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【摘 要】随着军事高技术的迅猛发展，各国军队对武器装备性能的需求已经从“量”跃升为“质”，高空偵察监视和远程精确打击作为现代军事高技术的焦点和敏感地带，给车辆运输保障带来的威胁正变得越来越严重。研究和发展有针对性的伪装材料、战技术方法等十分紧迫。而所有的伪装系统和方法措施都需要加以估计和评价，以确定它们对达成车辆伪装防护的有效性和战场针对性。
【关键词】 车辆;伪装效果;方法
一、车辆伪装效果评价的内涵
采用系统分析的原理方法、作战模拟的技术，对伪装系统在其生命周期各阶段的特性、性能、效能和费用进行量化、分析、比较和评价，根据规定的目标和准则进行效费分析，以寻找最优方案的过程或技术，称为伪装评价（引自赵卫民主编2006年出版《伪装论证》）。从这一定义可以看出，车辆伪装效果的评价，是针对已有或拟采取的伪装方法措施，分析其伪装性能和针对性效果，找出存在的问题和应当采取的改进措施，进而完善伪装方案和计划，为搞好战时车辆伪装防护提供依据。其目的就是在车辆遂行运输保障任务各阶段，对拟采取的伪装战、技术方法进行最优化选择的过程。
一是隐真伪装效果评价。车辆隐真效果评价的内容主要包括：隐蔽性评价、周密性评价、系统性评价等。隐蔽性评价主要是评估车辆伪装的隐蔽性是否达到了相应的要求和预定的效果;周密性评价主要是评估与车辆相关的其他要素（如道路、洞库等）是否都采取了相应的伪装措施;系统性评价主要是评估车辆伪装方案与作战部署、保障后勤行动等是否冲突。
二是示假伪装效果评价。车辆示假伪装效果评价的内容主要包括：个体性评价、整体性评价、系统性评价等。个体性评价主要是评估所设置的车辆假目标是否与真目标的特征相一致;整体性评价主要是评估由若干个假目标组成的群体目标（如野战车场、连接道路、装卸载场地等）的整体示假效果;系统性评价主要是评估整体示假方案与其它伪装措施、作战部署等是否协调一致。
二、车辆伪装效果评价方法概述
车辆伪装效果评价实际就是通过探测和识别方法来对伪装前后的车辆特征进行分析，分析车辆目标本身的暴露征候是否消除或降低，以及车辆目标与背景的光学、红外、雷达等特征是否一致。车辆伪装效果评价是对车辆伪装措施的检验与反馈，参考目前伪装评价相关研究成果，车辆伪装效果评价的方法主要有：
（一）情报资料统计评价法
情报资料统计法是指通过收集敌方对我方伪装目标探测的图像和情报，来分析判断伪装效果。通过掌握敌方侦察器材的性能特点，对相关信息进行跟踪分析，并将多种情况进行综合比较，从侦察手段、发现目标时间、目标性质与特点、主要暴露特征以及中间出现的一些不准确情况等与具体的实际情况相比较，并进行统计分析，得出目标是否暴露的结论，从而对伪装的有效性做出客观真实的评价。但由于信息资料来源的局限和相关保密要求，这种评价方法具有很大的被动性和局限性。
（二）实地检测人工判别评价法
目前车辆伪装效果评价使用较多的方法是实地检测，该方法是将被检测车辆根据使用要求设置在相应背景中，然后使用侦察设备进行检测。利用机载光学成像系统可以方便经济地测量在不同季节、不同气象条件和昼夜不同时间车辆伪装前后与背景的可见光、红外、光谱成像图像，可以分析统计车辆被探测识别的特征值（形状、纹理、辐射对比度等），分析评估伪装效果。车辆与背景的亮度、颜色以及形状等差别数据只是客观反映了车辆伪装效果，其与背景的融合度还需要专业人员进行判别分析。通过现场判别或图像判别，分析伪装车辆的发现概率和识别概率，评估车辆伪装效果。
（三）发现概率评价法
发现概率评价法是评价人员利用目视观察、夜视观察器材、雷达侦察器材，在地面预定的距离上对伪装目标进行观察和统计分析，利用发现概率和识别概率公式，计算车辆被侦察发现的概率，评估伪装效果。发现概率和识别概率公式是通过车辆与背景的特性参数（如亮度对比、可见光反射率、大气能见度等）进行计算，主要反映车辆与背景本身特性以及大气等客观因素对目标的影响，但不能反映观察人员的评判经验、能力等主观因素。
（四）试验检测计算评价法
对车辆伪装效果进行试验，通常是采用对现场探测结果进行概率统计的方法。这是一种基本的试验方法，如果试验组织严密，现场观测人员训练有素，而且具有一定的样本数量，也能得到良好的结论。但是实际组织试验时由于受多种因素的限制，上述条件常常难以满足，以致试验结果会因人员素质、观察位置、季节、气候等因素的影响而产生差别，难以取得客观的结果。为使评价更加准确，国外伪装效果评价研究己趋向于利用数字图像技术，不但考虑目标与背景的能量对比，而且还考虑与人眼视觉特性有密切关系的图像空间分布特征，如相干、纹理等各种特征，而后再运用理论建模与图像处理的方法来计算车辆的伪装效度、检出概率、虚警值等，评判伪装效果。
（五）图像处理技术评价法
利用图像处理技术进行车辆伪装效果评价主要从车辆与背景的图像特征判别出发，通过特征对比（形状、亮度、颜色等）评价伪装效果。如采用目标与背景的灰度直方图和灰度共生矩阵统计特征，利用欧式距离评价车辆迷彩伪装效果的评价方法;利用目标与背景红外图像的亮度分布、边缘方向、纹理、空间频率分布和分形等相似度量值的车辆热红外伪装效果评价;通过分析目标与背景在班点形状、尺寸、颜色亮度和空间分布等方面的差异的车辆遮障伪装效果评价等。
车辆伪装效果评价的方法还有很多，如基于光谱成像的评价方法、基于BP神经网络的评价方法、基于模糊理论的评价方法等，但不论哪种评价方法，都是基于分析车辆与背景的特征差异来检测目标的。因此，车辆伪装效果的成功与否，关键在于对车辆各种伪装措施在不同评价条件下进行全面综合和系统比较，便可发现各类伪装措施在不同侦察条件下达到预定效果的程度，进而为确定车辆伪装方案和伪装要求提供依据。
面对信息化战场的“透明化”威胁，车辆伪装必须具有对抗现代侦察监视和打击的性能。同时，也必须具备成像检测、分析和效果评价的手段。各种重要目标，都必须实施严密有效的伪装手段，没有针对性的伪装措施，在信息化战场上就难以生存。
【关键词】 车辆;伪装效果;方法
一、车辆伪装效果评价的内涵
采用系统分析的原理方法、作战模拟的技术，对伪装系统在其生命周期各阶段的特性、性能、效能和费用进行量化、分析、比较和评价，根据规定的目标和准则进行效费分析，以寻找最优方案的过程或技术，称为伪装评价（引自赵卫民主编2006年出版《伪装论证》）。从这一定义可以看出，车辆伪装效果的评价，是针对已有或拟采取的伪装方法措施，分析其伪装性能和针对性效果，找出存在的问题和应当采取的改进措施，进而完善伪装方案和计划，为搞好战时车辆伪装防护提供依据。其目的就是在车辆遂行运输保障任务各阶段，对拟采取的伪装战、技术方法进行最优化选择的过程。
一是隐真伪装效果评价。车辆隐真效果评价的内容主要包括：隐蔽性评价、周密性评价、系统性评价等。隐蔽性评价主要是评估车辆伪装的隐蔽性是否达到了相应的要求和预定的效果;周密性评价主要是评估与车辆相关的其他要素（如道路、洞库等）是否都采取了相应的伪装措施;系统性评价主要是评估车辆伪装方案与作战部署、保障后勤行动等是否冲突。
二是示假伪装效果评价。车辆示假伪装效果评价的内容主要包括：个体性评价、整体性评价、系统性评价等。个体性评价主要是评估所设置的车辆假目标是否与真目标的特征相一致;整体性评价主要是评估由若干个假目标组成的群体目标（如野战车场、连接道路、装卸载场地等）的整体示假效果;系统性评价主要是评估整体示假方案与其它伪装措施、作战部署等是否协调一致。
二、车辆伪装效果评价方法概述
车辆伪装效果评价实际就是通过探测和识别方法来对伪装前后的车辆特征进行分析，分析车辆目标本身的暴露征候是否消除或降低，以及车辆目标与背景的光学、红外、雷达等特征是否一致。车辆伪装效果评价是对车辆伪装措施的检验与反馈，参考目前伪装评价相关研究成果，车辆伪装效果评价的方法主要有：
（一）情报资料统计评价法
情报资料统计法是指通过收集敌方对我方伪装目标探测的图像和情报，来分析判断伪装效果。通过掌握敌方侦察器材的性能特点，对相关信息进行跟踪分析，并将多种情况进行综合比较，从侦察手段、发现目标时间、目标性质与特点、主要暴露特征以及中间出现的一些不准确情况等与具体的实际情况相比较，并进行统计分析，得出目标是否暴露的结论，从而对伪装的有效性做出客观真实的评价。但由于信息资料来源的局限和相关保密要求，这种评价方法具有很大的被动性和局限性。
（二）实地检测人工判别评价法
目前车辆伪装效果评价使用较多的方法是实地检测，该方法是将被检测车辆根据使用要求设置在相应背景中，然后使用侦察设备进行检测。利用机载光学成像系统可以方便经济地测量在不同季节、不同气象条件和昼夜不同时间车辆伪装前后与背景的可见光、红外、光谱成像图像，可以分析统计车辆被探测识别的特征值（形状、纹理、辐射对比度等），分析评估伪装效果。车辆与背景的亮度、颜色以及形状等差别数据只是客观反映了车辆伪装效果，其与背景的融合度还需要专业人员进行判别分析。通过现场判别或图像判别，分析伪装车辆的发现概率和识别概率，评估车辆伪装效果。
（三）发现概率评价法
发现概率评价法是评价人员利用目视观察、夜视观察器材、雷达侦察器材，在地面预定的距离上对伪装目标进行观察和统计分析，利用发现概率和识别概率公式，计算车辆被侦察发现的概率，评估伪装效果。发现概率和识别概率公式是通过车辆与背景的特性参数（如亮度对比、可见光反射率、大气能见度等）进行计算，主要反映车辆与背景本身特性以及大气等客观因素对目标的影响，但不能反映观察人员的评判经验、能力等主观因素。
（四）试验检测计算评价法
对车辆伪装效果进行试验，通常是采用对现场探测结果进行概率统计的方法。这是一种基本的试验方法，如果试验组织严密，现场观测人员训练有素，而且具有一定的样本数量，也能得到良好的结论。但是实际组织试验时由于受多种因素的限制，上述条件常常难以满足，以致试验结果会因人员素质、观察位置、季节、气候等因素的影响而产生差别，难以取得客观的结果。为使评价更加准确，国外伪装效果评价研究己趋向于利用数字图像技术，不但考虑目标与背景的能量对比，而且还考虑与人眼视觉特性有密切关系的图像空间分布特征，如相干、纹理等各种特征，而后再运用理论建模与图像处理的方法来计算车辆的伪装效度、检出概率、虚警值等，评判伪装效果。
（五）图像处理技术评价法
利用图像处理技术进行车辆伪装效果评价主要从车辆与背景的图像特征判别出发，通过特征对比（形状、亮度、颜色等）评价伪装效果。如采用目标与背景的灰度直方图和灰度共生矩阵统计特征，利用欧式距离评价车辆迷彩伪装效果的评价方法;利用目标与背景红外图像的亮度分布、边缘方向、纹理、空间频率分布和分形等相似度量值的车辆热红外伪装效果评价;通过分析目标与背景在班点形状、尺寸、颜色亮度和空间分布等方面的差异的车辆遮障伪装效果评价等。
车辆伪装效果评价的方法还有很多，如基于光谱成像的评价方法、基于BP神经网络的评价方法、基于模糊理论的评价方法等，但不论哪种评价方法，都是基于分析车辆与背景的特征差异来检测目标的。因此，车辆伪装效果的成功与否，关键在于对车辆各种伪装措施在不同评价条件下进行全面综合和系统比较，便可发现各类伪装措施在不同侦察条件下达到预定效果的程度，进而为确定车辆伪装方案和伪装要求提供依据。
面对信息化战场的“透明化”威胁，车辆伪装必须具有对抗现代侦察监视和打击的性能。同时，也必须具备成像检测、分析和效果评价的手段。各种重要目标，都必须实施严密有效的伪装手段，没有针对性的伪装措施，在信息化战场上就难以生存。