【图像识别】基于计算机视觉实现自动报靶系统（重弹孔）含Matlab源码

1 简介

第一步：靶图像预处理

通过采集系统我们得到射击后的靶图像，即：模拟图像。还必须将模拟图像转化为数字图像，然后进行一系列的图像预处理，图像预处理是进行的各种图像校正、图像滤波除噪声等处理环节。

报靶系统采用的图像格式这里为JPG格式，之后转化成灰度图象。

（1）图像滤波，初步消除噪声

本系统采用二维中值滤波，中值滤波的主要功能就是让与周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围像素接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，由于不是简单的取均值，产生的模糊比较少。中值滤波对于消除孤立点和线段的干扰将十分有用。

（2）图像减影，初步把弹孔分割

将前后捕获到的两幅靶图像对应坐标的像素灰度值相减，得到的各点灰度差值组成新的结果图像。两个原图像中的所有相同背景由于灰度值相同，相减结果为0，在这个结果图像里面就是统一的暗区域。而结果图像中的亮区域是射击在后靶图像上造成的新弹点和前靶图像上没有弹点的对应区域灰度值相减形成的。这个亮区域就是我们要提取的对象物，它代表一个新的弹点。减影处理还有一个好处是:排除掉了新的靶图像中那些原先已经存在的旧弹点对弹点识别的干扰。

（3）靶图像二值化，完成弹孔的分割与检测

选取一个合适的阈值进行二值化，来将弹点分割出来，使图像二值化后能较完整地保持弹点的几何形状，以便能将对弹点的识别精度提到最高

（4）弹孔的噪声滤除

这一步操作是为了消除弹孔周围的裂缝，同时减影操作也会对弹孔增加一些噪声点，如果不加处理直接进行弹点坐标提取则可能会误判(丢失或增加)一些弹点象素，使判靶精度受到影响。为保证获得完整准确的弹点图像还必须对减影图进一步除噪处理。方

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