一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法转让专利

申请号 : CN201610920984.4

文献号 : CN106485258B

文献日 :

基本信息:

PDF:

法律信息:

相似专利:

发明人 : 鲁旭涛李静

申请人 : 中北大学

摘要 :

本发明涉及枪弹位置提取方法,具体是一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法。本发明解决了现有枪弹位置提取方法提取精确度低、提取效率低的问题。一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤S1:采集图像;步骤S2:将图像分成若干个区域;步骤S3:计算待测图像和对比图像的相似性程度;步骤S4:将相似性程度与设定的阈值进行比较;步骤S5:截取待测图像及其周围的八联通区域作为枪弹图像预处理结果图;步骤S6:将单行背景模板进行多次合并扩建;步骤S7:将枪弹图像预处理结果图和无枪弹模板图进行灰度值差分运算;步骤S8:进行中值滤波;步骤S9:计算出枪弹位置。本发明适用于高精度立靶测试系统。

权利要求 :

1.一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法,其特征在于:该方法是采用如下步骤实现的:步骤S1:通过线阵CCD采集图像;

步骤S2:将采集到的图像分成若干个区域,然后从图像的左上角按列开始,将第一个区域作为待测图像,将其后一个区域作为对比图像;

步骤S3:计算待测图像和对比图像的相似性程度;具体计算公式如下:公式(1)中:ρ表示待测图像和对比图像的相似性程度;k(i,j)表示待测图像;f(i,j)表示对比图像;i表示图像的行;j表示图像的列;

步骤S4:将待测图像和对比图像的相似性程度与设定的阈值进行比较;若相似性程度小于阈值,则将当前的待测图像视为有枪弹的图像,然后转到步骤S5;若相似性程度大于或等于阈值,则将当前的待测图像视为背景图像,将当前的对比图像作为新的待测图像,将其后一个区域作为新的对比图像,然后返回步骤S3;

步骤S5:截取待测图像及其周围的八连通区域作为枪弹图像预处理结果图,然后构建单行背景模板;具体构建公式如下:公式(2)中: 表示单行背景模板;gi(i,j)表示枪弹图像预处理结果图的第i行;i表示图像的行;j表示图像的列;

步骤S6:将单行背景模板进行多次合并扩建,由此得到无枪弹模板图;

步骤S7:将枪弹图像预处理结果图和无枪弹模板图进行灰度值差分运算,由此得到枪弹图像输出结果图;具体运算公式如下:公式(3)中:h(i,j)表示枪弹图像输出结果图;g(i,j)表示枪弹图像预处理结果图;l(i,j)表示无枪弹模板图;i表示图像的行;j表示图像的列;

步骤S8:将枪弹图像输出结果图进行中值滤波;

步骤S9:利用灰度重心法计算出枪弹图像输出结果图中的枪弹位置,由此实现枪弹位置的快速提取。

2.根据权利要求1所述的一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法,其特征在于:所述步骤S2中,采集到的图像大小为1000pix*8192pix,每个区域的大小均为50pix*

128pix;所述步骤S5中,八连通区域的大小为50pix*128pix*9,N的值取35,单行背景模板的大小为1pix*384pix;所述步骤S6中,无枪弹模板图的大小为150pix*384pix。

说明书 :

一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法

技术领域

[0001] 本发明涉及枪弹位置提取方法,具体是一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法。

背景技术

[0002] 枪弹位置提取是高精度立靶测试系统中的核心环节。目前,枪弹位置提取主要是采用背景差分法实现的。然而,背景差分法由于自身原理所限,存在提取精确度低、提取效率低的问题,具体阐述如下:一、背景差分法要求枪弹所处的背景是较为均匀且不变的,一旦枪弹处在明暗交替且变化的背景中,背景差分法的提取精确度便会大幅降低。二、背景差分法的平均运行时间较长,导致其运算速度较慢,由此导致其提取效率低。基于此,有必要发明一种全新的枪弹位置提取方法,以解决现有枪弹位置提取方法存在的上述问题。

发明内容

[0003] 本发明为了解决现有枪弹位置提取方法提取精确度低、提取效率低的问题,提供了一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法。
[0004] 本发明是采用如下技术方案实现的:
[0005] 一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法,该方法是采用如下步骤实现的:
[0006] 步骤S1:通过线阵CCD采集图像;
[0007] 步骤S2:将采集到的图像分成若干个区域,然后从图像的左上角按列开始,将第一个区域作为待测图像,将其后一个区域作为对比图像;
[0008] 步骤S3:计算待测图像和对比图像的相似性程度;具体计算公式如下:
[0009]
[0010] 公式(1)中:ρ表示待测图像和对比图像的相似性程度;k(i,j)表示待测图像;f(i,j)表示对比图像;i表示图像的行;j表示图像的列;
[0011] 步骤S4:将待测图像和对比图像的相似性程度与设定的阈值进行比较;若相似性程度小于阈值,则将当前的待测图像视为有枪弹的图像,然后转到步骤S5;若相似性程度大于或等于阈值,则将当前的待测图像视为背景图像,将当前的对比图像作为新的待测图像,将其后一个区域作为新的对比图像,然后返回步骤S3;
[0012] 步骤S5:截取待测图像及其周围的八联通区域作为枪弹图像预处理结果图,然后构建单行背景模板;具体构建公式如下:
[0013]
[0014] 公式(2)中: 表示单行背景模板;gi(i,j)表示枪弹图像预处理结果图的第i行;i表示图像的行;j表示图像的列;
[0015] 步骤S6:将单行背景模板进行多次合并扩建,由此得到无枪弹模板图;
[0016] 步骤S7:将枪弹图像预处理结果图和无枪弹模板图进行灰度值差分运算,由此得到枪弹图像输出结果图;具体运算公式如下:
[0017]
[0018] 公式(3)中:h(i,j)表示枪弹图像输出结果图;g(i,j)表示枪弹图像预处理结果图;l(i,j)表示无枪弹模板图;i表示图像的行;j表示图像的列;
[0019] 步骤S8:将枪弹图像输出结果图进行中值滤波;
[0020] 步骤S9:利用灰度重心法计算出枪弹图像输出结果图中的枪弹位置,由此实现枪弹位置的快速提取。
[0021] 与背景差分法相比,本发明所述的一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法通过采用全新的提取原理,具备了如下优点:一、无论枪弹处在较为均匀且不变的背景中还是明暗交替且变化的背景中,本发明所述方法均能够保证很高的提取精确度。二、本发明所述方法的平均运行时间更短,因此其运算速度更快,提取效率更高。
[0022] 为了验证本发明的上述优点,进行如下对比试验:
[0023] 通过线阵CCD采集三张枪弹位置不同的图像,然后分别采用背景差分法和本发明所述方法对三张图像进行枪弹位置提取,提取结果见表1:
[0024] 表1比较两种方法确定枪弹位置
[0025]
[0026] 通过表1可以看出:一、当枪弹处在较为均匀且不变的背景中时,采用两种方法提取出的枪弹位置基本一致。当枪弹处在明暗交替且变化的背景中时,采用背景差分法提取出的枪弹位置并不精确(受噪声影响很大),而采用本发明所述方法提取出的枪弹位置更加精确(受噪声影响很小)。由于在实际的枪弹射击中,枪弹处在明暗交替且变化的背景中的概率很大,因此本发明所述方法的提取精确度更高。二、背景差分法的平均运行时间为6.644秒,而本发明所述方法的平均运行时间仅为0.509秒,因此本发明所述方法的运算速度更快,提取效率更高。
[0027] 本发明有效解决了现有枪弹位置提取方法提取精确度低、提取效率低的问题,适用于高精度立靶测试系统。

附图说明

[0028] 图1是本发明的流程示意图。
[0029] 图2是本发明步骤S2中采集到的图像。
[0030] 图3是本发明步骤S5中的枪弹图像预处理结果图。
[0031] 图4是本发明步骤S7中的枪弹图像输出结果图。

具体实施方式

[0032] 一种基于线阵CCD枪弹位置图像快速提取处理方法,该方法是采用如下步骤实现的:
[0033] 步骤S1:通过线阵CCD采集图像;
[0034] 步骤S2:将采集到的图像分成若干个区域,然后从图像的左上角按列开始,将第一个区域作为待测图像,将其后一个区域作为对比图像;
[0035] 步骤S3:计算待测图像和对比图像的相似性程度;具体计算公式如下:
[0036]
[0037] 公式(1)中:ρ表示待测图像和对比图像的相似性程度;k(i,j)表示待测图像;f(i,j)表示对比图像;i表示图像的行;j表示图像的列;
[0038] 步骤S4:将待测图像和对比图像的相似性程度与设定的阈值进行比较;若相似性程度小于阈值,则将当前的待测图像视为有枪弹的图像,然后转到步骤S5;若相似性程度大于或等于阈值,则将当前的待测图像视为背景图像,将当前的对比图像作为新的待测图像,将其后一个区域作为新的对比图像,然后返回步骤S3;
[0039] 步骤S5:截取待测图像及其周围的八联通区域作为枪弹图像预处理结果图,然后构建单行背景模板;具体构建公式如下:
[0040]
[0041] 公式(2)中: 表示单行背景模板;gi(i,j)表示枪弹图像预处理结果图的第i行;i表示图像的行;j表示图像的列;
[0042] 步骤S6:将单行背景模板进行多次合并扩建,由此得到无枪弹模板图;
[0043] 步骤S7:将枪弹图像预处理结果图和无枪弹模板图进行灰度值差分运算,由此得到枪弹图像输出结果图;具体运算公式如下:
[0044]
[0045] 公式(3)中:h(i,j)表示枪弹图像输出结果图;g(i,j)表示枪弹图像预处理结果图;l(i,j)表示无枪弹模板图;i表示图像的行;j表示图像的列;
[0046] 步骤S8:将枪弹图像输出结果图进行中值滤波;
[0047] 步骤S9:利用灰度重心法计算出枪弹图像输出结果图中的枪弹位置,由此实现枪弹位置的快速提取。
[0048] 具体实施时,所述步骤S2中,采集到的图像大小为1000pix*8192pix,每个区域的大小均为50pix*128pix;所述步骤S5中,八联通区域的大小为50pix*128pix*9,N的值取35,单行背景模板的大小为1pix*384pix;所述步骤S6中,无枪弹模板图的大小为150pix*384pix。