基于图像处理的炮弹跳角测量方法研究

发布时间：2021-10-09 08:20

　　传统的跳角测量方法,由于人工误差和实用性较弱,大部分有测量效率低、误差大、实用性小、测量范围窄等缺点。针对这些问题,提出一种基于图像处理的炮弹跳角测量方法。使用相机在炮筒中采集炮口图像,通过改进圆拟合算法检测炮口图像的中心位置;在双目摄像机的标定下得出炮弹射击目标点的位置,将炮口图像中心位置瞄准火炮射击目标后实弹射击;在数据处理中,计算得出炮弹初速度矢量的方向,结合炮口图像中心位置的瞄准方向,计算出火炮跳角的大小。实验结果表明,改进算法提高系统抗干扰能力的同时还提高炮口图像中心定位的精确度。拟合结果显示,改进的算法得到的炮口中心与理想中心之间的误差小于0.20个像素,具有较高的精度。 

【文章来源】：计算机应用与软件. 2020,37(04)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

基于图像处理的炮弹跳角测量示意图

图2为基于图像处理的炮弹跳角计算流程。炮弹发射前身管轴线与炮弹发射后初速度矢量之间的夹角称为跳角,而炮弹发射前炮口身管轴线主要取决于炮口中心位置和射击目标的校准,因此高效精准的炮口中心定位算法十分重要。

改进算法的基本流程图如图4所示。本文使用DALSA公司1M60相机采集炮口图像,将CCD测量相机装置放入火炮炮筒中,该CCD相机图像传感器的中心点与火炮瞄准光轴对齐。采集到的炮口图像的大小为1 024×1 024像素,在实验中,采集10组炮口图像,用传统的最小二乘圆拟合算法、霍夫算法[13-14]和本文改进的算法对炮口图像中心进行定位处理后,处理结果如表1所示。理想的炮口图像中心像素坐标为(511.00,511.00),霍夫算法的中心坐标为(511.884,511.768),最小二乘算法得到的中心位置坐标为(511.499,510.515),本文算法的中心坐标为(511.116,511.138)。三组中心位置和实际理论坐标的误差散点图如图5所示,可以看出,最小二乘圆拟合算法的中心测量精度高于霍夫算法,但本文算法与最小二乘法圆拟合算法相比,稳定性好,精度高,算法误差在0.20个像素以内,具有较高的精度。

【参考文献】：
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本文编号：3425993