[发明专利]用于火箭风摆测量的图像识别方法

说明书

本发明用于火箭风摆测量的图像识别方法，采用高分辨率面阵CCD器件采集瞄准仪目视视场图像，并由计算机采用图像采集卡接收和显示，由软件算法进行图像识别和解算，组建机器视觉系统，运用形态学方法例如腐蚀、膨胀、开运算和自适应阈值分割等各种算法进行图像分析。利用分析结果反馈至照明设备，在光线不足时进行补光，结合距离信息的目标筛选原则对获得的靶标图像进行筛选，并采用基于神经网络的智能学习算法对靶标图像进行识别，实现了对火箭风摆量的自动监测及火箭位移的实时解算的功能，测量精度达到了不大于2mm的效果。

技术领域

本发明涉及运载一种火箭地面瞄准系统试验方法，具体的说，是涉及一种用于火箭风摆测量的图像识别方法。

背景技术

随着新一代运载火箭采用捷联惯组技术，需要地面瞄准系统实施跟踪测量瞄准方式，实时获取捷联惯组上的瞄准棱镜方位、高低、左右位置信息。通过图像采集系统与瞄准仪目视系统集成设计，使瞄准仪具备了目视图像采集、功能，配置图像显示器或图像处理软件后，可方便的获得被瞄目标的方位、高低、左右位置信息。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种方便、快捷并且提高测量精度的用于火箭风摆测量的图像识别方法。

本发明所采取的技术方案是：

一种用于火箭风摆测量的图像识别装置，包括瞄准仪，瞄准仪与摄像机的镜头相连接；图像采集卡采集摄像机输出的图像信号输入到瞄准控制器，瞄准控制器与照明装置相连接。

一种用于火箭风摆测量的图像识别方法，包括如下步骤：

A、图像预处理步骤；

瞄准控制器采集特征字符图像；

计算干扰线在图像中的位置；

计算干扰线的灰度值范围并对整帧图像二值化；

对图像先腐蚀后膨胀；

整帧图像高斯滤波；

计算高斯滤波后图像与源图像在相同坐标像素的灰度值差；

灰度值差大于20输出滤波后像素，灰度值差小于20输出源图像像素；

将输出的图像像素进行存储；

B、背景光设定步骤；

瞄准控制器采集特征字符图像；

加权直方图阈值判断；

图像的灰度值小于120或大于160，照明设备进行补光，返回设定背景光强判断阈值；

图像的灰度值在120至160之间，保存系统设置，进入下一流程；

C、建立图像离线识别库；

首先离线提取大量不同方位俯仰情况下目标棱镜图像；

手工提取出特征字符图像样本；字母区域归一化；

送入分类器进行训练，得到训练好的神经网络权重；

D、目标图像识别；

联通域检测得到的图像区域送入神经网络识别器中；

字母区域识别；

模板匹配；

置信度判断；

计算得到五个字符中心位置后，对五个字符中心位置进行平均，得到目标棱镜位置。

所述图像离线识别库建立过程：