基于MSER的自动报靶系统的研究

发布时间：2021-08-17 10:03

　　军队射击训练中,传统的人工报靶方式易受场地环境及天气的影响,效率欠佳且存在安全隐患。近年来,研究人员不断从报靶算法和设备上寻求突破,应用电子辅助设备建立自动化射击训练系统,克服传统报靶的缺陷。本文在自动化系统上研究了数字图像处理算法,实现基于图像处理的自动报靶功能。本文的自动报靶系统包括ARM构成的下位机和上位计算机。下位机端通过网络摄像头获取射击训练中胸环靶面图像,一个摄像头对应一个靶道。为充分利用上位机端CPU资源,使系统能同时对多个靶面实时报靶,上位机采用多线程技术管理多个摄像头,监控靶面与实现报靶的任务。每个线程对采集的图像实现新增弹孔识别,最终在系统界面显示新增弹孔的位置和环数等信息。在上位机中研究了基于最大稳定极值区域（Maximally Stable Extremal Regions,MSER）的弹孔识别算法。为使MSER算法具有对环境的适应性,根据基于积分图像的阈值自适应算法对MSER算法改进（MSER-I）,使MSER中参数可动态调节。同时为提升MSER-I算法的运算效率,通过帧间差方法快速确定待检测区域。并提出MSER单目标区域检测法,简化MSER算法流程。系统在帧... 

【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

不同算法弹孔检测结果的对比图

3 不同算法弹孔检测结果的对DoH 以及 MSER 检测弹孔单尺度的 LoG 算子检测弹-3b 与图 3-3c 均采用 3×3 的孔均能较准确的检测出，但 DoH 算子检测弹孔，部分弹果图，文中将检测的 MSER文字区域被误检，精确率较

图 4-1 不同对比度下 MSER 弹孔检测结果如图 4-1a 给出高对比度胸环靶图像在较合适的 MSER 参数下检测弹孔的结果，从图中可看出，弹孔区域均能较好地被检测出。此时，在参数保持不变情况下，改变图像对比度，如图 4-1b 中在低对比度图像中，图左上方一个弹孔无法检测，且弹孔区域可能无法完整地被检测。因此，MSER 算法的参数需要根据图像对比度进行调节，更好地检测出可能的弹孔区域。其余的约束参数中，Amax 和 Amin 称作弹孔尺寸参数，用以限定符合要求的弹孔区域大小，由弹孔区域尺寸设定。Dmin 参数通过试验设定，经过反复测试，得出 Dmin 在 0.5 取值的情况下可以较好提取弹孔区域，且在不同光照的图像中取值近似。此外，基本的 MSER 算法的应用还有以下局限性：（1） MSER 运用于整副图片，时间效率较低，在本文环境下，处理一副固定尺寸（740×740 像素）的图片平均耗时大于 100 毫秒，在这个算法时间下，难以保证识别弹孔的实时性。（2） MSER 的 5 个参数分别约束了 ER 区域尺寸、区域灰度差、稳定度、父子ER 之间尺寸的比例关系。但这些参数尚不足以描述一个区块的完整特征

【参考文献】：
期刊论文
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[4]开放式声电定位报靶系统[J]. 于正亮,肖曦.  四川兵工学报. 2015(02)
[5]几种斑点检测算法及其性能比较[J]. 史媛芳,江治国.  科技信息. 2012(35)
[6]基于声电定位的自动报靶器误差分析[J]. 胡宏健,张金林,张琪,邵旭.  电声技术. 2011(09)
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硕士论文
[1]新型光电自动报靶系统的研制[D]. 毛立.南昌航空大学 2014
[2]一种自动报靶系统的设计与实现[D]. 洪小康.南昌航空大学 2013
[3]基于图像处理技术的军用自动报靶系统研究[D]. 宿业勇.哈尔滨工业大学 2007



本文编号：3347566