Phát triển một phương pháp tạo họa tiết ngụy trang thích nghi theo thời gian thực dựa trên các thiết bị điện màu chủ động
DOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.99.2024.78-88Từ khóa:
Họa tiết ngụy trang; Ngụy trang thích nghi; CSI; UIQI.Tóm tắt
Ngụy trang truyền thống có những hạn chế trong tác chiến hiện đại, đặc biệt khi mục tiêu di chuyển hoặc phông nền thay đổi nhanh chóng. Ngụy trang thích nghi, với khả năng điều chỉnh màu sắc và họa tiết theo thời gian thực, mang lại giải pháp linh hoạt và hiệu quả. Bài báo này trình bày nghiên cứu tổng hợp các nguyên lý ngụy trang thích phổ biến trên thế giới và đề xuất một mô hình ngụy trang cho vùng ánh sáng khả kiến dựa trên nguyên lý điện màu chủ động. Kết quả đánh giá cho thấy họa tiết thích nghi đạt Chỉ số tương đồng ngụy trang CSI thấp nhất và Chỉ số chất lượng hình ảnh phổ quá UIQI cao nhất trên các phông nền khác nhau. Qua đó cho thấy cho thấy sự hiệu quả rõ rệt của mô hình ngụy trang thích nghi. Với số lượng màu chủ đạo từ 3 đến 5, thời gian tạo họa tiết dưới 1 giây, và so với các họa tiết cố định thì họa tiết thích nghi có mức độ tương đồng với phông nền tốt nhất.
Tài liệu tham khảo
[1]. R.Rao, “Introduction to Camouflage and Deception,” Defence Scientific Information & Documentation Centrer, Defence R&D Organisation, Delhi-110054, pp. 119-126, (1999).
[2]. K. W. McKee, D. Tack, “Active Camouflage for Infantry Headwear Applications,” Humansystems Inc., Canada, (2007).
[3]. A. Schwarz, “Adaptive camouflage in the VIS and IR spectral range: main principles and mechanisms,” Proc. SPIE, vol. 9653, pp. 52-61, (2015).
[4]. G. Santos et al., “Prototype of adaptive, multispectral camouflage for the soldier,” Proc.SPIE, vol. 11865, pp. 160-166, (2021).
[5]. Nguyen Thu Cam et al., “Giáo trình ngụy trang nghi trang trong phòng chống trinh sát quang điện tử”, NXB Quân đội Nhân dân, tr. 112-120, (2023).
[6]. J. Lee et al., “Thermally Controlled, Active Imperceptible Artificial Skin in Visible-to-Infrared Range,” Adv. Funct. Mater., vol. 30, no. 36, pp. 2003328, (2020).
[7]. G. Wang et al., “Mechanical Chameleon through Dynamic Real-Time Plasmonic Tuning,” ACS Nano, vol. 10, no. 2, pp. 1788-1794, (2016).
[8]. Maarten A. Hogervorst, Margreet M. de Kok, “Demonstrator of adaptive visual camouflage based on LEDs,” Proc. SPIE, vol. 11865, pp. 149-159, (2021).
[9]. V. K. Shrivastava et al, “Computer-aided diagnosis of psoriasis skin images with HOS, texture and color features: a first comparative study of its kind,” Computer methods and programs in biomedicine, vol. 126, pp. 98-109, (2016).
[10]. N.C. Yang et al, “A fast MPEG-7 dominant color extraction with new similarity measure for image retrieval”, Vis. Commun. Image Represent., vol. 10, no. 2, pp. 92-105, (2008).
[11]. Y. J. Yan et al, “Fusion of dominant colour and spatial layout features for effective image retrieval of coloured logos and trademarks,” IEEE international conference on multimedia big data, pp. 306-311, (2015), 10.1109/BigMM.2015.43
[12]. S. Bi et al. “Optical classification of inland waters based on an improved Fuzzy C-Means method,” Optics Express. vol. 27, no. 24, pp.34838-34856, (2019).
[13]. C. J. Lin et al., “Developing a similarity index for static camouflaged target detection,” Imaging Sci. J., vol. 62, no. 6, pp. 337-341, (2014).
[14]. Tran Tien Bao et al., “A method to evaluate camouflage effectiveness by computer simulation,” JMST, vol. 90, pp. 119-126, (2023).
[15]. Z. Wang, A. C. Bovik, “A universal image quality index,” IEEE signal processing letters, vol. 9, no. 3, pp. 81-84, (2002).
[16]. Y. Byun et al., “Image fusion-based change detection for flood extent extraction using bi-temporal very high-resolution satellite images,” Remote Sensing, vol. 7, no. 8, pp. 10347-10363, (2015).
