武國晶,呂緒良,許衛(wèi)東,李凌,翁梟迪

(解放軍理工大學(xué)野戰(zhàn)工程學(xué)院,江蘇南京210007)

數(shù)碼迷彩立體動態(tài)成像算法研究

武國晶,呂緒良,許衛(wèi)東,李凌,翁梟迪

(解放軍理工大學(xué)野戰(zhàn)工程學(xué)院,江蘇南京210007)

現(xiàn)有數(shù)碼迷彩圖案的平面性和固定不變性使之難以對抗未來高技術(shù)的偵察監(jiān)測,針對這個問題,提出了一種基于柱透鏡光柵的數(shù)碼迷彩立體動態(tài)成像算法。該算法充分考慮人雙目立體成像的生理特征和柱透鏡光柵分光分像的光學(xué)特性,闡述數(shù)碼迷彩立體動態(tài)化的可行性。在此基礎(chǔ)上,推導(dǎo)出迷彩立體動態(tài)成像的視差設(shè)計原理并根據(jù)背景深度信息將數(shù)碼迷彩圖像分為多幅迷彩深度序列圖。利用梳狀函數(shù)對迷彩深度序列圖進(jìn)行采樣合成,最終生成一幅光柵圖像,用來裱貼于光柵板后即可實現(xiàn)立體動態(tài)數(shù)碼迷彩。對該算法有效性進(jìn)行了仿真實驗并加以分析。

兵器科學(xué)與技術(shù);偽裝;數(shù)碼迷彩;立體動態(tài)成像;柱透鏡光柵;視差

DOI:10.3969/j.issn.1000-1093.2016.01.016

0 引言

迷彩偽裝是偽裝中廣泛采用的一種偽裝措施[1]。其技術(shù)實質(zhì)是通過技術(shù)手段提取背景的圖像特征,融入迷彩圖案實施于待偽裝的軍事目標(biāo),以達(dá)到降低目標(biāo)顯著性和改變目標(biāo)外形的效果。數(shù)碼迷彩是目前廣受關(guān)注的一種較新的迷彩設(shè)計技術(shù)。偽裝業(yè)界學(xué)者通過研究提出了許多創(chuàng)新的方法:基于聚類的[2-3],基于分水嶺的[4],基于紋理的[5-6],基于分形的[7]等。但是這些設(shè)計方法都著重于提取背景的顏色、紋理等特征而忽略了其深度特征,所設(shè)計出的迷彩圖案是平面的且固定不變的,難以對抗未來戰(zhàn)場的偵察監(jiān)測。因此迷彩偽裝要發(fā)展就必須突破現(xiàn)有的設(shè)計方法,設(shè)計立體的、動態(tài)的迷彩圖案以更好地使偽裝目標(biāo)與背景融合,從而提高偽裝性能。

本文研究的數(shù)碼迷彩立體動態(tài)成像算法依然遵從迷彩設(shè)計基于背景圖像特征的原則,根據(jù)人類生物視覺系統(tǒng)特點,借助柱透鏡光柵特有的光學(xué)特性,從背景中提取深度特征融入迷彩圖案,使之立體化動態(tài)化。如果說以往的迷彩設(shè)計方法完成了從沒有圖案到平面圖案的轉(zhuǎn)換,那么本文就是旨在完成從平面圖案到立體可變圖案的轉(zhuǎn)換。

1 立體動態(tài)迷彩設(shè)計可行性分析

1.1 雙目立體成像幾何模型

人眼可以感知對象之間的相對距離,看到有空間感的立體景物,將用于獲得縱深感而產(chǎn)生立體視覺的信息稱為深度暗示,它包括心理暗示和生理暗示兩個方面[8]。心理暗示由視覺經(jīng)驗和視覺記憶構(gòu)成,這使得人們即使只觀看一幅平面圖像或只睜開一只眼睛也能判斷出物體的遠(yuǎn)近關(guān)系。生理暗示則基于雙目立體視覺。人的兩眼存在瞳距,在觀看物體時,將分別接收物體來自不同方向的投影,同一物體的像點落在左右兩眼視網(wǎng)膜相應(yīng)的不同位置而清晰成像,人的大腦將具有細(xì)微差別的像巧妙地融合,形成所看到的立體圖像。數(shù)碼迷彩圖案是由多色塊狀單元所構(gòu)成的,所以考慮它的立體成像時可以忽略心理暗示因素而著重于生理暗示因素,也就是著重于對雙目視差的研究。

雙目立體成像幾何模型如圖1所示。

圖1 雙目立體成像幾何模型Fig.1 Geometric model of binocular stereo imaging

建立世界坐標(biāo)系OXYZ,以兩眼間連線為X軸,原點O處于兩眼中心位置,e為兩眼間距距離,一般為65 mm,左右眼可表示為:L(e/2,0,0),R(-e/2,0,0)。設(shè)定光柵板所在平面為α,平面α與OXY平面平行,到人眼距離為D.人們雙眼通過柱透鏡光柵所看到的空間點P(χp,yp,zp),實際上是通過觀看光柵板上的立體圖像對IL(χL,yL,zL)和IR(χR,yR,zR),再經(jīng)過大腦加工合成的像點P.相對于人眼,平面α上的立體圖相對IL和IR可以看作是任一空間點P在平面α上的投影。為了更直觀的討論,將其投影在OXZ平面上,如圖2所示。

圖2 成像幾何模型在OXZ平面的投影Fig.2 Projection ofimaging geometric model on OXZ plane

根據(jù)三角形相似定理可以求得

由(1)式～(4)式可得立體圖像對為

可見,空間物點P的深度信息隱含于立體圖像對IL和IR之中。觀察立體圖像對的坐標(biāo),只有橫坐標(biāo)不同,也就是說,垂直視差對立體成像的影響很小,而水平視差H才是立體成像的關(guān)鍵因素。由(5)式可計算出雙目視差為

1.2 柱透鏡光柵光學(xué)特性分析

柱透鏡光柵是由多條結(jié)構(gòu)和性能完全相同的柱透鏡單元線性排列組成的透明塑料薄片,垂直方向可成立體影像[9]。柱透鏡單元光路如圖3所示。

圖3 柱透鏡單元光路Fig.3 Optical path of lenticular raster unit

光柵板平面即為焦平面,所以像位于焦平面上,故f=d.根據(jù)成像性質(zhì)可知:y軸上任一點經(jīng)過柱透鏡折射為平行光束射出,平行光束的寬度恰與光柵的柵距p相等,傳輸方向角為

由(7)式可知:當(dāng)y＞0時,θ＞0,出射平行光束偏向下傳輸;當(dāng)y=0時,θ=0,出射平行光束平行光軸傳輸;當(dāng)y＜0時,θ＜0,出射平行光束偏向上傳輸。這體現(xiàn)了柱透鏡光柵的分光分像的光學(xué)特性[10]。

結(jié)合上述兩小節(jié)的分析可知所謂迷彩立體成像是指將迷彩深度序列圖進(jìn)行合理的縱向條狀分割再合成裱貼于柱透鏡光柵板后,使其分別沿不同角度投射到觀察者雙眼中,即可還原出相應(yīng)的立體影像。所謂迷彩動態(tài)成像是指隨著觀察者空間觀察角度的變化,立體圖像也會隨之發(fā)生變化,從而形成動態(tài)效果。

2 迷彩深度序列圖生成

2.1 迷彩視差設(shè)計方法

相比于偵察距離來說,背景場景中的物體自身的深度變化是非常小的,因此可以近似地把一定距離區(qū)間內(nèi)的物體中的各點看作在同一平面上,這樣連續(xù)場景就可以分解為一組具有不同深度的層的集合,記為Z={z1,z2,…,zk}.假設(shè)這k層每相鄰兩層的距離為s,在深度z1、z2兩層上分別任取兩個具有完全遮擋關(guān)系的點P1、P2,在圖1所示的世界坐標(biāo)系中可表示為P1(χ1,y1,z1)和P2(χ1,y1,z1+s).設(shè)第1幅深度序列圖經(jīng)柱透鏡光柵成像的坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系重合,第2幅深度序列圖經(jīng)柱透鏡光柵成像的坐標(biāo)系為Omn,與世界坐標(biāo)系間的夾角為δ,如圖4所示。

圖4 序列圖成像坐標(biāo)系示意圖Fig.4 Imaging coordinates of sequence diagrams

對任一空間點P,由圖4可得:

由于點P為空間任一點,所以具有一般性,那么投影關(guān)系可用矩陣表示為

設(shè)P1、P2兩點在坐標(biāo)系Omn中投影分別對應(yīng)第2幅深度序列圖上兩點P＇1(m1,y,n1),P＇2(m2,y,n2),根據(jù)(10)式,可求出兩點間距,即水平視差為

(11)式揭示了在生成迷彩序列圖時視差設(shè)計的方法。

2.2 光柵圖像采樣合成方法

空間中的立體景物可看作是無數(shù)空間物點P(χP,yP,zP)的集合,用函數(shù)f(χ,y,z)表示,其在左眼方向zL的投影為fL(χL,yL),在右眼方向zR的投影為fR(χR,yR),人眼在觀察立體景物f(χ,y,z)時就等效于觀察fL(χL,yL)和fR(χR,yR)兩幅圖像。將m幅圖像分別沿一定角度投射出去,人眼接收到相似卻不同的視差圖像,經(jīng)過大腦的處理便可獲得立體感知。所以,要想還原出立體圖像就需要研究m幅深度序列圖編碼的方法。

根據(jù)Whittaker-Shannon的采樣定理,構(gòu)造梳狀函數(shù)[11-12]:

式中:n為光柵板所包含的柱透鏡單元數(shù);m為待編碼的深度迷彩序列圖數(shù);j為柱透鏡單元編號;i為序列圖編號;p為梳狀函數(shù)的周期,也是柱透鏡單元的寬度,即柵距。A為矩形函數(shù)rect(χ)的底面寬度,也是編碼寬度。設(shè)fi(χ,y)表示第i幅序列圖,F(χ,y)表示光柵圖像,那么,m幅迷彩深度序列圖經(jīng)采樣再合成為的光柵圖像可表示為

光柵圖像合成的關(guān)鍵在于各序列圖樣條間的相互匹配,因此編碼時,1個編號的各序列圖樣條應(yīng)占滿1個柵距[13],即柱透鏡光柵的柵距p應(yīng)為編碼寬度A的整數(shù)倍。當(dāng)編碼寬度設(shè)為1個像素時,可以得到1個柱透鏡單元可編碼的序列圖的最大幀數(shù)為m.由于光柵圖像最終要付諸印刷,裱貼于光柵板后,光柵線數(shù)l(單位lpi,每英寸中包含的柱透鏡光柵單元數(shù)目)與打印圖像分辨率I(單位dpi,每英寸打印的點陣數(shù))應(yīng)滿足:

3 實驗驗證及分析

3.1 實驗驗證

為了驗證算法有效性,如圖5所示,選取一幅基于林地背景的5色數(shù)碼迷彩進(jìn)行立體動態(tài)成像。仿真實驗的參數(shù)設(shè)置見表1所示。

圖5 背景圖及對應(yīng)的5色數(shù)碼迷彩圖Fig.5 Background and corresponding digital camouflage with 5 colors

表1 仿真參數(shù)設(shè)置Tab.1 Simulation parameters setting

將背景圖劃分為5層,對其進(jìn)行周期為15個像素的采樣并填充,可得到如圖6所示的效果圖。

圖6 背景深度圖Fig.6 Depth map of background

根據(jù)圖6所包含的深度信息對數(shù)碼迷彩圖的斑點進(jìn)行分層配置,結(jié)果如圖7所示。

圖7 數(shù)碼迷彩斑點分層圖Fig.7 Layered speckle of digital camouflage

根據(jù)視差設(shè)計值H,深度層數(shù)k,需生成的深度迷彩序列圖總數(shù)m,設(shè)h表示當(dāng)前的迷彩斑點圖層編號,可以計算出第h層的斑點位移量Δχ為

通過計算可以得到當(dāng)前迷彩斑點圖層需調(diào)整的位移量的具體數(shù)值,待調(diào)整完畢后再合成即可得到如圖8所示的16幅深度迷彩序列圖。值得說明的是,斑點位移量是一個相對值,(17)式是以第5層作為基準(zhǔn)圖層保持不動的,最后合成的序列圖并不受此影響。

榆陽區(qū)雖然幾十年來在生態(tài)建設(shè)、水土保持方面取得巨大成效，但整體上的生態(tài)系統(tǒng)依然是很脆弱的。因此，在搞好自身生態(tài)建設(shè)的同時，尋找一條可以讓農(nóng)民穩(wěn)定收入、持續(xù)發(fā)展的生態(tài)產(chǎn)業(yè)化道路，對整個榆林而言，具有非常重要的戰(zhàn)略意義。

圖8 16幅深度迷彩序列圖Fig.8 16 sequence diagrams of digital camouflage

按照2.2節(jié)方法對上述16幅深度序列圖進(jìn)行采樣合成得到的光柵圖像如圖9所示。

圖9 光柵圖像Fig.9 Raster image

光柵圖像經(jīng)過加工裱貼于光柵板后即可制成樣板。

3.2 實驗分析

通過前述方法制備了如圖10所示的多個樣板用以觀察分析迷彩的立體和動態(tài)效果。

圖10 多個樣板實物圖Fig.10 Sample plates

通過觀察,迷彩的立體和動態(tài)效果還是較為明顯的,通過觀察者角度變化,可以看到不同的迷彩立體圖案,圖11展示了圖9制備出的光柵板在不同觀察角度下可看到的立體迷彩圖案。

圖11 不同觀察角度下的立體迷彩圖案Fig.11 3D digital camouflages at different angles

但是立體和動態(tài)效果會隨著觀察距離的增大而明顯減弱。

根據(jù)1.1節(jié)中的(6)式可知,由于光柵圖像是裱貼于光柵板后的,所以光柵板和物點間的距離是固定的,即zP-D為一定值,設(shè)為D＇,那么

這說明,當(dāng)觀察者遠(yuǎn)離光柵板進(jìn)行觀看時,雙目視差減小,立體感會減弱。

同時,人眼的分辨能力是有限的,我們把剛能分辨的兩物點對眼睛的張角稱為視角分辨率,它表征人眼分辨能力,一般取值為ωmin≈60"[14],也就是說,隨著觀察距離增加,樣品斑點對于人眼的張角減小,人眼對斑點的分辨能力也逐漸降低;而且由于迷彩斑點的空間混色作用,不同深度層的斑點容易形成混色,使觀察者較難分辨圖層間的空間分布關(guān)系,從而立體動態(tài)效果減弱。

立體動態(tài)效果也與光柵的參數(shù)設(shè)置有關(guān)。設(shè)光柵的折射率為n0,那么D[13]:

這說明,要制備作用距離更遠(yuǎn)的立體動態(tài)迷彩樣品,應(yīng)當(dāng)選擇光柵線數(shù)更小的柱透鏡光柵板。

4 結(jié)論

本文提出了一種基于柱透鏡光柵的數(shù)碼迷彩立體動態(tài)化的算法。該算法遵從迷彩設(shè)計的原則,結(jié)合人眼視覺生理特征和柱透鏡光柵分光分像的光學(xué)特性,研究視差設(shè)計方法,將背景深度信息融入迷彩圖案中,制作了立體的動態(tài)的數(shù)碼迷彩圖案。最后通過計算機(jī)仿真實驗驗證了算法的有效性并對樣品的立體動態(tài)效果進(jìn)行了理論分析。這為迷彩偽裝的立體動態(tài)化發(fā)展提供了一個新途徑。

References)

[1]胡江華.偽裝技術(shù)[M].北京:國防工業(yè)出版社,2012:84-133.HU Jiang-hua.Camouflage technology[M].Beijing:National Defense Industry Press,2012:84-133.(in Chinese)

[2]Bian P,Jin Y,Zhang N R.Fuzzy c-means clustering based digital camouflage pattern design and its evaluation[C]//10th International Conference on Signal Proceeding.Beijing,China:IEEE,2010:1017-1020.

[3]劉尊洋,王自榮,余大斌,等.塔型FCM和CIDE2000的仿造迷彩主色提取方法[J].紅外與激光工程,2010,39(2):367-371.LIU Zun-yang,WANG Zi-rong,YU Da-bin,et al.Extracting dominant colors of initiative pattern painting with CIDE2000 and pyramid FCM[J].Infrared and Laser Engineering,2010,39(2):367-371.(in Chinese)

[4]白萬民,郝陽,喻鈞.基于分水嶺方法的數(shù)碼迷彩設(shè)計 [J].計算機(jī)與數(shù)字工程,2012,40(8):110-113.BAI Wan-min,HAO Yang,YU Jun.Design of digital camouflage based on watershed method[J].Computer&Digital Engineering,2012,40(8):110-113.(in Chinese)

[5]賈其,呂緒良,吳超,等.馬爾科夫隨機(jī)場和金字塔模型用于數(shù)字迷彩圖案設(shè)計[J].應(yīng)用科學(xué)學(xué)報,2012,30(6):624-628.JIA Qi,LYU Xu-liang,WU Chao,et al.Application of Markov random field and pyramid structure in the design of digital pattern painting[J].Journal of Applied Sciences–Electronics and Information Engineering,2012,30(6):624-628.(in Chinese)

[6]盧軍,李楊,趙康健,等.基于主色共生矩陣法的數(shù)碼迷彩紋理特征提取[J].計算機(jī)工程,2011,37(7):246-248.LU Jun,LI Yang,ZHAO Kang-jian,et al.Digital camouflage texture feature extraction based on dominant colors and co-occrrence matrix[J].Computer Engineering,2011,37(7):246-248.(in Chinese)

[7]張勇,蔣曉軍,張栓勤,等.外軍分形迷彩設(shè)計技術(shù)研究 [J].工兵裝備研究,2014,33(2):60-64.ZHANG Yong,JIANG Xiao-jun,ZHANG Shuan-qin,et al.Fractal camouflage pattern design in foreign army[J].Engineer E-quipment Research,2014,33(2):60-64.(in Chinese)

[8]王瓊?cè)A.3D顯示技術(shù)與器件 [M].北京:科學(xué)出版社,2011: 18-23.WANG Qiong-hua.3D display technique and device[M].Beijing:Science Press,2011:18-23.(in Chinese)

[9]田學(xué)禮.現(xiàn)代立體印刷工藝學(xué) [M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2007:206-208.TIAN Xue-li.Modern stereoscopic printing technology[M].Wuhan:Wuhan University Press,2007:206-208.(in Chinese)

[10]Ishizuka S,Mukai T,Kakeya H.Viewing zone of an autostereoscopic display with a directional backlight using a convex lens array[J].Journal of Electronic Imaging,2014,23(1):01102.

[11]段鳳云,張俊利,陳世明.立體成像微觀過程的理論分析和實驗驗證[J].南開大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)),2000,33(2):85-87.DUAN Feng-yun,ZHANG Jun-li,CHEN Shi-ming.Theoretical analysis and experimental verification about micro-process in stereoscopic imaging[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Nankaiensis,2000,33(2):85-87.(in Chinese)

[12]張俊利,陳世明,段鳳云.柱鏡板再現(xiàn)三維圖像的研究 [J].現(xiàn)代顯示,2000(1):16-19.ZHANG Jun-li,CHEN Shi-ming,DUAN Feng-yun.Study the stereoscopic imaging reappearing by lenticular screen[J].Advanced Display,2000(1):16-19.(in Chinese)

[13]黃敏,劉浩學(xué).立體印刷制作工藝光柵板參數(shù)的選擇 [J].北京印刷學(xué)院學(xué)報,2005,13(1):9-12.HUANG Min,LIU Hao-xue.Selecting of the parameters of cylindrical lens sheet imaging in 3D printing[J].Journal of Beijing Institute of Graphic Communication,2005,13(1):9-12.(in Chinese)

[14]安連生.應(yīng)用光學(xué)[M].第3版.北京:北京理工大學(xué)出版社,2009:49-52.AN Lian-sheng.Applied optics[M].3rd edition.Beijing:Beijing Institute of Technology Press,2009:49-52.(in Chinese)

Research on 3D Dynamic Imaging Algorithm for Digital Camouflage

WU Guo-jing,LYU Xu-liang,XU Wei-dong,LI Ling,WENG Xiao-di
(Engineering Institute of Engineer Corps,PLA University of Science and Technology,Nanjing 210007,Jiangsu,China)

The current digital camouflage is not able to withstand the future high-tech reconnaissance and monitoring due to its planarity and inalterability.To address the issue,a 3D dynamic imaging algorithm based on lenticular raster is proposed.The proposed algorithm fully takes the biological characteristics of human binocular stereo imaging and the optical characteristics of splitting light and imaging of lenticular raster into account to describe the feasibility of 3D dynamic digital camouflage.On this basis,the parallax design principle of 3D dynamic imaging for digital camouflage is deduced,and the multiple sequence diagrams are generated according to depth information of background.The comb function is used to sample and synthesize the sequence diagrams.The resultant raster image could be mounted on the back of a grating plate to achieve 3D dynamic imaging.The simulation results show that the proposed algorithm can be used for the 3D dynamic imaging of digital camouflage.

ordanace science and technology;camouflage;digital camouflage;3D dynamic imaging; lenticular raster;parallax

E951.4

A

1000-1093(2016)01-0103-06

2015-06-16

武國晶(1984—),女,博士研究生。E-mail:returnwgj@163.com;呂緒良(1957—),男,教授,博士生導(dǎo)師。E-mail:xllu1957@126.com