迷彩伪装是现代战争中提高武器使用价值、保存自我的重要手段,必须要充分发挥迷彩伪装的效果。现代战争战线模糊,战场复杂,突发性极强,单一的迷彩伪装很难满足不同背景下伪装的要求。传统的迷彩设计方法人为因素大,设计出的迷彩和背景的融合度低,而且设计过程繁琐,耗费时间较多。论文将针对传统迷彩设计人为因素大,准确率低,过程繁琐等问题进行研究,提高迷彩设计的准确性和实时性。本论文的主要研究内容及成果如下：(1)本文提出了一种融合MS算法和最小生成树算法的图像分割方法,并把这种算法应用于迷彩斑块的分析。首先利用MS算法快速的产生过分割的区域,然后利用过分割的区域作为节点构造与之对应的图。通过融合MS算法和最小生成树算法,可以减少MS算法的过分割,同时可以降低最小生成树算法的节点和边。通过与MS算法、K均值算法和边缘检测方法的对比,本文的算法不仅能够准确的提取迷彩的斑点图案,同时算法的速度也有很大的提高,论文的算法可以提高迷彩设计的准确性和实时性。(2)迷彩图案的设计不仅要求迷彩斑块与背景斑块一致,同时也要求迷彩的颜色与背景有很好的匹配。为了能够使迷彩伪装图案的颜色与背景的颜色有高度的一致性,本文针对人眼的视觉特性,在HSV颜色空间下对背景图案颜色直方图进行了量化,利用量化的颜色直方图提取背景的主色。通过实验对比发现本文量化颜色直方图的方法可以准确的提取背景的主要颜色信息,同时与未量化的方法比,本文的算法在运算复杂度上有了很大的降低,算法效率较高,提高了迷彩设计的实时性。(3)对迷彩设计的伪装效果评价进行了一定的研究,采用对比颜色直方图的方法检测颜色提取的准确性。同时利用Manhattan距离检测纹理的相似度。本文的评价指标不仅可以评价迷彩设计效果的好坏,也可以作为迷彩设计过程中的重要指导。