一种基于图像处理技术的自动报靶系统设计

张晓锟，林嘉宇

(国防科学技术大学电子科学与工程学院，长沙410073)

1 引言

当前，部队射击科目训练中，大量采用的是传统的人工报靶方式，这种方式具有工作量大、效率低，且安全性差的弊端，已不能满足当前部队训练的要求［1］。随着科学技术的巨大进步，国内有许多单位对此进行研究，相继开发出多类射击自动报靶系统。这些自动报靶产品按其功能的实现方式可以分以下几种类型［2］:双层电极短路采样系统、声电定位自动报靶系统、光电电子靶系统、基于图像处理技术的自动报靶系统。而基于图像处理的自动报靶系统具有简捷方便、低成本、测量精度较高等优点。

数字图像处理技术主要包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复、图像分割、图像分析、图像压缩、图像重建等［3］。近年来，随着图像处理技术的飞速发展和计算机运算速度的不断提高，图像处理技术已经被广泛应用于科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等诸多领域。例如，车牌识别、汽车自动驾驶系统、人脸识别、指纹识别与匹配系统等都是图像处理技术在实际中的典型应用。为此，本文着眼于部队实际需求，重点结合图像处理技术，设计出了一种自动报靶系统。该系统不仅能够提高射击效率、节省人力、避免报靶时的人员伤亡，且能实现自动报靶、成绩统计等功能，从而确保射击成绩的真实可靠，实现快速。

基于图像处理技术的自动报靶系统的工作原理是:在实弹射击过程中，使用摄像头对常规的胸环靶画面进行采集，根据采集到的靶图像的特点和变化，利用计算机图像处理和识别技术找出靶图像中的真实弹点，然后通过判定弹点在靶中的位置来确认弹点的环数值。使用这种自动报靶系统就好像是使用了一个“电子眼”，它会代替报靶人员的眼睛，在整个实弹射击过程中实时、不间断的对靶画面进行观测。对不同靶位上的每一次射击都采用相同的算法、规则和精度来判定，不存在受主观因素影响的问题，比人工报靶更客观，更公正，有较高的可用性。

2 系统总体设计

2.1 总体设计

本着贴近部队、贴近实训的设计原则和便于实现、功能齐全、简单易用的设计要求，整个系统设计为由集中处理模块和后台管理模块两个部分组成。其中集中处理模块由图像采集设备和中央处理设备组成，其主要功能是实现视频采集、图像预处理、弹孔提取和环值判定，并将射击成绩传输给后台管理计算机。后台管理模块主要是指后台管理计算机(必要时可添加打印设备和大屏幕显示设备)。其主要功能是产生射击顺序表、管理训练进程、统计射击成绩，并兼作整个系统的网络服务器，协调整个系统的运行。同时，集中处理模块通过无线HUB与后台管理模块构建成局域网，每个靶位配备完全相同且独立运行的集中处理模块系统。具体方案如图1所示。

该系统的工作流程是:后台计算机将相关数据传输给中央处理计算机，如姓名、靶位号等;射击开始后，摄像头将采集到靶标图像视频信号，通过电缆传输给中央计算机，计算机通过视频采集卡采集到的靶标数字图像，而后通过软件进行图像预处理、弹孔识别和环值判断，最后输出射击成绩，并通过局域网把相关数据传输给后台计算机。

2.2 实现功能

本系统实现的主要功能有［4］:

(1)实现轻武器(步枪、手枪)射击自动报靶，显示靶位图像，输出射击成绩，且可重复使用;

(2)统计和记录靶场数据，如射击人员姓名、所在班组、已射击发弹序、当前发序号、当前环数、总环数等;

(3)根据人员射击成绩，自动进行评估，提出修正建议。

2.3 判靶流程

自动报靶系统的流程如图2所示。首先，摄像头拍摄到靶子的模拟图像，而后经过视频采集设备得到数字图像;计算机提取出一帧数字图像，随后进行图像预处理，主要包括图像滤波、几何校正、边缘检测、图像差影、二值化等，得到信噪比较高的数字图像。在此基础上，对数字图像进行模式匹配、细化等处理，找到弹孔位置;而后将弹孔图与标准靶位模板进行匹配，找到弹孔对应的靶位区域，对照预设的环值判定表格得出相应环值，并显示、统计射击成绩。

图2 判靶流程图

3 关键算法

上面简单介绍了判靶的基本流程，要实现精准判靶，最重要的部分是图像预处理、弹孔提取和环值判定，下面为该系统采用的部分算法。

3.1 滤波

由于摄像头采集的图像在传输、转换过程中，会受到外部环境和人为因素的影响，从而导致图像产生多种噪声和失真信息，这就需要对图像进行滤波处理。滤波的方法有很多种，如低通滤波、中值滤波、自适应滤波等。为了满足系统需求，采用了中值滤波算法，先排序后求得中值，这样既能很好的保持边缘信息，又能够有效抑制噪声。

3.2 几何校正

计算机采集到的图像存在一定程度的失真现象。为了复原图像，必须对失真图像进行几何校正。一般来讲，几何校正可分为两步:一是空间坐标变换;二是灰度插值。其中空间变换通常采用两种方法［5］:一是参考点矫正法;二是依据即便图像的校正方法。该系统选用了参考点矫正法，其基本思路是［6］:按照一定的变换关系式，事先测量出各种标准靶型的尺寸数据，在这些数据中选取多个合适的“模板基准点坐标”存放在报靶系统数据库中，然后在报靶系统初始化过程中再选择多个现场靶图像的“观测基准点坐标”，将“观测基准点坐标”和数据库中的“模板基准点坐标”对应起来，从而计算出变换矩阵。利用这一变换矩阵对失真图像进行几何校正。

3.3 图像差影

弹点是系统需要提取出的关键对象。弹点检出的过程实际上就是对靶图像进行检测和分割。采用了简单高效的图像差影的方法，其原理是［7］:把前后捕获的两幅图像对应坐标的像素灰度值相减，得到各点的灰度差值组成新的结果图像。两个原图像中的所有相同背景由于灰度值相同，相减结果为0，在这个结果图像里面就是统一的暗区域。而结果图像中的亮区域是射击在后靶图像上造成的新弹点和前靶图像上没有弹点的对应区域灰度值相减形成的。这个亮区域就是我们要提取的对象物，它代表一个新的弹点。

3.4 二值化

二值化是数字图像处理的重要基础。二值图像是指图像画面只包含黑、白二值的图像。二值化后的图像能够用几何学中的概念进行分析和特征描述，比灰度图像优势大的多，可以有效提高系统效率。现有的二值化方法大多属于阈值化方法，主要包括全局阈值法、局部阈值法和自适应阈值法［8］。其中全局阈值法计算相对简单，对直方图为双峰、质量较好的图像效果较好。为此，采用一种经典的全局阈值法—otsu算法，使用全搜索的方式得到最佳阈值，使目标和背景有效分离［9］。

3.5 弹点提取

经过图像预处理后，靶图像中仍然存在孤立点、孔洞、毛刺等噪声，要得到清晰的弹孔，必须进行噪声滤出。为此，运用数学形态学滤波方法，反复进行开、闭运算，取得了较好的效果。接下来是检测弹心，首先利用Canny检测算子进行边缘检测，得到弹孔的边缘信息，而后采用数学形态学细化方法加以细化，得到单像素弹孔边缘，保证弹心提取的精确性。在此基础上，采用三点定圆法找到弹心坐标。实验证明，该法实现简单，效果较好。

3.6 环值判定

环值判定是整个系统的关键环节。采用了如下算法:一是离线求得靶心坐标和各环线半径，主要步骤是采用上述方法对标准胸环靶进行二值化、细化处理，而后进行形态学开、闭合运算，去掉靶环线和数字等信息，而后利用投影法切割找到十环区域，运用上述三定定圆法确定靶心坐标;利用圆上任意一点到靶心的距离即为半径的几何特性，求出各环线的半径及其表达式。二是创建环值区域，值得注意的是由于胸环靶6、7环为不规则圆环，8、9、10环为规则圆环，为了能够精确判定环值，采用了设定约束线的方法，准确划定每个环值的对应区域，三是确定弹孔所在区域，即可实现环值判定。其具体流程如图3所示。

图3 弹点提取和环值判定流程图

4 系统软、硬件设计

4.1 软件设计

按照自动报靶系统的实际需求，系统软件主要由以下功能模块组成(如图4所示):①系统管理控制软件;②图像采集软件;③图像处理、识别和判靶软件;④数据库管理软件;⑤人机交互软件;⑥计算机网络通信控制软件等。

图4 软件设计框图

其实现的主要功能是:①系统管理控制软件主要负责系统的初始化和管理、协调、控制整个系统;②图像采集软件主要负责对摄像头及采集到的画面进行管理控制，实现准确、实时采集;③图像处理和判靶软件主要负责对采集的图像进行预处理，并进行弹孔提取，而后判定环值;④数据库管理软件主要负责管理存储图像数据和射击成绩，并可实现成绩统计、排名、评估等功能;⑤人机交互软件主要负责把系统生成的相关信息分类形成友好界面，显示在计算机屏幕上，实现良好的人机交换;⑥网络控制程序主要负责中央处理计算机和后台管理计算机间的通信和数据交换。

整个系统程序主要由VC++6.0编写，系统基于Windows XP软件PC平台开发。

4.2 硬件设计

系统硬件主要由图像采集设备、图像处理和显示设备组成。为了确保采集图像高品质、处理图像高效率、显示图像高清晰，我们选取了如下设备:

(1)图像采集设备

图像采集就是图像的数字化过程，即将图像采集到计算机中的过程，主要涉及模数转换(A/D Converter)技术。目前，图像的数字化设备可分为两类，一类是使用图像采集卡将模拟制式的视频信号采集到计算机;另一类是摄像设备本身带有数字化部件可以直接将数字图像通过计算机端口或标准设备传送到计算机［11］。本文采用第一类模式，也就是“摄像头+采集卡”的模式。

根据系统设计要求，采用了维视公司 VS－808H(CCD)模拟(黑白)工业摄像头用以采集图像。该摄像头采用SONY公司1/3"CCD传感器，具有更好的使用寿命、可靠性、稳定性和极高的灵敏度;并采用自动增益控制和降噪技术，实现先进的背光补偿功能，能够得到高质量的灰度图像;且其结构紧凑，外形小巧，功耗低。

下面一个环节就是图像数字化。图像数字化任务由图像采集卡来实现。实时图像采集系统中，一般采用具有帧同步存储方式的接口数据采集卡［12］。考虑到系统采用的是工控平板电脑，为此，选用了维视公司MV—U2000外置黑白图像采集盒，该采集盒可以实现高品质视频信号实时采集。其图象显示采集分辨率可达768X576，采样位数为9BIT;并严格执行场同步，实现不丢帧。

其工作原理(如图5所示)是模拟图像数据由摄像头采集后，经视频编码芯片处理，转化成数字图像，传给可编程逻辑器件FPGA;FPGA接收到数字图像数据后，送RAM缓存，然后从RAM中取出数据，传给USB 2.0控制芯片，该芯片利用USB 2.0接口将数据最终传给计算机实时显示并存储。

图5 图像采集设备工作原理图

(2)图像处理(显示)设备

图像处理、显示设备主要是指中央处理计算机，其主要任务是对采集到的图像进行图像预处理和判定环值，并将人员姓名、所在班组、已射击发弹序、当前发序号、当前环数、总环数射击结果等信息实时显示在计算机屏幕上。

基于自动报靶系统图像处理(显示)终端小型化、一体化、实时化的设计需求，选用研华公司PPC－125T工控平板电脑(如图6所示)。该平板电脑采用触摸式屏幕，设计小巧，接口丰富，开发方便，功能强大，是一款高可靠性、高性能、超低功耗的一体化工控液晶触摸平板电脑。其采用12.1"SVGA(800X600)液晶显示器(TFT LCD)，内嵌Inter Celeron移动(1.06GHz)中央处理器(CPU)，40G(SATA)硬盘(HDD)，1G(DDR)内存(Memory)和无线(LAN)模块。可选装Windows XP和Windows CE系统。并支持嵌入式安装、壁挂式安装、支架式安装、底座式安装等多种模式，能够方便灵活地与客户的具体产品形态结合，达到很好的一体化效果。

图6 PPC－125T端口图

5 总结及展望

首先介绍了当前部队射击科目训练的现状，分析了采用基于图像处理技术的自动报靶系统的必要性。在此基础上，充分考虑实弹射击自动报靶系统的实时性和环境要求，提出了一种自动报靶系统的总体设计方案，介绍了其工作流程及实现功能。而后，简要阐述了在图像预处理、弹点提取和环值判定中所采用的关键算法。并从系统设计实际需求出发，分别说明了软件设计和硬件选取。经过仿真试验证明，本文实现的设计方案，具有较好的实时性和实用性。

数字图像处理技术无论从理论或实践上都存在巨大潜力。下步工作中，应重点研究采用无线传输和无线通信，提高系统对多种射击环境的适应能力，并将本系统数据与其他系统连接，形成一体化数据网，实现远程控制指挥;从部队建设实际出发，不断降低系统制作成本，基于嵌入式平台加以开发自动报靶系统;不断更新数字图像处理理论知识，改进图像处理识别的算法，提高系统速度，提升系统性能。

［1］袁莉茹.基于图像处理的军用自动报靶系统弹孔识别［D］.重庆:重庆大学，2006.

［2］陈海峰.基于图像处理技术的自动报靶系统研究［D］.南京:南京航空航天大学，2005.

［3］孙即祥.图像处理［M］.北京:科学出版社，2005.

［4］张建波.射击运动自动报靶系统中的图象识别判靶算法研究［D］.西安:西安电子科技大学，2001.

［5］刘文耀.数字图像采集与处理［M］.北京:电子工业出版社，2007.

［6］鹿洪旭，卢朝阳，高西全，丁玉美.用于射击运动自动判靶的图像校正算法及实现［J］.计算机工程与科学，2001，23(3):21 －24.

［7］崔春雷.军用自动报靶系统图像识别技术的研究［D］.大连:大连海事大学，2004.

［8］Pal N R，Pal S K.A Review on Image Segmentation Techniques［J］.Pattern Recognition，1993，26(9):1277 －1294.

［9］陈丹，张蜂，贺贵明.一种改进的文本图像二值化算法［J］.计算机工程，2003，29(13):85 －86.

［10］彭红霞.智能数字视频监控系统中的若干关键算法研究［D］.长沙:国防科学技术大学，2008.

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