Phương pháp đánh giá đa tiêu chí ứng dụng trong lĩnh vực ngụy trang

Bài viết Phương pháp đánh giá đa tiêu chí ứng dụng trong lĩnh vực ngụy trang 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.

Điện tử – Vật lý – Đo lường Phương pháp đánh giá đa tiêu chí ứng dụng lĩnh vực ngụy trang Đỗ Xuân Doanh*, Trần Tiến Bảo, Nguyễn Thành Lâm, Nguyễn Anh Tuấn Viện Vật lý Kỹ thuật/Viện KH-CN qn (Số 17 Hồng Sâm, Nghĩa Đơ, Cầu Giấy, Hà Nội) * Email: xuandoanh.mipt@gmail.com Nhận bài: 30/8/2022; Hoàn thiện: 24/11/2022; Chấp nhận đăng: 28/11/2022; Xuất bản: 23/12/2022 DOI: https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.FEE.2022.154-163 TĨM TẮT Ngụy trang có lịch sử lâu đời q trình tiến hóa nhân loại phát triển nhanh chóng kể từ đầu kỷ XX với công nghệ điện tử quang học Ở Việt Nam, cách tiếp cận truyền thống, ngụy trang đại thu hút nhà nghiên cứu quân đội Tuy nhiên, việc đánh giá hiệu ngụy trang giai đoạn đầu với việc thiếu tiêu chí thức tài liệu tham khảo Trong viết này, đề xuất phương pháp đánh giá hiệu ngụy trang quang phổ ánh sáng nhìn thấy ứng dụng thuật tốn đa tiêu chí, kết hợp với phương pháp đánh giá trực quan mắt người để so sánh, đánh giá Kết mơ máy tính cho thấy phương pháp đánh giá đa tiêu chí có độ tin cậy cao, cho kết tương đồng với phương pháp đánh giá trực quan Từ khố: Ngụy trang vùng nhìn thấy; Hoa văn; Phơng nền; Thuật tốn đa tiêu chí TOPSIS; Matlab MỞ ĐẦU Ngụy trang nghi trang có lịch sử lâu đời từ thời cổ đại Con người học cách chép cách thực vật động vật ẩn áp dụng kỹ thuật cho hoạt động khác nhau, đặc biệt chiến tranh Sự phát triển phương pháp kỹ thuật ngụy trang đạt nhiều thành tựu đáng kể Tuy nhiên, với tiến vật lý quang học, điện tử công nghệ quân kể từ đầu kỷ 20, việc ngụy trang nghi trang trở nên phức tạp mặt cơng nghệ chiến lược [1] Do khía cạnh quân vấn đề này, quốc gia qn đội ln giữ bí mật kỹ thuật công nghệ ngụy trang, nghi trang họ, đó, thực tế cho thấy khó để tiếp cận công nghệ truy cập tài liệu tham khảo chủ đề Điều gây khó khăn cho nhà nghiên cứu quan tâm đến lĩnh vực Ngoài cách tiếp cận ngụy trang nghi trang ln giữ bí mật, việc đánh giá cơng nghệ lại vấn đề khó tiếp cận nữa, khơng có tiêu chí cơng khai để đánh giá hiệu ngụy trang Vấn đề không xảy Việt Nam mà thực tế nhiều quốc gia khác giới [1] Ở nước ta, năm gần đây, mối quan tâm đến ngụy trang nghi trang tăng lên q trình phát triển cơng nghệ qn Một số nghiên cứu liên quan đến chủ đề chủ yếu tập trung vào việc xem xét vật liệu ngụy trang, đưa số gợi ý đặc tính lý hóa, đặc tính nhiệt hồng ngoại yêu cầu liên quan đến đặc tính radar Một nghiên cứu khác thực bới nhà nghiên cứu thuộc Viện Khoa học Công nghệ quân nhằm nghiên cứu chế tạo trang phục ngụy trang ảnh nhiệt ứng dụng cho người lính, đạt số thành tựu định [2] Tuy nhiên, nhìn chung cơng trình nghiên cứu không quan tâm đến nghiên cứu ngụy trang vùng nhìn thấy mà tập trung ngụy trang vùng hồng ngoại, ảnh nhiệt Dẫn đến, trình nghiệm thu sản phẩm, đánh giá hiệu ngụy trang thực cách tương đối đơn giản, phụ thuộc nhiều vào yếu tố chủ quan, thiếu phương pháp đánh giá bản, khoa học thuyết phục Việc đánh giá hiệu ngụy trang cần phải đánh giá phương diện trực quan (định tính) đánh giá dựa phần mềm máy tính hay phương tiện đo (định lượng) thơng qua mơ hình toán học Phương pháp đánh giá hiệu ngụy trang truyền thống áp dụng phương pháp thí nghiệm trường quan sát trường bị ảnh hưởng nhiều yếu tố chủ quan người quan sát, đòi hỏi nhiều nhân lực, vật lực thời gian [3] Để giải vấn đề này, nhiều nhà 154 Đ X Doanh, …, N A Tuấn, “Phương pháp đánh giá đa tiêu chí … lĩnh vực ngụy trang.” Nghiên cứu khoa học công nghệ nghiên cứu thực nghiên cứu áp dụng mơ hình tốn, phần mềm để đánh giá cách khoa học Tiêu biểu mơ hình đánh giá số tương đồng nguỵ trang (Camouflage Similarity Index-CSI) [4], phân tích biểu đồ xám [5], hay so sánh điểm bật mục tiêu phông Schoene cộng đề xuất [6] Các phương pháp thường sử dụng số để đánh giá hiệu ngụy trang nên áp dụng số trường hợp định mà nhận kết đánh giá đáng tin cậy cho hầu hết trường hợp Một số phương pháp Wang cộng [7-10] đề xuất sau dựa lý thuyết tập hợp gần dung sai, hay dựa cơng nghệ khơi phục hình ảnh, việc xác định nhanh tham số mơ hình chất lượng phục hồi hình ảnh ảnh hưởng đến kết đánh giá ảnh hưởng trọng số số đánh giá đến việc đánh giá kết không xem xét làm cho phương pháp tỏ hạn chế Yu cộng [11] đề xuất mơ hình đánh giá hiệu ngụy trang dựa mạng nơron lan truyền ngược, phương pháp yêu cầu số lượng liệu mẫu đáng tin cậy, thường khó có liệu mẫu chất lượng cao Để giải vấn đề tồn phương pháp nêu trên, Wang cộng [12] đề xuất phương pháp đánh giá đa tiêu chí cách sử dụng phương pháp điểm lý tưởng TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) Phương pháp dựa số tiêu chí đặc trưng hình ảnh phơng hoa văn ngụy trang như: độ sáng, màu sắc, kết cấu, hình dạng, đặc điểm vùng ranh giới để đánh giá TOPSIS Tuy nhiên, có số hạn chế như: - Tiêu chí màu sắc khơng sử dụng số CSI tiêu chí đánh giá tin cậy độ tương đồng màu sắc, độ tương đồng ngụy trang đánh giá mẫu hoa văn ngụy trang với phông - Kết kiểm nghiệm thực ảnh liệu Trong đó, hoa văn hoa văn dạng số kết cấu hoa văn có nhiều điểm tương đồng Điều làm tính ý nghĩa số kết cấu đưa vào đánh giá Trên thực tế, hoa văn dạng mảng màu loang (Disruptive Pattern Material - DPM), hoa văn dạng (Engineer Research & Development Laboratories -ELDR) hay hoa văn đa địa hình (Multi-Terrain Pattern - MTP) sử dụng phổ biến - Kết đánh giá thông qua TOPSIS không so sánh, kiểm chứng với kết đánh giá trực quan nhóm chun gia, khơng làm rõ tương quan phương pháp đánh độ tin cậy phương pháp đánh giá thông qua TOPSIS Để giải hạn chế nêu trên, báo tiếp cận theo hướng sau : - Phương pháp đánh giá phải kết hợp hướng tiếp cận thơng qua đánh giá trực quan nhóm chun gia đánh giá định lượng thông qua TOPSIS - Sử dụng số CSI tiêu chí đánh giá TOPSIS Chỉ số thay cho tiêu chí Đặc điểm vùng ranh giới mà Wang sử dụng - Đánh giá ảnh phông hoa văn khác nhau, tổng hợp kết hướng tiếp cận để làm kết đánh giá chung Bài báo tập trung trình bày nội dung phương pháp đánh giá hiệu ngụy trang vùng nhìn thấy dựa ảnh chụp trực quan chương trình Matlab mục 2, kết phân tích trình bày mục NỘI DUNG CẦN GIẢI QUYẾT 2.1 Xây dựng phương án đánh giá Để đánh giá hiệu ngụy trang sản phẩm ngụy trang họa tiết ngụy trang vùng ánh sáng nhìn thấy, nhóm nghiên cứu tiến hành so sánh mẫu họa tiết mẫu sản phẩm với phơng mục tiêu mà áp dụng họa tiết ngụy trang so sánh 2.1.1 Sử dụng đánh giá định tính trực quan người quan sát Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 12 - 2022 155 Điện tử – Vật lý – Đo lường Việc so sánh đối chiếu thực theo hai cách Cách thứ nhất, quan sát trực tiếp - đó, mẫu ngụy trang đem đặt trực tiếp vào phông mục tiêu, sau triển khai quan sát lực lượng quan sát viên Cách thứ hai, quan sát gián tiếp thơng qua hình ảnh tức mẫu ngụy trang đặt phơng mục tiêu, sau sử dụng máy ảnh để chụp lại hòa hợp mẫu với phông nền, chụp riêng ảnh sản phẩm phông nền, tạo ảnh họa tiết phông nền, sau tiến hành đánh giá sử dụng người quan sát ảnh ghi lại tính hịa hợp tương đối họa tiết với phông Khi tiến hành đánh giá, lượng người đánh giá phải đảm bảo đủ lớn, theo tài liệu giải mật NATO, số quan sát viên cần thiết không nhỏ 10 [3] Yêu cầu nhằm đảm bảo xử lý số liệu thống kê có độ tin cậy đảm bảo chi phí hậu cần nhân lực đáp ứng Hình Quan sát hình ảnh chụp phơng đối tượng để đánh giá hiệu nguỵ trang [3] Việc ghi chép đánh giá hiệu ngụy trang thực thông qua phiếu đánh giá Trước đánh giá, người thực đánh giá cần cung cấp đầy đủ phương pháp đánh giá, cách thức ghi kết đánh giá, phải đảm bảo đánh giá họ không phụ thuộc vào đánh giá quan sát viên khác Việc tổng kết kết đánh giá riêng lẻ quan sát viên cho kết hiệu ngụy trang sản phẩm họa tiết ngụy trang cần nghiên cứu 2.1.2 Sử dụng đánh giá định lượng phương pháp đánh giá đa tiêu chí TOPSIS Phương pháp liên kết tập mờ TOPSIS phương pháp thường sử dụng phân tích định đa tiêu chí, gọi phương pháp khoảng cách giải pháp tốt xấu Nguyên tắc phương pháp TOPSIS xếp hạng ưu nhược điểm lược đồ đánh giá khác theo mức độ gần gũi chúng với lược đồ lý tưởng [12] Đầu tiên, giải pháp lý tưởng tích cực PIS (Positive Ideal Solution) giải pháp lý tưởng tiêu cực NIS (Negative Ideal Solution) Giải pháp chọn giải pháp có khoảng cách ngắn từ PIS khoảng cách xa với NIS Giả sử có m đối tượng, n tiêu chí đánh giá Các tiêu chí đánh giá đối tượng trình bày thành ma trận X=[xij]mn Có thể tóm tắt phương pháp thông qua bước sau: 156 Đ X Doanh, …, N A Tuấn, “Phương pháp đánh giá đa tiêu chí … lĩnh vực ngụy trang.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ Bước : Chuẩn hóa liệu nghiên cứu : ( √∑ (1) Bước 2: Tính giá trị Entropy, giá trị khác biệt Entropy trọng số Entropy: ∑ Quy ước: ( (2) Khi đó, giá trị khác biệt Entropy là: ( (3) Trọng số Entropy tính sau: ( ∑ (4) Bước 3: Xây dựng ma trận trọng số chuẩn hóa: [ ] (5) Bước 4: Tính nghiệm giải pháp lý tưởng tích cực PIS giải pháp lý tưởng tiêu cực NIS: { | | } { | | } (6) Bước 5: Tìm liên kết mờ trị tuyệt đối cho hình chiếu thứ i j: , Trong đó: | (7) |, | |, Bước 6: Tính ma trận hình chiếu [ , M= , , M= , (hệ số sai biệt) : ], [ ] (8) Từ mà trận hình chiếu lý tưởng tính hình chiếu lý tưởng: ∑ ( ), ∑ ( ) (9) Bước 7: Tính liên kết mờ khoảng cách tương đối: (i=1, 2, 3, …, m) (10) Bước 8: Căn vào giá trị Ci (i=1, 2, 3, …, m) để xếp hạng đối tượng nghiên cứu, đối tượng có Ci lớn đánh giá tốt Như vậy, việc xác định n tiêu chí để đánh giá cho m đối tượng, thực bước ta tính giá trị xếp hạng Ci (i=1, 2, 3, …, m) m đối tượng Việc xác định tiêu chí đánh giá trình bày phần 2.2 Xây dựng tiêu chí để áp dụng TOPSIS Để áp dụng TOPSIS cho mục tiêu đánh giá hiệu ngụy trang từ ảnh thu từ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 12 - 2022 157 Điện tử – Vật lý – Đo lường phông ảnh hoa văn ngụy trang, cần xây dựng tiêu chí đánh giá phù hợp Đối với ngụy trang vùng nhìn thấy, vào đặc điểm thị giác mắt người, báo lựa chọn tiêu chí hoa văn ngụy trang có ảnh hưởng lớn đến hiệu ngụy trang là: Độ sáng, Màu sắc hệ màu Lab (viết tắt hệ màu có kênh gồm độ sáng Lightness kênh a b) hệ màu HSV (viết tắt Hue, Saturation, Value), Kết cấu Hình dạng để áp dụng TOPSIS 2.2.1 Độ sáng Độ sáng tiêu chí đánh giá thực tế có mối quan hệ mật thiết với thị lực người Vì khơng gian màu Lab hệ thống màu dựa đặc điểm sinh lý xác định độ sáng đồng phù hợp với đặc điểm thị giác mắt người, báo chọn hệ màu Lab để trích xuất đặc điểm độ sáng hình ảnh Thơng thường, hình ảnh thu dựa thiết bị chụp ảnh hiển thị hình, máy tính, máy chiếu thuộc hệ màu RGB (viết tắt ba màu Đỏ-Red, Xanh cây-Green, Xanh da trời-Blue) Để tính tốn xử lý đặc trưng liên quan đến độ sáng ảnh ảnh hệ màu RGB cần chuyển sang hệ màu khác theo số phép biến đổi cụ thể Uỷ ban chiếu sáng quốc tế quy định Chuyển hình ảnh từ khơng gian màu RGB sang khơng gian màu Lab bước [2, 12] theo công thức (11), (12) (13) đây: [ ] [ ][ ] ( ) [ ( Trong đó, sau: ) ( )] (11) [ ( ) ( )] (12) số f(t) hàm , ( ) (13) { ( ) ( ) Khi đó, sai khác độ sáng ảnh phông ảnh hoa văn tính theo cơng thức: | | (14) Trong đó, giá trị độ sáng trung bình ảnh phông nền, giá trị độ sáng trung bình ảnh hoa văn nguỵ trang, giá trị tính theo cơng thức (12) với ảnh phơng ảnh hoa văn nhỏ hiệu ngụy trang cảng lớn ngược lại 2.2.2 Màu sắc hệ màu Lab Chỉ số tương đồng ngụy trang CSI khai thác tham số gồm độ sáng tối, kênh màu hệ màu Lab để tiến hành đánh giá mức độ tương đồng màu sắc ngụy trang ảnh hoa văn với ảnh phông [4] Trong báo này, nhóm nghiên cứu sử dụng số CSI tiêu chí đánh giá Chỉ số CSI tính theo cơng thức (15) (16): (15) { ∑ { Trong đó, 158 , , } (16) } giá trị CIE Lab điểm ảnh thứ i ảnh phông nền, , , Đ X Doanh, …, N A Tuấn, “Phương pháp đánh giá đa tiêu chí … lĩnh vực ngụy trang.” Nghiên cứu khoa học công nghệ giá trị Lab điểm ảnh thứ i ảnh hoa văn ngụy trang CSI nằm khoảng từ đến giá trị tốt đạt ngụy trang kết hợp hoàn hảo với Chỉ số CSI nhỏ có nghĩa màu sắc ảnh hoa văn có mức độ tương đồng cao với ảnh phơng nền, hay nói cách khác hiệu ngụy trang cao ngược lại 2.2.3 Màu sắc hệ màu HSV Đặc điểm màu sắc thuộc tính thị giác quan trọng đặc điểm thị giác người Nó đại diện cho phản xạ bề mặt vật thể quang phổ khác Trong báo này, không gian màu HSV gần với nhận thức thị giác người lựa chọn để trích xuất đặc điểm màu [12] Tùy theo đặc điểm thị giác mắt người yêu cầu màu sắc ngụy trang mục tiêu, miền giá trị HSV khơng gian màu lượng tử hóa Có nhiều phương pháp lượng tử hố, tham khảo [12] nhóm nghiên cứu tiến hành lượng tử hố thành phần H,S,V tương ứng thành 12, bin Như vậy, ta có lược đồ histogram lượng tử hố gồm 12x5x5=300 bin Kết lượng tử hóa tổng hợp thành giá trị màu sắc lượng tử hóa Q tính cơng thức (17) sau [12]: (17) Trong đó, Q=0,1,2,…,299 [12] 300 bin histogram Sau chuẩn hóa Q, thấy thành phần H gây ảnh hưởng nhất, S đến V theo công thức (17) Giả sử ta thu [ [ véc tơ chuẩn hóa màu sắc ảnh phông ảnh hoa văn (i=1,2,…300) phép giao hai biểu đồ histogram màu véc tơ đặc trưng độ tương đồng màu sắc hệ màu HSV hoa văn phơng nền, tính sau: ∑ [ [ (18) 2.2.4 Kết cấu Kết cấu tính quan trọng hình ảnh, khơng phụ thuộc vào độ sáng màu sắc phản ánh rõ ràng đồng thông tin ảnh Để loại bỏ ảnh hưởng đến tính kết cấu, thuật tốn chế độ nhị phân cục (Local Binary Patterns - LBP) dựa bất biến độ chiếu sáng không gian thuật toán ma trận đồng (Gray Co-occurrence Matrix) sử dụng để trích xuất đặc điểm kết cấu hình ảnh Để đơn giản hố tính tốn, báo sử dụng đánh giá nhị phân cục hình ảnh để so sánh kết cấu [12] 2.2.5 Hình dạng Khai thác đặc trưng bất biến hình ảnh sử dụng phổ biến để khai thác hình dạng ảnh Bài báo sử dụng véc tơ khoảnh khắc bất biến Hu (Hu moment invariants) để thu hình dạng phác thảo dạng véc tơ chiều ảnh phông ảnh hoa văn [12,13] Nếu coi véc tơ khoảnh khắc bất biến Hu ảnh phông ảnh hoa văn chuẩn hóa việc tính tốn véc tơ tham khảo [13], độ tương đồng hình dạng tính khoảng cách Euclidean véc tơ Hu: , √ (19) THỰC NGHIỆM, MÔ PHỎNG, TÍNH TỐN, THẢO LUẬN 3.1 Số liệu đầu vào Tiến hành thực nghiệm mô với hai ảnh đầu vào, ảnh gồm năm ảnh (ảnh màu RGB, định dạng jpg, độ phân giải tối thiểu 640x480 pixel) có ảnh chụp “Phơng nền” ảnh chụp phông nền, trận địa tác chiến; bốn ảnh chụp “Hoa văn” hoa văn khác đại diện cho kiểu hoa văn dự kiến sử dụng để in lên áo, lưới ngụy trang Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 12 - 2022 159 Điện tử – Vật lý – Đo lường sơn lên bề mặt phương tiện, đối tượng ngụy trang Để dễ dàng phân biệt thuận tiện cho việc đánh giá kết quả, tiến hành đánh số thứ tự cho hình ảnh Bộ ảnh thứ có ký tự ban đầu 1, ảnh thứ hai có ký tự ban đầu Các ký tự sau đánh số từ 0-ảnh phông nền, từ đến cho ảnh hoa văn, hình hình b Hoa văn 11 a Phông 10 d Hoa văn 13 c Hoa văn 12 c Hoa văn 14 Hình Bộ ảnh phông bốn hoa văn thứ Bộ ảnh thứ hai giữ nguyên ảnh phông ảnh thứ sử dụng hoa văn nguỵ trang phổ biến trang phục nguỵ trang để đánh giá: b Hoa văn 21 a Phông 20 d Hoa văn 23 c Hoa văn 22 c Hoa văn 24 Hình Bộ ảnh phơng bốn hoa văn thứ hai 160 Đ X Doanh, …, N A Tuấn, “Phương pháp đánh giá đa tiêu chí … lĩnh vực ngụy trang.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ 3.2 Phương pháp đánh giá định tính trực quan Tiến hành in ảnh dạng ảnh màu cỡ A4, mời người tổng số 20 người (có thị lực bình thường, khơng bị mù màu) quan sát ảnh điền vào phiếu cho điểm, thang điểm từ đến Nhóm tác giả sử dụng thang điểm để thuận tiện cho việc đánh giá mức cho ảnh hoa văn Việc quy định thang điểm quy định, cần đảm bảo đánh giá mức độ hiệu khác ảnh hoa văn so với ảnh phông Quy ước việc chấm điểm sau: ảnh hoa văn mà cho tương đồng với ảnh phơng nền, cho điểm cao điểm không tương đồng cho điểm thấp hơn, thấp điểm Sau đó, điểm trung bình tổng hợp từ kết chấm điểm chuyên gia xếp hạng mức độ hiệu hoa văn nguỵ trang 3.3 Kết đánh giá trực quan bình luận Kết đánh giá trực quan ảnh thứ hình tổng hợp bảng sau: Bảng Kết đánh giá trực quan chuyên gia cho ảnh thứ Thứ tự mẫu Các giá trị Hoa văn 11 Hoa văn 12 Hoa văn 13 Hoa văn 14 Điểm trung bình 2,25 1,1 3,65 3,1 Xếp thứ tự hiệu nguỵ trang Với kết này, Hoa văn 13 có điểm trung bình cao nhất, hiệu tốt hoa văn 12 có điểm trung bình thấp nhất, hiệu thấp Kết đánh giá trực quan ảnh thứ hai hình tổng hợp bảng sau: Bảng Kết đánh giá trực quan chuyên gia cho ảnh thứ hai Thứ tự mẫu Các giá trị Hoa văn 21 Hoa văn 22 Hoa văn 23 Hoa văn 24 Điểm trung bình 2,9 3,8 2,3 Xếp thứ tự hiệu nguỵ trang Với kết này, hoa văn 22 có điểm trung bình cao hoa văn 24 có điểm trung bình thấp Hoa văn 24 có màu sắc hồn tồn khác biệt với màu sắc phơng nền, đó, việc có điểm thấp hoàn toàn phù hợp Như vậy, với hai ảnh khác phông hoa văn, thơng qua việc đánh giá định tính trực quan chuyên gia thu kết xếp hạng hiệu nguỵ trang hoa văn theo bảng Kết sử dụng để so sánh, đối chiếu kiểm chứng với kết đánh giá theo phương pháp định lượng, sử dụng chương trình máy tính theo thuật tốn TOPSIS, trình bày cụ thể phần sau 3.4 Phương pháp đánh giá định lượng công cụ mơ Tiến hành áp dụng thuật tốn TOPSIS thơng qua chương trình Matlab để mơ kết tính tốn với ảnh đầu vào nêu Như vậy, ta có m=4 đối tượng n=5 tiêu chí đánh giá: + m=4 đối tượng: Hoa văn 11 (21); Hoa văn 12 (22); Hoa văn 13 (23); Hoa văn 14 (24) + n=5 tiêu chí: Lần lượt so sánh ảnh hoa văn từ số với ảnh phông để tính tốn tiêu chí đánh giá nêu mục 2.2 3.5 Kết mô bình luận Tạp chí Nghiên cứu KH&CN qn sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 12 - 2022 161 Điện tử – Vật lý – Đo lường Với ảnh thứ nhất, kết tính tốn Matlab thu bảng sau: Bảng Kết tính tốn TOPSIS cho ảnh thứ Matlab Thứ tự mẫu Các giá trị Hoa văn 11 Hoa văn 12 Hoa văn 13 Hoa văn 14 0,9069 0.2311 0.0026 0.1287 0.0045 0.7775 0.9060 0.8688 0.0050 0.7708 0.9971 0.8710 Xếp thứ tự hiệu nguỵ trang Như vậy, theo kết tính tốn TOPSIS Matlab, ta thu C3 > C4 > C2 > C1 Như vậy, hoa văn 13 có hiệu nguỵ trang tốt nhất, hoa văn 11 có hiệu nguỵ trang thấp Kết tương đồng với kết đánh giá trực quan nêu Tuy nhiên, xếp hạng hoa văn có hiệu thấp thứ tự có khác biệt với kết đánh giá trực quan Đối với ảnh thứ hai, kết tính tốn Matlab tổng hợp bảng sau: Bảng Kết tính tốn TOPSIS cho ảnh thứ hai Matlab Thứ tự mẫu Các giá trị Hoa văn 21 Hoa văn 22 Hoa văn 23 Hoa văn 24 0,5506 0.1336 0.5448 0.6144 0.5505 0.6815 0.5183 0.3465 0.4999 0.8361 0.4875 0.3606 Xếp thứ tự hiệu nguỵ trang Như vậy, theo kết tính tốn TOPSIS Matlab, ta thu C2 > C1 > C3 > C4 Như vậy, Hoa văn 22 có hiệu nguỵ trang tốt nhất, hoa văn 24 có hiệu nguỵ trang thấp Kết tương đồng với kết đánh giá trực quan nêu KẾT LUẬN Nhóm tác giả kế thừa kết nghiên cứu công bố gần giới để xây dựng phương pháp đánh giá hiệu ngụy trang vùng nhìn thấy sở sử dụng phương pháp đánh giá trực quan mắt người có tham khảo hướng dẫn Tổ chức Quân Bắc Đại Tây Dương (NATO), kết hợp với phương pháp sử dụng chương trình máy tính sử dụng thuật tốn đánh giá đa tiêu chí TOPSIS Thông qua việc đánh giá số mẫu hoa văn phông nền, kết đánh giá theo phương pháp đánh giá trực quan đánh giá phần mềm tương đối tương đồng Qua thấy, phương pháp đánh giá hiệu ngụy trang mà nhóm nghiên cứu đề xuất có độ tin cậy cao Kết báo sở để tham khảo, vận dụng việc xây dựng kịch bản, phương án thử nghiệm đánh giá hiệu phương tiện ngụy trang vùng nhìn thấy Ở giai đoạn tiếp theo, nhóm nghiên cứu tiếp tục nghiên cứu bổ sung đặc trưng hình ảnh để đưa vào tiêu chí đánh giá, hoàn thiện phần mềm đánh giá kết tin cậy hơn, đáp ứng yêu cầu đánh giá hiệu ngụy trang không vùng nhìn thấy mà cịn mở rộng vùng hồng ngoại, ảnh nhiệt Lời cảm ơn: Nhóm tác giả cảm ơn hỗ trợ tham gia khảo sát đánh giá thực nghiệm cán bộ, nhân viên tài trợ kinh phí Viện Vật lỹ Kỹ thuật TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J R Rao, “Introduction to camouflage and deception”, Defence research & development organisation, Ministry of Defence, New Delhi, (1999) 162 Đ X Doanh, …, N A Tuấn, “Phương pháp đánh giá đa tiêu chí … lĩnh vực ngụy trang.” Nghiên cứu khoa học công nghệ [2] V H Khánh, Báo cáo tổng kết đề tài Viện KH&CN quân sự, “Nghiên cứu phương pháp phương tiện để xây dựng sở liệu phục vụ cơng tác ngụy trang phịng chống 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) [5] C L Hwang, K Yoon, “Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications”, New York: Springer-Verlag (1981) [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) [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) [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) [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, June (2021); doi: 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) ABSTRACT Multi-criteria evaluation method applied in the field of camouflage Camouflage has a long history in the development of mankind and has developed rapidly since the beginning of the twentieth century along with electronic and optical technology In Vietnam, in addition to the traditional approach, modern camouflage has attracted researchers inside and outside the military However, the evaluation of camouflage effectiveness is still in the early stages with the lack of official criteria and references In this article, we propose a method to evaluate the effectiveness of camouflage in the visible light spectrum using a multi-criteria algorithm, combined with a visual evaluation method by human eyes to compare and evaluate The computer simulation results show that the multi-criteria evaluation method has high reliability, giving similar results to the visual evaluation method Keywords: Visual camouflage; Pattern; Background; TOPSIS algorithm; Matlab Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 12 - 2022 163 ... ngụy trang sản phẩm họa tiết ngụy trang cần nghiên cứu 2.1.2 Sử dụng đánh giá định lượng phương pháp đánh giá đa tiêu chí TOPSIS Phương pháp liên kết tập mờ TOPSIS phương pháp thường sử dụng. .. n tiêu chí đánh giá Các tiêu chí đánh giá đối tượng trình bày thành ma trận X=[xij]mn Có thể tóm tắt phương pháp thông qua bước sau: 156 Đ X Doanh, …, N A Tuấn, ? ?Phương pháp đánh giá đa tiêu chí. .. Tuấn, ? ?Phương pháp đánh giá đa tiêu chí … lĩnh vực ngụy trang. ” Nghiên cứu khoa học công nghệ giá trị Lab điểm ảnh thứ i ảnh hoa văn ngụy trang CSI nằm khoảng từ đến giá trị tốt đạt ngụy trang kết