基于高光谱成像的迷彩伪装识别研究

　　本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。

　　伪装技术一般是指用来隐藏自己，使观察者难以发现的各种行为。它的最终目的是欺骗敌人的侦察探测设备。随着侦察手段的日益发展，军事伪装技术已成为现代高新技术战争的重要保障之一，而迷彩伪装是现代军事战争中最为常见的伪装方式。

　　迷彩伪装的设计经历了较长的发展历程，美国在迷彩伪装上的发展最为长久，上世纪早期就有许多迷彩伪装用于军事行动中的典型例子，例如在美国军队、俄国军队中的荒漠型土黄色军服曰，朝鲜战争中，美军基于丛林战场设计出了树叶型迷彩围，越南战争中，美军基于当地的自然环境及作战风格设计出了虎皮纹迷彩I，这些迷彩伪装都可以适用于不同的环境和气候。

　　到了21世纪，能直接对背景进行采集和快速分类的迷彩斑点图案自动生成技术，以及与之配套的迷彩伪装涂料的快速配制和自动化喷涂技术的研究取得显著进展。迷彩伪装作业也正由手工、机械化向自动化、智能化不断发展。

　　本课题研究基于不同迷彩伪装背景及其伪装材料的光谱的相似性与差异性，利用高光谱成像系统在实验暗室环境下采集沙漠背景、沙漠伪装网、丛林背景、丛林伪装网、丛林伪装服、沙漠伪装服六类迷彩伪装样本在 400.00～1000.99mm 的近红外波段高光谱图像信息，经过一系列预处理、去噪、感兴趣区域提取、降维后，利用 RF、SVM、CNN 算法搭建三种分类模型，并对结果加以比较和评估。对本文的具体研究内容总结如下：

　　（1）阐述本课题的研究背景及意义，目前高光谱成像技术与迷彩伪装技术的国内外发展现状，分析高光谱成像检测技术与迷彩伪装识别相结合的发展技术优势，同时叙述了深度学习算法的发展历程以及在高光谱图像处理中的运用。

　　（2）通过搭建高光谱成像系统下的实验暗室环境，完成对模拟沙漠背景、沙漠伪装网、模拟丛林背景、丛林伪装网、丛林伪装服、沙漠伪装服六类迷彩伪装样本在400.00～1000.99mm近红外波段的高光谱图像数据采集，最终得到迷彩伪装及其模拟作战背景的高光谱图像数据集。

　　（3）通过去噪、图像分割去背景算法处理后完成感兴趣区域的提取，作为本课题的主要研究对象；进而通过PCA算法对感兴趣区域样本数据集进行降维、提取相关主成分及载荷曲线，得到15个波长特征空间下六类样本在可见光、近红外波段范围内的平均光谱曲线，不同类型样本的光谱曲线存在明显的光谱特异性。