【摘 要】
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在现代战争中,伪装对于战争的成败起了关键作用,本文就如何在特定地形中给出有效伪装的迷彩进行了深入探讨,并提出了不同于传统K-均值聚类的方法.迷彩一般由几种色块拼合而成,本文首先结合概率统计方法,对一类地形的多张图片色彩进行分析,然后通过自我评价筛选法,寻找迷彩基本的主色.此方法以模糊聚类为基础,利用频度分布和附加权值,多次改进参数来选择最优参数生成主色.在形成数码迷彩的过程中,寻找与环境像素块欧氏
【机 构】
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东北大学秦皇岛分校数学与统计学院,河北,秦皇岛,066004
【出 处】
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第十三届中国不确定系统年会暨第九届中国智能计算大会
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在现代战争中,伪装对于战争的成败起了关键作用,本文就如何在特定地形中给出有效伪装的迷彩进行了深入探讨,并提出了不同于传统K-均值聚类的方法.迷彩一般由几种色块拼合而成,本文首先结合概率统计方法,对一类地形的多张图片色彩进行分析,然后通过自我评价筛选法,寻找迷彩基本的主色.此方法以模糊聚类为基础,利用频度分布和附加权值,多次改进参数来选择最优参数生成主色.在形成数码迷彩的过程中,寻找与环境像素块欧氏距离最小的主色去填充它,最后整体形成迷彩.色块形状可以改变,文中仅用正方形做仿真,整体的伪装效果良好,且算法还可以做适当推广。
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