基于LabVIEW的圖像處理自動報靶軟件設計與實現

2019-12-03 02:07:34支凱艷陳小軍

兵器裝備工程學報 2019年11期

胡杰，支凱艷，陳小軍

(中國兵器工業試驗測試研究院，陜西華陰 714200)

當前我國大多數軍事射擊訓練設施的自動化程度偏低，自動報靶尚未普及[1]。因此，設計一種操作簡單，計算準確的自動報靶軟件系統具有重要的意義。

LabVIEW是一個工業標準的圖形化開發環境，擁有豐富的控件和函數庫，采用并行處理的設計模式，能夠快速實現圖像分析及處理、數據分析及處理、圖形控制等功能強大的應用程序[2-3]。本文采用LabVIEW軟件實現自動報靶的功能。

1 系統整體控制介紹

自動報靶系統由主機和從機兩部分組成，總體結構框圖如圖1所示。圖像獲取基于無線網橋與監控攝像頭，通過5.8 GHz信道傳至主工控機。幾何校正通過預知坐標的透視失真測試圖，驗證了設計的幾何校正算法，并將實測圖代入，最大限度地修正了側下角度拍攝的扭曲靶面[4-5]。通過背景減法從相鄰兩幀有彈孔和無彈孔的圖片中，提取出彈孔的二值圖。通過顏色相似性度量，設置一定的閾值，得到靶心十字，再通過初級形態學的開運算，去除背景色相近的干擾，得到目標二值圖。最終，分析計算得到目標靶心和目標彈孔的坐標數據[6]。

圖1 系統的整體結構框圖

2 軟件設計

基于LabVIEW圖像處理的自動報靶技術流程為：首先通過攝像頭和無線傳輸，在電腦終端得到靶板的圖像，然后依次進行幾何校正、彈孔提取、靶心提取及測算彈孔位置[7]，圖2是圖像處理流程框圖。

圖2 圖像處理流程框圖

2.1 幾何校正VI

靶場試驗時為了使攝像機躲避彈丸或者破片的打擊，所以攝像機不是正對著靶板架設，即與靶板存在一定夾角；則該情況下獲取的靶板圖像存在透視失真。透視失真會影響靶板彈孔的識別，因此在后續圖像處理操作之前，需先對圖像進行幾何校正[8]。本設計采用后驗校正法對靶板圖像進行幾何校正，通過多項式扭曲技術將圖像的空間位置進行幾何變換，對像素逐一進行校正[9]。

根據后驗校正法編寫圖像幾何校正子程序并結合靶場試驗進行驗證。圖3是試驗靶板圖像幾何校正前后的對比。可以看出，現場靶板原圖得到了很好的幾何校正，靶面和靶心的黃框均較為方正。

圖3 校正前后靶板實景圖

2.2 彈孔提取及彈孔坐標測算VI

靶場射擊試驗前后靶板除了存在彈孔差異外，其他背景均不變；經過分析研究，采用背景差分法(背景減法)提取彈孔信息。背景差分法是在背景恒定的情況下，通過前后兩幀圖像比對能夠從中提取出運動目標的軌跡，其工作原理是采用當前幀和背景做差，然后使用閾值對差值二值化，得到二值化的對象信息。根據背景差分法編寫彈孔提取程序將幾何校正后的無彈孔圖與幾何校正后的帶彈孔圖做差即可提取到彈孔，如圖4所示。

圖4 實景靶板與提取到的彈孔圖

將上述中背景差值圖片轉為灰度圖，編寫程序進行計算，結果如圖5所示。

圖5 彈孔坐標計算結果

2.3 靶心十字及靶心黃框識別VI

經過分析，靶板中心十字為亮紅色，與周圍環境存在較大的差異，所以靶心十字可采用色彩閾值方法區別出來；由于靶場試驗時環境因素的影響，色彩閾值方法識別的靶板十字圖像中存在微量的雜點，如圖6(a)，所以需采用基本形態學對色彩閾值方法識別的靶板十字進一步處理。

基本形態學處理包括3步：侵蝕處理—膨脹處理—再侵蝕處理，分別是為了①侵蝕目標體的邊界，如色彩閾值方法識別的靶板左下方的雜點經過侵蝕被消掉了，較粗壯的紅十字變得比較纖細，如圖6(b)；②膨脹使侵蝕后圖中各個目標體邊界擴大，斷續的細線變為粗壯的實線，紅十字變更為粗壯的十字線，如圖6(c)；③再侵蝕使靶心十字變得光滑連續，最大程度地還原了靶心十字，如圖6(d)。

同理，可以通過色彩閾值方式及形態學處理得到黃框的binary圖(二進制圖)，如圖7。

圖6 靶心十字的綜合處理

圖7 靶心黃框的二值圖

2.4 靶心十字及黃框中心坐標識別VI

編寫靶心十字中心坐標識別程序：設置最小半徑為3個像素，最大100個像素點，將識別到的所有相對圓編號，從程序界面的圖10中可以看到，靶心十字中心圓為編號10的點，由此得到的靶心坐標為(1 833，1 878)，如圖8。

圖8 靶心十字中心坐標識別程序及結果

通過2.3節得到校正后的黃框二值圖，編寫程序：設置為從用戶的ROI區域，尋找平行邊沿的間距，平行線的間距起始位置可以為從亮到暗、從暗到亮或者所有邊沿求黃框的長寬數據。程序中，對于正方形靶板黃框的外沿，選擇從暗到亮—從亮到暗；而內沿設置為從亮到暗—從暗到亮。求得方形黃框左/右或上/下邊沿中心距離為1 328像素點。圖9為靶心黃框中心坐標識別程序及結果。