一种快速生成标准伪装迷彩主色的方法与流程

本发明属于数字图像处理与军事迷彩伪装技术交叉领域，具体涉及一种综合了isodata(迭代自组织聚类)快速聚类、迷彩主色筛选算法、颜色匹配校对技术的标准伪装迷彩主色快速生成方法。

背景技术：

近年来，随着图像处理、智能目标识别、及无人机侦察在军事领域的迅速发展和广泛运用，对伪装技术的要求也越来越高，特别是迷彩伪装，已经成为对抗军事侦察中最常用的一种简便有效方法。

迷彩伪装是利用染料、涂料等对军事目标表面形成遮蔽层，从而改变其原有外观图案，对目标形状轮廓进行有效分割，使目标能在背景中很好地融合，从而有效降低其被侦察设备或者观测者发现的概率。

在迷彩设计中，要设计出具有良好伪装效果的迷彩图案，不仅要在迷彩图案的颜色上与实际背景相似，更要体现出背景的纹理特征，也就是在迷彩图案的颜色、形状及分布上都要与目标所处的背景协调一致。战场的快速变换要求了伪装迷彩的快速生成，这就涉及了如何实现标准迷彩主色的快速提取，以便于后续按照设计的迷彩图案快速采用标准系列伪装涂料进行涂装施工。

技术实现要素：

本发明提供一种快速生成标准伪装迷彩主色的方法，包括步骤s1～s3。

步骤s1：对图像进行isodata聚类：

s11.输入n个样本{x⁽¹⁾,x⁽²⁾,...,x⁽ⁿ⁾}；初始化聚类参数：预期的聚类中心数目k、每一聚类域中最少的样本数目θn，若少于此数即不作为一个独立的聚类、两个聚类中心间的最小距离θc，若小于此数，两个聚类需进行合并、在一次迭代运算中可以合并的聚类中心的最多对数l、迭代运算的最大次数i；随机选取c个初始类中心{μ1,μ2,...,μc}，c可以与k不相等，其初始位置可以才能够样本中任意选取；

s12.将n个样本{x⁽¹⁾,x⁽²⁾,...,x⁽ⁿ⁾}根据最近邻原则分给最近的类，对与样本x⁽ⁱ⁾，若它到类j距离最小，则x⁽ⁱ⁾∈sj，即

c⁽ⁱ⁾:＝argminj‖x⁽ⁱ⁾-μj‖²

s13.如果类j中的样本数sj＜θn，则取消该样本子集，此时c减去1；

s14.更新各聚类中心

s15.计算各类中样本与各类中心的平均距离

s16.计算所有样本与所对应类中心的总平均距离

s17.判别分裂、合并及迭代运算

①若迭代次数已达到最大次数i，则置θc＝0，转至s111；

②若c≤k/2，即类中心数目小于或等于预设值的一半，则转至s18，对已有类进行分裂处理；

③若迭代次数是偶数次，或c>2k，不进行分裂处理，转至s111，否则转至s18，进行分裂处理；

s18.计算每个类中样本距离的标准差向量

σj＝(σ1j,σ2j,...,σnj)^t

其中标准差向量的各分量σij为

式中，i＝1,2,…,n为样本集合的维数，j＝1,2,…,c为类数，nj为类j中的样本数；

s19.求取每个标准差向量{σj,j＝1,2,…,c}中的最大分量σj^max

σj^max:＝argminiσji,j＝1,2,…,c

s110.在任一最大分量集{σj^max,j＝1,2,…,c}中，如有σj^max＞θs，同时又满足下列两个条件之一：

(1)和nj＞2(θn+1)，即类j中样本数超过规定值一倍以上；

(2)c≤k/2；

则将μj分裂为两个新的类中心μj¹和μj²，且c加1；

其中，μj¹中对应于σj^max的分量加上λσj^max，μj²中对应于σj^max的分量减去λσj^max；

s111.计算全部类中心的距离

dij＝||μi-μj||，i＝1,2,...,c-1，j＝i+1,...,c；

s112.比较dij与θc的值，将dij<θc的值按从小到大顺序依次排列，即

式中

s113.将距离为的两个类中心和合并，得到新的类中心为

式中，被合并的两个类中心向量分别以其类域内的样本数加权，使为新的平均向量；

s114.检查迭代次数，如达到最大迭代次数i，则算法结束；否则，如需改变输入参数，转至是s11，如参数不变，转入s12，同时迭代次数加1；

s115.达到设定条件，算法结束。

步骤s2：迷彩主色筛选：利用步骤s1得到背景在rgb颜色空间聚类的n个优势颜色，将n个优势颜色从rgb转换到lab颜色空间下，在l通道(亮度)中，选择占比最大的颜色作为第一主色，在剩下的n-1个颜色中根据以下公式，求出任意两色的亮度差k(c1,c2)，将该亮度差值与预设值dcc进行比较，当差值大于dcc时，再与背景平均亮度进行差值比，当该差值大于与背景平均亮度的最小差预设值dcb时，则该颜色符合条件成为下一主色；否则，则排除该颜色，进行下一颜色筛选，直至筛选到所设定的主色数；

利用下式求出任意两种主色之间的亮度差值比kcc：

其中：lc1为主色c1在l通道的值；lc2为主色c2在l通道的值；max(lc1,lc2)为两主色在l通道的最大值；

利用下式求出任一主色与背景平均亮度差值比kcb：

其中：lc1为主色c1在l通道的值；为背景bbg在l通道的值；为任一主色与背景在l通道的最大值；

具体包括步骤s21-s24：

s21.选择含有中心颜色矩阵的输入图像及设置对应参数；

s22.将中心矩阵从rgb颜色空间转换到lab空间，选择需要进行筛选的主色个数；

s23.将颜色占比最大的主色作为默认主色保留，根据颜色占比从大到小依次选取主色与已保留的主色进行两色亮度差值比计算，对于满足条件的主色进行主色与背景平均亮度差值比计算并判断，符合两个条件则保留，不符合则排出，然后继续从s22进行选色判断，直至所选主色判断完成；

s24.将符合条件保留的主色数量与预期需要的主色数量进行判断，如果符合条件的主色小于预期需要的主色数量，则按颜色占比大小输出符合条件的主色；若大于预期需要的主色数量，则按颜色占比大小输出预期数量的符合条件的主色。

步骤s3：主色与伪装标准色卡匹配：将步骤s3得到的n个背景主色转换到l^*a^*b^*空间下，读入迷彩伪装标准色卡数据，计算各个主色与标准色卡中标准色的色差，也即在l^*a^*b^*空间下的欧氏距离{d1i、d2i...dni}，其中i为标准色卡中提供的标准色数量，

利用下式求出各主色中距离最小值：

根据最小距离{d1min、d2m...dnmin}查找出各主色对应的标准色卡中的色号及lab值。

两主色c1(l1,a1,b1)、c2(l2,a2,b2)色差通过其lab值的欧氏距离公式：

具体包括步骤s31-s34：

s31.选择背景主色及需要匹配的迷彩伪装标准色卡；

s32.读入标准色卡的lab值，并将rgb的中心颜色矩阵转换到l^*a^*b^*空间下；

s33.根据欧式距离公式计算各个主色与标准色卡中提供的颜色的距离；

s34.在得到的所有距离中寻找各个主色的距离最小值，查找确定对应的标准色色号及lab值。

进一步说，在步骤s1增加收敛系数convergent和结束算法里循环的最大迭代数maxbreakout。

进一步说，在所述步骤s16后增加以下步骤：

a.当分裂合并迭代次数到第n次时(根据经验，n可设定为9)，记录当前迭代的聚类中心值；

b.当迭代次数达到n+1次时，比较当前聚类中心与上一次记录的聚类中心的差值是否小于比值的convergent倍，如果小于，则计为1次收敛，否则清空记录的当前聚类中心值，将第n+1次聚类的中心值赋值到存储第n次聚类中心的变量中；

c.当连续收敛次数等于循环允许最大的迭代数maxbreakout时，跳出循环结束算法。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明采用图像处理、isodata(迭代自组织聚类)、伪装迷彩主色筛选规则、颜色校对技术，对背景优势颜色实现快速提取并快速生成伪装主色；通过对经典isodata算法进行优化，增加收敛系数convergent和结束算法里循环的最大迭代数maxbreakout，在保证聚类质量的基础上，大大降低了isodata算法的聚类时间，从而使迷彩图案不仅在颜色上与实际背景相似，又能准确地体现出背景的纹理特征，即迷彩图案的颜色、形状以及分布都与背景图像协调一致。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或者现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对本领域技术人员来讲，在不做出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种较佳实施例的图像聚类效果数据对比截图；

图1a为本发明提供的一种较佳实施例的图像聚类前结果图；

图1b为本发明提供的一种较佳实施例的图像聚类后结果图；

图2为本发明提供的第二种较佳实施例的图像聚类效果数据对比截图；

图2a为本发明提供的第二种较佳实施例的图像聚类前结果图；

图2b为本发明提供的第二种较佳实施例的图像聚类后结果图；

图3为本发明提供的第三种较佳实施例的图像聚类效果数据对比截图；

图3a为本发明提供的第三种较佳实施例的图像聚类前结果图；

图3b为本发明提供的第三种较佳实施例的图像聚类后结果图；

图4为本发明提供的第四种较佳实施例的图像聚类效果数据对比截图；

图4a为本发明提供的第四种较佳实施例的图像聚类前结果图；

图4b为本发明提供的第四种较佳实施例的图像聚类后结果图；

图5为本发明提供的第五种较佳实施例的图像聚类效果数据对比截图；

图5a为本发明提供的第五种较佳实施例的图像聚类前结果图；

图5b为本发明提供的第五种较佳实施例的图像聚类后结果图；

图6为本发明提供的第六种较佳实施例的背景原图；

图6a为本发明提供的第六种较佳实施例的聚类数量与颜色占比示意图；

图6b为本发明提供的第六种较佳实施例的优化聚类上色图像；

图6c为本发明提供的第六种较佳实施例的主色筛选结果示意图；

图6d为本发明提供的第六种较佳实施例的迷彩伪装标准色卡进行背景主色匹配的结果示意图；

图7为本发明较佳实施例提供的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种快速生成标准伪装迷彩主色的方法，包括步骤s1～s3。

如图1-6b、步骤s1：对图像进行isodata聚类：

s11.初始化聚类参数k、θn、θc、l、i，随机选取c个初始类中心{μ1,μ2,...,μc}，c可以与k不相等；

s12.将n个样本{x⁽¹⁾,x⁽²⁾,...,x⁽ⁿ⁾}根据最近邻原则分给最近的类，对与样本x⁽ⁱ⁾，若它到类j距离最小，则x⁽ⁱ⁾∈sj，即

c⁽ⁱ⁾:＝argminj‖x⁽ⁱ⁾-μj‖²；

s13.如果类j中的样本数sj＜θn，则取消该样本子集，此时c减去1；

s14.更新各聚类中心

s15.计算各类中样本与各类中心的平均距离

s16.计算所有样本与所对应类中心的总平均距离

s17.判别分裂、合并及迭代运算

①若迭代次数已达到最大次数i，则置θc＝0，转至s111；

②若c≤k/2，即类中心数目小于或等于预设值的一半，则转至s18，对已有类进行分裂处理；

③若迭代次数是偶数次，或c＞k/2，不进行分裂处理，转至s111，否则转至s18，进行分裂处理；

s18.计算每个类中样本距离的标准差向量

σj＝(σ1j,σ2j,…,σnj)^t

其中标准差向量的各分量σij为

式中，i＝1,2,…,n为样本集合的维数，j＝1,2,…,c为类数，nj为类j中的样本数；

s19.求取每个标准差向量{σj,j＝1,2,…,c}中的最大分量σj^max

σj^max:＝argminiσji,j＝1,2,…,c

s110.在任一最大分量集{σj^max,j＝1,2,…,c}中，如有σj^max＞θs，同时又满足下列两个条件之一：

(1)和nj＞2(θn+1)，即类j中样本数超过规定值一倍以上；

(2)c≤k/2；

则将μj分裂为两个新的类中心μj¹和μj²，且c加1；

其中，μj¹中对应于σj^max的分量加上λσj^max，μj²中对应于σj^max的分量减去λσj^max；

s111.计算全部类中心的距离

dij＝||μi-μj||，i＝1,2,...,c-1，j＝i+1,...,c；

s112.比较dij与θc的值，将dij<θc的值按从小到大顺序依次排列，即

式中

s113.将距离为的两个类中心和合并，得到新的类中心为

式中，被合并的两个类中心向量分别以其类域内的样本数加权，使为新的平均向量；

s114.检查迭代次数，如达到最大迭代次数i，则算法结束；否则，如需改变输入参数，转至是s11，如参数不变，转入s12，同时迭代次数加1；

s115.达到设定条件，算法结束。

在步骤s1增加收敛系数convergent和结束算法里循环的最大迭代数maxbreakout。

在所述步骤s16后增加以下步骤：

a.当分裂合并迭代次数到第9次时，记录当前迭代的聚类中心值；

b.当迭代次数到第10次时，比较当前聚类中心与上一次记录的聚类中心的差值是否小于比值的convergent倍，如果小于，则计为1次收敛，否则清空记录的当前聚类中心值，将第10次聚类的中心值赋值到存储第9次聚类中心的变量中；

c.当连续收敛次数等于循环允许最大的迭代数maxbreakout时，跳出循环结束算法。

步骤s2：伪装迷彩主色筛选：利用步骤s1得到n个背景主色，将n个主色利用rgb转lab的颜色空间转换算法，转换输入图像的主色到lab空间下，在lab空间下，其中，l通道的值表示亮度，选择主色占比最大的主色作为默认的第一个主色，在剩下的n-1个主色中根据以下公式，求出任意两色的亮度差k(c1,c2)，将该亮度差与设置的两主色亮度的最大差值比dcc进行比较，当差值大于dcc时，用c2再与背景平均亮度进行差值比，当该差值大于与背景平均亮度的最小差dcb时，则该主色符合条件；否则，则排除该主色，

利用下式求出各主色相互的亮度差值比：

其中：lc1为主色c1在l通道的值；lc2为主色c2在l通道的值；max(lc1,lc2)为两主色在l通道的最大值；

利用下式求出任一主色与背景平均亮度差值比：

其中：lc1为主色c1在l通道的值；为背景bbg在l通道的值；为任一主色与背景在l通道的最大值。

步骤s2具体包括步骤s21-s24：

s21.选择含有中心颜色矩阵的输入图像及设置对应参数；

s22.将中心矩阵从rgb颜色空间转换到lab空间，选择需要进行筛选的主色个数；

s23.将颜色占比最大的主色作为默认主色保留，根据颜色占比从大到小依次选取主色与已保留的主色进行两色亮度差值比计算，对于满足条件的主色进行主色与背景平均亮度差值比计算并判断，符合两个条件则保留，不符合则排出，然后继续从s22进行选色判断，直至所选主色判断完成；

s24.将符合条件保留的主色数量与预期需要的主色数量进行判断，如果符合条件的主色小于预期需要的主色数量，则按颜色占比大小输出符合条件的主色；若大于预期需要的主色数量，则按颜色占比大小输出预期数量的符合条件的主色。

步骤s3：主色与伪装标准色卡匹配：将步骤s3得到的n个背景主色转换到l^*a^*b^*空间下，读入迷彩伪装标准色卡数据，计算各个主色与标准色卡中标准色的色差，也即在l^*a^*b^*空间下的欧氏距离{d1i、d2i…dni}，其中i为标准色卡中提供的标准色数量，

利用下式求出各主色中距离最小值：

根据最小距离{d1min、d2min…dnmin}查找出对应的标准色卡中的主色的色号及lab值。

两主色c1(l1,a1,b1)、c2(l2,a2,b2)之间色差通过其lab值的欧氏距离公式：

步骤s3具体包括步骤s31-s34：

s31.选择背景主色及需要匹配的迷彩伪装标准色卡；

s32.读入标准色卡的lab值，并将rgb的中心颜色矩阵转换到l*a*b^*颜色空间下；

s33.根据欧式距离公式计算各个主色与标准色卡中提供的颜色的距离；

s34.在得到的所有距离中寻找各个主色的距离最小值，查找确定对应的标准色色号及lab值。

由图1-6d可以看出，本发明采用图像处理、isodata(迭代自组织聚类)、伪装迷彩主色筛选规则、颜色校对技术，对背景优势颜色实现快速提取并快速生成伪装主色；通过对经典isodata算法进行优化，增加收敛系数convergent和结束算法里循环的最大迭代数maxbreakout，在保证聚类质量的基础上，大大降低了isodata算法的聚类时间，从而使迷彩图案不仅在颜色上与实际背景相似，又能准确地体现出背景的纹理特征，即迷彩图案的颜色、形状以及分布都与背景图像协调一致。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。