基于Gabor小波纹理分析模型的伪装效果评价方法

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 伪装效果评价是伪装界急需解决的一个课题, 以往对定性的评价较多,定量的评价较少。在定量评价中存在评价指标单价不够客观准确的问题,尤其对纹理评价,由于纹理本身的模糊性和难以测量性,如何客观准确的评价纹理,使之得出与人眼视觉判读相一致的结果,是伪装效果定量评价中的难点。运用灰度共生矩阵描述纹理的伪装评价方法描述性差,不能对纹理的属性(方向性、粗细度等)进行全面准确地表现,不能与人类视觉系统达成一致。
    本文从人眼生理学探讨结果出发,分析了人类视觉系统的纹理分割模型,并结合Gabor函数,建立符合人眼视觉模型的Gabor函数小波的纹理分析模型, 用于模拟人眼的判读过程,提出了基于Bhat- tacharyaa距离的纹理相似度概念,进而建立伪装效果评价方法。 纹理具有不依赖于颜色或亮度即可反映图像中同质现象的特点,是一种能够很好地表达影像的特征。
    根据已有的证据,人类视觉系统是以图1中所示的方式进行纹理分割的。假设输入的图像是以并行的方式在多通道中进行处理的。表示输入图像在不同频率范围中特性的输出向量被用于计算一定面积内的粗细度、对比度和边缘方向,这3个特性是影响聚集过程的主要因素。文献提出了检测纹理粗细程度的多通道模型。其做法是在一个小区域里检查一组不同频率通道的输出,选择其中响应最强的通道。空间频率最低的通道被认为表示是粗的纹理,那么空间频率高的通道就被认为表示细的纹理。

[正文图表略.]
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