第52卷第2期2023年2月Vol.52No.2February2023光子学报ACTAPHOTONICASINICA0210001‑1基于混隐色特征背景引导融合的伪装效能评估张寅，丁鹏远，朱桂熠，时萌玮，闫钧华（南京航空航天大学空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室，南京211106）摘要：现有迷彩伪装效能评估方法重点关注目标与背景在颜色、纹理等特征上的相似度，未能从伪装策略角度分析目标边缘和表面的融合程度，无法准确评估复杂环境下目标的伪装效果。本文提出一种基于混隐色特征背景引导融合的伪装效能评估模型，利用多重分形理论和Gabor滤波器估计目标轮廓和表面破坏程度；引入特征拥塞指数计算背景复杂度，通过逻辑斯蒂方程自适应调整评估特征权重，提高模型对环境变化的适应性。实验表明，该模型在Search_2数据集上的搜索时间相关性系数（皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、均方根误差）分别达到0.888、0.773、0.054，在自建CamData数据集上分别达到0.835、0.805、0.126，评估结果与人眼搜索实验结果符合性较高，能够有效表征目标在不同复杂场景下的伪装效能。关键词：伪装效能评估；混隐色；背景匹配；背景复杂度；多重分形谱中图分类号：TP751文献标识码：Adoi：10.3788/gzxb20235202.02100010引言光学伪装技术可大幅减少高价值目标的可探测性与被发现概率，提高目标生存能力，被广泛应用。如何全面有效评估伪装效果的优劣，是目前的研究重点之一，直接影响伪装策略的设计与选择。传统评估模型主要从背景匹配策略出发，重点关注目标与背景在颜色、亮度以及纹理等特征上的相似度。LINCJ等先后提出了质量指数（Qindex）［1］、伪装相似指数（CamouflageSimilarityIndex，CSI）［2］和通用图像质量指数（UniversalImageQualityIndex，UIQI）［3］等相似度评价指标，并通过眼动实验验证了这些指标值和主观评价的一致性。其中，Q-index和UIQI比较灰度图像之间的相关性，CSI比较图像颜色之间的相似程度。YANGX等提出了多特征伪装图案评价指标（Multi-FeatureCamouflageFusedIndex，MF-CFI），进一步增加了对迷彩图案纹理和形状的分析，该指标在改进的UIQI算法基础上，结合人类对颜色、纹理、形状和结构的视觉感知过程，经过综合计算进行评价［4］。喻钧等发现目标伪装前后轮廓发生的形变对伪装效果有重要影响，因此提出了二值化统计矩方法提取目标的轮廓特征，计算目标轮廓形变度［5］。上述伪装评估方法能够有效度量目标和背景在视觉上的匹配程度，但未能综合考虑目标表面的...
