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本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS13進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。
偽裝技術一般是指用來隱藏自己，使觀察者難以發(fā)現(xiàn)的各種行為。它的最終目的是欺騙敵人的偵察探測設備。隨著偵察手段的日益發(fā)展，軍事偽裝技術已成為現(xiàn)代高新技術戰(zhàn)爭的重要保障之一，而迷彩偽裝是現(xiàn)代軍事戰(zhàn)爭中最為常見的偽裝方式。
迷彩偽裝的設計經(jīng)歷了較長的發(fā)展歷程，美國在迷彩偽裝上的發(fā)展最為長久，上世紀早期就有許多迷彩偽裝用于軍事行動中的典型例子，例如在美國軍隊、俄國軍隊中的荒漠型土黃色軍服曰，朝鮮戰(zhàn)爭中，美軍基于叢林戰(zhàn)場設計出了樹葉型迷彩圍，越南戰(zhàn)爭中，美軍基于當?shù)氐淖匀画h(huán)境及作戰(zhàn)風格設計出了虎皮紋迷彩I，這些迷彩偽裝都可以適用于不同的環(huán)境和氣候。
到了21世紀，能直接對背景進行采集和快速分類的迷彩斑點圖案自動生成技術，以及與之配套的迷彩偽裝涂料的快速配制和自動化噴涂技術的研究取得顯著進展。迷彩偽裝作業(yè)也正由手工、機械化向自動化、智能化不斷發(fā)展。
本課題研究基于不同迷彩偽裝背景及其偽裝材料的光譜的相似性與差異性，利用高光譜成像系統(tǒng)在實驗暗室環(huán)境下采集沙漠背景、沙漠偽裝網(wǎng)、叢林背景、叢林偽裝網(wǎng)、叢林偽裝服、沙漠偽裝服六類迷彩偽裝樣本在 400.00～1000.99mm 的近紅外波段高光譜圖像信息，經(jīng)過一系列預處理、去噪、感興趣區(qū)域提取、降維后，利用 RF、SVM、CNN 算法搭建三種分類模型，并對結果加以比較和評估。對本文的具體研究內容總結如下：
（1）闡述本課題的研究背景及意義，目前高光譜成像技術與迷彩偽裝技術的國內外發(fā)展現(xiàn)狀，分析高光譜成像檢測技術與迷彩偽裝識別相結合的發(fā)展技術優(yōu)勢，同時敘述了深度學習算法的發(fā)展歷程以及在高光譜圖像處理中的運用。
（2）通過搭建高光譜成像系統(tǒng)下的實驗暗室環(huán)境，完成對模擬沙漠背景、沙漠偽裝網(wǎng)、模擬叢林背景、叢林偽裝網(wǎng)、叢林偽裝服、沙漠偽裝服六類迷彩偽裝樣本在400.00～1000.99mm近紅外波段的高光譜圖像數(shù)據(jù)采集，最終得到迷彩偽裝及其模擬作戰(zhàn)背景的高光譜圖像數(shù)據(jù)集。
（3）通過去噪、圖像分割去背景算法處理后完成感興趣區(qū)域的提取，作為本課題的主要研究對象；進而通過PCA算法對感興趣區(qū)域樣本數(shù)據(jù)集進行降維、提取相關主成分及載荷曲線，得到15個波長特征空間下六類樣本在可見光、近紅外波段范圍內的平均光譜曲線，不同類型樣本的光譜曲線存在明顯的光譜特異性。
