تولید طرح استتاری نظامی بر اساس رنگ زمینه با استفاده از پردازش تصویر و الگوریتم ژنتیک محاوره‌ای

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 عضو هیات علمی دانشکده مهندسی نساجی دانشگاه یزد

2 دانشگاه آزاد یزد

چکیده

مسئله استتار در موارد مختلف ازجمله صنایع نظامی چه در مورد لباس نیروهای نظامی و چه در مورد تسلیحات از اهمیت زیادی برخوردار است.طراحی پارچه‌های استتاری برای مصارف نظامی به‌صورت دستی بسیار سخت و زمان‌بر است و نیاز به تخصص زیادی در این زمینه دارد و همچنین طرح‌های ایجادشده از دقت کم و امکان خطای زیادی برخوردارند. درنتیجه روش‌های رایانه‌ای می‌تواند کمک بزرگی برای تسهیل ایجاد طرح استتاری و افزایش سرعت در طراحی لباس‌های استتاری نظامی باشد. در این راستا پردازش تصویر با استفاده از الگوریتم‌های فرا ابتکاری می‌تواند روش مفیدی برای دستیابی به این هدف ارائه دهد. در این پژوهشبرای نخستین بار، راهکاری ارائه گردید که با استفاده از روش خوشه‌بندی کی- مینز و الگوریتم ژنتیک محاوره‌ای، توانایی تولید تصاویر استتاری نظامی و بهبود آن را با توجه به نظر کاربر دارا می‌باشد. با کاربرد روش خوشه‌بندی کی- مینز تصاویر ورودی به 10 رنگ کاهش رنگ داده می‌شوند، هر طرح نیز بین 3 تا 10 رنگ با توجه به حداکثر رنگ قابل‌چاپ بر روی پارچه کاهش رنگ می‌یابد. الگوریتم معرفی‌شده رنگ‌های موجود در پس‌زمینه کاهش رنگ یافته را با توجه به فراوانی آن‌ها بارنگ‌های موجود در طرح، جایگزین می‌کند. طرح‌های استتاری توسط الگوریتم ژنتیک محاوره‌ای تولید می‌شوند، سپس برازندگی طرح‌ها توسط کاربر ارزیابی می‌گردد.نتایج حاصل از ارزیابی این نرم‌افزار توسط 30 نفر کاربر نظامی نشان‌دهنده رضایت 80 درصد کاربران از طرح‌های استتاری تولیدشده توسط نرم‌افزار پیشنهادی و قابلیت استتار و پنهان شدن آن‌ها در محیط‌های موردنظر می‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Design of Military Camouflage Patterns Using Image Processing and Interactive Genetic Algorithm

نویسندگان [English]

  • Pedram Payvandy 1
  • Zohre Montazeri 2
  • javad derakhshan 2
2 Azad yazd University
چکیده [English]

Military camouflage is important in the protection of personnel, shelters, and equipment from observation by enemy forces. It is challenging and time-consuming to design efficient camouflage patterns manually without extensive experience. The resulting manual patterns may also have low accuracy and effectiveness; thus, a computerized image processing software can be used to facilitate and speed-up the design of such patterns. To achieve this goal, meta-heuristic image processing algorithms can be employed. In this study, the K-Means clustering method and the interactive genetic algorithm were utilized for the first time to produce and optimize military camouflage images scored by expert observers. The input images were reduced to 10 colors by the K-Means clustering method and every pattern was reduced to 3-10 colors with regard to maximum printable colors on the fabric. The introduced algorithm replaced background colors with the ones existed in a pattern according to their redundancy. The camouflage patterns were produced by the interactive genetic algorithm and their suitability was evaluated by 30 military experts. 80% of the expert evaluators were satisfied with the generated camouflage patterns which showed the applicability of the proposed design.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Camouflage pattern
  • Military uniforms
  • Image Processing
  • K-Means Clustering
  • Interactive Genetic Algorithm
[1] Gorji, S., Amani Tehrani, M. Quantitative Assessment of the Ability to Camouflage Designs. J. of.Passive. Def, 1, 3, 231-239. 2010.
[2]Cho, w. J., Ahn,W., Shik Kim, M., Park, J. , Kim, S., Han, K.H., Making Pixel Patterns Automatically for Camouflage – Using Color Information from Their Background., Commun. Comput. Inf. Sci., 174, 98-101, 2011.
[3]Rommel, E., Camouflage, Principles and Types of Military. http://www.military.ir/forums/topic, 2013.
[4]. Rommel, E., Camouflage, Principles and Types of Military, http://www.Military.ir/Forums/Topic/25706, 2013.
[5] Wong, W.K., Leung, S.S., Hybrid Planning Process for Improving Fabric Utilization., Text. R. J, 79, 18, 1-16., 2009.
[6]Abeysooria, R.P., Fernando, T.G.I. Hybrid Approach to Optimize Cut Order Plan Solutions in Apparel Manufacturing., Int. J. Of Inf. Commun., Technol. Res, 2, 4, 348-353, 2012.
[7] Payvandy, P. Line Balancing in The Apparel Industry Using Genetic Algorithm., Int. Conf. of Fuzzy. Inf. Eng 2010, 1-2.
[8] Bahador Najafabadi, M. Line Needlework Balancing Using Genetic Algorithms and Artificial Neural Network., Master Thesis Textile, Faculty of Textile Engineering, Yazd Univercity, 1-15, 2012.
[9] Zarenezhad, Z., System Cloth Design Using Evolutionary Algorithms and Similarity., Master Thesis Textile, Faculty of Textile Engineering, Yazd Univercity, 2012.
[10] Barari, V., Payvandy, P., Hadizadeh, M., Designing Fashion Using Interactive Genetic Algorithm., Int. Conf. of. Fuzzy. Inf. Eng, 2010, 1-7.
[11] Gabrijelicic, H., Friskovec, M., Dimitrovski, K., The use of image analysis for defining the shapes of urban camouflage pattern., AUTE. World. Text. Conf, 2009, 646- 653.
[12] Yong, Z., Wenjian, W., Zhiming, L, Design of Bionic Camouflage Pattern., Comput. Eng., 35, 6, 35-37, 2009.
[13] Yong, Z.; Wenjian, W., Zhiming, L., Camouflage Color Selection Based on Improved K-means Clustering., Comput. Eng. Appl., 45, 6, 210-212, 2009.
[14] Bian, P., YI, J., Zhang, N., Fuzzy C-Means Clustering Based Digital Camouflage Pattern Design and Its Evaluation., Signal. Process, IEEE 10th. Int. Conf 2010, 1017-1020.
[15] Patil, R., Ramtic, S., Implementation of Weighted Structure Similarity & Texture Parameters for Camouflage Texture., Int. J. Of. Eng. Res. Technol (IJERT),3,1, 2242-2245, 2014.
[16] Shafie, M., Amani Tehrani, M., Gorji, S., Providing A Designing Assistant Software Predicting the Effectiveness of Camouflage Patterns., Passive. Def. Sci. Technol, 2, 3, 231-239, 2011.
[17] منتظری، ز.،  طراحی پارچه های استتاری با استفاده از پردازش تصویر زمینه، کارشناسی ارشد طراحی پارچه و لباس، دانشکده هنر و معماری، گروه طراحی پارچه و لباس، دانشگاه آزاد اسلامی واحد یزد، 1393.
[18] زینل­پور یزدی م.، پیوندی پ.، ایزدان ح.، مروری بر روش­های تولید، ارزیابی و تشخیص الگوی استتاری، مجله علوم و فناوری نساجی و پوشاک، دوره جدید، شماره 3، صفحه 21 – 9 ،1396.
[19] Types of Camouflage, http://www.AllCamouflage.com /Type-Of-Camouflage-2/, 2013.
[20] Gorji, S., Ansari, K. Color Scene Transform Between Images Using Rosenfeld-kak Histogram Matching Method., Prog. In. Color. Coat; 2013; Vol.6; No.1, 17-24.
[21] Zare, A.; Dehghan, N.; Payvandy, P.; Hadizadeh, M., K-mean Clustering Method for Grouping the Body Form., 8th National Conf. Text. Eng 2012, 2-3.
[22] Iranmanesh, N., Payvandy, P., K-mean Clustering Method to Influence the Factors for Buying Men's T-Shirts, 8th Natl. Conf. Text. Eng 2012, 3-4.
[23] Zarenejad, Z., Payvandy, P, Using K-Means Algorithm in Category of Clothing Design., The Sixth Iran. Data. Min. Conf 2012, 4.
[24] Shamsaei, R., Payvandy, P., Fatahi, S., Factorial Analysis and K-Means Clustering Methods for Extraction of Human Body Size Parameters and Shape Groupings., J. Text. Sci. Technol, 3, 3, 2014.
[25] Mazdak, Z., Payvandy, P., Using K-Means Clustering the Extraction and Classification of Sngshvr Jeans., The First Iranian Conf. Pattern. Recognit. Image. Anal 2013, 395-396.
[26] Zarenezhad, z., Hadizade, M., Payvandy, P., Mashrute, H., Garment Design Based on Similarity Principles and Interactive Genetic Algorithm., J. Text. Sci. Technol, 3, 4, 2, 2014