李江輝，駱 兵

基于紅外瞄具的一鍵自動(dòng)校槍方法與系統(tǒng)

李江輝，駱 兵

（上海熱芯視覺科技有限公司，上海 200331）

由于紅外圖像的夜視顯示功能，并且能遠(yuǎn)距離觀測目標(biāo)，所以常常應(yīng)用在槍械的狙擊瞄具上。但是紅外瞄準(zhǔn)具首次安裝在槍械上時(shí)，需要校準(zhǔn)零位，把紅外瞄準(zhǔn)具的十字分化準(zhǔn)心與槍械狙擊時(shí)的目標(biāo)靶心重合。經(jīng)過零位校準(zhǔn)的紅外瞄準(zhǔn)具，在狙擊時(shí)才能準(zhǔn)確擊中目標(biāo)，如何進(jìn)行自動(dòng)高效的零位校準(zhǔn)，是每一臺紅外瞄準(zhǔn)具在初次使用時(shí)必須要解決的問題。本文調(diào)研了目前主流的零位校準(zhǔn)方法，進(jìn)行了分析對比，并且提出了一種基于單鍵觸發(fā)的高效自動(dòng)校槍的方法和流程，簡化了校槍的流程，提升了校槍的效率，在工程應(yīng)用中解決了紅外瞄具在初次使用難以校準(zhǔn)，校準(zhǔn)慢的問題，同時(shí)大大提升了用戶使用體驗(yàn)感。

FPGA；單鍵觸發(fā)；自動(dòng)校槍；零位計(jì)算；人機(jī)交互；紅外圖像；目標(biāo)區(qū)域

0 引言

將紅外圖像應(yīng)用在槍械瞄準(zhǔn)具時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)夜間觀察、輔助作戰(zhàn)、遠(yuǎn)距離偵查等，這樣的紅外瞄準(zhǔn)具安裝在槍械上，要求圖像質(zhì)量好、體積小巧、重量輕、功耗低，可以長時(shí)間穩(wěn)定工作，例如文獻(xiàn)[1-4]，基于FPGA（field programmable gate array）的紅外圖像處理平臺是目前首選的工程實(shí)現(xiàn)的硬件方案。

在FPGA的嵌入式系統(tǒng)中完成紅外圖像的采集，降噪濾波、非均勻性校正、銳化增強(qiáng)、AGC（automatic gain control）動(dòng)態(tài)調(diào)光等等紅外圖像處理，最后將處理好的紅外圖像輸出顯示在小型OLED（organic light-emitting diode）顯示屏幕上。如果未經(jīng)過零位校準(zhǔn)的瞄具，直接從OLED顯示屏上觀測目標(biāo)靶標(biāo)，并進(jìn)行射擊，是很難命中靶標(biāo)的。因?yàn)槲覀兊拿榫呤峭ㄟ^支座卡槽連接、固定在槍械上的，所以相對于槍管的平行中心在垂直方向是有偏移的，在對準(zhǔn)目標(biāo)靶標(biāo)進(jìn)行瞄準(zhǔn)時(shí)，瞄具上的OLED顯示屏顯示的靶標(biāo)中心并不是槍管對準(zhǔn)目標(biāo)的真正中心，并且由于重力作用，打出去的子彈會(huì)經(jīng)過拋物線落到目標(biāo)靶面上，隨著目標(biāo)距離越遠(yuǎn)，拋物線運(yùn)動(dòng)越明顯。所以紅外瞄準(zhǔn)具安裝在槍械上時(shí)，每經(jīng)過一段距離就需要進(jìn)行一次系統(tǒng)的零位標(biāo)定和校準(zhǔn)，以保證槍械瞄準(zhǔn)的準(zhǔn)確度。目前在紅外瞄具初次使用時(shí)，傳統(tǒng)的零位校準(zhǔn)方法有激光定標(biāo)測距方法和圖像凍結(jié)計(jì)算方法，這兩種方法要么需要借助其他設(shè)備輔助測量，要么校準(zhǔn)過程復(fù)雜，繁瑣，準(zhǔn)確度難以保證。而本文提出的零位校準(zhǔn)方法，在校準(zhǔn)過程中不需要額外的輔助設(shè)備，操作簡單，一鍵觸發(fā)、自動(dòng)計(jì)算，校準(zhǔn)準(zhǔn)確度高。

1 傳統(tǒng)的校準(zhǔn)算法

1.1 激光定標(biāo)測距法

激光定標(biāo)測距法需要專用的校準(zhǔn)靶標(biāo)，以及激光測距儀、標(biāo)尺，協(xié)作測量才能完成紅外瞄準(zhǔn)具的校準(zhǔn)，比較費(fèi)時(shí)費(fèi)力。在空曠訓(xùn)練靶場，用槍械紅外瞄具的十字分化線瞄準(zhǔn)目標(biāo)靶標(biāo)中心進(jìn)行實(shí)彈射擊后，子彈打出去在靶標(biāo)附近留下彈孔，先用激光測距儀測出靶標(biāo)與紅外瞄具之間的距離，然后利用標(biāo)尺測出靶標(biāo)中心與彈孔之間的實(shí)際距離，并根據(jù)紅外瞄具所用鏡頭的焦距，利用如圖1所示倒三角光路映射關(guān)系，文獻(xiàn)[5-8]中提出該種三角測距法，將彈孔偏移靶標(biāo)中心的距離映射至紅外圖像上像素偏移數(shù)值。將該偏移數(shù)值作為紅外瞄準(zhǔn)具進(jìn)行校準(zhǔn)調(diào)整十字分化線的依據(jù)。

圖1 倒三角光路映射關(guān)系圖

該種方法需要的測量工具較多，測量過程復(fù)雜，測量時(shí)間長導(dǎo)致校槍的效率低下。

1.2 圖像凍結(jié)計(jì)數(shù)法

圖像凍結(jié)計(jì)數(shù)法需要用槍瞄的十字分劃線瞄準(zhǔn)靶標(biāo)射擊后，再一次用十字分化線重新瞄準(zhǔn)同一靶標(biāo)，進(jìn)行準(zhǔn)心校準(zhǔn)。文獻(xiàn)[9-15]中提出了該種零位偏移計(jì)數(shù)方法。由于在實(shí)彈射擊過程中，子彈打出的瞬間產(chǎn)生沖擊力，導(dǎo)致槍支晃動(dòng)或者移動(dòng)，所以在打出子彈后，需要再一次用十字分化線重新瞄準(zhǔn)該靶標(biāo)中心，進(jìn)行校準(zhǔn)。如圖2(a)所示為實(shí)彈射擊之前瞄具目標(biāo)靶標(biāo)中心的畫面，圖2(b)所示為實(shí)彈射擊之后瞄具目標(biāo)靶標(biāo)中心的凍結(jié)畫面。凍結(jié)畫面即將圖像畫面定住，不再因?yàn)槟繕?biāo)場景的變化而變化。在子彈打出后，由于子彈穿透過靶標(biāo)，子彈與靶標(biāo)摩擦發(fā)熱，產(chǎn)生的彈孔在紅外圖像中顯示為一個(gè)高亮的點(diǎn)或者塊，紅外圖像中對應(yīng)的目標(biāo)越熱越亮。隨著時(shí)間的延長，彈孔處的熱量也會(huì)消失，凍結(jié)圖像的目的就是保持該彈孔處熱源高亮的狀態(tài)。

圖2 圖像瞄準(zhǔn)凍結(jié)示意圖

由圖2(b)可知，彈孔在目標(biāo)靶標(biāo)中心的右上方（也有可能在左上方、左下方、右下方等情況），表明實(shí)際的準(zhǔn)心位于瞄準(zhǔn)具的十字分化線的中心偏右上的位置。圖2(b)相對于圖2(a)目標(biāo)靶標(biāo)相同，距離相同，只是多了一個(gè)子彈彈孔高亮的痕跡。并在該凍結(jié)畫面中，彈孔處高亮的熱度不會(huì)消失，在該畫面下，進(jìn)行十字分化線偏移數(shù)值的調(diào)整，即往右上方偏移，讓十字分劃線的交叉點(diǎn)與彈孔熱源的中心重合，并保存該狀態(tài)，即完成了熱瞄準(zhǔn)心的校正過程。在該校準(zhǔn)過程中，需要兩次瞄準(zhǔn)目標(biāo)靶標(biāo)中心，而且需要手動(dòng)一個(gè)像素一個(gè)像素地調(diào)整十字分化線的中心，過程相對繁瑣，并且在前后兩次瞄準(zhǔn)該靶標(biāo)中心的位置是需要完全一樣，不能偏移一個(gè)像素，否則調(diào)整完的十字分化線的中心即準(zhǔn)心也是有偏差。這個(gè)由于人眼觀察誤差、瞄準(zhǔn)誤差，所以較難做到前后兩次瞄準(zhǔn)的目標(biāo)中心是完全一致的。

2 一鍵自匹配校準(zhǔn)算法

為了實(shí)現(xiàn)操作簡單、校準(zhǔn)精度高、校準(zhǔn)效率高的要求，本文在傳統(tǒng)校準(zhǔn)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)和提升。如圖3所示為視頻處理基本流程框圖。

在FPGA嵌入式系統(tǒng)中，用邏輯部分來進(jìn)行ISP（image signal processing）圖像處理，用軟核構(gòu)建CPU（central processing unit）來做OSD（on-screen display），比如十字分劃線的畫線、調(diào)整、按鍵處理都可以在OSD中做。在本文中，ISP部分將圖像傳感器輸出的視頻圖像按視頻流形式一幀一幀地進(jìn)行ISP處理，同時(shí)針對各算法模塊的需求進(jìn)行視頻圖像數(shù)據(jù)的緩存，存儲器為外掛的DDR（double data rate SDRAM）。同時(shí)對OSD部分要顯示的字符、圖片等信息寫入外部DDR的特定地址空間，ISP模塊將該信息讀出并與圖像信息進(jìn)行疊加輸出在OLED屏幕上顯示。在一鍵自匹配校準(zhǔn)算法中，用到自匹配算法和熱點(diǎn)追蹤算法以及偏移量自動(dòng)校正算法。

圖3 視頻處理基本流程

2.1 自匹配算法

用來解決上述傳統(tǒng)的圖像凍結(jié)計(jì)數(shù)法過程中，前后兩次較難瞄準(zhǔn)靶標(biāo)中心的一致性問題。本文采用SSD（sum of squared differences）誤差平方和算法進(jìn)行模板匹配，考慮模板匹配消耗的硬件資源巨大，并結(jié)合一般槍支瞄準(zhǔn)具的準(zhǔn)心偏移不是特別大的情況，可適當(dāng)縮小模板的大小，并可在軟核構(gòu)建的CPU中完成模板的采集和匹配過程，為了減少存儲容量和計(jì)算帶寬，在ISP處理完成后的Y8灰度圖像上實(shí)現(xiàn)計(jì)算過程。如圖4所示為模板采集與匹配過程，即用十字分劃線完成目標(biāo)靶標(biāo)中心的瞄準(zhǔn)后，初始的十字分劃線的坐標(biāo)位置通常處于圖像區(qū)域的中心位置(1,1)，啟動(dòng)自匹配算法時(shí)，以十字分劃線中心的周圍區(qū)域采集一幀模板，模板的大小為×，可在CPU的軟核開辟一個(gè)×大小的二維數(shù)組用來存儲該模板圖像。

圖4 模板采集與匹配過程

并在射擊完成后，再一次用十字分劃線來瞄準(zhǔn)目標(biāo)靶標(biāo)中心，這里其實(shí)不用完全瞄準(zhǔn)靶標(biāo)中心，只需要將目標(biāo)靶標(biāo)的中心移入圖4(b)外框中即可，圖4的外框尺寸大小為2×2，在該區(qū)域內(nèi)進(jìn)行模板匹配計(jì)算，其中匹配的相似度計(jì)算公式如(1)式：

式中：(,)是圖4(a)模板中的Y8灰度值，(,)是其坐標(biāo)。(,)為圖4(b)待側(cè)區(qū)域的Y8灰度值，并且將模板從該區(qū)域內(nèi)逐次移動(dòng)，從上到下，從左到右，移動(dòng)遍歷求解對應(yīng)的相似度。并對相似度進(jìn)行排序，得到最小的相似度對應(yīng)坐標(biāo)所在區(qū)域即為匹配成功，并將該坐標(biāo)位置(2,2)記錄下來。

2.2 熱點(diǎn)追蹤算法

熱點(diǎn)追蹤算法，對于圖像凍結(jié)后，在凍結(jié)圖像畫面中尋找彈孔熱點(diǎn)，在子彈剛剛射擊出去那一瞬間，子彈穿透靶標(biāo)，留下的彈孔溫度高，相對于靶標(biāo)上其他區(qū)域，在灰度圖像上顯示為更亮的點(diǎn)或者斑塊，如圖5所示。

圖5 彈孔斑塊示意圖

在該凍結(jié)畫面中找出最熱的點(diǎn)或者最熱的斑塊的中心，可以先將該塊最熱的區(qū)域定位出來，然后進(jìn)行二值化處理，在二值化后的圖像上求質(zhì)心即可得到最熱的斑塊的中心坐標(biāo)。具體步驟為：

第一步：先對整幅圖像進(jìn)行初步搜索，找最大灰度值，從左至右，從上至下，依次遍歷每個(gè)像素點(diǎn)，如果是最大值，將該最大灰度值GRAY1以及對應(yīng)坐標(biāo)(,)記錄下來。

第二步：再對整幅圖像進(jìn)行搜索，并排除第一步得到的坐標(biāo)的搜索，同理得到最大灰度值GRAY2以及對應(yīng)坐標(biāo)(,)，并對第一步與第二步得到的最大灰度值以及對應(yīng)坐標(biāo)判別，如下公式(2)、(3)、(4)所示：

Abs(GRAY1－GRAY2)＜TH1(2)

Abs(－)＜TH2(3)

Abs(－)＜TH3(4)

式中：TH1、TH2、TH3為設(shè)定閾值，依據(jù)多場景測試經(jīng)驗(yàn)所得，本文中設(shè)計(jì)為20、10、10。如果同時(shí)滿足上述公式，將坐標(biāo)(,)記錄下來。該坐標(biāo)位置只是初步定位出了彈孔斑塊處的大概位置，并不是中心位置，為了精準(zhǔn)地得到彈孔斑塊處的中心位置。

第三步，以坐標(biāo)(,)處為中心，設(shè)定一塊矩形區(qū)域大小為×，本文中設(shè)計(jì)為64×64，在該塊矩形區(qū)域內(nèi)，對區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行二值化處理，二值化的閾值為GRAY1×0.7，判斷區(qū)域內(nèi)的像素灰度值若大于閾值GRAY1×0.7，則置為0xff，否則置為0x00。

第四步，對二值化后的圖像區(qū)域進(jìn)行質(zhì)心的求解，如式(5)、(6)所示。

得到區(qū)域內(nèi)的質(zhì)心坐標(biāo)后，將該質(zhì)心坐標(biāo)轉(zhuǎn)換映射至全局圖像上的坐標(biāo)(3,3)。

2.3 偏移量自動(dòng)校正算法

上述方法在實(shí)彈射擊之前，用瞄具十字分化線的中心坐標(biāo)(1,2)瞄準(zhǔn)目標(biāo)靶標(biāo)中心，射擊后，在凍結(jié)圖像上特定區(qū)域進(jìn)行模板匹配得到匹配坐標(biāo)(2,2)，最后經(jīng)過熱點(diǎn)追蹤算法，得到熱源彈孔高亮斑塊的中心坐標(biāo)為(3,3)，所以匹配的坐標(biāo)相對于原十字分化線中心坐標(biāo)的第一級偏移如下式(7)所示：

offset1＝2－1offset1＝2－1(7)

熱源彈孔處高亮的斑塊的中心坐標(biāo)相對于匹配之后圖像的中心坐標(biāo)的第二級偏移為下式(8)所示：

Offset2＝3－2offset2＝3－2(8)

所以最后求得彈孔處中心坐標(biāo)相對原十字分化線中心的偏移量為下式(9)、(10)所示：

Doffset＝offset1＋offset2(9)

Doffset＝offset1＋offset2(10)

在該算法中經(jīng)過兩級偏移量修正計(jì)算后，得到最終的修正偏移量，按最終偏移量去調(diào)整十字分劃線的位置，可以將瞄具的準(zhǔn)心自動(dòng)地糾正過來。

2.4 一鍵自匹配校準(zhǔn)算法執(zhí)行流程

紅外瞄具安裝在槍支上，進(jìn)行實(shí)彈射擊校槍，按下觸發(fā)按鍵啟動(dòng)一鍵自匹配校槍流程。因?yàn)槭且绘I執(zhí)行操作，所以在OLED顯示屏上會(huì)進(jìn)行人機(jī)交互，按照顯示屏上出現(xiàn)提示信息進(jìn)行操作。如圖6所示為執(zhí)行流程圖。

圖6 算法執(zhí)行流程

按下按鍵啟動(dòng)一鍵開始，OLED顯示屏出現(xiàn)檢測框和提示信息如圖7所示。第一步：倒計(jì)時(shí)15s用十字分化線瞄準(zhǔn)目標(biāo)靶標(biāo)中心，瞄準(zhǔn)完成后保持槍支不動(dòng)，在15s結(jié)束后，開始凍結(jié)圖像，并以十字分劃線交叉點(diǎn)為中心區(qū)域采集模板，模板大小為×，可根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定，采集模板完成后，解凍圖像。第二步：進(jìn)入下一個(gè)倒計(jì)時(shí)8s，在該倒計(jì)時(shí)內(nèi)，完成單發(fā)子彈射擊。第三步：進(jìn)入另一個(gè)8s倒計(jì)時(shí)，將靶標(biāo)中心移入檢測框內(nèi)進(jìn)行檢測。第四步：凍結(jié)圖像，并啟動(dòng)模板匹配算法，找出靶標(biāo)中心相對射擊之前的靶標(biāo)中心的偏移量。第五步：啟動(dòng)熱點(diǎn)追蹤算法，在凍結(jié)圖像上找出彈孔熱源處的中心，得到彈孔位置相對于十字分劃線中心的偏移量。第六步：啟動(dòng)偏移量自動(dòng)修正算法，將兩級偏移量相加得到最終的偏移量，并以最終偏移量去調(diào)整原始的十字分化線的位置，完成準(zhǔn)心的校正。

圖7 十字分化線和檢測框圖

3 分析討論

本文針對紅外圖像應(yīng)用在槍械的瞄具上，對紅外瞄具的零位準(zhǔn)心的校準(zhǔn)操作進(jìn)行了說明，針對傳統(tǒng)的校準(zhǔn)算法、流程和工具進(jìn)行了介紹，傳統(tǒng)的激光定標(biāo)測距法，需要激光測距儀、校準(zhǔn)靶標(biāo)、標(biāo)尺、協(xié)作測量才能完成，費(fèi)時(shí)費(fèi)量、成本高、效率低下。而圖像凍結(jié)計(jì)算法，需要前后兩次瞄準(zhǔn)目標(biāo)靶標(biāo)中心，并且在前后兩次瞄準(zhǔn)該靶標(biāo)中心的位置是需要完全一致，不能偏移一個(gè)像素，否則調(diào)整完的十字分化線的中心即準(zhǔn)心也是有偏差，在實(shí)際操作過程中難以保證，而且十字分劃線位置的調(diào)整，需要手動(dòng)一個(gè)像素一個(gè)像素地調(diào)節(jié)，操作過程繁瑣、效率低。最后基于單鍵觸發(fā)的自匹配校準(zhǔn)算法，是一鍵觸發(fā)，按提示操作，自動(dòng)計(jì)算，計(jì)算完成后，自動(dòng)修正準(zhǔn)心偏移量的過程，非常方便、快捷、高效，非常適合于工程應(yīng)用。并且在模板尺寸大小、檢測框尺寸大小以及彈孔斑塊矩形區(qū)域尺寸大小都可以根據(jù)子彈大小、射程距離、以及靶標(biāo)上留下彈孔的大小來適配修改的?？蛇m應(yīng)于不同的槍支、不同距離、不同靶標(biāo)的零位準(zhǔn)心校準(zhǔn)。

4 算法驗(yàn)證

基于紅外瞄具的一鍵自動(dòng)校槍方法與系統(tǒng)算法的驗(yàn)證過程是將紅外瞄具固定安裝在光軸一致性校準(zhǔn)平臺底座上如圖8所示，瞄準(zhǔn)前方圓形支架上的十字靶標(biāo)，該圓形支架在平臺上可前后移動(dòng)，模擬距離的變化。

圖8 紅外瞄具安裝固定示意圖

固定安裝好紅外瞄具后，開機(jī)觀測目標(biāo)，發(fā)現(xiàn)紅外瞄具的十字分化中心與前方圓形支架上的十字靶標(biāo)中心其實(shí)不重合的，如圖9所示，單鍵按下啟動(dòng)一鍵校槍匹配算法，經(jīng)過上述2.4節(jié)算法計(jì)算后，紅外瞄具的十字分化中心自動(dòng)進(jìn)行修正了，修正后的十字分化中心幾乎與十字靶標(biāo)中心重合，如圖10所示，經(jīng)過放大后觀測、并測量修正后的十字分化中心與實(shí)際十字靶標(biāo)中心誤差在1個(gè)像素以內(nèi)。其次我們移動(dòng)圓形支架距離紅外瞄具安裝點(diǎn)位距離3m、10m、20m、50m等位置，同時(shí)將紅外瞄具的十字分化中心調(diào)整為與十字靶標(biāo)中心不重合。再啟動(dòng)算法，觀測進(jìn)行算法修正后的十字分化中心與十字靶標(biāo)中心的重合度，經(jīng)過多次調(diào)整與測量，發(fā)現(xiàn)修正后的十字分化中心與實(shí)際十字靶標(biāo)中心誤差都在1個(gè)像素以內(nèi)。所以整體來看，該算法校正精度是很高的，完全滿足國軍標(biāo)GJB5815-2006射效矯正的精度要求。

圖9 紅外瞄具十字分化與十字靶標(biāo)不重合示意圖

圖10 紅外瞄具十字分化與十字靶標(biāo)重合度示意圖

5 結(jié)論

本文對紅外瞄具安裝在槍支上的準(zhǔn)心校準(zhǔn)方法進(jìn)行了介紹，對傳統(tǒng)的零位校準(zhǔn)方法以及本文提出的新的校準(zhǔn)方法的原理、算法、計(jì)算過程進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和對比，本文提出的一鍵自匹配校準(zhǔn)算法解決了傳統(tǒng)激光測距定標(biāo)法的校準(zhǔn)過程復(fù)雜、校準(zhǔn)成本高、效率低的問題，同時(shí)也解決了傳統(tǒng)圖像凍結(jié)計(jì)數(shù)法的前后兩次瞄準(zhǔn)一致性難的問題。在FPGA的紅外圖像處理平臺上添加了自匹配校準(zhǔn)算法，既能完成紅外圖像的夜視、遠(yuǎn)距離觀測目標(biāo)，同時(shí)又能安裝在槍支、槍械等精確瞄準(zhǔn)的應(yīng)用場景，一鍵自動(dòng)零位校準(zhǔn)，輔助精確打擊，具有一定的工程實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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Method and System of One-key Automatic Gun Calibration Based on Infrared Sight

LI Jianghui，LUO Bing

(Shanghai Hot Core Vision Technology Co. LTD., Shanghai 200331, China)

Due to the night-vision display function of infrared images and their ability to observe targets over long distances, they are often used in sniper sights for firearms. However, when an infrared sight is first installed on a firearm, it is necessary to calibrate the zero position such that the cross-division center of the infrared sight coincides with the target center of the firearm during sniping. A target can only be accurately hit during sniping if the infrared sight has undergone zero calibration. Performing automatic and efficient zero calibration is a problem in that every infrared sight differs when it is first used. This article investigates the current mainstream zero calibration methods, analyzes and compares them, and proposes an efficient automatic calibration method and process based on single-key triggering, which simplifies the calibration process and improves its efficiency. In engineering applications, it solves the problem of difficult and slow calibration of infrared sights during initial use and greatly improves the user experience.

FPGA, single key trigger, automatic gun calibration, zero calculation, human-computer interaction, infrared image, the target area

TJ203+.9

A

1001-8891(2023)08-0822-06

2022-07-12；

2022-09-21.

李江輝（1985-），男，漢族，碩士。主要研究方向：紅外圖像處理及相關(guān)技術(shù)。E-mail：273231079@qq.com。