传统伪装效果评估中选取9倍目标面积背景均值作为比较对象,造成周围背景特征差异大的目标伪装效果评估结果有较大偏差的问题,可借助目标建设前原始背景特征作为比较对象加以解决。为此,基于神经网络算法对背景图像进行修复,得到近似原始背景特征的修复图,提取伪装区域和修复区域图像特征并进行相似度计算,评估伪装效果好坏。验证试验表明,该方法可相对全面地挖掘出伪装区域与背景的客观差别,为目标伪装效果的改进提供参考。
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