颜色相似性度量在主动伪装设计中应用

杨恒伏，殷建平

(1.国防科学技术大学计算机学院，湖南长沙4100073;2.湖南第一师范学院信息科学与工程学院，湖南长沙410205)

1 引言

迷彩伪装是对抗军事侦察和武器攻击系统的常用手段。其主要目的是通过减少目标与周围环境的光学差别以降低目标显著性，从而躲避敌方侦察，提高已方战场生存能力［1］。传统迷彩设计以手工设计、统计分析和主观经验为基础，其周期长且伪装效果差。随着计算机技术的不断发展，数字迷彩设计开始应运而生。数字迷彩伪装是运用计算机与数字图像处理技术提取自然背景纹理、颜色等信息，并以较小单元色块表现出来的伪装技术。相对于传统迷彩方案，其在计算开销与伪装性能方面显示出明显的优越性［2］。Frikovec等利用Photoshop、ImageJ图像处理与分析软件提取图像轮廓，对都市环境进行迷彩伪装设计［3］。刘尊洋等提出结合塔型模糊c－均值聚类的仿造迷彩主色提取方法［4］。使用模糊c－均值聚类提取背景色，算法运行效率较高，但由于未考虑到颜色感知特性，伪装效果有待提高。秦建飞等［5］结合Lab颜色空间和K－mean聚类设计一种新数码迷彩伪装方案，以均方根误差为评价函数，以类内色差相似性与类间色差多样性为准则，选择背景优势色，但未考虑到初始中心对背景主色的影响。为实现数字迷彩图像自动化设计，贾其等提出一种基于马尔科夫随机场的数字迷彩设计方案［6］，利用聚类提取背景主色与面积比例，通过马尔科夫随机场模型模拟自然景物纹理分布以实现迷彩伪装。秦雷等根据空间混色原理提出一种背景主色替换数码迷彩设计算法［7］。它利用数码迷彩单元概率分布设计由背景主色组成的迷彩图案。但该迷彩算法缺乏对颜色特性的考虑，目标与背景的融合不够充分。江玉珍等提出一种基于抖动调制的数码迷彩方法［8］，通过调色板颜色分类排序与直方图分析提取背景主色，根据抖动半色调方法统计四主色比例，并依正态分布随机生成迷彩图案。但颜色排序过程只考虑到亮度特性，没考虑色度因素。这些迷彩伪装方案没能较好地考虑背景颜色特性，伪装效果不好。为此在充分挖掘背景主色颜色相似性的基础上，提出新的自适应主动伪装设计方案，将原始数字图像变换成另一幅有意义图像以保护感兴趣目标物［2］，并结合无损信息隐藏技术［9］实现从伪装图像到原图像的可逆恢复，从而使得主动伪装算法可进一步应用于数字图像版权保护。

2 基于颜色相似性的迷彩伪装算法

2.1 颜色相似性迷彩伪装基本思想

为实现目标与背景的充分融合，提出结合颜色相似性的迷彩伪装方案。在背景主色提取过程中引入颜色相似性准则，以选取与背景充分一致的主色。同时结合数据隐藏技术将目标信息隐藏于图像背景之中，从而实现伪装图像的可逆恢复。该方案由主色提取、目标伪装与原图像恢复三部分组成，算法基本思想如图1所示。

图1 迷彩伪装基本流程Fig.1 Flowcharts of the camouflage design scheme

2.2 迷彩伪装实现

2.2.1 基于颜色相似性的背景主色提取

背景主色提取由以下步骤组成:

步骤1:首先打开原始图像，鼠标选择一感兴趣区作为待伪装目标区(原图像目标区以外区域定义为图像背景区)。

步骤2:利用式(1)计算背景区各颜色C相较于白色 C0(255，255，255)的色度饱和度相似系数［10］:

其中，C=(cr，cg，cb)，〈C，C0〉表示求内积，‖＊‖表示求向量模。颜色C、C0的色度和饱和度的相似性越高，λ(C)值就越大。

步骤3:类似地计算各颜色相较于白色C0(255，255，255)的亮度相似性:

步骤4:综合色度饱和度与亮度因素，计算出颜色C的颜色相似性系数γ:

由于色度饱和度的区别是主要的，决定了颜色的主要特性，而亮度是次要方面的特性，故有ρ∈(0.5，1)。

步骤5:确定伪装色数目k。

步骤6:从背景区随机选取k个颜色相似性差尽可能大的颜色值作为初始聚类中心。

步骤7:计算每个类的平均值，并用该平均值代表相应的聚类mi。

步骤8:根据每个聚类的均值计算每个像素与各类中心对象的颜色相似性差:

其中，mi为类 Xi的中心，即为 Xi中所有颜色的均值。

步骤9:并根据颜色相似性差最小原则，重新对相应颜色进行划分;将背景区颜色值赋给其最近的聚类。

步骤10:重复步骤7到步骤9，直到每个聚类不再发生改变，此时各类中心即为各背景主色。

2.2.2 目标伪装

目标伪装流程如下:

步骤1:根据用户密钥key生成依随机序列P。

步骤2:将目标区像素MSBs(Most Significant Bits)比特信息无损压缩后与目标边界链码组合成待嵌入边信息L。

步骤3:利用伪随机序列P，结合无损数据隐藏技术将边信息L伪随机地隐藏到图像背景区。

步骤4:根据颜色相似性差最小为原则，用背景主色对目标区像素进行像素替换。

步骤5:重复步骤4，直至目标区所有像素均已替换完毕，即生成伪装图像。

2.2.3 原图像恢复

原图像恢复主要步骤如下:

步骤1:载入待恢复伪装图像。

步骤2:输入用户密钥key，利用隐秘信息提取技术恢复出目标边界链码与目标区像素MSBs。

步骤3:根据恢复目标边界链码确定图像目标区与背景区。

步骤4:按光栅扫描顺序，根据颜色相似性差最小原则，由恢复出的目标区像素MSBs替换伪装图像目标区各像素。直至所有目标像素均被替换，则恢复出原始图像。

3 仿真实验与结果分析

为验证该迷彩伪装方案有效性，针对不同背景图像对伪装性能进行了测试。图2所示的模拟测试图像(大小为400×300)是通过将兔子置于自然场景中生成的，其中图2中的四个分图分别为草丛、树林、山坡和平原环境。实施伪装时，首先在模拟图像中选取感兴趣区为待伪装目标物(图2各图像中兔子所在区域)，然后根据颜色相似性原则提取背景主色(如图3所示)。由于颜色提取过程中充分考虑了颜色特性，提取的背景主色能有效反映所处环境的颜色特征。

图2 模拟测试图像Fig.2 Simulated test images

图3 背景主色Fig.3 Background dominant colors

用图3所示背景主色对图2中模拟测试图像实施迷彩伪装，伪装效果如图4所示。

图4 伪装效果Fig.4 Camouflage effect

由图4可见，本文迷彩伪装设计充分实现了伪装目标与背景的充分融合，生成的伪装图像具有较强的迷惑性，人眼难以从中识别出目标物。这说明该迷彩伪装方案能较好地隐蔽特定目标，躲避敌方检测。

另外，该迷彩方案实现了原图像可逆恢复，认证用户可有效恢复原始图像(如图5所示)，而没有密钥的非认证用户则不能由伪装图像恢复原始图像(如图6所示)。两种不同情形下恢复图像质量如表1所示，非认证用户恢复图像质量远低于认证用户恢复图像质量，其PSNR值平均低于23.0 dB。于是该可恢复迷彩伪装方案可应用于网络环境数字图像安全隐蔽通信。通信时发送方应用该主动伪装方案将数字图像变换成另一幅有意义图像而隐匿感兴趣目标，而在接收方仅认证用户根据正确密钥恢复原始图像。

图5 认证图像恢复Fig.5 Authorized image recovery

图6 非认证图像恢复Fig.6 Unauthorized image recovery

表1 恢复图像PSNR值Tab.1 PSNR values of recovered images(dB)

4 结语

为有效降低伪装目标显著性，将颜色相似性应用于数字迷彩伪装设计，实现了一种自适应数字迷彩伪装设计算法。在背景主色提取与目标伪装过程中，充分考虑到颜色相似性，提取的背景主色可有效反映背景特性，伪装目标与背景颜色能较好地融合在一起，目标伪装效果好。对目标区像素MSBs的无损数据隐藏成功实现了经由伪装图像的原图像可控恢复。该迷彩伪装方案可用于指导军事目标伪装，在网络环境图像隐蔽通信安全方面亦有较好的应用前景。

［1］ LIU Jiangwei，SHI Jiaming，CHEN Zongsheng，et al.Numerical analysis of requirement of emissivity for infrared pattern painting camouflage［J］.Infrared and Laser Engineering，2012，41(2):442－445.(in Chinese)刘姜伟，时家明，陈宗胜，等.红外迷彩伪装对发射率要求的数值分析［J］.红外与激光工程，2012，41(2):442－445.

［2］ YANG Hengfu.Survey of active camouflage technique for digital image［J］.Laser ＆ Infrared，2012，42(5):481－489.(in Chinese)杨恒伏.数字图像主动伪装技术研究综述［J］.激光与红外，2012，42(5):481－489.

［4］ LIU Zunyang，WANG Zirong，YU Dabin，et al.Extracting dominant colors of imitative pattern painting with CIEDE 2000 and pyramid FCM［J］.Infrared and Laser Engineering，2010，39(2):367－371.(in Chinese)刘尊洋，王自荣，余大斌，等.塔型FCM 和CIEDE 2000的仿造迷彩主色提取方法［J］.红外与激光工程，2010，39(2):367－371.

［5］ QIN Jianfei，HU Jianghua，YANG Gaofeng.Determination method of imitated pattern painting color［J］.Journal of PLA University of Science and Technology:Natural Science Edition，2011，12(1):75－78.(in Chinese)秦建飞，胡江华，杨高峰.仿造迷彩颜色确定的一种新方法［J］.解放军理工大学学报:自然科学版，2011，12(1):75－78.

［6］ JIA Qi，LU Xuliang，WU Chao，et al.Application of markov random field and pyramid structure in the design of digital pattern painting［J］.Journal of Applied Sciences，2012，30(6):624－628.(in Chinese)贾其，吕绪良，吴超，等.马尔科夫随机场和金字塔模型用于数字迷彩图案设计［J］.应用科学学报，2012，30(6):624－628.

［7］ QIN Lei，HU Jianghua，FU Tianqi.New method of digital camouflage generation［J］.Electro－Optic Technology Application，2013，28(5):33－35，45.(in Chinese)秦雷，胡江华，付天齐.一种新的数码迷彩生成方法［J］.光电技术应用，2013，28(5):33－35，45.

［8］ JIANG Yuzhen，ZHU Yinghui.Design of imitated camouflage based on palette analysis and error diffusion dither［J］.Computer Engineering and Applications，2013，49(4):181－184.(in Chinese)江玉珍，朱映辉.基于调色板分析及误差扩散抖动的迷彩仿造［J］.计算机工程与应用，2013，49(4):181－184.

［9］ Sang－Ho Shin，Jun－Cheol Jeon.Lossless data hiding technique using reversible function［J］.International Journal of Security and Its Applications，2014，8(1):389－400.

［10］ GE Qidong，YU Zhongqiu.Bulletholesrecognization based on color similarity measurement Journal of Computer Applications，2010，30(8):2241－2243，2264.(in Chinese)葛启东，余仲秋.基于颜色相似性度量的弹孔识别方法［J］.计算机应用，2010，30(8):2241－2243，2264.