Abstract
<jats:p>У статті розглядаються методи визначення характерних кольорів з фону місцевості в процесі створення маскувальних малюнків засобів маскування та приховування. Предметом дослідження є порівняльний аналіз алгоритмічних підходів для формування палітри маскувальних кольорів, яка відповідає колірній структурі типових українських ландшафтів. Метою є порівняння ефективності алгоритмів кластеризації (на прикладі k-means) та гістограмного аналізу. Методологія ґрунтується на обробці зображень місцевості в перцептуально рівномірному колірному просторі CIE Lab. Якість палітри, сформованої обома методами, оцінюється шляхом обчислення середньої та медіанної колірної відстані Delta E, а також частки пікселів, апроксимованих з точністю Delta E < 5. Результати порівняння засвідчили, що кластеризація значно ефективніша за гістограмний аналіз у визначенні характерних кольорів місцевості, особливо для складних природних сцен. Кластеризація демонструє систематично кращі результати при збільшенні кількості кольорів палітри, це пов’язане з адаптивною природою кластеризації, яка дозволяє точніше моделювати фактичну структуру кольорів зображення, формуючи більш репрезентативну палітру. Областю застосування отриманих результатів є розроблення та вдосконалення маскувальних малюнків засобів маскування і приховування особового складу, озброєння, військової техніки та об’єктів. Подальші дослідження будуть зосереджені на проведенні розрахунків з використанням сучасних колірних просторів Oklab та CAM16-UCS.</jats:p>