), wenn die erste Bedingung verneint wird, dann entweder zum Schleifenanfang g) oder fakultativ Abfrage einer zweiten, zufallsabhängigen Bedingung, h) wenn entweder die erste Bedingung oder die zweite Bedingung bejaht wird, dann wird die Tarnfarbe vom ersten Bildpunkt mit der Tarnfarbe des zweiten Bildpunktes getauscht.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem ein Unordnungswert ein Wert ist, der mit zunehmender Ungleichheit von Tarnfarben von Nachbarschaftsbildpunkten gegenüber einer Tarnfarbe eines Bildpunkts zunimmt.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem bei der im Schritt g) des Anspruches 1 genannten zufallsabhängigen Bedingung ein Wahrscheinlichkeitswert gleichbleibt oder ein Wahrscheinlichkeitswert mit zunehmender Schleifendurchlaufzahl abnimmt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem ein erzeugtes Tarnmuster auf ein Tarnmuster-Display übertragen wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem ein erzeugtes Tarnmuster auf eine Tarnkachelanordnung übertragen wird.
Tarngegenstand, Plane oder Textil mit einem aufgedruckten oder aufgesprühten Tarnmuster, das mit dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3 erhalten ist.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, das so ausgebildet ist, dass das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3 durchgeführt wird, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.