Phương pháp đánh giá đa tiêu chí ứng dụng trong lĩnh vực ngụy trang
136 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.FEE.2022.154-163Từ khóa:
Ngụy trang vùng nhìn thấy; Hoa văn; Phông nền; Thuật toán đa tiêu chí TOPSIS; Matlab.Tóm tắt
Ngụy trang đã có một lịch sử lâu đời trong quá trình tiến hóa của nhân loại và phát triển nhanh chóng kể từ đầu thế kỷ XX cùng với công nghệ điện tử và quang học. Ở Việt Nam, ngoài cách tiếp cận truyền thống, ngụy trang hiện đại đã thu hút các nhà nghiên cứu trong và ngoài quân đội. Tuy nhiên, việc đánh giá hiệu quả ngụy trang vẫn đang ở giai đoạn đầu với việc thiếu các tiêu chí chính thức và tài liệu tham khảo. Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất phương pháp đánh giá hiệu quả ngụy trang trong quang phổ ánh sáng nhìn thấy ứng dụng thuật toán đa tiêu chí, kết hợp với phương pháp đánh giá trực quan bằng mắt người để so sánh, đánh giá. Kết quả mô phỏng trên máy tính cho thấy phương pháp đánh giá đa tiêu chí có độ tin cậy cao, cho kết quả tương đồng với phương pháp đánh giá trực quan.
Tài liệu tham khảo
[1]. J. R. Rao, “Introduction to camouflage and deception”, Defence research & development organisation, Ministry of Defence, New Delhi, (1999).
[2]. V. H. Khánh, Báo cáo tổng kết đề tài Viện KH&CN quân sự, “Nghiên cứu phương pháp và phương tiện để xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ công tác ngụy trang phòng chống các phương tiện trinh sát ảnh”, (2021).
[3]. Joseph E. Peak, Thomas Honke, “Guidelines for Camouflage Assessment Using Observers”, RTO AGARDograph, (2006).
[4]. C. L. Lin, C. C. Chang and Y. H. Lee, “Developing a similarity index for static camouflaged target detection”, The Imaging Science Journal, No. 6, Vol. 62, (2014). DOI: https://doi.org/10.1179/1743131X13Y.0000000057
[5]. C. L. Hwang, K. Yoon, “Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications”, New York: Springer-Verlag (1981). DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
[6]. R. Schoene, J. Meidow, E. Mauer, “Feature evaluation for target/background discrimination in image sequence taken by approaching sensors,” Proc. SPIE 7697, Signal Processing, Sensor Fusion, and target Recognition XIX, 769718 (2010). DOI: https://doi.org/10.1117/12.850190
[7]. Y. M. Liu, J. Y. Wang, W. Liu, S. D. Yuan, “Analysis of methods of detection and evaluation of optical camouflage,” Aerospace Electronic Warfare, Papers 26 (1), 42-44 (2010).
[8]. D. Wang, X. L. Lv, W. D. Xu, Y. L. Pan, W. Lin, “Camouflage Application Models With Pixel Frequency Analysis, ” Journal of PLA University of Science and Technology (Natural Science Edition), Papers 5(3), 74-77 (2004).
[9]. H. Wang, T. Z. Bai, “Evaluation of Optical Camouflage Based on Tolerance Nearness Sets Theory,” Acta Optica Sinica, Papers 32(12), 128-133(2012). DOI: https://doi.org/10.3788/AOS201232.1210001
[10]. P. Y. Wang, D. H. Zhao, M. H. Li, “Optical Camouflage Effect Assessment Based on Digital Image Inpainting Technology,” Laser & Optoelectronics Progress, Papers 55(3), 253-259(2018). DOI: https://doi.org/10.3788/LOP55.031011
[11]. J. Yu, L. F. Zhu, H. L. Du, “Evaluation Model of Optical Camouflage Effect Based on BP Neural Network,” Shipboard Electronic Countermeasure, Papers 32(6), 55-57(2009).
[12]. K. Wang, Z. Liu, Y. Wang, S. Luo, “Evaluation of optical camouflage effect based on entropy weight TOPSIS method,” Proc. SPIE 11848, International Conference on Signal Image Processing and Communication (ICSIPC 2021), 118481N, 1 June (2021); doi: 10.1117/12.2600206. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2600206
[13]. Z. Huang, J. Leng, “Analysis of Hu’s Moment Invariants on Image Scaling and Rotation,” International Conference on Computer Engineering and Technology, V7, (2010).
