基于图像处理的靶图识别技术研究
基于图像法稳瞄精度检测技术的研究
级
分类号
XI’AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY
硕士学位论文
题 目: 基于图像法稳瞄精度检测技术的研究 作者： 吕劲松
指导教师：
于洵
教授
申请学位学科：
测试计量技术及仪器
2013 年 2 月 27 日
基于图像法稳瞄精度检测技术的研究
学 科：测试计量技术与仪器
研究生签字： 指导教师签字：AbstractPhotoelectric sighting instrument based on the integration technology of sight stabilization and inertial navigation can substantially improve the operational effectiveness and maneuvering characteristics of land vehicle-mounted weapon system. Sighting-stabilizing precision of the aiming line of photoelectric sighting instrument directly determines target sighting and tracking precision of weapon system under dynamic conditions. Currently the sight-stabilizing method in photoelectric sighting instrument mounted in main battle tanks of China is by human eyes, which may result in error in judgment as tank advances, thus influencing the hit rate and response time of shooting. First, subject background, current conditions in domestic and foreign researches, objective and meaning are demonstrated in this paper. Based on the analysis of current conditions and development of sight-stabilizing precision inspection technology home and abroad, a high-precision dynamic inspection method based on the principle of image method is proposed, which mainly includes image processing system, memory system and image display system. Image algorithms are adopted for real-tie processing of output video signal from photoelectric sighting instrument and target miss distance is calculated, thus realizing online inspection of sight-stabilizing precision and real-time output of target miss distance. In addition, for such characteristics as big data volume and high requirement on timeliness in video image processing, a high-speed digital signal processing platform based on DSP and FPGA is designed. FPGA chip is adopted for buffering and pre-processing of CCD image data, after which data is transmitted to DSP chip. Image algorithms are used to calculate the sight-stabilizing precision of photoelectric sighting instrument. At last, error analysis is conducted for the inspection system. After indoor experiment measurement and outdoor test, result shows that a high-precision test for sight-stabilizing precision of photoelectric sighting instrument is realized based on integration technology of sight stabilization and inertial navigation, which meets technical requirements of the system.
基于图像处理的船舶目标检测与追踪研究
基于图像处理的船舶目标检测与追踪研究图像处理技术在船舶目标检测和追踪方面发挥着重要的作用。
随着船舶交通的不断增加和海上安全需求的提高，船舶目标检测与追踪的研究变得越来越重要。
本文将探讨基于图像处理的船舶目标检测与追踪的研究进展和方法。
船舶目标检测是指从图像或视频序列中准确地定位和识别出船舶目标。
船舶目标追踪是指在一段时间内跟踪船舶目标的位置和运动信息。
船舶目标检测和追踪的研究对于海上交通管理、船舶安全监控、海上资源开发等领域具有重要意义。
在船舶目标检测与追踪的研究中，图像处理技术是一个关键的方法。
首先，船舶目标的图像特征可以用来区分船舶和其他目标物体。
通过对船舶目标的特征进行提取和分类，可以实现目标检测的功能。
常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。
特征提取方法可以基于传统的图像处理算法，也可以基于深度学习算法。
深度学习算法在船舶目标检测方面取得了较好的效果，其基本原理是通过网络模型自动提取图像特征。
其次，船舶目标的运动信息可以用来进行目标追踪。
船舶目标的运动信息可以通过光流算法、粒子滤波算法等方法获得。
光流算法通过分析图像序列中目标的像素位移来估计目标的运动信息。
粒子滤波算法则是通过迭代的方式对目标的位置进行估计和更新。
此外，船舶目标的形态变化和视角变化也是船舶目标检测和追踪中需要考虑的问题。
船舶目标在不同视角和不同形态下可能会出现不同的特征。
为了解决这个问题，可以采用多尺度的检测算法和特征融合的方法。
多尺度的检测算法可以在不同的尺度下对船舶目标进行检测，从而适应不同的视角和形态。
特征融合的方法可以将不同尺度下提取的特征进行融合，提高检测和追踪的准确性和稳定性。
在船舶目标检测与追踪的研究中，还可以借鉴其他相关领域的方法和技术。
例如，物体检测和追踪领域的研究可以为船舶目标检测和追踪提供一定的参考。
另外，数据集的质量和数量对于船舶目标检测和追踪的研究也具有重要影响。
建立大规模的船舶目标数据集，对于算法的训练和性能评估具有重要意义。
图像减影技术在自动报靶系统中的应用
能模块处理过的。这样 ， 在实弹射击的过程 中， 现场人员还可以象以往传统报靶方式一样在每轮射击结束后使用 相 应颜 色 的靶纸 （ 同颜 色也 可 以） 不 来粘 补物 理靶 上 的弹点 和破 损 ， 后在 每轮 射击 前 获取 一 次初 始 靶 图像 做 为 然
减影 操 作 的前靶 图像 就可 以了 ， 而无 需频 繁 更换物 理靶 。弹点 识别模 块 也无 需 对 已有 弹点 进行 重复识 别 和标 注 ，
而前后靶 图像 中的靶环线、 数字和图例在结果图像中都被清除掉 了， 表现为灰度统一 的暗背景。能够看出， 在进
人弹 点识 别功 能模 块之 前先 对前后 靶 图像 进行 减影处 理 还有 一 个好 处 ： 除 掉新 的靶 图像 中那 些原 先 已经存 在 排 的 旧弹点 和物 理靶 破损对 弹点 识别 的干 扰 。这些 弹点 可 能是 上一 轮射 击 时 留下来 的或 者 是 由前一 次弹 点识 别功
图像 减 影 技 术 在 自动 报 靶 系统 中的应 用
袁 莉 茹
（ 重庆大学通信工程学院， 重庆 ４０ ４ ） ００ ４
摘要 ： 弹点 分割一直是 自动报靶系统 的关健技术之一 ， 所提出的减影技术不仅 方法简单 ， 而且能大大简化 弹点
的分割过程 ， 使系统的工作效率明显地提高 。 关 键 词： 自动报靶 系统 ； 图像减影 ； 图像分割
这样在实弹射击的过程中现场人员还可以象以往传统报靶方式一样在每轮射击结束后使用相应颜色的靶纸不同颜色也可以来粘补物理靶上的弹点和破损然后在每轮射击前获取一次初始靶图像做为减影操作的前靶图像就可以了而无需频繁更换物理靶
维普资讯
第２ ｌ卷第 ３期
２０ ０ ６年 ６月
２ “ 影 ＂ 术 在 弹 点 分 割 中的 应 用 减 技
基于深度学习的图像识别技术研究与应用
安全监控系统
人脸识别
深度学习算法能够自动识别监控视频中的人脸，实现人脸验证、追 踪和报警等功能。
行为分析
深度学习技术可以自动分析监控视频中的人体行为，如异常行为、 入侵和破坏等，提高安全监控的准确性和实时性。
场景分类
深度学习算法可以通过分析监控视频中的场景信息，自动分类和标记 场景类型，帮助安全监控系统快速响应不同场景的报警信息。
计算资源需求
总结词
深度学习模型需要强大的计算资源进行训练和推理，对硬件设备的要求较高，限制了其 在一些场景下的应用。
详细描述
深度学习模型的训练和推理需要高性能的GPU、TPU等硬件设备支持，而这些设备的成 本较高，使得一些小型企业和研究机构难以承受。此外，对于一些移动设备和嵌入式系 统等场景，由于计算资源的限制，深度学习模型的部署和应用也面临一定的挑战。因此
研究基于深度学习的图像识别技术，有助于提高图像识别的准确率和效率，推动相关行业的智 能化发展，为人们的生活带来更多便利。
图像识别技术的发展历程
传统图像识别方法
深度学习在图像识别中 的应用
深度学习模型的优化
基于特征提取和分类器的图像识别方 法，如SIFT、SURF等。这种方法需 要人工设计特征提取算法和分类器， 计算量大且效果不稳定。
基于深度学习的图像识别技
04
术应用
医学影像分析
医学影像诊断
深度学习算法能够自动识别和分析医学影像，如X光片、CT和 MRI图像，辅助医生进行疾病诊断。
病理特征提取
深度学习技术可以自动提取病理特征，如肿瘤大小、形态和位置， 为医生提供更准确和客观的病理分析依据。
药物研发
深度学习算法可以通过分析医学影像数据，预测药物对人体的作用 和效果，加速新药研发进程。
自动报靶技术在射击训练中的应用
自动报靶技术在射击训练中的应用摘要：现代军事训练中以射击训练为基础，关于射击训练的各项技术研究提上日程，诸如自动报靶技术之类的技术得到了大范围的应用，有效的提升了国内射击训练的效率与水平，使得我国射击训练进入到新的技术时代。
本文从自动报靶技术的主要类型进行分析，研究了自动报靶技术中的弹孔识别与环数检测的相关内容，并对自动报靶技术的未来发展方向做出了合理的展望与分析。
关键词：自动报靶技术；射击训练；军事训练；声电定位；图像处理射击训练是军事训练中的基础部分，而报靶则是射击训练中的重要环节，传统的人工报靶形式存在较大的风险，不仅耗时耗力，还难以保证报靶的精度，而且伴随着较大的安全隐患。
随着现代信息技术水平的不断提升，自动报靶技术的应用成为可能，该类技术的准确性、时效性均可以获得保障，也减少了人工报靶的安全隐患。
在自动报靶技术的辅助下，射击训练的效率大大提升，可以满足实战化的训练要求，为现代军事训练提供极大的便利。
一、自动报靶技术的主要类型（一）双层电极采样的自动报靶技术我国于本世纪初研究该项技术，其技术原理是将靶纸的前后两侧均匀涂上带有导电的金属材料，中间层是绝缘层，不具有导电性，当射击过程中子弹穿透靶纸时，就可以完成瞬间的导电，当相关设备捕捉到瞬时的导电信号时，就可以进行报靶。
但是该项技术也存在明显的不足之处，即报靶的精度比较差，如果多弹高速设计，就难以进行准确读靶，而且不能再现弹着点。
（二）声电定位方式的自动报靶技术该技术早在上世纪50年代就已经问世，其技术原理是在靶纸周围安装多个声电传感器，可以检测弹着点的具体位置，当子弹快速穿透靶纸时会产生冲击波，而声电定位传感器就可以捕捉到冲击波的信号进行“读靶”，对其中的时间差进行分析以后就可以得出弹着点的位置。
但该项技术中应用的整套系统市场造价成本比较高，这就限制了该项技术的普及性。
（三）光电定位形式的自动报靶技术该技术的应用原理是在靶纸的周围，安装相应的光电收发装置，当子弹穿透靶纸的过程中，光电收发装置发出的光线会被切断，那么设备就可以根据传感器的电气参数变化，对弹着点的位置进行确认，而该技术的报靶是否精准，则与网格的密集度具有直接的联系。
基于图像的红外镜头焦距快速检测方法研究
xtarget
精度的参数有探测器像元的水平尺寸，平行光管焦 ) (5)
2 (q p) fcol
距、矩形靶标的物理尺寸和靶标在图像中所占的水
2 实验结果及分析
平像素。其中，探测器像元的水平尺寸，平行光管 焦距、矩形靶标的物理尺寸受到机加件加工精度的
本文选用的靶标为刀口靶，半径为 16 mm，平 行光管焦距为 260 mm，探测器为非制冷探测器，分 辨率为 640×512，像元间距为 17 m，且红外镜头 理论焦距为 54 mm。图 2(a)为红外镜头处于聚焦状 态下，刀口靶经光学成像系统后的输出图像，图 2(b) 为图像经二值化后目标边缘提取结果，图 2(c)为目 标经仿射变换后的输出结果。由图 2(b)可得，本文 方法可准确提取刀口靶标的边缘轮廓。
cos( ) sin( ) 0 sin( ) cos( ) 0
1.4 焦距计算公式推导 矩形靶标经光学成像系统的示意图如图 1 所示。
其中 x_target 为矩形靶标的物理宽度，y_target 为矩形 靶标的物理高度，单位均为 mm。矩形靶标经光学系 统成像后输出的图像尺寸为 m×n，且靶标在图像中 所占像素大小为 q－p 和 s－r，单位均为像素。利用 光学成像系统的三角关系，可得如下关系式：
口靶图像的焦距快速检测方法。该方法先采集红外镜头聚焦状态下的刀口靶图像，再进行刀口靶图
像的二值化处理；通过提取目标的边缘轮廓，获得最小外接矩形的顶点坐标信息，从而估算出红外
镜头对应焦距。实验结果证实：该检测方法可快速、准确地测量出镜头的焦距，且测量的平均绝对
误差百分比小于 1.48。该方法为红外镜头重要参数的快速检测奠定基础。
0 引言
镜头焦距（focal length）是指镜头光学后主点到 焦点的距离，是镜头的重要性能指标。镜头焦距的长 短决定着拍摄的成像大小，视场角大小，景深大小和 画面的透视强弱[1]，因此如何准确检测红外镜头的焦 距是红外镜头参数检测的一项重要研究内容。
靶面目标图像识别算法
技术创新图像处理您的论文得到两院院士关注靶面目标图像识别算法Ｔｈｅｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｍａｒｋｐｉｃｔｕｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｗａｙ（武汉海军工程大学）刘焱李敏勇ＬＩＵＹＡＮＬＩＭＩＮＹＯＮＧ摘要：传统的实弹射击采用人工报靶，存在效率低、安全性差的缺点，而且弄虚作假的现象也时有发生。
本文介绍了一种实弹射击自动报靶系统基于阈值分割的图像处理算法，它能够自动处理射击靶面，并实时输出射击环数和位置，从而克服了这些缺点，并能提高射击效率，实现更为快速、精确的报靶。
关键词：自动报靶系统；图象处理；阈值分割中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｒｅｐｏｒｔｉｎｓｈｏｏｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｂａｌｌｆｉｒｉｎｇｉｓｍａｄｅｂｙｈａｎｄａｎｄｉｔｈａｓｓｏｍｅｄｅｆｅｃｔｓｉｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｓａｆｅｔｙ，ｅｔｃ．Ｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｓｅｄｅｆｅｃｔｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅａｎｏｖｅｌａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｐｏｒｔｓｙｓｔｅｍｏｆｔａｒｇｅｔｈｉｔｓｂａｓｅｄｏｎｏｎｅｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｎａｍｅｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅｄｉｖｉｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｒｉｎｇｎｕｍｂｅｒｏｆｔａｒｇｅｔｓｐｏｔｆｒｏｍｔａｒｇｅｔｉｍａｇｅｅｘａｃｔｌｙ．ＴｈｉｓｓｙｓｔｅｍｈａｓｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄｗｉｔｈＣ．Ｉｔｗｏｒｋｓｗｉｔｈａｎａｃｃｕｒａｔｅｒｅｐｏｒｔｉｎｇｆｅａｔｕｒｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｕｔｏｍａｔｉｃｔａｒｇｅｔｒｅｐｏｒｔｓｙｓｔｅｍ，ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅｄｉｖｉｓｉｏｎ．文章编号：１００８－０５７０（２００６）１２－３－０３１３－０２１引言在目前的军事射击训练和比赛中，射击成绩的统计大都还采用人工报靶的方法。
基于图像识别的无弹射击自动报靶研究
Ａ
图２三点定 圆 Ｌ 。 。 直线方程 ： ｙ ＝ ｋ Ｄ ０ ＋ｂ Ｄ ０ 斜率 Ｋ 。 ｋ ｆ 】 ｒ Ｊ ＝ Ｌ
Ａ — Ｂ Ａ Ｄ Ｏ （ Ｘ 截距 ｂ ： ｂ Ｄ ０一— ｙ ａ — ＋ｙ ｖ ｋ
－ — — — —
（ ４ ）
由于Ｃ Ｃ Ｄ 摄像机安装在靶箱 内 ， 而且 差影图取的是两幅相邻图片 ， 受到 的环境影 响较 小 ， 且有脱靶现象 ， 我们可 以预先 通过实验多幅原始 图像选取一个 Ａ ｇ ｒ ａ ｙ。原始靶纸灰度化后 的图片我们采用大律法 （ ｏ ｓ — ｔ ｕ ） 提 取阈值 Ａ ｇ ｒ ａ ｙ。大律法 又叫最大 问类 方差法 。图像 的每一 个灰 度值 ｔ 都将 图像 分为前景与背景两个部分 ， 分别 计算 两类的像素点数和 平均灰度值 ， 并算 出这两类的类间方差 。当类 问方 差达到最大时 ， 这个 对应 的灰度 ｔ 将作 为二值 化的阈值。 ２ ． ４图像除噪 利用数学 形态 学的方法对图像进行 除噪处 理。选 取一定半径的 圆 形结构 基元 ， 先 对图像进行 闭合操作 ， 即先膨胀后腐 蚀复原 ， 目的是消 除 图像 区域 内半 径小于结构基 元半径 的黑点 ， 填平 激光斑点 以及 各环 线边界 缺 口； 然后 再进行开启 操作 ， 即先腐 蚀后膨胀 ， 去除背 景中的干 扰 目标 ， 去 除环线及激光斑点边缘轮廓 毛刺信 息 ， 平滑边缘。 ３ ． 图像识别 ３ ． １ 靶心坐标计算 采用三 点定 圆 的方法计算靶 心坐标 。三点定 圆的原理是不 在一 条直线上 的任 意三 点都能构成且只能构成一个 圆。选 取某 环上的任意 三点 Ａ、 Ｂ 、 Ｃ ， Ａ Ｂ 直 线的中垂线 与 Ｂ Ｃ 直线的 中垂线 Ｌ 。 相交 的点 Ｏ 即 为圆心 ， 如 图２ 。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。