基于图像处理的军用自动报靶系统弹孔识别

传统的实弹射击采用人工报靶,存在效率低、安全性差等弊病。自动报靶系统能克服这些缺点,并提高射击效率,实现快速、精确的报靶。因此自动报靶系统的研制,对于军队的现代化建设具有重要意义。 本文研究内容是数字图像处理技术在军事中的一个应用实例----军事实弹射击自动报靶系统。论文以胸环靶为研究对像,针对部队的作战训练的特点和要求,详细论述了军用自动报靶系统中各种图像预处理和识别方法的选取,并通过MATLAB仿真验证了文中所采用的算法的结果达到了部队需求。该自动报靶方案从工作流程上可划分为: 校正系数的获取:对自动报靶系统来说,摄像机一旦固定,那么在以后的每一靶图像都存在相同的畸变,且程度相同,在正式射击前,对采集的初始靶与系统中存储的标准靶建立起校正关系式,求得图像的畸变矩阵,该校正矩阵就可以用来校正以后的采集图像。文中采用了三次多项式校正技术,该技术不仅可校正光学镜头的几何畸变,对透视和倾斜所产生的畸变都有较好的校正效果。 图像预处理:目的是改善图像质量,为弹点识别做准备。文中主要采用了中值滤波、图像减影、最大方差比二值化、形态学滤波等处理以有利于感兴趣区域的信息的提取。其中图像减影是文中的核心技术之一,该算法原理简单高效,对于减少弹点分割算法起着关键作用。而形态学滤波可达到消除干扰恢复弹点形状的作用。 弹点识别和环值判定:弹点识别主要采用的是基于弹点特征的中心不变矩匹配技术和欧式距离判别准则。其算法简单,运算速度远比传统模板匹配快,在精度和实时性上都符合要求。环值判定时通过提取靶心和各靶环线半径,创建各个环值对应区域,最后比较弹心坐标满足的环值区域表达式来环值计数。 另外,该系统稍作修改还可用于圆形靶的识别。