基于图像识别的无弹射击自动报靶研究

本文针对目前在各类射击活动中逐渐开始使用无弹射击的现状,指出了传统人工报靶的不足,提出了自动报靶的方式。将CCD摄像头安装在靶箱内,避免了图像处理中的几何校正。采用三点定圆的方式求取圆心,预先人工测量半径,大大缓解了系统进行图像处理求取各环半径的工作量。利用连通区域求重心的方法求取弹着点,并采用Visualfoxpro6.0编写自动报靶系统。     

基于胸环靶图像灰度特点的有效靶面提取算法

分析了室外复杂环境下自动报靶系统采集的胸环靶图像特点。提出基于图像灰度特点的有效靶面提取算法。将彩色图像灰度化,提取图像的边缘;对灰度图像进行平滑处理,并进行阈值分割;联合图像边缘和阈值分割结果,提取最大连通区,进行合适的形态学处理即可获得有效靶面区域;根据靶面区域映射出有效靶面,并裁剪合适的尺寸。算法能准确地定位完整的靶面区域,不受胸环靶颜色的限制;且对复杂环境有很强的适应性,在绝大多数的室外环境下都适用。     

清华大学研制出10 m实弹射击电子靶报靶系统

由清华大学承担的国家体育总局攻关课题:1 0 m实弹射击电子靶报靶系统于2 0 0 4年5月1 0日在京通过了鉴定验收。由射击国际级裁判王祖岳等人组成的鉴定小组经检测后认为:这一电子报靶系统精确度较好,气手枪射击的平均误差在0 .0 2 8环以内,气步枪平均误差在0 .0 5环以内,达到国际射击比赛的决赛要求;且电子靶显示效果也符合竞赛程序和技术要求。该系统采用了一种独特的超声定位方法,相比过去人工报靶的方式,大大提高了射击报靶的自动化程度和准确度。该系统将有助于中国射击报靶设备与国际标准射击报靶设备接轨,对队员平时训练适应国际比赛…     

新型精度射击激光模拟系统设计研究

针对目前激光射击模拟训练系统存在的诸多问题,提出了一套新型精度射击激光模拟系统设计方案。该方案将激光图像远距离成像与激光弹着点数字化自动判读技术结合起来,实现了激光模拟射击系统的紧凑化及便携式实用化设计。系统光学设计采用了高分辨率长焦且高摄远比(1∶2)系统,实现了远距离靶面图像信息的实时捕捉与同步数字化。数字图像传递至微机后再经过灰度化、二值化、光斑质心位置提取计算及中值滤波等算法处理,可以消除背景杂散信号干扰影响,同时确定弹着点位置。该系统具有设计方案新颖、原理简单可靠、精度高、无需专用靶、成本低等优点,具有很大的推广和应用前景。     

基于Cortex-M0微处理器的靶位识别装置设计

以数字图像处理技术为基础,对靶位识别装置进行了深入研究,设计了一套基于Cortex-M0微处理器的自动报靶系统,阐述了该系统的硬件选型、性能指标、器件连接设计等问题,说明了图像的几何校正、二值化、靶环线的识别、弹痕提取与环值判定算法,并根据设计的算法,用TKStudio编制程序,成功地实现了自动报靶。     

基于颜色特征的胸环靶图分割算法

胸环靶图的识别是自动报靶系统的重要研究内容之一。在分析胸环靶颜色特征的基础上,提出了一种基于颜色特征的胸环靶分割方法。首先从RGB颜色模型颜色空间分析了靶环绿色恒量的存在性;并基于绿色恒量特征初提取胸环靶图像。然后在HSI颜色空间中基于色调和饱和度分量进一步提取靶环图像。最后对二值化后的图像作投影变换,确定胸环靶在图中的位置。该算法其他的胸环靶分割算法,避免了阈值选择不当的问题;并且能够有效克服光线、背景变化和天气条件的影响,具有很好的鲁棒性和自适应性,定位精度高。     

基于图像分割的效应靶自动报靶系统研究

破片战斗部因其可产生大量杀伤破片群而被广泛应用。为了准确分析破片战斗部对效应靶的毁伤作用,解决人工统计方法效率低下且准确率低的问题,将数字图像处理技术应用于报靶工作中,提出基于偏微分方程方法的靶孔图像分割算法,完成了不同靶板上靶孔自动识别系统的设计。通过输入试验后钢靶和网靶图像后,系统自动生成包含破片孔数量、尺寸、位置分布等参数的统计结果及标识靶孔边界的靶板图片,实现了自动报靶功能。     

基于图像分割的效应靶自动报靶系统

破片战斗部因其可产生大量杀伤破片群而被广泛应用。为了准确分析破片战斗部对效应靶的毁伤作用,解决人工统计方法效率低下且准确率低的问题,将数字图像处理技术应用于报靶工作中,提出基于偏微分方程方法的靶孔图像分割算法,完成了不同靶板上靶孔自动识别系统的设计。通过输入试验后钢靶和网靶图像后,系统自动生成包含破片孔数量、尺寸、位置分布等参数的统计结果及标识靶孔边界的靶板图片,实现了自动报靶功能。     

便携式无线自动报靶系统的设计与实现

介绍了射击运动中基于TMS320VC5402的自动报靶系统的总体结构,阐述了硬件设计原理,详细介绍了图像处理算法及程序设计方法,最后给出了实现的效果。     

激光射击模拟器的光靶信噪比研究

现行激光射击模拟器在稍强的光背景下，接收光靶往往工作不正常．显示器出现误报．提高光靶信噪比，有效地拣出信号，成为激光射击模拟器推广应用的重要课题。该文在对激光射击模拟器接收光靶、激光信号以及噪声特性分析的基础上、针对现行激光射击模拟器存在的问题，提出将光栏滤波理论应用于激光射击模拟器中，采用干涉滤波和光栏滤波相结合等方法，提高了光靶的信噪比．     

基于Fisher准则的分类器在皮革正反面分类中的应用

制鞋业中的皮革表面缺陷查找和排样主要靠手工完成，因此效率低下．基于图像处理技术的自动化缺陷查找及排样，可以较大地提高生产效率．皮革的缺陷查找和排样，主要在皮革的正面进行，因此皮革正反面的自动判别是后续处理的关键．因为皮革具有典型的纹理特征，纹理图像其特殊的像素空间分布方式有别于普通的灰度图像，因此常用的灰度图像分类特征对纹理图像的分类不适用．而基于灰度共生矩阵提取纹理图像的统计量组成的特征向量，并在Fisher判别准则的基础上设计一种线性分类器来对皮革纹理图像进行分类．实验结果证实，该分类器可有效地对皮革的正反面进行分类。     

提取数字图像相对灰度特征的Robust估计及其快速算法

以玻璃饮料瓶清洁度的在线自动检验问题为背景，研究了应用计算机图像处理与 模式识别方法实现这一自动检验过程中的图像特征提取问题．文中提出了根据图像的 相对灰度检测方迹图像的思路，给出了描述相对灰度特征的参数和提取该参数的统计 估值方法．针对实际饮料瓶一致性差．图像复杂的特点，提出一种ｒｏｂｕｓｔ估计方法 来解决特征提取的可靠性问题．同时为了满足在线处理的实时性要求，文中在给出两 个有关数字图像相对灰度信号及其方差函数的定理的基础上，给出了一种实现ｒｏｂｕｓｔ 估计的快速算法，从而解决了特征提取中的可靠性与实时性之间的矛盾．文中方法已 在一套计算机图像处理系统上实现．结果完全满足实际要求．     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法．在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念，并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征．在人脸检测系统中，把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练，得到检测用分类模型，然后把分类模型应用于人脸检测．实验证明了这种方法的有效性。     

光电自动报靶系统的设计与实现

介绍了一种光电自动报靶系统的设计方案,该系统通过检测子弹上靶时对激光网络的阻断情况对弹着点进行定位。能够达到较高精度,并能大大减少错报和漏报的情况。该系统精度高、成本低、安全可靠,能够很好地应用于部队训练和射击比赛中,有着重要的实际意义和良好的应用前景。     

大视场下瞳孔图像的自动聚焦算法

由于视线追踪系统对捕获的瞳孔图像的质量要求很高，而这对瞳孔的精确聚焦又非常重要，为此，首次提出了一种在大视场及光圈、焦距未确定条件下的自动聚焦算法．依据图像灰度信息控制光圈，依据图像中光斑信息调整焦距并实现眼睛定位，使用FSWM算子实现自动聚焦．系统能够在不同光强条件及大小视场情况下实现自动聚焦．实验表明，在不同光照条件及用户不同使用位置的情况下，通过自适应调节，可获得清晰的瞳孔图像．     

淋巴瘤病理图像中R-S细胞的自动提取

介绍一种淋巴瘤病理图像中R-S细胞自动提取的方法．针对淋巴瘤病理图像中组织灰度分布的特点,采用循环分解和类别方差思想的混合自动分割算法分割病理图像;提出一个基于目标形态、灰度纹理和空间相关性等特征的识别模型,提取R-S细胞．实验结果表明,该方法速度快,能准确地识别提取淋巴瘤病理图像中的R-S细胞,有助于病理医生研究诊断。     

一种新的基于形状的灰度图像插值方法

通过2幅已知的灰度图像，用数学形态学的方法确定出插值图像的轮廓．通过求出轮廓内任意插值点与中心点的位置关系，分别找出其在2幅源图像上的对应点．如果2个对应点的灰度值较为接近，可通过线性插值直接求出此插值点的灰度；如2个对应点的灰度值相差较大，则判断插值点的相对位置与哪个对应点的相对位置接近，并认定插值点的灰度值即为此对应点的灰度值．对轮廓内所有的点采用上述算法，即可求得最终的插值图像．算法将图像的形状信息和灰度信息较好地结合起来．实验结果表明其插值结果是令人满意的．     

自动多门限CT图像的分割

计算机视觉和数字图像处理中经常使用图像分割技术.如将图像按不同的灰度范围加以分割,则必须取多个门限.本文采用循环法自动确定多门限技术,并根据多个门限确定待分割图像的各灰度范围,再按灰度范围对图像进行分割.应用于CT图像的分割获得满意的效果.     

亚像素级细分在CCD光靶中的应用研究

由高速线阵CCD相机基于交汇原理组成的弹丸立靶坐标、射击密集度测试系统,其测试精度与弹丸图像的边缘位置密切相关,弹丸穿过大靶面的边缘区域时成像模糊,其灰度值呈连续变化状态,常用的图像边缘检测算子已经不能适应这种情况.对8 m×8 m的靶面,一个像素就会在物方最大引起±10 mm的测试误差.将Sobel边缘检测算子的粗检测定位与三次样条函数差值的细检测相结合,先用sobel算子粗检测,再构建三次样条函数,利用三次样条插值对弹丸图像边缘进行亚像素级细分.实弹射击试验结果证明,这种方法能够将系统的最大测试误差降低到±2.5 mm.     

平板显示器件的多种灰度显示方案

介绍了各种灰度实现的方案，分析其灰度级实现原理和各自的特点，并着重描述子场和PWM方法；同时介绍一款专用灰度调制芯片BHL2000及其在动态图像显示中的实际应用方案，该芯片已在目前国内最大的FED驱动电路中采用。较其它FPD灰度调制方面的文章，本文的分析更为全面，并举出应用实例。