基于图像处理的瞄准设备研发

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1、基于图像处理的瞄准设备研发刘羽2016年1月中图分类号：UDC分类号：基于图像处理的瞄准设备研发作者姓名刘羽学院名称光电学院指导教师魏平教授答辩委员会主席蒋晓瑜教授申请学位工学硕士学科专业光学工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月TheDevelopmentofAimingDeviceBasedOnImageProcessingCandidateName：YuLiuSchoolorDepartment:SchoolofOpto-electronicsFacultyMentor:Prof.PingWeiChair,Thes

2、isCommittee：Prof.XiaoyuJiangDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：OpticalengineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书

3、所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要本文提出了一种瞄准设备的设计方案。方案是利用显示屏幕上安置6个均匀分布的LED，计算瞄准设备内置摄像机的光轴与屏幕的虚拟交点坐标。设计得到的瞄准设备计算速度快，可以满足实时性的条件，并通过实验验证了计算精度符合实际需求。安装的LED位于屏幕的四角以及上下边缘的中心，瞄准设备计算虚拟光点的位置需要获取在屏幕上构成矩形的4个LED。瞄准设备与LED用同步信号进行控制，通过控制不同位置的L

4、ED在奇数场和偶数场交替点亮来区分图像方位，并结合帧间差分获取背景较为干净的图像。利用机器学习中的感知机模型和AdaBoost算法来区分图像中的LED光斑与噪声。在此过程中，先进行图像滤波、阈值分割和边缘检测，然后提取出图像样本，利用目标边缘与噪声边缘的差异对样本进行特征提取，利用提取的数据作为输入实例建立预测模型。获得LED边缘区域后，取边缘重心作为LED在图像中的坐标。对摄像机进行标定得到摄像机内参和镜头畸变系数，利用畸变系数对求得的LED坐标进行矫正，通过标定得到的摄像机内参和投影几何模型，可以在构成矩形的4个LED坐标未知的条件

5、下，得到该矩形区域的高宽比。设置LED在屏幕上的归一化坐标，计算图像的透视变换矩阵，将摄像机的主点进行透视变换，计算出虚拟交点在屏幕的归一化坐标。关键词：边缘检测；机器学习；摄像机标定；自适应化；透视变换；I北京理工大学硕士学位论文AbstractInthispaper,adesignschemeofaimingdeviceispresented.ThedesignistousethedisplayscreenwithSixLEDsuniformlydistributed,computingtheintersectionofthebui

6、lt-incamera’sopticalaxisandthescreen.Thedesignoftheaimingdevicecanmeettherequirementsofreal-timeperformance.AndtheaccuracyofthecalculationisverifiedbyexperimentsSixLEDsarelocatedatthefourcornersofthescreenandthecenteroftheupperandloweredges.Theaimingdevicecalculatingthep

7、ositionofthevirtualnodesneedstoget4LEDsformedarectangleonthescreen.AimingdeviceandLEDsarecontrolledbysynchronoussignal,andtheLEDslocatedindifferentpositionsarealternatelyilluminatedintheoddandevenfields.Combinedwithframedifferencewecangetarelativelycleanimage.Weusetheper

8、ceptronmodelandAdaBoostalgorithminmachinelearningtojudgetheLEDspotsintheimage.Firstly,wedotheprocessofi