[发明专利]一种基于计算机视觉的射击工况下火炮身管振动测量方法

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的射击工况下火炮身管振动测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)利用工业相机对射击工况下的火炮身管振动进行视频记录；

步骤2)采用图像多尺度分解技术，逐帧构建图像多尺度金字塔；

步骤3)对金字塔的每层图像进行小波变换，提取不同层图像的相位信息；

步骤4)采用短时亮度恒定假设，选取图像相位信息，构建测量关键特征点的多尺度相位光流算法，对火炮身管的振动响应进行测量。

2.根据权利要求1所述基于计算机视觉的射击工况下火炮身管振动测量方法，其特征在于，所述步骤2)中图像多尺度金字塔的构建过程如下：

利用高斯基函数对图像进行平滑处理：

式中：L(x,y,σ)表示利用高斯核函数平滑处理后的图像，I(x,y)表示灰度图像，G(x,y,σ)表示高斯基函数，σ表示尺度参数，表示卷积运算，x,y表示像素坐标；

选取长度大小为s的窗口，对平滑处理后的图像进行采样处理，即：

式中：I_downsample(x,y,σ+1)表示采样后的灰度图像；

迭代平滑处理、采样m次，获取不同分辨率大小的灰度图像，构建图像多尺度金字塔，共计m层。

3.根据权利要求1所述基于计算机视觉的射击工况下火炮身管振动测量方法，其特征在于，所述步骤3)中相位信息的提取过程如下：

将灰度图像用一系列不同频率的正弦波进行表征：

式中：I(x,y,σ)表示尺度为σ的灰度图像，A表示图像的强度，φ表示图像的相位，x+δ(t)表示相位中像素的位置；

对于t时刻任意尺度灰度图像I(x,y,t)，采用Gabor小波核函数对灰度图像进行处理，获取图像的相位信息，表示如下：

式中：x，y表示像素坐标，φ_θ(x,y,t)表示在t时刻坐标在(x,y)处的图像相位值，A_θ(x,y,t)表示在t时刻坐标在(x,y)处的图像幅值，H_θ表示方向为θ的Gabor小波，其函数表示为：

式中：λ表示Gabor小波的波长，θ表示Gabor小波的方向，ψ表示相位的偏差，γ表示空间宽高比，表示Gabor小波的标准差，表示Gabor小波的实部，表示Gabor小波的虚部，x′、y′表示小波变换后的图像像素坐标，记为：

x′＝xcosθ+ysinθ

y′＝-xsinθ+ycosθ。

4.根据权利要求3所述基于计算机视觉的射击工况下火炮身管振动测量方法，其特征在于，所述步骤4)中，先基于相位信息进行单一尺度图像光流计算，然后融合多个尺度上的光流信息，构建多尺度光流算法，对火炮身管的振动响应进行测量。

5.根据权利要求4所述基于计算机视觉的射击工况下火炮身管振动测量方法，其特征在于，所述单一尺度图像光流计算的过程如下：

图像的相位可以描述图像轮廓与运动信息的关系，在t时刻，坐标在(x,y)处的图像相位值为定值，表示为如下形式：

φ_θ(x,y,t)＝c

式中：c表示常数；

选取水平和竖直两个方向对图像相位信息进行提取，当θ＝0和θ＝π/2时，满足此时，像素在x和y方向上的光流分别为：

选取火炮上关键位置的像素作为虚拟特征点，通过求解上式，得到任意尺度下虚拟特征点的光流。

6.根据权利要求5所述基于计算机视觉的射击工况下火炮身管振动测量方法，其特征在于，所述融合多个尺度上的光流信息，构建多尺度光流算法，对火炮身管的振动响应进行测量的过程如下：

引入光流估计值和残差光流值作为像素点运动的度量，利用金字塔图像之间的尺度关系，从图像金字塔顶层即第m层开始对特征点的光流进行逐步融合。顶层光流估计值g^m为0，迭代计算至最底层即第0层，融合后图像像素点的光流d可描述为：

式中，g⁰表示0层图像光流估计值，d⁰表示0层图像残差光流值，L代表金字塔图像的层数；

最终，通过虚拟特征点的光流信息计算火炮身管的振动Q，即：

式中，N为视频图像的总帧数，d为火炮身管的光流信息，Q(t)为火炮身管的振动信息。