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1、-范文最新推荐-1 / 12OpenCV 图像处理的膛口火焰测量系统设计+ 文献综述摘要火炮枪支等武器发射时不可避免得在枪炮口产生膛口火焰,膛口火焰的强弱是影响武器性能的因素之一，因此如何探测膛口火焰大小强弱有十分重要的意义。本文使用基于图像处理的相关技术对膛口火焰进行检测，对膛口火焰系统的总体方案进行设计，采用高灵敏度高速相机拍摄膛口火焰视频，编写测试软件对膛口火焰参数进行离线测量；测量软件对膛口火焰视频进行视频帧提取并进行图像叠加形成最终的全景膛口火焰图像；针对膛口火焰图像的特点采用彩色图像滤波、图像灰度转换、图像增强、图像分割等操作提取膛口火焰轮廓；最终依据所提取的火焰轮廓计算出面积、周
2、长等膛口火焰参数。系统验证实验表明本文所开发的膛口火焰测量软件能够有效提取膛口火焰轮廓并准确计算出膛口火焰相关参数。6239关键词膛口火焰图像处理轮廓提取 OpenCV毕业设计说明书（论文）外文摘要TitleMeasurement system designof the muzzle flame based on image processingAbstractArtillery guns and other weapons inevitably produce the muzzle flame in the guns export when firing, The strength of t
3、he muzzle flame is one of the factors what affect weapon performance, so how to detect the muzzle flame size and power has great significance. This article detect the muzzle flame based on image processing technology, designing the general scheme of the muzzle flame, using high sensitivity and high-
4、speed camera shoots the muzzle flame video, writing test softwaremeasures the muzzle flame parameters of off-line. Measurement software on the muzzle flame video extracts the video frame and image overlay to forme the final panorama muzzle flame image.For muzzle flame images using color image filter
5、, image conversion, image enhancement, image -范文最新推荐-3 / 12segmentation operation to extract the muzzle flame contour. Finally based on the extraction of flame contour calculates the muzzle flame parameters such as area, perimeter. System validation experiments show that the developed muzzle flame m
6、easurement software can effectively extract the muzzle flame contours and accurately calculate the flame parameters of the muzzle flame. 11 火焰测量研究的背景和意义枪械和火炮在发射时不可避免的会出现大量的烟和焰, 一方面使用时很容易暴露射手的位置, 危及射手的安全, 也会影响到射手的再射瞄准水平 ; 另外, 武器出口的烟焰过大, 也反映出发射药燃烧不完全, 能量的利用率低, 膛口焰产生的高温, 势必影响武器的弹道性能1。为探索降低膛口烟、焰的方法, 我们首
7、先要研究膛口烟、焰的测试技术。如何探测武器膛口火焰，评判膛口火焰的大小强弱是非常重要的2。13 课题研究的主要内容及各章节安排本文的内容安排如下：第一章“引言”介绍火焰测量研究的背景和意义、发展状况以及章节安排。第二章“总体设计方案”其中包括三大部分：系统组成（包括系统硬件连接图、系统工作原理等） 、软件开发平台（OpenCV 介绍、VC+OpenCV 开发原因） 、软件流程图。第三章“系统模块设计”包括：视频帧提取（视频读入与帧提取方法、函数及程序模块） 、图像叠加（方案优缺点分析等） 、图像转换（彩色转换为黑白） 、图
8、像滤波、图像轮廓提取、周长面积参数提取。以上每个模块中均包括方法、相关函数介绍以及程序模块。第四章“系统实验验证”包括实验软件开发环境、运行机器配置、整体系统开发实际效果-范文最新推荐-5 / 12（结合软件各个模块的图片） 。2 总体设计方案2. 1 系统组成2.1.1 概述图像采集软件主要控制相机的拍摄参数（曝光率和帧速） ，将图像通过 CameraLink 接口传输到计算机，并进行显示、回放，保存和标定等操作。相机选用的是德国 Mikrotron GmbH 公司的 M1363 型相机，主要性能参数如下：图 1 M1363 型相机 OpenCV 的一个目标是构建一个
9、简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的计算机视觉相关应用程序。OpenCV 包含的函数有 500多个，覆盖了计算机视觉的许多应用领域，如工厂产品检测，医学成像，信息安全，用户界面，摄像机标定，立体视觉和机器人等。它采用优化的 C 代码编写，能够充分利用多核处理器的优势。本文采用的是 OpenCV2.1 版本, 包括以下几个模块, 其具体功能是:CV 模块: 主要的 OpenCV 函数, 包括图像处理、机构分析、运动分析与对象跟踪、模式识别、照相机定标和三维重建等;CVAUX 模块: 辅助的(实验性的 ) OpenCV 函数;CXCORE 模块 : 数据结构与线性代数支持;
10、ML 模块: 机器学习库, 是一些用于分类、回归和数据聚类的类和函数;HIGHGUI 模块: 图像界面函数, 主要提供了图形用户窗口 GUI, 图像视频 I/O, 系统调用函数等。-范文最新推荐-7 / 122. 3 软件流程图为了实现的火焰提取，第一步要正确读入视频了解视频的格式等；第二步需要对视频文件进行处理，主要是从视频文件中将火焰区域叠加得到一幅彩色图像，便于我们提取最大的火焰轮廓；第三步对叠加图像进行滤波降噪；第四步对叠加图像进行灰度变换；第五步对灰度图像进行增强；第六步对增强的灰度图像进行形态学处理；第七步采用大津法求出最佳的分割阀值，以此阀值为分割值对图像进行二值化处理，得到火焰
11、区域；第八步对提取到得轮廓进行参数分析，计算出最大轮廓的周长面积。整体方案的流程图如图3：图 3 整体方案的流程图3 系统模块设计由于在第 2 章第 3 节中我们已经给出了软件模块的流程图，本章将对各个模块进行一个详细的介绍。 cvCvtColor(pDst,pYubDst,CV_BGR2YCrCb);for(int i=0;inWidth;i+)for(int j=0;j1e-6)-范文最新推荐-9 / 12CvScalar sTemp=cvGet2D(pFrame,j,i);cvSet2D(pDst,j,i,sTemp);其中 cvCreateImage 用于创建新的图像空间，cvGetS
12、ize 用于获取文件的尺寸，cvCvtColor 用于颜色空间转换，CvScalar 存储数组元素，cvGet2D 返回 2维数组元素。3. 3 彩色图像滤波降噪图像的平滑是一种实用的数字图像处理技术, 主要目的是为了减少图像的噪声。对于在测试场地采集到的膛口火焰视频图像, 由于场地等原因, 不可避免地存在许多噪声, 进行平滑处理时最重要的是要保持火焰区域轮廓的清晰, 同时能够去除高频噪声10。目前 OpenCV 可以提供五种不同的平滑操作方法，分别是简单模糊、简单五缩放变换的模糊、中值模糊、高斯模糊和双边滤波。所有的操作都由 cvSmooth()函数实现，其中 src 和 dst 分别是平滑
13、操作的输入图像和结果，cvSmooth()函数包含 4 个参数，这些参数的含义取决于 smoothtype 的值。本文在这部分采用了中值滤波对图像进行平滑操作。中值滤波器是一种非线性的滤波器, 能够很好地抑制脉冲干扰和图像噪声, 保护图像的边缘不变模糊。利用中值滤波进行平滑处理可以保留更多的关于图像的灰度信息, 使图像轮廓检测的质量得到提高。 IplImage* pGrayImg = NULL;IplImage* dstGrayImg = NULL;pGrayImg=cvCreateImage(cvGetSize(pDst),8,1);cvCvtColor(pDst,pGrayImg,CV_RGB2GRAY);其中 pGrayImg 为灰度图像的名称。-范文最新推荐-11 / 12一般图像的效果图如图 5（膛口火焰的图像将在第四章系统实验验证中展示）：图 5(a)为原图图 5(b)为灰度化后的图像3. 5 图像增强图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，比如突出图像中目标物体的某些特
