OpenCV基于特征提取的图像识别系统设计(3)

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“图代炮”系统，即自行反坦克炮瞄准镜视场图像判读代替火炮实弹射击训练系统。该系统充分利用了数字图像处理技术，将瞄准镜视场提取的图像数字化，并用计算机识别处理，代替人工判断读操作手的射击方式，节约训练经费，提高训练效率。存储回放技术可将训练成果保存，以便学员总结训练经验，提高效率。并可用于教练指导。对于射击训练而言，可以首先应用“图代炮”系统进行反坦克射击训练，当学员达到一定射击水平时，转向实弹训练，从而可省时省力。

计算机视觉技术是在图像处理的基础上发展起来的新型科学被应用在各个领域。因而有很多处理图像的手段，一般分为两种。一种是面向终端用户，即借助于专业的图像处理工具（Photoshop、Windows下的Paint等）；另一种是面向专业编程，对于数字图像处理来说，一般使用MATLAB、Java和C++。本文是在VC++6.0编译环境下使用OpenCV类库实现。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 图像处理技术的发展

1.2.2 图像特征提取技术的发展

1.2.3 “图代炮”系统研究现状

1.3 论文的结构安排

1. 第一章绪论。介绍了本课题的研究背景，计算机及数字图像处理技术发展及应用，国内以外关于数字图像的一些研究成果。以及本课题主要探讨的“图代炮”系统的现况和本文的结构

2. 第二章 “图代炮”系统，系统结构原理，介绍“图代炮”系统功能组成，各子功能模块的原理。

3. 第三章大立标箭头识别，讨论分析基于灰度图像模板匹配技术，采用二值化匹配法。及Hough变换识别大立标箭头应用原理。在VC++6.0编译环境下使用OpenCV类库来完成设计。

4. 第四章数字图像处理技术，在识别大立标箭头系统中运用那些具体原理和算法，并选择了适合本文的算法，主要设计到：图像分割、形态学处理、图像特征提取。确定本系统所有方案。

5. 第五章图像处理评价软件设计流程，以及分析已有图像的实验结果总结评价。

6. 第六章课题总结与展望，对总结论文工作，和展望系统更好研究方向。

1.4 论文的主要工作

“图代炮”系统设计最终目的将从自行反坦克炮瞄准镜视场摄取的2000m以内的全黑（或全白）标准靶图像进行处理，根据瞄准标志与靶面之间的位置关系确定是否命中，自动给出“命中”、“不命中”的结果，并明确“不命中”时的具体情况。同时，可以进行瞄准过程的“回放”。来!自~751论-文|网www.751com.cn

据此本文主要着手于：

1）分析“图代炮”系统结构，提取本文研究重点，即图像处理评价

系统的设计。

2)分析大立标箭头的识别原理，选择合理算法，取得大立标箭头顶点坐标。

3）关于目标靶识别原理，以及系统软件实现具体流程。

2 “图代炮”系统原理

2.1 “图代炮”系统工作原理

“图代炮”系统是主要由跟踪瞄准提取分系统、数据采集与保存系统和图像处理与评价系统组成。瞄准提取分系统固定安装在自行反坦克炮的瞄准光学系统由分光镜分光成像，然后用CCD摄像机将模拟图像数字化，并及时传输到远的的计算机上，且实时的通过无线通讯方式采集和保存图像信息。事后，在应用本文所研究的核心软件“图像处理与评价系统”对保存图像分析。其结果反映操作手的技能和射击水平。文献综述