基于數字圖像處理技術的運動目標分析

中北大學信息探測與處理山西省重點實驗室 董欞皙 田嘉俊 董華玉

基于數字圖像處理技術的運動目標分析

中北大學信息探測與處理山西省重點實驗室 董欞皙 田嘉俊 董華玉

火炮膛內彈丸的姿態一直都是研究熱點，但由于研究對象的特殊性，不可以對彈丸直接進行測量。本文將激光發生器安裝于彈丸上，在炮彈運動時，激光發生器的成像變化反映了彈丸的運動信息，用高速攝像機獲取激光筆的成像信息，再通過MATLAB平臺工具處理成像圖片就可得到目標的姿態信息。

灰度化；閾值分割；連通域；質心定位；坐標

1. 引言

地面火力的主要武器之一是火炮，故對火炮性能的要求要非常高，彈體在彈膛內傳送時，會因撞擊等各種因素發生晃動，所以需要實時監測彈體膛內飛行時的偏離情況，以便更好設計炮筒與彈丸結構［1］。

本文在視覺坐標測量［2］的基礎上，將攝像機與計算機結合起來，利用數字圖像處理技術對圖像信息進行處理和分析，實現彈丸在膛內的姿態信息的測試。

2. 設計模型

因研究對象的特殊性，設計時將激光發生器置于彈丸上，高速攝像機圖像采集，通過計算機進行圖像處理，獲取彈丸在膛內飛行時的姿態信息。全文的框架如圖1所示。

圖1 計算機圖像處理的流程圖

3. 圖像預處理

本設計中成像模塊由研究對象多的滿天星激光筆頭，這樣可以使得目標丟失以后，重新尋找新的檢測目標。成像圖像如圖2所示。

圖2 激光筆成像圖片

常見的圖像采集的設備有數碼攝像機、攝像頭等［3］。但彈丸在膛內飛行時處于高速狀態，必須選取高速攝像機進行圖像采集。

局部閾值分割方法的原理是把獲取的最原始的圖像分割成更加小的圖像，并對每個子圖像選取相應的閾值［4］，然后將每個圖像塊中各個像素的灰度數據通過與其一一對應的閾值作比較來進行分類。

4. 目標星點的質心提取

處理完后的連通域是很多個連通區域的集合，需要提取出面積最大的連通區域［5］。處理結果如圖3所示。

圖3 提取出的目標區域

由于本文對圖像已經進行了二值化分割，因此，采用形心法來實現檢測質心的位置坐標。設灰度對于檢測目標O，用I（i，j）表示其上各個像素點，i，J分別表示像素點的橫坐標與縱坐標，由以下公式可得：

結合圖像處理求得的質心坐標（u，v），可以得到目標姿態角，在橫坐標的位移du代表目標像素距離上的俯仰角，縱坐標位移dv代表目標像素距離上的偏航角。 可知目標分別在橫坐標于縱坐標方向移動了0.8075個像素和29.2468個像素，即偏航角為0.8075俯仰角為29.2468，同理我們可以得到其他幀圖片的姿態信息。

本文選前兩張圖片舉例說明該方法，下圖4為分別對兩張圖片進行質心定位后的結果。

圖4 質心定位圖

5. 結論

目前使用計算機視覺來測量運動目標姿態角的技術己比較成熟，但測量膛內彈丸姿態的方法卻不是很成熟，但是對于炮彈來說其在膛內的三維姿態是非常重要的物理量，有著非常重要的意義。本文的主要目的是在計算機視覺的基礎上使攝像機與計算機結合起來，對所獲取的圖像或視頻資源信息進行進一步深化分析并處理。從而可以測量膛內彈丸的姿態角信息即俯仰角、偏航角的姿態信息。

［1］朱佳鋮.基于單攝像機的彈體輸送運動姿態測試研究［D］.南京：南京理工大學，2013.

［2］虞麗娜.基于圖像處理的炮筒直線度測量系統設計［D］.包頭：內蒙古科技大學，2014.

［3］楊益.基于圖像處理的機械零件幾何尺寸檢測方法研究［D］.成都：西華大學，2011.

［4］YT Pai，YF Chang，SJ Ruan. Adaptive thresholding algorithm：efficient computation technique based on intelligent block detection for degraded document images［J］.Pattern Recognition，2010，43（9）：3177-3187.

［5］姚凌飛.空間運動目標姿態測量系統研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工業大學，2010.

董欞皙，女，山西永濟人，研究生，現就讀于中北大學，主要從事圖形處理、信號與信息處理方面的研究。

張丕狀【通訊作者】，男，山西太原人，教授，主要研究方向：信號與信息處理。