实验室测试评价优化方案

目前，报道较多的实验室伪装效果评价方法主要有：①用计算机程序，提取迷彩伪装与背景的明度、纹理、几何特性等图像相关性参数，并根据不同的算法建立评价模型，通过计算和比较迷彩伪装与背景的相似度、特征波形等，对迷彩伪装效果进行评价；②从人类视觉特性或心理学特性出发，建立图像评估模型，评价迷彩伪装与背景的差异；③先通过肉眼和光学仪器做定性评估，然后实施实验分别测目标发现概率、目标能见度、目标与背景亮度对比以及混色距离等，再对这些参数进行修正；④利用计算机对图像匹配度或者像素变化值进行计算；⑤采用计算机模式识别的方法对迷彩设计的模版在不同情境下的可识别性进行识别评价，通过不断的模式识别再次评估，可以从算法和技术上找到不同环境下的最佳迷彩设计模版。

这些评价方法具有以下不足：一是都采用计算机算法对迷彩伪装和背景的特性进行模拟和评估，缺少观察人员通过视觉系统的观察和主观评价，这和战场上人眼是观察主体的伪装效果评价存在显著不同；二是不同研究者采用的算法、选取的图像相关性参数不同，不同参数的权重不同，对结果评价影响较大；三是研究者一般比较的是迷彩伪装和背景的部分图像相关性参数，缺少全局性的比较。(www.xing528.com)

在美军迷彩图案设计和评价中，使用了对迷彩伪装进行主观评价的方法。如美军纳蒂克研究中心通过采用实验室主观评价方法，评价了17种迷彩服样品在不同背景环境下的伪装效果。在阿富汗地区拍摄多幅山地、林地、荒漠背景照片，在天气晴朗的条件下拍摄迷彩服图案照片，迷彩服的图案照片经前期处理和调整大小后插入背景照片中。测试照片两两出现在屏幕上，观察者通过对比观察两张照片评价迷彩服图案与环境匹配程度的好坏，进而对迷彩图案的伪装效果进行评价。美军在对装甲车辆的迷彩伪装评价中也采用了类似方法。在野外环境下，从不同距离、不同角度对目标进行拍照，照片经前期处理后呈现在30名观察者面前的显示器上，观察者根据观察判断目标位置并用鼠标进行选择，通过发现概率判断不同距离下迷彩图案的伪装效果。