秦斌+殷曉露+禹世杰

摘 要： 針對人工校正報靶系統(tǒng)的不準(zhǔn)確性，提出了一種無線超聲報靶系統(tǒng)的圖像校正技術(shù)。采用輪廓提取的方法獲取靶紙上的有效區(qū)域，對有效區(qū)域采取自動獲取控制點的方法進行幾何校正，獲得與模板圖像大小相同的正視靶紙圖片，再利用訓(xùn)練好的級聯(lián)分類器識別校正后的靶紙上的彈孔，最后利用最小二乘法計算出靶紙上彈著點的實際位置。向超聲靶射擊3槍，記錄超聲信號獲得的3個彈著點位置，將其與彈著點的實際位置進行比對即可獲取報靶系統(tǒng)的修正值，再將修正值用于彈著點的校正當(dāng)中，即可實現(xiàn)靶紙更換后彈著點位置的自動校正。較之傳統(tǒng)的人工校正方法更加方便快捷，減少人為因素造成的校正不準(zhǔn)，避免實彈訓(xùn)練時報靶誤差的產(chǎn)生。

關(guān)鍵詞： 圖像校正； 超聲報靶； 輪廓提?。?彈孔識別

中圖分類號： TN919?34； TP391 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）14?0109?05

Image correction of wireless ultrasound readout system for shooting practice

QIN Bin1， 2， YIN Xiao?lu2， YU Shi?jie2

（1. Information Center， Shenzhen University， Shenzhen 518060， China；

2. School of Mechatronics and Control Engineering， Shenzhen University， Shenzhen 518060， China）

Abstract： An image correction technology applied to wireless ultrasound target?record system is proposed to avoid the inaccuracy of manual correction. The contour extraction method is adopted to obtain the effective area on the silhouette paper， and then method to automatically get control points on the effective place is used to conduct geometric correction and get the front view target sheet picture which is same size as template image. The corrected bullet holes on the paper are recognized by a trained cascade classifier. The least squares fitting method is used to calculate the actual location of the bullet holes on the paper. Three bullets shoot on the ultrasound target and the locations of three impact points are obtained by recording the ultrasonic signal. The revised value of the ultrasound target?record system can be got by comparing them with the actual positions of the impact points. Compared with the traditional manual correction method， the wireless ultrasound target?record system is more convenient， can reduce the inaccuracy caused by artificial correction， and also can avoid the record error of shooting training.

Keywords： image correction； ultrasound target?record； contour extraction； bullet hole recognition

0 引 言

實彈射擊訓(xùn)練主要采用人工報靶，其缺點除了人為因素造成報靶誤差外主要是實訓(xùn)工作效率低，射擊前后的管理性工作非常多，比如貼靶紙、驗靶紙、統(tǒng)計成績等。目前駐港澳部隊等單位采用了國內(nèi)自主研發(fā)的無線超聲報靶系統(tǒng)，實現(xiàn)了自動報靶和成績統(tǒng)計等功能，大大提高了訓(xùn)練的效率。無線超聲報靶紙的射擊壽命約為1萬發(fā)子彈，超聲報靶傳感器報告的坐標(biāo)與靶紙的位置相關(guān)，超聲報靶傳感器在出廠時和靶紙一起校正過，精度小于1 mm。實彈射擊訓(xùn)練過程中，靶紙的使用壽命到達后，常常需要戰(zhàn)士自行更換靶紙，更換后的靶紙需要重新進行位置校正，使之與被更換前的靶紙的位置保持一致，以防更換后靶紙張貼不正而造成報靶誤差。這一工作實際操作難度較高，需要配合專用軟件輔助完成。

本文采用圖像處理的方法，提供一種報靶系統(tǒng)的自動校正方法。保證靶紙不旋轉(zhuǎn)的情況下在基本合理的位置貼上靶紙，射擊命中3槍，利用超聲信號獲取3個彈著點的位置，將其存儲到后端服務(wù)器，再通過無線網(wǎng)絡(luò)將照相機或智能手機采集的靶紙圖像傳到后端服務(wù)器，在后端服務(wù)器中利用圖像處理的方法計算出彈著點的圖像位置，將圖像位置與超聲信號獲得的位置進行比對，計算出報靶系統(tǒng)的修正值，將修正值通過無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到超聲報靶傳感器，完成系統(tǒng)的自動校正。

1 超聲靶結(jié)構(gòu)原理

超聲報靶原理是根據(jù)多個超聲傳感器獲得的距離計算出彈著點的坐標(biāo)。如圖1所示，在出廠時超聲靶已經(jīng)校正，3個傳感器間的距離固定為d，O點為原點（即所貼靶紙的十環(huán)圓心）與中間傳感器的距離固定為[h]，[l1]，[l2]，[l3]是超聲傳感器計算出的距離，則可根據(jù)這些條件計算出彈著點A的坐標(biāo)。

圖1 超聲靶結(jié)構(gòu)圖

2 靶紙校正

人工貼的靶紙在二維平面上會出現(xiàn)偏差，拍照獲取的靶紙圖片也含畸變并存在一些不需要的信息，會對以后圖像校正和彈孔識別產(chǎn)生干擾，需要先將其去掉，只保留靶紙的有效區(qū)域。然后再通過透視變換將有效區(qū)域校正成正視圖，并歸一化到模板大小。

2.1 靶紙?zhí)崛?/p>

將用照相機或智能手機采集的靶紙圖像進行灰度化，再進行二值化，然后提取輪廓，實驗所采用靶紙的有效區(qū)域占整張圖像的60%以上，因此可先將小于靶紙圖像一定面積的輪廓區(qū)域去掉，再將其細化，使得邊界像素寬度為1，將靶紙有效區(qū)域與無效區(qū)域分開，便于再次提取靶紙區(qū)域時能很好的將靶紙有效區(qū)域提取出來。一般第一次提取輪廓不能很好地將不同連通域的輪廓區(qū)分開，如圖2所示，需要再次進行輪廓提取，找出最大輪廓面積區(qū)域，即為靶紙的有效區(qū)域，如圖3所示。

2.2 圖像校正

實彈射擊中一般會出現(xiàn)以下幾種畸變情況[1]，如仿射變換、投影變換、徑向失真等，本文主要校正的是仿射變換和投影變換，將獲取的靶紙圖像校正成正視圖，并歸一化到與模板同樣大小。

幾何校正的基本原理是采用一種已知的標(biāo)準(zhǔn)圖像板，選取一些控制點，然后找出待校正圖像上與之對應(yīng)的控制點，由此建立起失真與未失真圖像之間的空間映射關(guān)系，這組關(guān)系就是一個校正矩陣[2]。

圖2 提取輪廓圖像

圖3 有效區(qū)域

靶紙圖像的校正采用透視變換，透視變換不僅可以解決圖像的平移還可以解決攝像頭與目標(biāo)因夾角產(chǎn)生的畸變，它是中心投影的攝影變換，非齊次攝影坐標(biāo)變換公式[3]，具體形式如下：

[x′y′1=a11a12a13a21a22a23a31a32a33xy1，且a11a12a13a21a22a23a31a32a33≠0] （1）

從而得到：

[x′=a11x+a12y+a13a31x+a32y+a33y′=a21x+a22y+a23a31x+a32y+a33] （2）

其中，[a11a12a13a21a22a23a31a32a33]為校正矩陣，（x，y）為原坐標(biāo)，[（x′，y′）]為變換后的坐標(biāo)，a33表示對圖像進行縮放變換，設(shè)[a33=1]，以上公式可變?yōu)椋?/p>

[x′=a11x+a12y+a13-a31xx′-a32yx′y′=a21x+a22y+a23-a31xy′-a32yy′] （3）

其中（a13，a23）T用于圖像的平移，（a31，a32）用于圖像的透視變換。

求取上式8個未知數(shù)需要8個方程，因此需要通過選取模板上的4個點和待校正圖像上對應(yīng)的4個點來求出透視變換矩陣。模板上的4個點坐標(biāo)已經(jīng)確定，待校正圖像上的控制點則需要通過計算得出?？刂泣c一般都是通過人工選取[1，4?5]，但是人工選點會有一定的誤差，而且不能滿足報靶系統(tǒng)的完全自動過程，本系統(tǒng)設(shè)計采用的是自動計算對應(yīng)控制點坐標(biāo)（如圖4（b）四個點），而不需要人工參與。首先計算出靶紙有效區(qū)域的外接矩形，將其分成十部分。右上角和右下角的控制點可以通過對圖像進行腐蝕操作，結(jié)構(gòu)元素分別為：[100010010]和[010110000]，再根據(jù)右上角和右下角的位置特點找出點的坐標(biāo)；而中間的兩個點則可以通過對其所在的矩形區(qū)域進行列掃描獲得其坐標(biāo)，再通過列方程組即可求出透視變換的變換矩陣，從而完成對圖像的校正，最后通過最鄰近差值將其歸一化到模板大小。

圖4 圖像校正

3 計算彈著點坐標(biāo)

在報靶系統(tǒng)的校正中，需要通過將彈著點的實際坐標(biāo)與超聲傳感器獲取的坐標(biāo)進行比對，獲取修正值。首先需要確定坐標(biāo)原點，實驗中將靶紙十環(huán)圓心作為原點，再通過訓(xùn)練好的級聯(lián)分類器將彈孔識別出來，然后通過對彈孔進行濾波、圖像增強、二值化等圖像處理的方法將彈孔區(qū)域提取出來，最后用最小二乘法將其擬合成圓，計算出彈著點的中心坐標(biāo)。

3.1 獲取靶心坐標(biāo)

由先驗知識可知胸環(huán)靶的圓具有相同的圓心，因此只要檢測出一個圓環(huán)的圓心即可，而十環(huán)圓是一個標(biāo)準(zhǔn)的圓，只需求出十環(huán)圓的圓心即可，如圖5所示。步驟如下：

（1） 對歸一化的圖像進行二值化，設(shè)原灰度圖像為f（x，y），二值化后的圖像為g（x，y），t為閾值，二值化的過程表示如下：

[g（x，y）=1， f（x，y）≥t0， f（x，y）

（2） 通過提取輪廓的方法找出面積最大的輪廓，即為靶紙十環(huán)圓的區(qū)域。

（3） 求取圓形區(qū)域的質(zhì)心。設(shè)第i質(zhì)點的質(zhì)量為[mi]，其坐標(biāo)為（[xi]，[yi]），則質(zhì)心坐標(biāo)為：

[x0=miximi， i=1，2，3，…，ny0=miyimi， i=1，2，3，…，n] （5）

求取的質(zhì)心即為胸環(huán)靶的圓心，設(shè)為原點。

圖5 獲取靶心坐標(biāo)

3.2 彈孔識別

彈孔的識別是自動報靶系統(tǒng)中關(guān)鍵的一步，傳統(tǒng)的彈孔識別方法主要包括基于時間序列圖像的差影法和模板匹配方法，差影法的基本思想就是對射擊前后靶圖像進行減運算或異或運算。實際應(yīng)用時，對圖像采集硬件和拍攝外部條件要求很高，受天氣等環(huán)境影響很大，導(dǎo)致彈孔識別效果較差；模板匹配識別彈孔算法利用系統(tǒng)預(yù)存的彈孔模板對靶圖像進行模板匹配，由于彈孔形狀和大小不規(guī)律，需要準(zhǔn)備大量的彈孔模板[1]。本文采用基于統(tǒng)計模型的方法來識別彈孔，其優(yōu)點如下[6]：

（1） 不依賴于彈孔的先驗知識和參數(shù)模型，可以避免不精確和不完整的知識造成的錯誤；

（2） 采用實例學(xué)習(xí)的方法獲取的模型的參數(shù)在統(tǒng)計意義上更加可靠；

（3） 通過增加學(xué)習(xí)的實例可以擴大檢測模式范圍，提高魯棒性。

基于統(tǒng)計模型的目標(biāo)識別，首先訓(xùn)練級聯(lián)分類器，需要取得不同環(huán)境下的彈孔圖片和非彈孔圖片，然后利用彈孔的Haar特征和AdaBoost算法結(jié)合進行訓(xùn)練，生成級聯(lián)分類器，接著用訓(xùn)練好的分類器進行模式匹配，匹配流程圖如圖6所示，識別結(jié)果如圖7中紅色矩形框出的部分，為了只保留一次識別的結(jié)果需要將識別出的彈孔進行判斷。判斷步驟如下：

（1） 先將識別出的彈孔的矩形區(qū)域（長寬相等）保存下來；

（2） 將后識別出的彈孔區(qū)域與前面的進行比較，如圖8所示，如果滿足以下關(guān)系：

[x2≤x1；y2≤y1；y2+h2>y1+h1x1-x2

則刪掉面積大的彈孔，保留面積較小彈孔。

圖6 彈孔識別流程圖

圖7 彈孔識別結(jié)果

3.3 彈孔坐標(biāo)計算

識別出的彈孔圖像會含有很多噪聲，不利于計算中心坐標(biāo)，首先對彈孔進行預(yù)處理，用高斯濾波將圖像進行平滑，再采用最大類間方差法[7?8]（Ostu）對彈孔圖像進行動態(tài)閾值分割，從而將彈孔部分提取出來，其結(jié)果如圖9（c）所示。最后利用最小二乘法原理將白色區(qū)域擬合成圓，計算出彈孔中心的坐標(biāo)，再根據(jù)彈孔中心與靶紙原點計算出彈孔的實際坐標(biāo)。

圖8 彈孔被識別多次

圖9 彈孔坐標(biāo)計算

4 靶紙系統(tǒng)的修正值計算

在待校正的靶紙上連射3槍，獲取3個彈著點如圖10所示，A（A′），B（B′），C（C′），計算出彈著點相對于靶心的坐標(biāo)，將這3點在不同坐標(biāo)系的坐標(biāo)進行運算就可計算出O′（x′，y′）在Oxy坐標(biāo)系的坐標(biāo)，取3個坐標(biāo)的平均值以減少誤差。

圖10 原點偏移前后的彈著點

設(shè)[A（x1，y1）]，[B（x2，y2）]，[C（x3，y3）]都是以[Oxy]為坐標(biāo)系計算出的超聲信號，[A′（u1，v1）]，[B′（u2，v2）]，[C′（u3，v3）]都是以[O′（x′，y′）]為坐標(biāo)系計算出的實際坐標(biāo)，[O′（x′，y′）]是以O(shè) 為原點的坐標(biāo)，則以點A與A[′]為例可列出以下方程：

[x1-x′=u1y1-y′=v1] （7）

計算得：

[x′=x1-u1y′=y1-v1] （8）

同理可計算出：

[x′=x2-u2y′=y2-v2] （9）

[x′=x3-u3y′=y3-v3] （10）

計算3個點求出[（x′，y′）]的平均值，則最終靶紙十環(huán)圓心在Oxy坐標(biāo)系的值為：

[x′=（x1+x2+x3）-（u1+u2+u3）3y′=（y1+y2+y3）-（v1+v2+v3）3] （11）

報靶系統(tǒng)的修正值即為x[′]，y[′]，在以后的報靶中只需根據(jù)超聲信號計算出的坐標(biāo)[（x，y）]，減去[（x′，y′）]即可實現(xiàn)準(zhǔn)確的報靶。

5 實驗結(jié)果

實驗中訓(xùn)練級聯(lián)分類器時，正樣本112個，大小為20×20，負樣本為1 048個。測試集選取了11張含有彈孔的不同靶紙圖像，彈孔共有51個，識別出50個，識別率達到98%。誤識原因是測試的靶紙圖像遭到污染，但在實際校正時采集的是新的靶紙圖像，不存在上述情況。因此，實際應(yīng)用中，在基本合理的位置貼上靶紙并保證靶紙不旋轉(zhuǎn)，即可正確地計算出修正值，實現(xiàn)無線超聲報靶系統(tǒng)的自動校正。

6 結(jié) 論

本文提出一種針對超聲報靶系統(tǒng)自動校正的方法，利用照相機或智能手機在光照充足的條件下獲取的靶紙圖像進行處理，獲得修正值，實現(xiàn)報靶系統(tǒng)的自動校正。每更換一次靶紙，報靶系統(tǒng)只需要一次修正即可實現(xiàn)訓(xùn)練時的彈著點自動校正，提高了訓(xùn)練效率，減少了人工校正的不準(zhǔn)確性，并且避免了實彈訓(xùn)練時報靶誤差的產(chǎn)生。

參考文獻

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[9] 李昆華，秦斌，江志添.一種無線報靶傳感器：中國，201320253657.X [P]. 2013?05?10.

[10] 秦斌，殷曉露.一種報靶系統(tǒng)的自動校正方法和報靶系統(tǒng)：中國，201310277395.5[P]. 2013?07?03.

彈孔的識別是自動報靶系統(tǒng)中關(guān)鍵的一步，傳統(tǒng)的彈孔識別方法主要包括基于時間序列圖像的差影法和模板匹配方法，差影法的基本思想就是對射擊前后靶圖像進行減運算或異或運算。實際應(yīng)用時，對圖像采集硬件和拍攝外部條件要求很高，受天氣等環(huán)境影響很大，導(dǎo)致彈孔識別效果較差；模板匹配識別彈孔算法利用系統(tǒng)預(yù)存的彈孔模板對靶圖像進行模板匹配，由于彈孔形狀和大小不規(guī)律，需要準(zhǔn)備大量的彈孔模板[1]。本文采用基于統(tǒng)計模型的方法來識別彈孔，其優(yōu)點如下[6]：

（1） 不依賴于彈孔的先驗知識和參數(shù)模型，可以避免不精確和不完整的知識造成的錯誤；

（2） 采用實例學(xué)習(xí)的方法獲取的模型的參數(shù)在統(tǒng)計意義上更加可靠；

（3） 通過增加學(xué)習(xí)的實例可以擴大檢測模式范圍，提高魯棒性。

基于統(tǒng)計模型的目標(biāo)識別，首先訓(xùn)練級聯(lián)分類器，需要取得不同環(huán)境下的彈孔圖片和非彈孔圖片，然后利用彈孔的Haar特征和AdaBoost算法結(jié)合進行訓(xùn)練，生成級聯(lián)分類器，接著用訓(xùn)練好的分類器進行模式匹配，匹配流程圖如圖6所示，識別結(jié)果如圖7中紅色矩形框出的部分，為了只保留一次識別的結(jié)果需要將識別出的彈孔進行判斷。判斷步驟如下：

（1） 先將識別出的彈孔的矩形區(qū)域（長寬相等）保存下來；

（2） 將后識別出的彈孔區(qū)域與前面的進行比較，如圖8所示，如果滿足以下關(guān)系：

[x2≤x1；y2≤y1；y2+h2>y1+h1x1-x2

則刪掉面積大的彈孔，保留面積較小彈孔。

圖6 彈孔識別流程圖

圖7 彈孔識別結(jié)果

3.3 彈孔坐標(biāo)計算

識別出的彈孔圖像會含有很多噪聲，不利于計算中心坐標(biāo)，首先對彈孔進行預(yù)處理，用高斯濾波將圖像進行平滑，再采用最大類間方差法[7?8]（Ostu）對彈孔圖像進行動態(tài)閾值分割，從而將彈孔部分提取出來，其結(jié)果如圖9（c）所示。最后利用最小二乘法原理將白色區(qū)域擬合成圓，計算出彈孔中心的坐標(biāo)，再根據(jù)彈孔中心與靶紙原點計算出彈孔的實際坐標(biāo)。

圖8 彈孔被識別多次

圖9 彈孔坐標(biāo)計算

4 靶紙系統(tǒng)的修正值計算

在待校正的靶紙上連射3槍，獲取3個彈著點如圖10所示，A（A′），B（B′），C（C′），計算出彈著點相對于靶心的坐標(biāo)，將這3點在不同坐標(biāo)系的坐標(biāo)進行運算就可計算出O′（x′，y′）在Oxy坐標(biāo)系的坐標(biāo)，取3個坐標(biāo)的平均值以減少誤差。

圖10 原點偏移前后的彈著點

設(shè)[A（x1，y1）]，[B（x2，y2）]，[C（x3，y3）]都是以[Oxy]為坐標(biāo)系計算出的超聲信號，[A′（u1，v1）]，[B′（u2，v2）]，[C′（u3，v3）]都是以[O′（x′，y′）]為坐標(biāo)系計算出的實際坐標(biāo)，[O′（x′，y′）]是以O(shè) 為原點的坐標(biāo)，則以點A與A[′]為例可列出以下方程：

[x1-x′=u1y1-y′=v1] （7）

計算得：

[x′=x1-u1y′=y1-v1] （8）

同理可計算出：

[x′=x2-u2y′=y2-v2] （9）

[x′=x3-u3y′=y3-v3] （10）

計算3個點求出[（x′，y′）]的平均值，則最終靶紙十環(huán)圓心在Oxy坐標(biāo)系的值為：

[x′=（x1+x2+x3）-（u1+u2+u3）3y′=（y1+y2+y3）-（v1+v2+v3）3] （11）

報靶系統(tǒng)的修正值即為x[′]，y[′]，在以后的報靶中只需根據(jù)超聲信號計算出的坐標(biāo)[（x，y）]，減去[（x′，y′）]即可實現(xiàn)準(zhǔn)確的報靶。

5 實驗結(jié)果

實驗中訓(xùn)練級聯(lián)分類器時，正樣本112個，大小為20×20，負樣本為1 048個。測試集選取了11張含有彈孔的不同靶紙圖像，彈孔共有51個，識別出50個，識別率達到98%。誤識原因是測試的靶紙圖像遭到污染，但在實際校正時采集的是新的靶紙圖像，不存在上述情況。因此，實際應(yīng)用中，在基本合理的位置貼上靶紙并保證靶紙不旋轉(zhuǎn)，即可正確地計算出修正值，實現(xiàn)無線超聲報靶系統(tǒng)的自動校正。

6 結(jié) 論

本文提出一種針對超聲報靶系統(tǒng)自動校正的方法，利用照相機或智能手機在光照充足的條件下獲取的靶紙圖像進行處理，獲得修正值，實現(xiàn)報靶系統(tǒng)的自動校正。每更換一次靶紙，報靶系統(tǒng)只需要一次修正即可實現(xiàn)訓(xùn)練時的彈著點自動校正，提高了訓(xùn)練效率，減少了人工校正的不準(zhǔn)確性，并且避免了實彈訓(xùn)練時報靶誤差的產(chǎn)生。

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[10] 秦斌，殷曉露.一種報靶系統(tǒng)的自動校正方法和報靶系統(tǒng)：中國，201310277395.5[P]. 2013?07?03.

彈孔的識別是自動報靶系統(tǒng)中關(guān)鍵的一步，傳統(tǒng)的彈孔識別方法主要包括基于時間序列圖像的差影法和模板匹配方法，差影法的基本思想就是對射擊前后靶圖像進行減運算或異或運算。實際應(yīng)用時，對圖像采集硬件和拍攝外部條件要求很高，受天氣等環(huán)境影響很大，導(dǎo)致彈孔識別效果較差；模板匹配識別彈孔算法利用系統(tǒng)預(yù)存的彈孔模板對靶圖像進行模板匹配，由于彈孔形狀和大小不規(guī)律，需要準(zhǔn)備大量的彈孔模板[1]。本文采用基于統(tǒng)計模型的方法來識別彈孔，其優(yōu)點如下[6]：

（1） 不依賴于彈孔的先驗知識和參數(shù)模型，可以避免不精確和不完整的知識造成的錯誤；

（2） 采用實例學(xué)習(xí)的方法獲取的模型的參數(shù)在統(tǒng)計意義上更加可靠；

（3） 通過增加學(xué)習(xí)的實例可以擴大檢測模式范圍，提高魯棒性。

基于統(tǒng)計模型的目標(biāo)識別，首先訓(xùn)練級聯(lián)分類器，需要取得不同環(huán)境下的彈孔圖片和非彈孔圖片，然后利用彈孔的Haar特征和AdaBoost算法結(jié)合進行訓(xùn)練，生成級聯(lián)分類器，接著用訓(xùn)練好的分類器進行模式匹配，匹配流程圖如圖6所示，識別結(jié)果如圖7中紅色矩形框出的部分，為了只保留一次識別的結(jié)果需要將識別出的彈孔進行判斷。判斷步驟如下：

（1） 先將識別出的彈孔的矩形區(qū)域（長寬相等）保存下來；

（2） 將后識別出的彈孔區(qū)域與前面的進行比較，如圖8所示，如果滿足以下關(guān)系：

[x2≤x1；y2≤y1；y2+h2>y1+h1x1-x2

則刪掉面積大的彈孔，保留面積較小彈孔。

圖6 彈孔識別流程圖

圖7 彈孔識別結(jié)果

3.3 彈孔坐標(biāo)計算

識別出的彈孔圖像會含有很多噪聲，不利于計算中心坐標(biāo)，首先對彈孔進行預(yù)處理，用高斯濾波將圖像進行平滑，再采用最大類間方差法[7?8]（Ostu）對彈孔圖像進行動態(tài)閾值分割，從而將彈孔部分提取出來，其結(jié)果如圖9（c）所示。最后利用最小二乘法原理將白色區(qū)域擬合成圓，計算出彈孔中心的坐標(biāo)，再根據(jù)彈孔中心與靶紙原點計算出彈孔的實際坐標(biāo)。

圖8 彈孔被識別多次

圖9 彈孔坐標(biāo)計算

4 靶紙系統(tǒng)的修正值計算

在待校正的靶紙上連射3槍，獲取3個彈著點如圖10所示，A（A′），B（B′），C（C′），計算出彈著點相對于靶心的坐標(biāo)，將這3點在不同坐標(biāo)系的坐標(biāo)進行運算就可計算出O′（x′，y′）在Oxy坐標(biāo)系的坐標(biāo)，取3個坐標(biāo)的平均值以減少誤差。

圖10 原點偏移前后的彈著點

設(shè)[A（x1，y1）]，[B（x2，y2）]，[C（x3，y3）]都是以[Oxy]為坐標(biāo)系計算出的超聲信號，[A′（u1，v1）]，[B′（u2，v2）]，[C′（u3，v3）]都是以[O′（x′，y′）]為坐標(biāo)系計算出的實際坐標(biāo)，[O′（x′，y′）]是以O(shè) 為原點的坐標(biāo)，則以點A與A[′]為例可列出以下方程：

[x1-x′=u1y1-y′=v1] （7）

計算得：

[x′=x1-u1y′=y1-v1] （8）

同理可計算出：

[x′=x2-u2y′=y2-v2] （9）

[x′=x3-u3y′=y3-v3] （10）

計算3個點求出[（x′，y′）]的平均值，則最終靶紙十環(huán)圓心在Oxy坐標(biāo)系的值為：

[x′=（x1+x2+x3）-（u1+u2+u3）3y′=（y1+y2+y3）-（v1+v2+v3）3] （11）

報靶系統(tǒng)的修正值即為x[′]，y[′]，在以后的報靶中只需根據(jù)超聲信號計算出的坐標(biāo)[（x，y）]，減去[（x′，y′）]即可實現(xiàn)準(zhǔn)確的報靶。

5 實驗結(jié)果

實驗中訓(xùn)練級聯(lián)分類器時，正樣本112個，大小為20×20，負樣本為1 048個。測試集選取了11張含有彈孔的不同靶紙圖像，彈孔共有51個，識別出50個，識別率達到98%。誤識原因是測試的靶紙圖像遭到污染，但在實際校正時采集的是新的靶紙圖像，不存在上述情況。因此，實際應(yīng)用中，在基本合理的位置貼上靶紙并保證靶紙不旋轉(zhuǎn)，即可正確地計算出修正值，實現(xiàn)無線超聲報靶系統(tǒng)的自動校正。

6 結(jié) 論

本文提出一種針對超聲報靶系統(tǒng)自動校正的方法，利用照相機或智能手機在光照充足的條件下獲取的靶紙圖像進行處理，獲得修正值，實現(xiàn)報靶系統(tǒng)的自動校正。每更換一次靶紙，報靶系統(tǒng)只需要一次修正即可實現(xiàn)訓(xùn)練時的彈著點自動校正，提高了訓(xùn)練效率，減少了人工校正的不準(zhǔn)確性，并且避免了實彈訓(xùn)練時報靶誤差的產(chǎn)生。

參考文獻

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