一種彈孔識別方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種彈孔識別方法及裝置，包括：將子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像，和，子彈射入靶紙的靶面圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像進行圖像對齊；將對齊的兩幀圖像進行差分運算，得到第一差分圖像；過濾掉存在虛目標的第一差分圖像，并根據(jù)不存在虛目標的第一差分圖像進行彈孔識別。因此，采用本方案可以減少圖像處理過程中的計算量。
【專利說明】
一種彈孔識別方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種彈孔識別方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 基于圖像處理的自動報靶方法是一種利用計算機技術(shù)將圖像處理和計算機報靶 有機結(jié)合起來的高度自動化方法，不僅能夠節(jié)省人力，保障靶場的安全，且還具有精度高， 速度快等優(yōu)勢。
[0003] 目前自動報靶方法主要包括胸靶位識別、靶位初始信息提取、彈孔檢測識別以及 環(huán)值判定等步驟，具體如下：
[0004] (1)胸靶位識別：圖1為胸靶位識別流程圖，如圖所示，包括圖像分割、靶位粗提取、 形態(tài)學(xué)濾波以及區(qū)域標記等步驟。胸環(huán)靶占據(jù)著圖像的主體部分，精確識別靶位，定位胸環(huán) 靶，既可以減少不必要的整幅圖像處理操作，減少運算量，又可以提升后續(xù)彈孔檢測的精 度，增強整個系統(tǒng)的魯棒性。
[0005] (2)靶位初始信息提取:主要包括靶心和靶面環(huán)線的定位。由于圖像獲取過程中存 在畸變，需要對圖像進行畸變矯正。常用的矯正方法是，在基準圖像和實際圖像上找出相對 應(yīng)的一些關(guān)鍵點對，計算這些點對的映射關(guān)系，得到畸變矯正方程，使用該方程對實際圖像 進行畸變矯正，再計算實際圖像的精確靶心、靶面環(huán)線半徑。
[0006] (3)彈孔檢測識別:彈孔的檢測和識別是自動報靶的核心，實時的打靶系統(tǒng)要求每 完成一次射擊就要實時上報打靶結(jié)果。圖2為彈孔檢測流程圖，如圖所示，包括幀間差處理、 虛目標過濾以及彈孔識別等步驟。系統(tǒng)采用幀差處理后，再對幀差圖中的虛目標進行過濾， 得到實際彈孔區(qū)域。虛目標過濾主要包括快速檢測，二次判斷，尖峰判斷，對視頻流的每一 幀進行彈孔檢測判斷。在檢測到的彈孔中，通過濾波，區(qū)域標記，特征匹配等方法對彈孔進 行識別。具體過程描述如下：
[0007] 幀間差處理:將視頻流中連續(xù)的兩幀進行差分，每一次射擊時，幀差圖中最顯著的 部分就是新彈孔區(qū)域。
[0008] 虛目標過濾：由于實際打靶時，光線以及靶紙晃動等因素的影響，即使沒有新彈孔 時，幀間差處理得到的結(jié)果也會存在數(shù)據(jù)。所以，需要事先對幀差圖進行判斷，過濾干擾，減 少不必要的檢測操作。干擾造成的幀差圖上的虛目標一般較小，可以設(shè)定閾值，對每幀差分 圖上的目標進行判斷，以確定該幀是否存在可能的新彈孔。
[0009] 彈孔識別:檢測出彈孔存在的區(qū)域后，還需要對這些區(qū)域進行識別，確定是否是真 正的彈孔，圖3為彈孔識別流程圖，其流程如圖3所示，包括二值化處理、濾波處理、區(qū)域標記 以及特征值匹配等步驟。二值化處理采用自適應(yīng)閾值的方法，之后再進行形態(tài)學(xué)濾波處理， 濾除小目標，再對處理后的圖像進行區(qū)域標記，獲取區(qū)域信息，根據(jù)這些區(qū)域的特征信息 (面積，周長等)進行過濾，得到彈孔區(qū)域。
[0010] (4)環(huán)值判定:一般環(huán)值判斷采用"沾邊就算"的判定方法，即如果某個彈孔位于8 環(huán)和9環(huán)相交的環(huán)線上，則判定該環(huán)數(shù)為9環(huán)。根據(jù)(2)獲取的靶位初始信息，可以得到靶心 的位置和靶面環(huán)線的半徑。理論上，靶環(huán)線是以靶心為中心，半徑依次遞增的同心圓。實際 靶面環(huán)線因為靶紙不平整的原因，與理論靶環(huán)線會有微小的偏移。常用的方法是，根據(jù)靶心 位置，得到理論靶環(huán)線，再在理論靶環(huán)線的像素點的矩形鄰域內(nèi)，使用全局二值化(大津法） 算法，搜索得到實際靶環(huán)線的精確位置，根據(jù)檢測到的彈孔進行判分。
[0011] 現(xiàn)有技術(shù)的不足在于:在彈孔檢測時，需要對每一幀進行畸變矯正和彈孔判定，計 算量大，算法耗時多。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012] 本發(fā)明提供了一種彈孔識別方法及裝置，用以減少圖像處理過程中的計算量。
[0013] 本發(fā)明實施例提供一種彈孔識別方法，包括：
[0014] 將子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像，和，子彈射入靶紙的靶面圖像或子彈射穿靶 紙的靶面圖像進行圖像對齊；
[0015] 將對齊的兩幀圖像進行差分運算，得到第一差分圖像；
[0016] 過濾掉存在虛目標的第一差分圖像，并根據(jù)不存在虛目標的第一差分圖像進行彈 孔識別。
[0017] 較佳地，進一步包括：
[0018] 將相鄰兩幀靶面圖像進行差分運算，得到第二差分圖像；
[0019] 若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)大于設(shè)定閾值，確定子彈射擊到 靶紙上。
[0020] 較佳地，當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上時，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的前 一幀靶面圖像確定為子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像；
[0021] 當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上后，若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)小 于設(shè)定閾值，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的后一幀靶面圖像確定為子彈射入靶紙 的靶面圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像。
[0022] 較佳地，過濾掉存在虛目標的第一差分圖像，是通過以下步驟之一或者其組合來 執(zhí)行的：
[0023] 過濾掉彈孔區(qū)域像素的面積不在設(shè)定范圍內(nèi)的第一差分圖像；
[0024]過濾掉彈孔區(qū)域像素的圓度小于設(shè)定圓度值的第一差分圖像；
[0025] 過濾掉彈孔區(qū)域平均灰度值不低于除去十環(huán)的靶面區(qū)域的平均灰度值的第一差 分圖像。
[0026] 較佳地，在過濾掉存在虛目標的第一差分圖像前，進一步包括：
[0027]將所述第一差分圖像進行二值化處理。
[0028]較佳地，在將所述第一差分圖像進行二值化處理后，進一步包括：
[0029]將二值化處理后的第一差分圖像進行形態(tài)學(xué)處理。
[0030] 較佳地，所述形態(tài)學(xué)處理為開運算處理。
[0031] 本發(fā)明實施例提供一種彈孔識別裝置，包括：
[0032] 對齊模塊，用于將子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像，和，子彈射入靶紙的靶面圖像 或子彈射穿靶紙的靶面圖像進行圖像對齊；
[0033] 第一差分模塊，用于將對齊的兩幀圖像進行差分運算，得到第一差分圖像；
[0034]彈孔識別模塊，用于過濾掉存在虛目標的第一差分圖像，并根據(jù)不存在虛目標的 第一差分圖像進行彈孔識別。
[0035]較佳地，進一步包括：
[0036] 第二差分模塊，用于將相鄰兩幀靶面圖像進行差分運算，得到第二差分圖像；
[0037] 確定模塊，用于若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)大于設(shè)定閾值， 確定子彈射擊到靶紙上。
[0038]較佳地，對齊模塊進一步用于
[0039] 當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上時，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的前一幀靶面 圖像確定為子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像；
[0040] 當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上后，若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)小 于設(shè)定閾值，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的后一幀靶面圖像確定為子彈射入靶紙 的靶面圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像。
[0041] 較佳地，彈孔識別模塊進一步用于通過以下步驟之一或者其組合過濾掉存在虛目 標的第一差分圖像：
[0042]過濾掉彈孔區(qū)域像素的面積不在設(shè)定范圍內(nèi)的第一差分圖像；
[0043]過濾掉彈孔區(qū)域像素的圓度小于設(shè)定圓度值的第一差分圖像；
[0044]過濾掉彈孔區(qū)域平均灰度值不低于除去十環(huán)的靶面區(qū)域的平均灰度值的第一差 分圖像。
[0045] 較佳地，進一步包括:二值化模塊，用于在過濾掉存在虛目標的第一差分圖像前， 將所述第一差分圖像進行二值化處理。
[0046] 較佳地，進一步包括：形態(tài)學(xué)模塊，用于在將所述第一差分圖像進行二值化處理 后，將二值化處理后的第一差分圖像進行形態(tài)學(xué)處理。
[0047]較佳地，形態(tài)學(xué)模塊進一步用于在將所述第一差分圖像進行二值化處理后，將二 值化處理后的第一差分圖像進行開運算處理。
[0048]本發(fā)明有益效果如下：由于將子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像，和，子彈射入靶紙 的靶面圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像進行圖像對齊，不用每幀圖像都進行對齊矯正，降 低算法復(fù)雜度。并將對齊的兩幀圖像進行差分運算來識別彈孔，僅對射擊前和射擊后兩幀 圖像進行差分運算，算法快速實時。因此，采用本方案可以減少圖像處理過程中的計算量。
【附圖說明】
[0049] 此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā) 明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：
[0050] 圖1為本發(fā)明【背景技術(shù)】中胸靶位識別流程圖；
[0051] 圖2為本發(fā)明【背景技術(shù)】中彈孔檢測流程圖；
[0052]圖3為本發(fā)明【背景技術(shù)】中彈孔識別流程圖；
[0053]圖4為本發(fā)明實施例中彈孔識別方法實施流程示意圖；
[0054] 圖5為本發(fā)明實施例中子彈打靶前后幀差圖的幀差強度變化示意圖；
[0055] 圖6為本發(fā)明實施例中彈孔識別方法具體實施流程示意圖；
[0056] 圖7為本發(fā)明實施例中彈孔識別裝置結(jié)構(gòu)示意圖；
[0057] 圖8為本發(fā)明實施例中報靶系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0058] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】進行說明。
[0059] 圖4為彈孔識別方法實施流程示意圖，如圖所示，可以包括如下步驟：
[0060] 步驟401、將子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像，和，子彈射入靶紙的靶面圖像或子 彈射穿靶紙的靶面圖像進行圖像對齊；
[0061] 步驟402、將對齊的兩幀圖像進行差分運算，得到第一差分圖像；
[0062]步驟403、過濾掉存在虛目標的第一差分圖像，并根據(jù)不存在虛目標的第一差分圖 像進行彈孔識別。
[0063] 對于步驟401的實施，使用幀差法檢測彈孔時，要先對需要作差分運算的兩幀圖像 進行對齊矯正。為了盡可能地降低算法復(fù)雜度，對齊矯正不是每幀都做，而是只對子彈射擊 到靶紙前和子彈射進或射穿靶紙后的兩幀圖像進行對齊矯正。
[0064] 下面介紹如何確定子彈射擊到靶紙上，以及如何選擇子彈未射擊到靶紙上和子彈 射入或射穿靶紙后的兩幀圖像。
[0065] 實施中，還可以進一步包括：
[0066] 將相鄰兩幀靶面圖像進行差分運算，得到第二差分圖像；
[0067] 若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)大于設(shè)定閾值，確定子彈射擊到 靶紙上。
[0068] 具體的，采用幀差法將相鄰兩幀靶面圖像進行差分運算，將前一幀減去當(dāng)前幀再 取絕對值作為幀差結(jié)果。根據(jù)得到的幀差圖的的強度（以幀差圖中的非0像素點數(shù)為度量）， 來判斷當(dāng)前幀是否有子彈射擊到靶紙上。例如，可以設(shè)定閾值為1〇〇,如果幀差圖中非〇像素 點數(shù)超過100,則說明當(dāng)前幀有子彈射擊到靶紙上。該算法快速實時、簡單易用。
[0069] 實施中，當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上時，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的前 一幀靶面圖像確定為子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像；
[0070] 當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上后，若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)小 于設(shè)定閾值，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的后一幀靶面圖像確定為子彈射入靶紙 的靶面圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像。
[0071] 具體的，繼續(xù)以設(shè)定閾值為100為例進行說明。如果幀差閾值出現(xiàn)超過100,說明當(dāng) 前幀有子彈射擊到靶紙上，則保留作幀差的兩幀圖像的第一幀，將其確定為子彈未射擊到 靶紙上的靶面圖像。因為射擊帶來的靶面震動，會使得子彈射擊到靶紙上后的幾幀幀差圖 強度明顯增大，待差分圖強度降至正常(非〇像素點數(shù)少于1〇〇)時，保留作幀差的兩幀圖像 的第二幀，將其確定為子彈射入靶紙的靶面圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像，并與之前保 留的第一幀圖像進行對齊矯正。
[0072] 圖5為子彈打靶前后幀差圖的幀差強度變化示意圖，圖中記錄了子彈打靶前后第1 至35幀幀差圖的幀差強度值。在子彈打在靶紙的瞬間，如圖所示，幀差圖的幀差強度急劇增 大，幀F(xiàn)1為選擇的第一幀，打靶后數(shù)幀的幀差強度會保持一個比較大的數(shù)值，待幀差強度降 至一個較小的數(shù)值時，將對應(yīng)的幀F(xiàn)2作為第二幀，將幀F(xiàn)1和幀F(xiàn)2進行圖像對齊矯正。采用延 遲檢測的策略檢測彈孔，畸變矯正只針對射擊發(fā)生的前后時間點的兩幀圖像，而不是每幀 都做，降低了算法復(fù)雜度。
[0073]在獲得對齊矯正的兩幀圖像后，首先對彈孔進行粗檢測，下面進行具體說明。
[0074]對于步驟402的實施，將對齊矯正后的兩幀圖像進行差分運算，得到幀差圖，得到 的幀差圖中的目標不一定是真實的彈孔，也有可能是虛目標。
[0075] 接下來，對得到的幀差圖進行二值化和形態(tài)學(xué)開運算操作。
[0076] 實施中，在過濾掉存在虛目標的第一差分圖像前，還可以進一步包括：
[0077]將所述第一差分圖像進行二值化處理。
[0078]具體的，對齊矯正后的兩幀圖像灰度均值相差不會太大，即使是子彈射擊到靶紙 后的區(qū)域與未射擊之前的區(qū)域相比，灰度值相差一般也不會超過50。因此，所選取的二值化 閾值不應(yīng)太大。這里閾值的選取采用一種自適應(yīng)的方法。
[0079]實施中，在將所述第一差分圖像進行二值化處理后，還可以進一步包括：
[0080]將二值化處理后的第一差分圖像進行形態(tài)學(xué)處理。
[00811 實施中，所述形態(tài)學(xué)處理為開運算處理。
[0082]下面對彈孔精檢測，進行具體說明。
[0083]對于步驟403的實施，經(jīng)過粗檢測后，幀差圖中會得到一些像素面積較大的前景目 標，這些目標有的是真實的彈孔，有些是由于光照等原因產(chǎn)生的虛目標。因此，需要過濾掉 存在虛目標的差分圖像，最終得到彈孔坐標。
[0084] 接下來對于如何過濾虛目標進行說明。
[0085] 實施中，過濾掉存在虛目標的第一差分圖像，是通過以下步驟之一或者其組合來 執(zhí)行的：
[0086] 過濾掉彈孔區(qū)域像素的面積不在設(shè)定范圍內(nèi)的第一差分圖像；
[0087]過濾掉彈孔區(qū)域像素的圓度小于設(shè)定圓度值的第一差分圖像；
[0088] 過濾掉彈孔區(qū)域平均灰度值不低于除去十環(huán)的靶面區(qū)域的平均灰度值的第一差 分圖像。
[0089] 具體的，增加多級多慮策略來過濾虛目標。
[0090] 首先，第一級過濾策略是面積過濾，一般彈孔的面積是在一定范圍內(nèi)的，不會太大 也不會太小，這里設(shè)置的范圍是[10,150]。如果目標面積少于10cm 2,或者大于150cm2,則直 接過濾掉，否則進入下一級過濾。
[0091] 第二級過濾策略是圓度過濾，彈孔區(qū)域一般都是近似于圓形，將那些圓度較小的 區(qū)域排除掉，這里圓度的計算公式如下：
[1]
[0093] 其中，C是圓度，P是圍成目標區(qū)域邊界的長度（以像素為單位），A是區(qū)域面積（以像 素為單位)。
[0094] 第三級過濾策略是灰度信息過濾，真實的彈孔區(qū)域，其內(nèi)部灰度值較低，一般會低 于靶面的整體灰度，而彈孔外部周邊區(qū)域的灰度值會高于內(nèi)部灰度值，這可以用下式來表 達。
[0095] P_\l'Sro-y-av^'^ <-maii!&&^ray『幻 -1 0, others L J
[0098]其中，gray_avgh〇ie為彈孔區(qū)域灰度均值，gray_main是革El面區(qū)域的灰度均值， gray_avgn〇n-hole為彈孔最小外界矩形區(qū)域去除彈孔區(qū)域后的區(qū)域灰度均值，gray_sumh〇i e為 彈孔區(qū)域總灰度值，pixel_numh〇i(3為彈孔區(qū)域像素數(shù)量，gray+summin+boimding+i^t為彈孔最小 外界矩形區(qū)域內(nèi)灰度總值，pixeljiumminj^imdimcrt為彈孔最小外接矩形區(qū)域內(nèi)像素數(shù)量。 這里靶面區(qū)域分為兩種，一種是中心10環(huán)區(qū)域，灰度值較大，一般在200以上，另一種是排除 了中心區(qū)域的靶面區(qū)域(彈孔外部周邊區(qū)域），灰度值較前者偏小，一般在[100,150]范圍 內(nèi)。
[0099] 如果P為1，則表示目標為彈孔，反之則為虛目標，過濾掉，最終得到彈孔坐標(x， y)〇
[0100] 為了更清楚地了解本發(fā)明，下面以具體實施例進行說明。
[0101]圖6為彈孔識別方法具體實施流程示意圖，如圖所示，可以包括如下步驟：
[0102] 步驟601、將相鄰兩幀靶面圖像進行差分運算；
[0103] 步驟602、判斷差分運算得到的幀差圖中灰度不為零的像素點是否大于100,若是， 轉(zhuǎn)入步驟603，若否，轉(zhuǎn)入步驟602;
[0104] 步驟603、確定子彈射擊到靶紙上；
[0105]步驟604、將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的前一幀靶面圖像確定為第一幀 圖像；
[0106] 步驟605、判斷差分運算得到的幀差圖中灰度值不為零的像素點的個數(shù)是否小于 100，若是，轉(zhuǎn)入步驟606，若否，轉(zhuǎn)入步驟605;
[0107] 步驟606、將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的后一幀靶面圖像確定為第二幀 圖像；
[0108] 步驟607、將確定的第一幀圖像和第二幀圖像進行對齊；
[0109 ]步驟608、將對齊的兩幀圖像進行差分運算；
[0110] 步驟609、將差分運算得到的幀差圖進行二值化和開運算處理；
[0111] 步驟610、判斷處理后的幀差圖彈孔區(qū)域像素的面積是否在[10,150]內(nèi)，若是，轉(zhuǎn) 入步驟611，若否，轉(zhuǎn)入步驟614;
[0112] 步驟611、判斷處理后的幀差圖彈孔區(qū)域像素的圓度是否大于設(shè)定圓度值，若是， 轉(zhuǎn)入步驟612，若否，轉(zhuǎn)入步驟614;
[0113] 步驟612、判斷處理后的幀差圖彈孔區(qū)域平均灰度值是否低于除去十環(huán)的靶面區(qū) 域的平均灰度值，若是，轉(zhuǎn)入步驟613，若否，轉(zhuǎn)入步驟614;
[0114] 步驟613、計算彈孔坐標，轉(zhuǎn)入步驟601;
[0115] 步驟614、過濾掉幀差圖，該幀差圖存在虛目標，轉(zhuǎn)入步驟610。
[0116] 對于步驟601，可以按設(shè)定時間間隔獲取相鄰兩幀靶面圖像，并作差分運算。
[0117] 對于步驟613,在計算出彈孔坐標后，跳轉(zhuǎn)到步驟301，繼續(xù)檢測下一次子彈射擊后 的彈孔坐標。
[0118] 對于步驟614,過濾掉存在虛目標的幀差圖后，繼續(xù)判斷幀差圖中的目標是虛目標 還是真實彈孔。
[0119] 基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明實施例中還提供了一種彈孔識別裝置，由于這些設(shè)備 解決問題的原理與一種彈孔識別方法相似，因此這些設(shè)備的實施可以參見方法的實施，重 復(fù)之處不再贅述。
[0120] 圖7為彈孔識別裝置結(jié)構(gòu)示意圖，如圖所示，裝置中可以包括：
[0121]對齊模塊701，用于將子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像，和，子彈射入靶紙的靶面 圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像進行圖像對齊；
[0122] 第一差分模塊702,用于將對齊的兩幀圖像進行差分運算，得到第一差分圖像；
[0123] 彈孔識別模塊703,用于過濾掉存在虛目標的第一差分圖像，并根據(jù)不存在虛目標 的第一差分圖像進行彈孔識別。
[0124] 實施中，還可以進一步包括：
[0125] 第二差分模塊704,用于將相鄰兩幀靶面圖像進行差分運算，得到第二差分圖像；
[0126] 確定模塊705,用于若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)大于設(shè)定閾 值，確定子彈射擊到靶紙上。
[0127] 實施中，對齊模塊還可以進一步用于當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上時，將作差分運算 的相鄰兩幀靶面圖像中的前一幀靶面圖像確定為子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像；
[0128] 當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上后，若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)小 于設(shè)定閾值，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的后一幀靶面圖像確定為子彈射入靶紙 的靶面圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像。
[0129] 實施中，彈孔識別模塊還可以進一步用于通過以下步驟之一或者其組合過濾掉存 在虛目標的第一差分圖像：
[0130]過濾掉彈孔區(qū)域像素的面積不在設(shè)定范圍內(nèi)的第一差分圖像；
[0131]過濾掉彈孔區(qū)域像素的圓度小于設(shè)定圓度值的第一差分圖像；
[0132] 過濾掉彈孔區(qū)域平均灰度值不低于除去十環(huán)的靶面區(qū)域的平均灰度值的第一差 分圖像。
[0133] 實施中，還可以進一步包括:二值化模塊706,用于在過濾掉存在虛目標的第一差 分圖像前，將所述第一差分圖像進行二值化處理。
[0134] 實施中，還可以進一步包括:形態(tài)學(xué)模塊707,用于在將所述第一差分圖像進行二 值化處理后，將二值化處理后的第一差分圖像進行形態(tài)學(xué)處理。
[0135] 實施中，形態(tài)學(xué)模塊還可以進一步用于在將所述第一差分圖像進行二值化處理 后，將二值化處理后的第一差分圖像進行開運算處理。
[0136] 下面介紹應(yīng)用上述彈孔識別裝置的報靶系統(tǒng)。
[0137] 圖8為報靶系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，如圖所示，系統(tǒng)中可以包括:靶環(huán)線定位裝置801、彈 孔識別裝置802以及報靶裝置803;
[0138] 所述靶環(huán)線定位裝置，用于確定精確的靶環(huán)線圖像，所述精確的靶環(huán)線圖像包括 靶心坐標，及各靶環(huán)線；
[0139] 所述報靶裝置，用于根據(jù)所述靶環(huán)線定位裝置確定的靶心坐標和各靶環(huán)線半徑， 和，所述彈孔識別裝置確定的彈孔位置，按照預(yù)定規(guī)則判定打靶分數(shù)。
[0140] 具體的，首先通過靶環(huán)線定位裝置得到靶線位置(ri，Cl)、靶心坐標(Xc， y。），再經(jīng) 過上述彈孔識別裝置檢測得到彈孔位置(x，y)，最后通過報靶裝置進行打分，打靶分數(shù)由下 式給出： 10.,(x -.r y +(.r-r()_ < r,(1 -7 ^ 8,/; <(x -- xi Y -f ( r -r .)-</;
[0141 ] score-A 2 2 〇 7, r8 < (x - )" + ( v - vf)" ^ r7 6,/; <(.v -- .v, )"+(.)'-r, ) " </? 0, else
[0142] 綜上所述，由于將子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像，和，子彈射入靶紙的靶面圖像 或子彈射穿靶紙的靶面圖像進行圖像對齊，不用每幀圖像都進行對齊矯正，降低算法復(fù)雜 度。并將對齊的兩幀圖像進行差分運算來識別彈孔，僅對射擊前和射擊后兩幀圖像進行差 分運算，算法快速實時。因此，采用本方案可以減少圖像處理過程中的計算量。
[0143] 本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序 產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實 施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機 可用存儲介質(zhì)（包括但不限于磁盤存儲器和光學(xué)存儲器等）上實施的計算機程序產(chǎn)品的形 式。
[0144] 本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、設(shè)備（系統(tǒng)）、和計算機程序產(chǎn)品的流程 圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流 程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計算機程序 指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn) 生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實 現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
[0145] 這些計算機程序指令也可存儲在能引導(dǎo)計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特 定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指 令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或 多個方框中指定的功能。
[0146] 這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計 算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或 其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一 個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
[0147] 顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精 神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍 之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種彈孔識別方法，其特征在于，包括： 將子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像，和，子彈射入靶紙的靶面圖像或子彈射穿靶紙的 靶面圖像進行圖像對齊； 將對齊的兩幀圖像進行差分運算，得到第一差分圖像； 過濾掉存在虛目標的第一差分圖像，并根據(jù)不存在虛目標的第一差分圖像進行彈孔識 別。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，進一步包括： 將相鄰兩幀靶面圖像進行差分運算，得到第二差分圖像； 若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)大于設(shè)定閾值，確定子彈射擊到靶紙 上。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于， 當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上時，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的前一幀靶面圖像 確定為子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像； 當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上后，若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)小于設(shè) 定閾值，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的后一幀靶面圖像確定為子彈射入靶紙的靶 面圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像。4. 根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，過濾掉存在虛目標的第一差分圖 像，是通過以下步驟之一或者其組合來執(zhí)行的： 過濾掉彈孔區(qū)域像素的面積不在設(shè)定范圍內(nèi)的第一差分圖像； 過濾掉彈孔區(qū)域像素的圓度小于設(shè)定圓度值的第一差分圖像； 過濾掉彈孔區(qū)域平均灰度值不低于除去十環(huán)的靶面區(qū)域的平均灰度值的第一差分圖 像。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在過濾掉存在虛目標的第一差分圖像前， 進一步包括： 將所述第一差分圖像進行二值化處理。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在將所述第一差分圖像進行二值化處理 后，進一步包括： 將二值化處理后的第一差分圖像進行形態(tài)學(xué)處理。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述形態(tài)學(xué)處理為開運算處理。8. -種彈孔識別裝置，其特征在于，包括： 對齊模塊，用于將子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像，和，子彈射入靶紙的靶面圖像或子 彈射穿靶紙的靶面圖像進行圖像對齊； 第一差分模塊，用于將對齊的兩幀圖像進行差分運算，得到第一差分圖像； 彈孔識別模塊，用于過濾掉存在虛目標的第一差分圖像，并根據(jù)不存在虛目標的第一 差分圖像進行彈孔識別。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，進一步包括： 第二差分模塊，用于將相鄰兩幀靶面圖像進行差分運算，得到第二差分圖像； 確定模塊，用于若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)大于設(shè)定閾值，確定 子彈射擊到靶紙上。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，對齊模塊進一步用于 當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上時，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的前一幀靶面圖像 確定為子彈未射擊到靶紙上的靶面圖像； 當(dāng)確定子彈射擊到靶紙上后，若第二差分圖像中灰度值不為零的像素點的個數(shù)小于設(shè) 定閾值，將作差分運算的相鄰兩幀靶面圖像中的后一幀靶面圖像確定為子彈射入靶紙的靶 面圖像或子彈射穿靶紙的靶面圖像。11. 根據(jù)權(quán)利要求8至10任一所述的裝置，其特征在于，彈孔識別模塊進一步用于通過 以下步驟之一或者其組合過濾掉存在虛目標的第一差分圖像： 過濾掉彈孔區(qū)域像素的面積不在設(shè)定范圍內(nèi)的第一差分圖像； 過濾掉彈孔區(qū)域像素的圓度小于設(shè)定圓度值的第一差分圖像； 過濾掉彈孔區(qū)域平均灰度值不低于除去十環(huán)的靶面區(qū)域的平均灰度值的第一差分圖 像。12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，進一步包括： 二值化模塊，用于在過濾掉存在虛目標的第一差分圖像前，將所述第一差分圖像進行 二值化處理。13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，進一步包括： 形態(tài)學(xué)模塊，用于在將所述第一差分圖像進行二值化處理后，將二值化處理后的第一 差分圖像進行形態(tài)學(xué)處理。14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，形態(tài)學(xué)模塊進一步用于在將所述第一差 分圖像進行二值化處理后，將二值化處理后的第一差分圖像進行開運算處理。
【文檔編號】G06K9/62GK105930874SQ201610283566
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年4月29日
【發(fā)明人】邵明
【申請人】浙江大華技術(shù)股份有限公司