目標(biāo)紅外偽裝效率動(dòng)態(tài)評(píng)估研究

成曉鵬，邱 實(shí)，趙大鵬，余大斌*

(1.國防科技大學(xué)電子對(duì)抗學(xué)院，安徽 合肥 230037；2.中國科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所，陜西 西安 710068)

1 引言

當(dāng)前，紅外偵察技術(shù)隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的快速更迭而迅猛發(fā)展，與之相適應(yīng)，以紅外偽裝網(wǎng)、紅外誘餌彈以及各種紅外偽裝材料(如紅外隱身涂料、相變材料以及光子晶體)等為代表的紅外偽裝手段也在不斷發(fā)展并廣泛應(yīng)用于各種裝備[1]。值得一提的是，與可見光和雷達(dá)等電磁譜帶偽裝不同，紅外偽裝更容易受背景輻射和自然輻射(主要是陽光)的影響。目標(biāo)紅外偽裝效果除了與目標(biāo)本身的溫度及紅外發(fā)射率有關(guān)，還受其所處的環(huán)境背景的紅外輻射特性、其所在的地理位置、具體觀察時(shí)間以及季節(jié)、溫度、陽光輻射、濕度和風(fēng)力情況等氣候條件的影響[2]。因此，目標(biāo)的紅外偽裝效果是隨實(shí)時(shí)背景條件的改變而動(dòng)態(tài)變化的。那么，目標(biāo)采取某種紅外偽裝措施后，在實(shí)時(shí)的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中偽裝效果到底如何？這不僅是偽裝材料研究本身必須考慮的問題而且是戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)紅外偽裝部署的決策依據(jù)，具有十分重要的軍事應(yīng)用價(jià)值。

傳統(tǒng)的紅外偽裝效能評(píng)估方法主要以目標(biāo)與背景之間的表觀溫差、目標(biāo)與背景之間的輻射對(duì)比度差異或者紅外探測(cè)系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)距離、發(fā)現(xiàn)概率等作為目標(biāo)偽裝效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)。這些方法存在操作實(shí)施相對(duì)困難、數(shù)學(xué)建模過程復(fù)雜等問題[3-6]。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，基于紅外圖像進(jìn)行目標(biāo)紅外偽裝效能評(píng)估的方法成為了主流[7]。長期以來，這方面的研究主要集中在兩個(gè)方面：一是圖像紋理特征、目標(biāo)環(huán)境特性、目標(biāo)與背景分形特征等圖像特征經(jīng)常被選為目標(biāo)偽裝效率分析的依據(jù)；二是模糊數(shù)學(xué)聚類分析、基于Hausdoff距離模型、層次迭代分析法等方法常被用來融合目標(biāo)與背景的圖像特征并評(píng)價(jià)目標(biāo)偽裝效果[8-11]。這些方法主要考慮了目標(biāo)與背景的部分特征差別，評(píng)價(jià)指標(biāo)較少；且相對(duì)倚重偽裝判讀人員的主觀業(yè)務(wù)水平和專家經(jīng)驗(yàn)，可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果偏離實(shí)際情況[12]。

近年來，因其算法效率高、符合人眼視覺原理等優(yōu)點(diǎn)，基于視覺機(jī)制和面向視覺相似性的偽裝效果評(píng)估研究成果已經(jīng)很多[13-16]。這其中，尤其是基于圖論的視覺顯著性(Graph-based Visual Saliency，GBVS)方法[17]，能夠?qū)D像中的線條、亮度、形狀、紋理、大小以及對(duì)比度等特征對(duì)人類感知的影響建模，依據(jù)這些特征對(duì)人眼視覺注意的影響，進(jìn)行純數(shù)學(xué)計(jì)算，量化出圖像綜合特征對(duì)感知的影響程度(在圖像處理領(lǐng)域中稱之為圖像顯著性)。顯然，在一幅紅外圖像中，如果偽裝目標(biāo)區(qū)域的圖像顯著性高，就意味著目標(biāo)更容易引起偽裝判讀人員的視覺注意，也就意味著此時(shí)目標(biāo)的紅外偽裝效率低；這就表明基于圖像顯著性理論可以快速獲取量化的目標(biāo)紅外偽裝效率分析結(jié)果。最近，發(fā)現(xiàn)基于該量化指標(biāo)，能夠有效地計(jì)算目標(biāo)在特定背景下的偽裝效率[18]，對(duì)目標(biāo)紅外偽裝效果評(píng)估具有重要的應(yīng)用價(jià)值。為拓展先前的研究成果，本文選定典型的南方草地背景，構(gòu)建目標(biāo)紅外偽裝效率分析模型，以一個(gè)自然天為完整觀察周期，研究不同偽裝目標(biāo)在同一背景下的實(shí)時(shí)偽裝效率變化特性。

2 建立數(shù)學(xué)模型

基于GBVS算法的目標(biāo)紅外偽裝效率分析方法主要包含兩個(gè)步驟：一是提取低層視覺特征；二是基于這些特征進(jìn)行純數(shù)學(xué)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)特征融合。

2.1 偽裝效能評(píng)估指標(biāo)體系

根據(jù)人眼視覺注意機(jī)制，圖像梯度、紋理、顏色和濾波器的變化等圖像特征能夠很好地反映圖像的結(jié)構(gòu)特征，是計(jì)算圖像顯著性的重要參數(shù)指標(biāo)[19]。為了更有效地將GBVS算法靈活應(yīng)用于目標(biāo)紅外偽裝效率分析，本文選取了亮度、朝向、梯度、對(duì)比度特征作為目標(biāo)偽裝效能評(píng)估指標(biāo)。

2.2 圖像特征提取

采用Itti模型進(jìn)行圖像特征提取[20]。首先，將輸入圖像分為9層(對(duì)應(yīng)尺度為n=0，1，2，…8)高斯金字塔。其中，第0層表示的是原始圖像，然后通過低通濾波和間隔采樣處理，把每層圖像分解為上一層圖像的1/2。其次，基于前面所建立的目標(biāo)紅外偽裝效能評(píng)估指標(biāo)體系，對(duì)金字塔的每一層圖像分別提取亮度、朝向、梯度和對(duì)比度圖像視覺特征。這4類特征的計(jì)算如下：

1)亮度特征：因?yàn)榧t外圖像就是灰度圖像，所以每個(gè)像素的灰度值就是該像素的亮度特征I。

2)朝向特征：是指亮度特征I在尺度n上用朝向?yàn)棣冉堑腉abor函數(shù)濾波得到的Gabor金字塔。通常情況下，θ∈{45°，90°，135°，180°}。

3)梯度特征：實(shí)際操作時(shí)，圖像中的像素P(i，j)對(duì)應(yīng)的梯度的模|M(i，j)|為

|M(i，j)|

(1)

4)對(duì)比度特征：以δ(i，j)=|i-j|表示相鄰像素之間的灰度差，Pδ(i，j)表示相鄰像素灰度差為δ的像素概率分布，則對(duì)比度c的計(jì)算公式為

(2)

為了提取每一層圖像的對(duì)比度特征，需要應(yīng)用到中心像素點(diǎn)的局部對(duì)比度信息。實(shí)際操作中常以固定尺寸的像素模板去遍歷圖像，然后計(jì)算模板中心像素灰度值與周圍鄰域像素灰度值之差的平方和，再除以上述平方項(xiàng)的個(gè)數(shù)。這樣就可以得到每一層圖像中的各像素點(diǎn)的局部對(duì)比度信息。

2.3 特征圖生成

設(shè)各金字塔的每一層圖像為M，以像素為節(jié)點(diǎn)，將圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)兩兩連接起來，并根據(jù)任意兩像素點(diǎn)之間的特征值相似度以及這兩點(diǎn)之間的歐氏距離遠(yuǎn)近來確定這兩點(diǎn)之間的連接權(quán)重。這樣就把圖像M轉(zhuǎn)換成了一幅有向全連通圖。根據(jù)馬爾科夫鏈的理論，此時(shí)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的值可以代表其當(dāng)前狀態(tài)，同時(shí)所有的權(quán)重都能夠代表這些狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率。顯然，馬爾科夫鏈最終會(huì)收斂于那些和周圍節(jié)點(diǎn)不相似的節(jié)點(diǎn)，形成一個(gè)平穩(wěn)分布，這就對(duì)應(yīng)著每個(gè)特征“通道”下的特征圖A。具體操作過程如下

1)設(shè)M(i，j)和M(p，q)分別為像素點(diǎn)(i，j)，(p，q)的特征值，則這兩個(gè)像素點(diǎn)之間的差異性可定義為

(3)

2)計(jì)算連接兩個(gè)像素點(diǎn)(i，j)，(p，q)的邊的權(quán)重

w1((i，j)，(p，q))d((i，j)‖(p，q))·F(i-p，j-q)

(4)

其中

(5)

且參數(shù)σ的大小與實(shí)際計(jì)算過程中所選鄰域范圍大小成正比，一般為圖像寬度的110到15。

3)求該馬爾科夫鏈的平穩(wěn)分布。每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的平穩(wěn)分布概率等同于人眼視覺停留在該節(jié)點(diǎn)上的平均時(shí)間，停留時(shí)間的長短可以用于判斷和度量該節(jié)點(diǎn)的圖像顯著性。

2.4 顯著圖生成

為了把多特征“通道”下的顯著圖進(jìn)行特征融合，最終形成一幅總顯著圖，還需要進(jìn)一步對(duì)初始特征顯著圖A進(jìn)行歸一化。與之前的方法類似，在特征顯著圖A上構(gòu)造一張有向圖，并為這張圖內(nèi)的邊賦權(quán)值為

w2((i，j)，(p，q))A(p，q)·F(i-p，j-q)

(6)

然后，繼續(xù)構(gòu)造馬爾科夫鏈，并對(duì)該鏈進(jìn)行多次迭代，求取其平穩(wěn)分布。顯然，該馬爾科夫鏈仍然會(huì)繼續(xù)收斂于與周圍鄰域相似度不高的那些節(jié)點(diǎn)周圍。將各個(gè)特征“通道”內(nèi)處理得到的結(jié)果線性相加，就能夠得到一張最終的總顯著圖。

2.5 偽裝效率評(píng)估

依據(jù)偽裝原理，可以這么認(rèn)為：如果紅外目標(biāo)的圖像顯著性高，就意味著該目標(biāo)與背景的差異很大，很容易吸引視覺注意，也就說明其偽裝效果差。為此，可以做一個(gè)轉(zhuǎn)換，即

(7)

其中，CE是目標(biāo)的紅外偽裝效率，而S代表的是偽裝目標(biāo)區(qū)域的平均圖像顯著性值。

3 實(shí)驗(yàn)方法

3.1 背景選擇及氣候條件

背景選擇為南方秋季草地，地面散落著少量沙土和部分尺寸不一的小石塊。實(shí)驗(yàn)時(shí)間為2019年11月中旬，最高環(huán)境溫度為21℃，最低環(huán)境溫度為4℃，氣象條件為多云，微風(fēng)，日照強(qiáng)度中等。

3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1)仿真目標(biāo)設(shè)計(jì)。與前期研究類似[18]，選用兩種仿真目標(biāo)，分別為帶紅外迷彩偽裝的鋼板(T1)和被紅外迷彩偽裝網(wǎng)覆蓋的鋼板(T2)。T1和T2的尺寸均為0.5m×0.5m。在溫度設(shè)定為45℃的情況下，利用發(fā)射率測(cè)量儀對(duì)目標(biāo)的發(fā)射率進(jìn)行測(cè)量。T1表面利用發(fā)射率分別為0.94、0.79和0.64的三種涂料進(jìn)行斑塊設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)紅外迷彩分割；T2表面則是由發(fā)射率分別為0.94、0.79和0.64(與T2相同)的織物制作而成的偽裝網(wǎng)(為某型草地型紅外偽裝裝備的設(shè)計(jì))。與T1相比，T2的紅外迷彩偽裝是在織物上，且圖案斑塊要比T1的迷彩圖案斑塊小。

2)實(shí)驗(yàn)步驟。兩種仿真目標(biāo)被放置于背景中的固定位置。用武漢高德公司生產(chǎn)的TP9型紅外熱像儀拍攝不同時(shí)刻下各實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的紅外圖片。為了考慮環(huán)境中的紅外輻射尤其是太陽輻射對(duì)目標(biāo)偽裝效率的影響，從早晨06:00至下午18:00的日間，每隔15min拍攝一組紅外圖片；由于夜晚氣溫比較低而且目標(biāo)不受太陽輻射的影響，目標(biāo)的偽裝效率變化比較穩(wěn)定，所以從下午18:00至次日凌晨06:00的夜間，每隔30min拍攝一組紅外圖片。同時(shí)，用臺(tái)灣群特CENTER-309四通道溫度記錄儀記錄好當(dāng)前的環(huán)境溫度、目標(biāo)表面真實(shí)溫度。為方便展現(xiàn)具體的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)，用日本佳能公司生產(chǎn)的D7200相機(jī)拍攝諸實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的一組可見光圖像。目標(biāo)被放置于紅外圖像的中間部位，所獲得的目標(biāo)與相應(yīng)背景的紅外圖像如圖1所示。

圖1 目標(biāo)與背景的紅外圖像

3)目標(biāo)偽裝效率分析。依據(jù)上述數(shù)學(xué)模型，對(duì)紅外圖像進(jìn)行處理。簡單地進(jìn)行降噪、細(xì)節(jié)增強(qiáng)等預(yù)處理之后，計(jì)算紅外圖像對(duì)應(yīng)的顯著圖，再依據(jù)偽裝目標(biāo)區(qū)域的圖像顯著性水平量化目標(biāo)的紅外偽裝效率。按照觀察時(shí)間順序，對(duì)目標(biāo)的紅外圖像進(jìn)行處理分析，就能夠得到偽裝目標(biāo)在同一背景下的實(shí)時(shí)偽裝效率的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。

圖1中，背景為秋季南方草地背景。左下角插圖為對(duì)應(yīng)的可見光照片。

4 結(jié)果與討論

4.1 不同目標(biāo)表面溫度隨時(shí)間變化情況

環(huán)境溫度、背景表面真實(shí)溫度和不同目標(biāo)表面的真實(shí)溫度變化情況如圖2所示。

圖2 環(huán)境溫度、背景表面真實(shí)溫度和不同目標(biāo)表面的真實(shí)溫度變化情況

顯然，熱慣性的不同導(dǎo)致目標(biāo)與背景表面真實(shí)溫度的變化速率存在著較大差別。因?yàn)榈孛姹旧淼臒釕T性比較大，加上植被蒸騰作用的調(diào)節(jié)，所以草地背景的溫度變化速率較慢。與背景相比，T1是鋼板，由于金屬的熱傳導(dǎo)快，表面涂料吸收太陽輻射能能夠很快使鋼板的整體溫度升高，表現(xiàn)出溫度受陽光輻射影響劇烈，即在陽光輻射很強(qiáng)的情況下相對(duì)于背景的絕對(duì)溫差也大。與T1相比，T2表面為織物材料，因?yàn)榧t外迷彩偽裝網(wǎng)很蓬松，其表面薄片狀織物的熱容量小，散熱快，受自然風(fēng)等影響較大，故T2表面真實(shí)溫度上升速率較T1稍慢，且T2與背景表面真實(shí)溫度之差也相對(duì)要小。

4.2 不同目標(biāo)紅外偽裝效率隨時(shí)間的變化情況

圖3和圖4分別給出了在部分典型觀察時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，T1與T2在背景中的紅外圖像以及這些紅外圖像所對(duì)應(yīng)的顯著度圖。同時(shí)，為了直觀地表征出紅外圖像中的顯著區(qū)域范圍，以顯著性值S=0.2為門限，對(duì)紅外圖像進(jìn)行二值分割。紅外圖像中的顯著區(qū)域范圍越大，說明目標(biāo)和背景的顯著性差異越小，意味著目標(biāo)的偽裝效率較高。與之相反，如果紅外圖像中的顯著區(qū)域范圍都集中于目標(biāo)附近，則說明目標(biāo)與背景的顯著性差異很大，目標(biāo)很容易引起人眼視覺注意，也就意味著目標(biāo)的偽裝效率較低。

圖3 T1在背景中的紅外圖像及這些紅外圖像對(duì)應(yīng)的顯著度圖和圖像分割結(jié)果

圖4 T2在背景中的紅外圖像及這些紅外圖像對(duì)應(yīng)的顯著度圖和圖像分割結(jié)果。

根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的顯著性水平S，就可以計(jì)算出目標(biāo)的紅外偽裝效率CE。為了直觀顯示兩個(gè)目標(biāo)的紅外偽裝效率變化特性，T1與T2在不同觀察時(shí)刻的實(shí)時(shí)紅外偽裝效率計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

圖5 一天中(24小時(shí))，T1和T2的紅外偽裝效率隨時(shí)間變化情況

可以看出，在白天有陽光直射的條件下，目標(biāo)的偽裝效率都比較低，再結(jié)合圖2可以看出，這是因?yàn)槟繕?biāo)相對(duì)于背景溫度較高，目標(biāo)在紅外圖像中視覺顯著性較強(qiáng)的緣故。尤其是在早晨陽光輻射開始時(shí)段，目標(biāo)的偽裝效率快速下降，這是因?yàn)橄鄬?duì)于背景，目標(biāo)的熱慣性小、傳熱快，導(dǎo)致目標(biāo)與背景快速形成較大的溫差。而到上午9時(shí)以后，背景溫度逐步升高，與目標(biāo)的相對(duì)溫差減小，目標(biāo)的偽裝效率又逐步回升。至于午間過后到傍晚的時(shí)段(實(shí)驗(yàn)當(dāng)天12:00-17:00)，太陽被云層和建筑物遮擋，對(duì)目標(biāo)的輻射減弱，加之T2的散熱性較T1要好，從圖2中可以看出，在下午的觀察時(shí)段內(nèi)，T1與背景的相對(duì)溫差依然比較大，而T2與背景的相對(duì)溫差則小得多，因此在該觀察時(shí)段內(nèi)，T2的偽裝效率一直相對(duì)T1要好。與白天的情況相反，在夜間沒有陽光照射時(shí)，目標(biāo)也沒有內(nèi)熱源，此時(shí)兩個(gè)目標(biāo)的實(shí)際溫度與背景溫度一直很接近，所以從夜間18:00至次日06:00，T1和T2的偽裝效率都處于0.65左右，保持在較高的水平且基本穩(wěn)定。

另一方面，雖然T1和T2表面材料的紅外發(fā)射率相同，但迷彩圖案設(shè)計(jì)不同。從圖5可以看出，T2在整體上的偽裝效率值比T1的高，這是因?yàn)閷?duì)比圖4和圖3，可以發(fā)現(xiàn)T2表面斑塊相比T1表面斑塊與草地背景斑塊更匹配，即與草地背景的相似度較高，所以T2能夠相對(duì)更好地融合于紅外圖像之中，導(dǎo)致T2的紅外偽裝效果在日間整體上比T1的紅外偽裝效果要好。由此可見，目標(biāo)的紅外偽裝效率受背景特性、環(huán)境溫度以及天候條件的影響，是一個(gè)實(shí)時(shí)變化的動(dòng)態(tài)值。通過視覺顯著性方法，可以對(duì)目標(biāo)的實(shí)時(shí)紅外偽裝效率進(jìn)行快速分析。

4.3 與現(xiàn)有方法的對(duì)比

與傳統(tǒng)的通過比較目標(biāo)與背景的表觀溫差來度量目標(biāo)紅外偽裝效率的方法相比，基于視覺顯著性的方法能夠更加簡單快捷地得出同樣的結(jié)論；這就為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)目標(biāo)的動(dòng)態(tài)紅外偽裝效率提供了可能。此外，基于目標(biāo)區(qū)域的圖像顯著性水平，能夠更加精細(xì)地量化目標(biāo)的紅外偽裝效果，為精確對(duì)比不同偽裝材料的性能差異和不同偽裝樣式的優(yōu)劣提供了科學(xué)合理的依據(jù)。實(shí)驗(yàn)所得結(jié)果符合人眼直觀觀察得到的結(jié)論，且能夠用偽裝原理合理解釋。

5 結(jié)論

綜上所述，基于圖像顯著性理論和GBVS算法構(gòu)建的目標(biāo)紅外偽裝效率分析模型能夠有效地合理量化目標(biāo)的實(shí)時(shí)偽裝效能。這個(gè)量化的偽裝效率的意義不在于其絕對(duì)值的大小，而在于其相對(duì)比較意義。通過比較，可以很清楚地看出同一個(gè)目標(biāo)在不同氣象條件或背景下的偽裝效率，或在相同背景下的不同偽裝目標(biāo)的偽裝效率差異。這種比較，無論是對(duì)紅外偽裝技術(shù)研究領(lǐng)域還是對(duì)目標(biāo)在特定戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下的偽裝狀態(tài)自我感知都具有重要意義。