摘 要：本文基于圖像處理技術(shù)結(jié)合實(shí)際靶圖研究了圖像預(yù)處理、彈孔提取、環(huán)值計(jì)算的具體過程，研究了圖像灰度化、圖像濾波、圖像閾值選擇、圖像二值化及圖像細(xì)化等技術(shù)的具體應(yīng)用及應(yīng)用效果。

關(guān)鍵詞：圖像濾波；閾值選擇；圖像細(xì)化

中圖分類號(hào)：TP391.41

自動(dòng)報(bào)靶是隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的巨大進(jìn)步而發(fā)展起來的新型報(bào)靶技術(shù)。該技術(shù)的使用在節(jié)省人力、提高效率的同時(shí)，能最大限度地提高射擊報(bào)靶的準(zhǔn)確度，很好地滿足射擊訓(xùn)練中實(shí)彈射擊的要求，還可以對(duì)射擊者的成績進(jìn)行分析、統(tǒng)計(jì)和管理，更有利于射擊水平的提高。然而國內(nèi)大多數(shù)射擊比賽中，仍采用傳統(tǒng)的人工報(bào)靶方式，影響了觀賞性和高效性。引進(jìn)國外單臺(tái)自動(dòng)報(bào)靶設(shè)備的成本高，一個(gè)訓(xùn)練體系同時(shí)需要幾十臺(tái)設(shè)備，要進(jìn)行現(xiàn)代化訓(xùn)練場(chǎng)地改造，費(fèi)用很高，制約了我國射擊水平的科學(xué)和迅速的提高?；诖耍疚囊?0米氣手槍的靶圖為例闡述靶面目標(biāo)圖像識(shí)別技術(shù)研究。

1 靶面圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理是自動(dòng)報(bào)靶研究的一個(gè)重要內(nèi)容。準(zhǔn)確計(jì)算靶紙上靶環(huán)值，必須將圖像采集系統(tǒng)采集的射擊后數(shù)字靶圖進(jìn)行預(yù)處理，目的是為了改善圖像質(zhì)量而進(jìn)行的各種圖像濾波和恢復(fù)、二值化等所作的標(biāo)準(zhǔn)化處理環(huán)節(jié)，圖像識(shí)別處理則是為了得到數(shù)字圖像中靶環(huán)值，圖像預(yù)處理直接影響圖像識(shí)別的準(zhǔn)確度。本文預(yù)處理過程主要包括圖像灰度化和圖像濾波。

1.1 圖像灰度化

圖像采集系統(tǒng)采集的是24位真彩色位圖，真彩色圖像相對(duì)于灰度圖包含的信息量大，影響圖像處理速度。目前，在圖像處理技術(shù)方面（醫(yī)學(xué)影像等方面）經(jīng)常會(huì)見到將真彩色圖轉(zhuǎn)換為灰度位圖來處理的實(shí)例，這樣既節(jié)省了存儲(chǔ)空間也提高了處理速度，有效緩解了圖像處理速度方面的壓力，同時(shí)又具有足夠的精確度?？梢岳肦GB空間到灰度空間的轉(zhuǎn)換公式得到靶紙的灰度圖像，公式（1）是根據(jù)NTSC（美國國際電視制式委員會(huì)）電視制式推得的。公式（2）是采用PAL（相位逐行交變）電視制式。

f（x，y）=0.299R（x，y）+0.587G（x，y）+0.114B（x，y） （1）

f（x，y）=0.222R（x，y）+0.707G（x，y）+0.071B（x，y） （2）

f（x，y）是像素（x，y）的灰度值，R、G、B分別是像素（x，y）的紅、綠、藍(lán)顏色分量對(duì)應(yīng)的彩色信息值，根據(jù)公式可以看出，得到灰度圖是以犧牲色調(diào)和色飽和度為代價(jià)的，這也正是課題所需要的。本研究采用PAL電視制式，圖1是靶圖像原圖，圖2是灰度圖。

1.2 圖像濾波

靶圖像信息在形成、傳輸、接收和處理過程中有可能受到各種噪聲（外部噪聲和內(nèi)部噪聲）的干擾和影響，要對(duì)圖像采用濾波技術(shù)進(jìn)行濾波，經(jīng)研究分析采用中值濾波方法。中值濾波是一種非線性處理技術(shù)，可以克服線性濾波器所帶來的細(xì)節(jié)模糊，而且對(duì)濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲非常有效。中值濾波的目的是在保護(hù)圖像邊緣的同時(shí)去除噪聲?；叶然蟮陌袌D像是二維序列圖，所以采用二維濾波窗口。圖3是人為加噪聲的靶圖，圖4是濾波效果圖。

圖1 24位彩色圖

圖2 灰度圖

圖3 含噪聲的靶圖

圖4 濾波效果圖

2 彈孔提取

2.1 圖像差影。彈點(diǎn)的提取是自動(dòng)報(bào)靶的核心部分，在目前的研究中，經(jīng)常使用圖像分割技術(shù)將彈點(diǎn)從背景中分離出來，即對(duì)靶圖像進(jìn)行檢測(cè)和分割。這是自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)中對(duì)靶圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)，也是正確識(shí)別和判定彈點(diǎn)環(huán)值的前提。通過分析圖像中對(duì)象物和背景的灰度分布規(guī)律來確定如何提取對(duì)象，常用方法是應(yīng)用圖像閾值選擇和二值化技術(shù)來對(duì)圖像進(jìn)行分割。由于是靜態(tài)靶圖，經(jīng)過研究論證采用“差影”技術(shù)，清除了彈點(diǎn)以外的所有灰度變化，然后再進(jìn)行閾值選擇和圖像二值化處理。圖像差影的計(jì)算見公式3。

gc（x，y）=|ga（x，y）-gb（x，y）| （3）

2.2 閾值選擇與圖像二值化。對(duì)靶圖像進(jìn)行二值化，必須合理地選擇閾值，采用哪種方法進(jìn)行閾值選擇是對(duì)灰度靶圖像進(jìn)行二值化的關(guān)鍵。閾值法是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法，因其實(shí)現(xiàn)簡單、計(jì)算量小、性能較穩(wěn)定成為圖像分割中最基本和應(yīng)用最廣泛的分割技術(shù)。設(shè)原始圖像f（x，y），其中Z為閾值，是圖像f（x，y）灰度級(jí)范圍內(nèi)的任一灰度級(jí)集合，ZA和ZB為任意選定的目標(biāo)和背景灰度級(jí)，閾值分割圖像的基本原理，可用公式4表示。常見的閾值選取方法有：雙峰直方圖、最佳閾值、類間方差閾值等。

（4）

經(jīng)過反復(fù)計(jì)算、測(cè)試、對(duì)比，采用最大類間方差閾值法對(duì)差影后的圖像進(jìn)行二值化。最大類間方差法對(duì)于圖像有無明顯的雙峰沒有要求，所以不論圖像的灰度直方圖有無明顯的雙峰，都能得到較滿意的閾值結(jié)果。二值化后的圖像，只有黑色和白色。由于采用差影取彈孔，所以彈孔是白色的，背景是黑色的，可以對(duì)其反相，得到黑色的彈孔，白色的背景。接著還要對(duì)二值化反相后圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，以消除二值化后圖像的噪聲，先使用開運(yùn)算，再使用閉運(yùn)算，注意要選擇合適的模板。至此，彈孔就從原始圖像中完全分離出來了。

圖5 差影二值化效果圖 圖6 形態(tài)學(xué)濾波效果圖

圖7 二值化靶圖 圖8 細(xì)化效果圖

3 靶心和環(huán)線識(shí)別

要計(jì)算環(huán)值還必須識(shí)別出靶心，也就是一組同心圓（靶環(huán)線）的圓心。圓心的識(shí)別過程是，先對(duì)灰度化靶圖像進(jìn)行中值濾波，接著對(duì)圖像進(jìn)行二值化，然后對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)化，以產(chǎn)生單像素寬度的連通靶環(huán)線。二值化效果圖見圖7，細(xì)化效果圖見圖8。采用“最小二乘圓法”對(duì)靶心進(jìn)行檢測(cè)，見公式5和公式6（a，b）是圓心，r1是外圓半徑，同樣的方法可以識(shí)別出所有靶環(huán)線半徑。

（5）

（6）

4 環(huán)值計(jì)算

識(shí)別出彈孔位置、靶心坐標(biāo)和環(huán)線半徑，即可計(jì)算環(huán)值。國家體委的射擊競賽規(guī)則規(guī)定，只要命中記分環(huán)的彈孔都計(jì)算成績。計(jì)算環(huán)值時(shí)如果按照彈孔離靶心最近的距離為準(zhǔn)，反映在圖像上就是彈孔上的像素點(diǎn)與靶心最近的值。設(shè)彈孔上的像素點(diǎn)與靶心最近的距離為L，依次判斷是否小于等于r1、r2、r3、r4、r5、r6、r7、r8、r9、r10，先確定整環(huán)值A(chǔ)，然后計(jì)算小數(shù)點(diǎn)，滿環(huán)為10.9，i為環(huán)數(shù)，Δr為1至9環(huán)的環(huán)間距。環(huán)值的計(jì)算見公式7。

（7）

本研究實(shí)現(xiàn)了靶圖像的預(yù)處理、靶心識(shí)別、環(huán)線識(shí)別和環(huán)值計(jì)算的功能，在實(shí)驗(yàn)過程中，采用的10米氣手槍固定靶圖像來驗(yàn)證各圖像處理模塊的功能。獲取試驗(yàn)數(shù)據(jù)，設(shè)備與靶紙基本垂直，光線要求均勻。

參考文獻(xiàn)：

[1]李旭.一種改進(jìn)的中值濾波算法[J].中國體視學(xué)與圖像分析，2013（01）：7-11.

[2]牟少敏.一種改進(jìn)的快速并行細(xì)化算法[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2013（01）：53-55.

[3]項(xiàng)立領(lǐng).圖像去噪的混合濾波方法研究[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2013（03）：266-271.

[4]皮志明.結(jié)合深度信息的圖像分割算法研究[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2013：8.

[5]陸祥翠.靶面目標(biāo)圖像識(shí)別技術(shù)的研究[D].徐州：中國礦業(yè)大學(xué)，2009（67）.

作者簡介：陸祥翠（1976-），江蘇徐州人，碩士，研究方向：數(shù)字圖像處理。

作者單位：江蘇建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息傳媒與藝術(shù)學(xué)院，江蘇徐州 221116