基于OpenCV的移动靶面图像识别算法研究

论文摘要

射击运动由来已久,在民用和军事上占有着重要和特殊的地位,在我国则主要用于运动员和警务人员的训练,随着当前严峻的治安形势,经常会发生一些突发的枪击事件。而传统的射击训练系统,大都停留在传统的提高射击精度为主,并且基本上是固定靶,已不能满足当前形势需要。随着对警察和特种兵实战水平要求的不断提高,研制一种造价低、移动方便、目标靶是移动靶的射击训练模拟系统具有很高的实际意义和应用价值。本课题所研究的射击训练模拟系统就是针对移动靶的。本文首先介绍了射击训练系统,在此基础上,通过对图像处理的基本理论的研究和实践,提出了一种基于移动靶弹点识别的图像处理算法的方法,此算法分为三部分:①基于彩色图像的移动靶面标志点跟踪算法研究;②基于灰度图像的移动靶面图像校正算法研究;③基于灰度图像的移动靶面弹孔识别算法研究。在基于彩色图像的移动靶面标志点跟踪算法的研究中论述了标志点跟踪与靶点检测的关系。其中先说明了图像检测靶点的流程,标志点跟踪与图像检测靶点之间的关系;研究了MeanShift算法和CamShift算法的跟踪原理。然后说明了靶点检测的算法,对图像进行一系列的图像处理,以便将弹点部分提取出来然后采用Canny算子进行边缘检测,再用得到的边缘信息进行曲线拟合,最后得到靶点信息。本文在Visual C++集成开发环境中基于OpenCV实现了系统的功能。通过大量试验结果说明,算法最终达到预期结果,本文系统能够实时检测移动靶的弹孔识别。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 声电坐标靶
• 1.2.2 光电坐标靶
• 1.2.3 光纤编码定位靶
• 1.2.4 基于图像处理的坐标靶
• 1.3 本文研究的主要内容
• 第2章 基于图像处理的靶点识别结构框架设计
• 2.1 基于图像处理的射击训练系统构成
• 2.2 系统相关设备的选择与靶点识别算法框架设计
• 2.2.1 摄像机选择
• 2.2.2 摄像机安装
• 2.3 靶点识别算法框架设计
• 2.3.1 基于OpenCV开发和应用的工具选择
• 2.3.2 基于图像处理靶点识别结构框架设计
• 第3章 数字图像处理与OpenCV类库
• 3.1 IPL库简介
• 3.2 OpenCV库简介
• 3.2.1 OpenCV库组成
• 3.2.2 OpenCV的函数体系
• 3.2.3 OpenCV常用的数据结构
• 3.3 OpenCV和IPL在VC6.0环境下的设置
• 第4章 移动靶面图像校正算法研究
• 4.1 基于彩色图像的移动靶面标志点跟踪算法研究
• 4.1.1 问题的提出
• 4.1.2 目标跟踪的方法综述
• 4.1.3 常用的颜色空间
• 4.1.4 Mean Shift算法和Camshift算法
• 4.1.5 基于OpenCV的跟踪算法实现
• 4.2 移动靶面的图像校正
• 4.2.1 靶面图像的旋转
• 4.2.2 移动靶面的图像平移
• 4.2.3 基于OpenCV的校正算法实现
• 第5章 移动靶面图像识别算法研究
• 5.1 图像背景差法
• 5.2 图像二值化
• 5.2.1 几种图像二值化方法介绍
• 5.2.2 基于OpenCV二值化算法实现
• 5.3 形态学去噪
• 5.3.1 问题的提出
• 5.3.2 数学形态学
• 5.3.3 形态学去噪
• 5.3.4 基于OpenCV形态学去噪实现
• 5.4 弹点的边缘检测
• 5.4.1 边缘检测
• 5.4.2 基于Canny算子的边缘检测
• 5.4.3 基于OpenCV的弹孔边缘检测的实现
• 5.5 弹点的中心位置检测
• 5.5.1 曲线拟合
• 5.5.2 基于OpenCV的曲线拟合实现
• 5.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 研究生履历