。 其中，图像采集模块的任务是响应图像处理模块的请求，连续采集和传输任意时刻的靶 图像，能够对处于射击过程不同阶段的靶图像进行标识。多路图像通常均采用摄像机视 频采集卡的方法实现实时图像序列采集，在本方案中使用的是普通黑白摄像头，视频采集 卡的主要作用是将摄像头摄取的模拟视频图像转换成数字视频图像。 数据管理器的主要功能是存储不同类型标准靶图像和弹点的模板数据，用于几何校正 和图像匹配保留每射击后的靶图像，为和下幅靶图像的减影操作提供模板及方便查询 每次射击结果。 初始化工作是在正式射击之前要做的工作，如摄取靶的初始图像为空间崎变选取控制 点从数据管理器中选取本次射击的弹孔模型等。 对靶纸数字图像的处理分为两个阶段，图像顶处理阶段和图像识别阶段。其中，图像 预处理阶段是极为重要的，如果这阶段处理不好，后面的工作根木无法展开。在实际应用中， 系统获取的原始图像不是完美的，例如对于系统获取的原始图像，由于噪声光照等原因， 图像的质量不高，所以需要进行顶处理，以有利于提取我们感兴趣的信息。图像的顶处理通 常包括几何处理算术处理平滑滤波图像分割等内容。 系统总体设计 本文提出的基于图像处理技术的自动报靶系统是以图像采集和处理技术为核心的，包 含了远程控制嵌入式系统及远程通信数据库设计技术于体的系统集成方案。该系统克 服了人工报靶带来了的诸多弊端，在提高靶场自动化方面具有很强的实际应用价值。 系统设计功能要求 用于轻武器步枪手枪实弹胸环靶射击训练，自动报靶，可重复使用，能以弹着 点屏幕显示方式向射击人员显示弹着点位置。 统计记录靶场各种数据，如参加训练总人数，当前射击人员姓名，所在班组， 已射击发弹序当前发序号当前环数，总环数等。 能完成系统远程串行通信及远程控制的实际使用要求。 整个系统的工作流程是首先启动各硬件电路，系统初始化后处于等待状态，等射击人 员进入射击位后，进入射击程序，开始启动视频切换电路。视频切换电路将各摄摄像机拍摄 得到的靶图视频信号，经视频多路复用选择电路，在定的时间间隔内传输靶位的视频 信号，计算机通过视频采集卡采集到该靶纸数字图像，即对其进行图像处理弹着点识别， 并将识别的弹着点坐标通过串行通信口送到对应的弹着点显示电路进行弹着点显示，然后再 远程控制视频切换电路传送下靶位的视频信号。上述过程在各个靶位循环而的进行， 直到改组射击人员完成射击，中央处理计算机将改组人员的姓名序号射击成绩等进行汇 总保存，同时通过大屏幕显示或者打印结果。 系统的判靶流程 首先，由摄像头拍摄靶纸图像，得到靶纸的视频模拟信号，经多路视频切换电路，通过 条视频信号线分时将各靶图视频得到的靶纸的数字图像。计算机提取其帧数字图像后， 在进行图像与处理，包括消除噪声灰度化图像几何校正等步骤，将靶纸图像处理成信噪 比较高的数字图像。然后，分别进行弹孔识别靶心识别和靶环线识别，得到弹孔位置和环 线的各项几何参数，包括靶心环线半径。最后，根据弹孔和环线的位置关系，代人公式计 算得出射击成绩，通过串行接口将弹着点参数传往对应的显示屏进行显示，同时完成成绩统 计工作。 软件设计 系统软件设计包换以下几个部分 视频切换控制程序 视频切换电路与主机串口通信程序 对视频采集卡进行靶图图像采集程序 图像处理程序，包括靶图校正靶心及环线识别弹着点识别等 主机与弹着点显示电路通信程序 弹着点显示控制程序 靶场系统管理程序 基于图像处理的自动报靶系统的总体设计 传统的实弹射击采用人工报靶，存在效率低安全性差的弊病，而且弄虚作假的现象 也时有发生。本论文介绍了种基于图像处理技术的自动报靶系统，克服了这些缺点，并提 高了射击效率，能够实现快速精确的报靶。 系统总体方案 此系统所要实现的功能是当射手射击完以后，利用摄像头和图像采集卡将靶纸上的 图像采集到计算机上进行判靶，计算机在判断出成绩后利用双屏显示卡将成绩反馈到射击者 旁边的显示屏上，射击者可通过显示屏观察靶面的图像或识别出的成绩，控制室由控制键盘 发出指令给换靶纸机。换靶纸机控制盒接受控制室指令并控制换靶机以及套图像采集 装置，按照比赛类型要求的距离安装在靶后端。图像传输信号线控制信号线及电源线埋藏 在射击位置和靶纸位靶图像数据。 每个小方格子或矩阵中的每个元素值是所对应的实际靶图像区域量化之后产生的亮 度值和颜色值，通常把这些元素叫做像素，这种结构的像素集合组成了图像的位映像，习惯 的说法是像素图或者是位图。 靶图象数据的特点及存储格式的选择 用计算机对靶图进行分析和处理就会接触到靶图像的位图文件，而在不同的操作系统平 台和应用环境下现存很多以不同的格式存储的图像文件，常用的有 等格式。这里选择了无压缩灰度文件作为该自动报靶系统处理的图像文件格式。 的缩写文本格式是本身的位图文件格式，是该种文件使用 的扩展名。所谓本身是指内部存储位图即采用这种格式，并且系统还为对图 像文件提供了丰富的函数，这是基于平台的图像应用程序带来了很多便利。 彩色图中，每个像素都是有红绿蓝三种基色组合而成的，在格式中， 将每种基色分为共个等级来反映色彩饱和度的变化，这样文件就能够对 约万种不同颜色进行量化，这么多颜色对于人类的眼睛来说已经足够 了。 现在按照以上所说的基本原理来计算下，个颜色数由由个像素组成的 彩色图每个像素都用三个分量表示，存储这个彩色图文件需要个字节， 约的字节空间。 由于该图最多只有种颜色，这样就可以使用个表来存储这种颜色的值， 在需要表示个像素的颜色时，只需要指出该颜色是在表的哪个位置就可以了。我们把这个 表叫做调色板，把每种颜色的值在调色板中的存储位置叫做该颜色在调色板中的索引 值，且颜色索引值用半个字节，位二进制数就可以表示。用这种方法该彩色图所需要的存 储空间就变成，约个字节，再加上调色板占用的字节字节，则 整个占用字节数约为前面的。 关于位图文件的格式有三点说明 对于位以上的真彩色图，文件中是不包含调色板的，因为侮个像素的图像 数据就是该像素实际的值。 图像数据区每行的字节数必须是的整数倍，如果不是，则需要补齐。 文件的图像数据是从上到下，从左到右的，也就是说，从文件中最先读出的是 图像最下面二行的左边第个像素，最后读出的是最上面行的最右个像素。 可以处理种图像类型灰度图像彩色图像 复图像。与以上这种图像类型相对应的图像数据格式为 灰度图像由个位图组成，每个像素只有个灰度矢量可由位位或位二进 制数表示。 彩色图像二由个位图组成，每个像素由个矢量其中有个矢量为保留值组成。每 个矢量由位二进制数表示，所以个像素要用位二进制数表示。在模式中。个 矢量分别代表红绿蓝个分量在模式中，个矢量分别代表色度饱和度亮度 个分量。 虽然格式中没有灰度图这个概念，但是还是可以很容易的用来表示灰度图。 灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就像我们平时看到亮度由 暗到明的黑白照片，变化是连续的。因此要表示灰度图，就需要把亮度值进行量化。通常划 分成到共个级别，最暗全黑，最亮全白。格式的文件中并没有灰 度图这个概念，但是可以很容易的用文件来表示灰度图。方法是用色的调色板， 只不过这个调色板有点特殊，每项的值都是相同的，也就是说值从, ,直到是全黑色,是全白色，中间的是灰色。这样， 在灰度图像中每个像素都以位元来表示，也是的八次方。它每个像素都是介于黑色与白 色之间的种灰色的种。 其实在报靶系统中使用灰度图进行图像处理的主要原因是为了方便，是因为彩色的 色图，在进过图像处理后会产生不属于这种颜色的新颜色，二是因为图像数据是指 向实际值得调色板索引值，而现在的色调色板中各项值都样，这样图像 数据也就是亮度值了。并且每个图像数据用个字节来表示个像素，很整齐，不需要通过 添加附加位来满足图像每行字节数是的偶数倍的条件，省去了很多麻烦。 色彩色图像转换为灰度图的算法比较简单，限于篇幅，这里不给出转换的程 序，并且如果报靶系统使用普通的黑白摄像头，采集来的靶纸图像自然就是灰度图，不需要 转换。 图像的获取和预处理处于自动报靶系统工作流程的第个阶段，主要完成以下几项工 作获取靶图进行几何校正图像均衡化图像中值滤波。 图像预处理概述 由于靶位信息是判断弹着点信息的唯依据，且靶位信息是固定不变的，因此，在打靶 开始前，首先检测生成靶位信息。而在打靶开始后，弹着点信息在变化，这阶段的主要任 务就是检测弹着点信息，基于以上考虑，系统主要有靶位信息检测生成可以认为是系统初 始化和弹着点信息检测生成两大部分组成。 总体来看，基于图像信息融合技术的目标检测主要有图像预处理图像分割图像融合 目标表达以及特征提取有关信息生成五个子模块组成。 图像预处理子模块主要进行图像几何校正滤波除噪声图像增强处理如图像平滑等， 图像经过预处理子模块处理后，由于成像条件环境等影响，为了提高检测精度，须对图像 进行融合，图像融合子模块主要完成此功能，而图像分割子模块主要完成有关目标区域的分 割以及目标边缘检测，依据图像分割子模块得到的目标信息，通过目标表达以及特征提取最 后生成靶位信息以及弹着点信息。靶图预处理界面如下图所示 图靶图预处理界面 图像均值滤波 均值滤波器的主要应用是去除图像中的不相千细节，其中不相干是指与模板尺寸相 比，较小的像素区域，模板尺寸的选择是关键。经试验研究，采用的模板尺寸大小为。 经过均值滤波器处理后，图像的轮廓有了显著的减少。 在报靶系统中，由于整个系统成本的限制，成像设备为普通摄像头，使得采集得到的 图像出现噪声点及些假的轮廓同时由于实际需要，摄像头以仰视角度进行成像，这必然 带来图像的几何失真，图像前期处理子模块主要来解决这两个问题，以便于后续处理的简单 化。 中值滤波 当图像经采集和输入到计算机的时候，由于周围环境的影响和输入转换器件如光敏器 件转换器等性质的差别，使图像上含有各种各样的噪声和失真信息图像噪声是影响 系统各项性能指标的重要因素，因此为了可靠地进行特征提取等处理，必须消除噪声，校正 失真。消除图像中的噪声成分叫做图像的滤波操作。 对滤波处理的要求有两条是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息二是使图像清 晰，视觉效果好。 滤波的目的就是为适应计算机处理的要求，消除图像数字化过程中所混入的噪声，以 便提取出弹着点的特征作为图像识别的特征模式。滤波的方法有很多均值滤波中值滤波 边界保持类平滑滤波等。有些滤波过程消除噪声的同时又会不可避免带来平均化的缺点，即 噪声虽然被消除，可图像灰度尖锐变化的边缘和线条却变