基于MATLAB的靶紙圖像識(shí)別研究

王蔚揚(yáng)　丁嘉月　汪鵬洪　盧正勇

摘 要： 針對(duì)射擊比賽中需要實(shí)時(shí)并且準(zhǔn)確地對(duì)射擊結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)輸出，提出了一種基于MATLAB函數(shù)工具箱的靶環(huán)數(shù)識(shí)別方案。采用數(shù)碼相機(jī)拍攝靶紙圖像，利用基于MATLAB的圖像處理算法對(duì)其進(jìn)行處理從而得出彈著點(diǎn)環(huán)數(shù)。對(duì)靶紙圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換、中值濾波、二值化等預(yù)處理，并采用Sobel算子進(jìn)行邊緣提取，減少后續(xù)圖像處理的數(shù)據(jù)量。通過(guò)靶紙圓環(huán)的對(duì)稱(chēng)特征，先提取出圓心，將Hough變換降維來(lái)求內(nèi)圓環(huán)參數(shù)，再結(jié)合圖像差影法以及形態(tài)學(xué)處理對(duì)彈孔識(shí)別定位。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，上述圖像處理算法有較快的速度和較好的準(zhǔn)確度。

關(guān)鍵詞： MATLAB； 預(yù)處理； Hough變換； 降維； 形態(tài)學(xué)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2016）11-17-04

Research on the image recognition of target sheet with MATLAB

Wang Weiyang， Ding Jiayue， Wang Penghong， Lu Zhengyong

（School of Imformation & Electronic Engineering， Zhejiang Gongshang University， Hangzhou， Zhejiang 310018， China）

Abstract： According to the shooting competition when a real-time and accurate detection of the shooting results is required， a research on image recognition of target sheet with MATLAB is presented in this paper. An image processing algorithm based on MATLAB is used in order to analyse the ring number of impact point on the target sheet captured by digital camera. Grayscale conversion， median filtering， and binariztion of the target sheet image are used in the image pretreatment. Sobel operator is used to extract image edge， so the amount of computation is dramatically reduced. And the bullet hole is recognized and located by using improved Hough transform， image subtraction method and morphological algorithm. The experimental results show that the image processing algorithm has fast speed and good accuracy.

Key words： MATLAB； pretreatment； Hough transform； mension reduction； morphology

0 引言

隨著科技的發(fā)展，射擊比賽時(shí)采用自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)，將會(huì)越來(lái)越普遍。這種方式不僅能減少人力物力支出、提高報(bào)靶效率，還能減小由于人為帶來(lái)的不確定因素。目前已有不少單位研究出多種自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)[1-4]?；跈C(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)，應(yīng)用環(huán)境要求特殊，還未得到普及[1-4]。本文基于MATLAB函數(shù)工具箱實(shí)現(xiàn)靶紙彈孔檢測(cè)的數(shù)字化方法，在射擊時(shí)對(duì)靶紙圖像進(jìn)行采集，通過(guò)基于MATLAB的圖像處理技術(shù)對(duì)靶紙圖像進(jìn)行處理分析，并模擬圖像進(jìn)行成績(jī)輸出。

1 靶紙圖像采集讀取

靶紙圖像采集可以有多種方式，本實(shí)驗(yàn)采用最高像素值為300萬(wàn)的數(shù)碼相機(jī)拍攝，圖像采集簡(jiǎn)便，便于推廣應(yīng)用。MATLAB中提供的imread（）函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)圖像的讀取操作，可讀取JPG、TIF、GIF、HDF、XWD和CUR等多種圖像格式。調(diào)用該函數(shù)后將得到一個(gè)存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)的矩陣，后期對(duì)圖像的各種處理正是基于該數(shù)據(jù)矩陣來(lái)完成。

2 靶紙圖像預(yù)處理[1]

2.1 圖像灰度化

數(shù)碼相機(jī)拍攝的圖像為彩色圖像，圖像中每個(gè)像素都包含有R（紅色）、G（綠色）、B（藍(lán)色）三種基色分量信息，每種基色分量均需要占用八位來(lái)表示基色強(qiáng)度，數(shù)據(jù)量較大。為減輕計(jì)算機(jī)工作量，去除掉部分無(wú)用信息，將圖像進(jìn)行灰度化處理，減少后續(xù)處理分析耗時(shí)。

在MATLAB中采用rgb2gray（）函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理，該函數(shù)中三基色的權(quán)重系數(shù)取值為（0.299，0.587，0.114）[5]。

2.2 圖像增強(qiáng)

對(duì)靶紙圖像增強(qiáng)是為了突出圖像中的有用信息，同時(shí)對(duì)噪聲等無(wú)用信息進(jìn)行一定的消除，類(lèi)似信號(hào)處理中的濾波器。圖像噪聲常常表現(xiàn)為孤立像素點(diǎn)，如果不去除噪聲，會(huì)對(duì)邊緣檢測(cè)、圖像變換以及后續(xù)的彈孔定位帶來(lái)影響。MATLAB中提供了平滑濾波器、中值濾波器以及銳化濾波器這三種圖像增強(qiáng)濾波器[6]。平滑濾波器本質(zhì)上類(lèi)似低通濾波器，只對(duì)信號(hào)的低頻部分有很好地選通性。靶紙圖像中對(duì)屬于高頻部分的圓環(huán)邊緣提取十分重要，采用平滑濾波器將對(duì)其造成破壞。銳化濾波器有時(shí)會(huì)導(dǎo)致輸出圖像灰度值出現(xiàn)負(fù)值，還需要進(jìn)行相應(yīng)灰度轉(zhuǎn)換，增加處理工作量。本文采用中值濾波器對(duì)靶紙圖像進(jìn)行濾波處理，能有效去除類(lèi)似斑點(diǎn)噪聲及椒鹽噪聲的孤立像素點(diǎn)，同時(shí)較好地保留了圖像的邊緣信息[2]。這是一種非線(xiàn)性的去噪方法，其基本原理是在圖像中一個(gè)像素周?chē)_定一個(gè)鄰域，以該鄰域中各像素點(diǎn)灰度值的中值來(lái)代換該像素點(diǎn)自身的灰度值[4]。

MATLAB中提供medfilt2（）函數(shù)用于對(duì)圖像信息進(jìn)行中值濾波，二維濾波窗口可以為方形、圓形、菱形等，由圖像像素點(diǎn)構(gòu)成，可在函數(shù)中設(shè)置窗口形狀，默認(rèn)為像素點(diǎn)的方形窗口[5]。

2.3 靶紙圖像二值化

由于對(duì)靶紙圖像的處理主要是對(duì)圓環(huán)和彈孔的識(shí)別提取，對(duì)于圖像灰度值并沒(méi)有特定的要求，所以進(jìn)一步對(duì)圖像二值化以去除無(wú)用信息。所選取的閾值需要能夠有效保留圖像特征，保證后續(xù)處理的可靠性。對(duì)灰度化后的靶紙圖像繪制灰度直方圖，如圖1所示。

從直方圖看出灰度值集中在Y<30&Y>220范圍內(nèi)，其中Y<30對(duì)應(yīng)靶紙圖像中黑色背景及黑色圓環(huán)部分，Y>220對(duì)應(yīng)白色背景以及白色圓環(huán)部分，所以閾值TG取值應(yīng)在30/255

3 基于Hough變換的靶心定位

3.1 Hough變換圓檢測(cè)原理[2，7]

Hough變換將二維圖像平面轉(zhuǎn)換為三維參數(shù)空間，采用類(lèi)似“投票”模式的判斷方法。三個(gè)參數(shù)值分別為圓心的行坐標(biāo)a，圓心列坐標(biāo)b，以及半徑r。對(duì)于圖像平面中的任何一個(gè)像素點(diǎn)（x，y）都要在三維參數(shù)空間內(nèi)進(jìn)行遍歷運(yùn)算，若運(yùn)算結(jié)果滿(mǎn)足關(guān)系式，則對(duì)應(yīng)三維空間中的參數(shù)點(diǎn)票數(shù)加一。完成運(yùn)算后，三維空間中“票數(shù)”最多（或滿(mǎn)足一定數(shù)量）的參數(shù)點(diǎn)，其參數(shù)即為檢測(cè)到的圓所對(duì)應(yīng)圓心坐標(biāo)以及半徑值。Hough變換檢測(cè)圓三個(gè)參數(shù)間的一般關(guān)系如下式：

3.2 用于靶紙圓環(huán)提取的Hough變換降維算法

從Hough變換原理可知，其運(yùn)算過(guò)程中將會(huì)有大量的時(shí)空消耗，減少運(yùn)算維度和參與運(yùn)算的像素點(diǎn)數(shù)可以提高Hough變換效率。前期已對(duì)靶紙圖像進(jìn)行預(yù)處理得到圖像的二值圖，減少了參與Hough變換的像素點(diǎn)數(shù)。接著，采用Sobel算子對(duì)靶紙圓環(huán)進(jìn)行邊緣提取。圖像邊緣是圖像局部特征不連續(xù)的表現(xiàn)，出現(xiàn)在兩個(gè)不同圖像區(qū)域的交界，常常是灰度突變的結(jié)果，在灰度突變處進(jìn)行微分運(yùn)算將產(chǎn)生高值[8]。MATLAB中通過(guò)調(diào)用edge（）函數(shù)進(jìn)行邊緣提取，函數(shù)計(jì)算結(jié)果為和輸入圖像一樣大小的二值圖。邊緣提取對(duì)圖像的特征信息進(jìn)行提取，進(jìn)一步減少Hough變換算法的工作量，減少運(yùn)算時(shí)間。

由于靶紙圓環(huán)均為同心圓環(huán)，只存在一個(gè)位置固定的圓心。經(jīng)邊緣提取后的圖像是由像素點(diǎn)組成的多個(gè)同心圓環(huán)，圓環(huán)特征較為明顯，考慮降低Hough變換的計(jì)算維度來(lái)提高計(jì)算速度[9]，先進(jìn)行靶紙圓心的提取，將圓心橫縱坐標(biāo)分別提取。首先是橫坐標(biāo)的提取，以平行于X軸的掃描線(xiàn)，自圖像頂部向下縱向掃描。此時(shí)靶紙上圓環(huán)邊緣點(diǎn)值為“1”，背景為“0”，因此每向下掃描一行，記錄該行i中間距最大的兩個(gè)“1”值像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)分別為、，直至掃描完圖像。接著，以平行于Y軸的掃描線(xiàn)，自圖像左邊向右橫向掃描，記錄像素點(diǎn)縱坐標(biāo)分別為ali、a2i，直至掃描完圖像。若某行只存在一個(gè)“1”值點(diǎn)，則跳過(guò)該行。距離最遠(yuǎn)的兩“1”值點(diǎn)為最外圈圓環(huán)上的點(diǎn)，坐標(biāo)中值（ami，bmi）即為對(duì)應(yīng)圓心坐標(biāo)，計(jì)算公式如下：

由于邊緣提取后的圓環(huán)邊緣不完全連續(xù)，且可能存在彈孔邊緣信息以及噪聲點(diǎn)，若以文獻(xiàn)[10]中盡量多弦交點(diǎn)的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)平均來(lái)計(jì)算坐標(biāo)，將引入上述影響因素，導(dǎo)致圓心定位出現(xiàn)誤差。因此，采用類(lèi)似Hough變換證據(jù)積累的判斷方法，對(duì)每行/列掃描得出的中值坐標(biāo)采取投票的積累方式，出現(xiàn)相同的中值點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)則對(duì)該坐標(biāo)對(duì)應(yīng)“票數(shù)”Na[ami]加1，當(dāng)遍歷完整幅圖像時(shí)，找出“票數(shù)”最多的中值點(diǎn)坐標(biāo)ammax。此處，可設(shè)置一個(gè)閾值Ta，考慮到圖像像素點(diǎn)的離散化以及邊緣提取帶來(lái)的影響，將中值坐標(biāo)滿(mǎn)足

內(nèi)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)ami求和，接著求取平均值，此平均值記為圓心坐標(biāo)a。同理得b。通過(guò)這種方法可以有效減少非最外圈圓環(huán)上弦交點(diǎn)即錯(cuò)誤點(diǎn)或者噪聲點(diǎn)的干擾的影響。MATLAB中調(diào)用sum（）函數(shù)用于求和，調(diào)用max（）函數(shù)用于求取最大值。坐標(biāo)關(guān)系式如下：

上述算法的部分MATLAB代碼如下：

%BW為邊緣提取后靶紙圖

[rows，cols]=find（BW）； %搜索1值像素點(diǎn)

mount=size（rows）； number=mount（1）；

i=1； j=1；

while（i

xjd（j，1）=rows（a）；

while（i

if（cols（i）==cols（i+1））

xjd（j，2）=rows（i+1）；i=i+1；

else

i=i+1； j=j+1； break；

end

end

end

number=length（xjd）； Na=zeros（1，number）；

for n=1：number%for循環(huán)計(jì)算中值及票數(shù)

zz（n）=round（（xjd（n，1）+xjd（n，2））/2）；

Na（zz（n））=Na（zz（n））+1；

end

[amax，id]=max（Na）； %找出票數(shù)最多中值點(diǎn)

a=（Na（id）*id+Na（id-Ta）*（id- Ta）+Na（id+Ta）*（id+Ta））/

sum（Na（id-Ta：id+Ta））%基于閾值Ta計(jì)算均值得坐標(biāo)a

根據(jù)機(jī)器視覺(jué)中的ROI（Region Of Interest）理論，恰當(dāng)選取ROI能有效減少圖像運(yùn)算的計(jì)算量[11]。根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)圖像采集時(shí)圓心處于圖像中部區(qū)域，將待驗(yàn)證像素點(diǎn)所處范圍設(shè)定為圖像中部的矩形區(qū)域，該矩形區(qū)域邊長(zhǎng)設(shè)為圖像邊長(zhǎng)的1/4，由此進(jìn)一步減少參與運(yùn)算的像素點(diǎn)。本算法將圓的參數(shù)方程寫(xiě)為極坐標(biāo)形式：

已知圓心坐標(biāo)，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)設(shè)定r的可能取值范圍，遍歷計(jì)算感興趣區(qū)域中的邊緣點(diǎn)，采用上述Hough變換證據(jù)積累的方法得到r[9]，且設(shè)定一個(gè)閾值Tr，減少離散數(shù)據(jù)帶來(lái)的誤差。閾值的設(shè)定使得對(duì)于一些存在干擾的靶紙圖像也能有效地進(jìn)行圓環(huán)檢測(cè)，例如靶紙存在一定形變或者是子彈擊中內(nèi)圓環(huán)帶來(lái)的干擾，提高了算法的魯棒性。

4 基于圖像差影法的彈孔定位[12]

4.1 圖像差影算法[2，4]

本文在彈孔定位的分析上，將彈孔視為一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，每次射擊后彈著點(diǎn)都不同，近似為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)過(guò)程。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)算法有幀間差分法、背景差分法以及基于光流場(chǎng)的檢測(cè)方法，圖像差影法是利用當(dāng)前圖像與初始圖像進(jìn)行減運(yùn)算來(lái)提取目標(biāo)的一種檢測(cè)方法[13]。首先，采集射擊前的靶紙圖像以及本次射擊后的靶紙圖像，將兩幅圖像視為視頻中的前后兩幀圖像，接著采用幀間差分法獲得彈孔信息，并將彈孔圖像二值化處理。

4.2 形態(tài)學(xué)濾波處理[3]

提取的彈孔圖像可能會(huì)包含噪聲，將會(huì)導(dǎo)致彈孔定位出現(xiàn)誤差，對(duì)該圖像進(jìn)行先腐蝕后膨脹處理的開(kāi)運(yùn)算[5]。在MATLAB中調(diào)用imerode（）函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕操作，去除圖像中小而無(wú)意義的噪聲像素點(diǎn)；接著調(diào)用imdilate（）函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行膨脹操作，使彈孔區(qū)域恢復(fù)至原始大小，即消除由于腐蝕對(duì)彈孔面積帶來(lái)的影響。兩個(gè)函數(shù)均采用strel（）函數(shù)定義一個(gè)結(jié)構(gòu)元素，其在形態(tài)學(xué)中的作用好比濾波器中的濾波窗口，該函數(shù)支持創(chuàng)建線(xiàn)形、矩形、方形、球形和自定義類(lèi)型等的結(jié)構(gòu)元素。

實(shí)現(xiàn)彈孔提取及定位的部分MATLAB代碼如下：

b=imread（'current.jpg'）； %靶紙讀取

B=I-b； %射擊前后的靶紙圖像差影

B=im2bw（B，T）； %基于閾值T進(jìn)行二值化

subplot（221），imshow（B）

se=strel（'square'，2）； %定義方形結(jié)構(gòu)元素

imeBW=imerode（B，se）； %圖像腐蝕

subplot（222），imshow（imeBW）

imdBW=imdilate（imeBW，se）； %圖像膨脹

subplot（223），imshow（imdBW）

[row，col]=find（imdBW==1）； %搜索彈孔

x=min（col）； w=max（col）-x；

y=min（row）； h=max（row）-y；

subplot（224），imshow（imdBW）

hold on； %圖像保持

rectangle（'Position'，[x，y，w，h]，'LineWidth'，1，'EdgeColor'，

'w'）； %框彈孔區(qū)域

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

仿真實(shí)驗(yàn)在2.3GHz，RAM為4GB的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行，采用MATLAB8.2語(yǔ)言編寫(xiě)代碼。本次實(shí)驗(yàn)采用靶紙滿(mǎn)環(huán)11環(huán)，且不同環(huán)數(shù)圓環(huán)半徑差相同。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2、圖3和圖4所示。

求得彈著點(diǎn)環(huán)數(shù)及誤差。其中（a，b）為環(huán)心坐標(biāo)，（xd，yd）為彈孔坐標(biāo)，r為中心圓環(huán)半徑，Hj為環(huán)數(shù)計(jì)算值，Sj為人工計(jì)算值（采用尺規(guī)法測(cè)量），ρ為環(huán)數(shù)相對(duì)誤差。計(jì)算結(jié)果若為負(fù)數(shù)，則判為脫靶。靶紙測(cè)試結(jié)果如表1所示。

6 總結(jié)

基于MATLAB函數(shù)工具箱的圖像處理，函數(shù)調(diào)用方便，程序設(shè)計(jì)高效。首先通過(guò)圖像預(yù)處理去除無(wú)用信息，接著將Hough變換算法降維進(jìn)行內(nèi)圓環(huán)的定位，最后搜索定位彈孔，求出彈著點(diǎn)坐標(biāo)，方案適用于圓環(huán)完整的靶紙識(shí)別。計(jì)算出的射擊環(huán)數(shù)相比人工計(jì)算誤差在0.1環(huán)以?xún)?nèi)，且計(jì)算速度較快。進(jìn)一步，可考慮靶紙形變帶來(lái)的影響或?qū)⒎桨皋D(zhuǎn)換為硬件系統(tǒng)以提高實(shí)時(shí)處理性能，可以應(yīng)用于射擊比賽中的自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)，免去人工報(bào)靶可能帶來(lái)的不確定性因素，提高比賽的公正度和效率。

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