“图代炮”靶面图像识别算法研究
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摘要
“图代炮”系统,即通过判读瞄准镜视场图像代替实弹射击训练系统。此系统对射击目标瞬间的瞄准镜视场内图像进行处理,通过判断瞄准标志的大立标箭头与目标相对位置,判定发射炮弹是否命中目标,从而达到代替实弹射击的目的。该系统主要由三部分组成：跟踪瞄准图像摄取系统、数据采集与存储系统及图像处理与评价系统。本文主要对本系统的图像处理与评价部分进行了系统研究。
图像处理包括大立标箭头的识别和目标靶的识别。在大立标箭头识别中,应用Hough变换及图像几何变换预处理图像,简要分析了各种模板匹配算法的优缺点,并提出了一种对二值图像进行模板匹配的算法,匹配速度效果良好。在目标识别方面,通过对常用图像分割算法的实验比较,选取效果较好的局部区域生长法进行目标分割。
评价方面,将数据处理提升到亚像素级,通过最小二乘拟合法,使大立标箭头顶点达到亚像素级；分析了各种亚像素边缘检测方法,并根据实际图像,提出了采用角点检测和亚像素级角点定位方法判读目标靶边缘的方法。
本文在VisualC++集成开发环境中基于OpenCV类库实现系统的基本功能,本课题的研究及众多实验图像的综合处理表明,本软件能够对2000米射程内的大立标箭头和目标靶进行比较准确的定位,同时满足实时性的要求,实现了自动检测与判读的功能。
"Image processing supersedes artillery firing" system is a training system using image interpretation to replace artillery firing.That is to say, the system is to analyse the relatively position between the collimation sign and target firstly and then to evaluate whether the operator hits the targe. It mainly consists of image incepting subsystem of tracking and aiming, data collecting and preservating subsystem and image processing and evaluating subsystem. This paper mostly researchs the image processing and evaluating system.
Image processing includes collimation sign recognition and target recognition. In collimation sign recognition,we adopt Hough transform and image geometry transform to pretreat the images, make a comparative analysis of the advantages and disadvantages among various template matching algorithms, put forward an approach of template matching with binary image and achieve relatively good results in matching pace.In target recognition, through compareing some essential image segmentation algorithms, we choose region growing effectively to recognize the target.
While evaluating the result,we improve the data precision from pixel to sub-pixel. The common sub-pixel edge detection algorithms are studied, and put forward a method combining corner detecting and sub-pixel corner orientation. This method could be used to detect the edge of given images at present.
This paper uses the C++ programing language and OpenCV class libraries to perform the demand of the system. Experiments show that the software can make relatively correct orientation to arrowhead and targe in 2000 meters, meet the real-time request and realize the requested function.
图像处理包括大立标箭头的识别和目标靶的识别。在大立标箭头识别中,应用Hough变换及图像几何变换预处理图像,简要分析了各种模板匹配算法的优缺点,并提出了一种对二值图像进行模板匹配的算法,匹配速度效果良好。在目标识别方面,通过对常用图像分割算法的实验比较,选取效果较好的局部区域生长法进行目标分割。
评价方面,将数据处理提升到亚像素级,通过最小二乘拟合法,使大立标箭头顶点达到亚像素级；分析了各种亚像素边缘检测方法,并根据实际图像,提出了采用角点检测和亚像素级角点定位方法判读目标靶边缘的方法。
本文在VisualC++集成开发环境中基于OpenCV类库实现系统的基本功能,本课题的研究及众多实验图像的综合处理表明,本软件能够对2000米射程内的大立标箭头和目标靶进行比较准确的定位,同时满足实时性的要求,实现了自动检测与判读的功能。
"Image processing supersedes artillery firing" system is a training system using image interpretation to replace artillery firing.That is to say, the system is to analyse the relatively position between the collimation sign and target firstly and then to evaluate whether the operator hits the targe. It mainly consists of image incepting subsystem of tracking and aiming, data collecting and preservating subsystem and image processing and evaluating subsystem. This paper mostly researchs the image processing and evaluating system.
Image processing includes collimation sign recognition and target recognition. In collimation sign recognition,we adopt Hough transform and image geometry transform to pretreat the images, make a comparative analysis of the advantages and disadvantages among various template matching algorithms, put forward an approach of template matching with binary image and achieve relatively good results in matching pace.In target recognition, through compareing some essential image segmentation algorithms, we choose region growing effectively to recognize the target.
While evaluating the result,we improve the data precision from pixel to sub-pixel. The common sub-pixel edge detection algorithms are studied, and put forward a method combining corner detecting and sub-pixel corner orientation. This method could be used to detect the edge of given images at present.
This paper uses the C++ programing language and OpenCV class libraries to perform the demand of the system. Experiments show that the software can make relatively correct orientation to arrowhead and targe in 2000 meters, meet the real-time request and realize the requested function.
引文
[1]冈萨雷斯.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社,2003
[2]李在铭等.数字图像处理、识别与压缩技术[M].北京：电子科技大学出版社,2000
[3]何斌,马天予,王运坚,朱红莲.VC++数字图像处理[M].北京：人民邮电出版社,2002
[4]张军,颜树华,徐琰.自动报靶系统的研究进展[J].激光与红外.2006,36：10-12
[5]孙蓉蓉.图像处理技术在自动报靶系统中的应用研究[D].南京：南京理工大学.2006
[6]崔艳华.模拟射击训练系统的设计与实现[D].西安：西安电子科技大.2003
[7]李华君.瞄准镜视场图像判读系统设计[D].南京：南京理工大学.2006
[8]朱成.“图代炮”系统瞄准镜视场图像处理技术研究[D].南京：南京理工大学.2008
[9]黄梅珍.高速分光系统的研究及仪器研制[D].上海：上海交通大学.2003
[10]蒋涛.模拟射击软件识别系统的研究与实现[D].南京：南京理工大学.2009
[11]尚利民,曹金荣,范文奇.瞄准具固定位置对镜内分划及对射击精度的影响[J].火炮发射与控制学报.2008,1：27-34
[12]求是科技Visual C++数字图像处理典型算法及实现[M].北京：人民邮电出版社.2007
[13]刘瑞祯,于仕琪.学习OpenCV(中文版)[M].北京：清华大学出版社.2009
[14]杨静宇,曹雨龙.计算机图像处理及常用算法手册[M].南京大学出版社,1997
[15]高守传,姚领田.VisualC++实践与提高－数字图像处理与工程应用篇[M].北京：中国铁道出版社,2006
[16]刘锦峰,图像模板匹配快速算法研究[D].长沙：中南大学.2007
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[20]赵天昀.像素级图像融合技术研究[D].成都：成都理工大学.2004
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[22]刘洁,冯贵玉,张汗灵.一种图像处理和计算机视觉的开发工具[J].计算机仿真.2006.23(11)：305-307
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[27]刘晨晨.数学形态学图像处理算法应用研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学.2003
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[37]董鸿燕.边缘检测的若干技术研究[D].长沙：国防科学技术大学研究生院.2008
[38]陈光.亚像素级角点提取算法[D].吉林：吉林大学.2009
[39]赵立初,施鹏飞.角点匹配和亚象元定位算法研究[D].上海：上海交通大学,2000
[40]王玉珠.图像角点检测算法研究[D].重庆：重庆大学,2007
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[42]范翠翠.图像角点检测方法的研究[D].青岛：青岛大学.2008
[43]刘瑞祯,于仕琪.OpenCV教程－基础篇[M].北京：北京航空航天大学出版社.2007
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