一种报靶方法及装置与流程

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种报靶方法及装置。

背景技术：

射击训练的过程中，靶数统计主要通过人工报靶来处理，但人工报靶会受到人的主观影响，由于注意力分散、打靶弹孔距离较近等客观因素的影响，使得报靶结果很难真实的反映射击水平，很大程度上影响了报靶的准确性。

由此，现有技术提出基于图像或视频处理的报靶方法，为了使报靶准确，前提是准确的进行靶面分割，但是现有技术中，基于图像处理的报靶方法一般是通过轮廓跟踪进行靶线识别，根据识别的靶线进行靶面分割，然后根据弹孔位置报靶。该方法存在的问题是，当出现环线被弹孔打穿。也就是环线不完整时，无法通过轮廓跟踪进行环线识别，也就无法准确进行报靶。基于视频处理的报靶方法一般是通过帧差的方法来检测弹孔，该方法存在的问题是，由于打靶训练一般在室外，受到外界因素的影响，靶面容易出现晃动，当靶面晃动时，通过帧差的方法来检测弹孔，就会使得检测弹孔不准确，进而使得报靶不准确。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种报靶方法及装置，用以解决现有技术中报靶不准确的问题。

本发明实施例提供了一种报靶方法，该方法包括：

根据靶面图像的靶面区域中每个像素点的灰度值，统计每个灰度值对应的像素点的数量，将预设的第一灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第一灰度值，将预设的第二灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第二灰度值；其中，所述第一灰度值小于第二灰度值；

根据预设的系数和所述第一灰度值，确定第三灰度值，根据所述第一灰度值对靶面区域中灰度值小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新，根据所述第二灰度值对靶面区域中灰度值不小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新；

确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域；识别靶面区域中弹孔的位置信息，根据所述弹孔的位置信息和所述每个第一靶环区域，进行报靶。

进一步地，所述根据靶面图像的靶面区域中每个像素点的灰度值，统计每个灰度值对应的像素点的数量之前，所述方法还包括：

对获取的靶面图像进行形态学开操作处理；

根据连通域算法和轮廓跟踪算法确定靶面图像中的靶面边界轮廓信息；根据靶面边界轮廓信息确定靶面图像中的靶面区域。

进一步地，所述对获取的靶面图像进行形态学开操作处理之前，所述方法还包括：

对靶面图像进行二值化处理。

进一步地，所述根据所述第二灰度值对靶面区域中灰度值不小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新之后，所述确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域之前，所述方法还包括：

对经过灰度值更新的靶面区域进行形态学闭操作处理。

进一步地，所述确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域包括：

针对经过灰度值更新的靶面区域，根据连通域算法，确定所述经过灰度值更新的靶面区域中的每个连通区域以及每个连通区域的面积；

根据每个连通区域的面积，确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域。

进一步地，所述识别靶面区域中弹孔的位置信息之后，根据所述弹孔的位置信息和所述每个第一靶环区域，进行报靶之前，所述方法还包括：

根据靶面区域中弹孔的位置信息，针对每个第一靶环区域，判断该第一靶环区域的边界上是否存在弹孔；如果是，将该第一靶环区域作为第二靶环区域，根据轮廓跟踪算法确定该第二靶环区域的轮廓信息，根据该第二靶环区域的轮廓信息和凸包算法，确定该第二靶环区域对应的凸包区域，根据所述凸包区域调整该第二靶环区域，将经过调整的第二靶环区域作为第三靶环区域；

针对第三靶环区域，确定与该第三靶环区域环数相邻，且环数大的第四靶环区域，采用所述第四靶环区域覆盖该第三靶环区域与所述第四靶环区域的重叠部分，确定出更新后的靶面区域，将更新后的靶面区域中的每个靶环区域作为确定的靶面区域中的每个第一靶环区域。

另一方面，本发明实施例提供了一种报靶装置，所述装置包括：

第一调整模块，用于根据靶面图像的靶面区域中每个像素点的灰度值，统计每个灰度值对应的像素点的数量，将预设的第一灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第一灰度值，将预设的第二灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第二灰度值；其中，所述第一灰度值小于第二灰度值；

更新模块，用于根据预设的系数和所述第一灰度值，确定第三灰度值，根据所述第一灰度值对靶面区域中灰度值小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新，根据所述第二灰度值对靶面区域中灰度值不小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新；

报靶模块，用于确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域；识别靶面区域中弹孔的位置信息，根据所述弹孔的位置信息和所述每个第一靶环区域，进行报靶。

进一步地，所述装置还包括：

确定模块，用于对获取的靶面图像进行形态学开操作处理；根据连通域算法和轮廓跟踪算法确定靶面图像中的靶面边界轮廓信息；根据靶面边界轮廓信息确定靶面图像中的靶面区域。

进一步地，所述装置还包括：

第一处理模块，用于对靶面图像进行二值化处理。

进一步地，所述装置还包括：

第二处理模块，用于对经过灰度值更新的靶面区域进行形态学闭操作处理。

进一步地，所述报靶模块，具体用于针对经过灰度值更新的靶面区域，根据连通域算法，确定所述经过灰度值更新的靶面区域中的每个连通区域以及每个连通区域的面积；根据每个连通区域的面积，确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域。

进一步地，所述装置还包括：

第二调整模块，用于根据靶面区域中弹孔的位置信息，针对每个第一靶环区域，判断该第一靶环区域的边界上是否存在弹孔；如果是，将该第一靶环区域作为第二靶环区域，根据轮廓跟踪算法确定该第二靶环区域的轮廓信息，根据该第二靶环区域的轮廓信息和凸包算法，确定该第二靶环区域对应的凸包区域，根据所述凸包区域调整该第二靶环区域，将经过调整的第二靶环区域作为第三靶环区域；针对第三靶环区域，确定与该第三靶环区域环数相邻，且环数大的第四靶环区域，采用所述第四靶环区域覆盖该第三靶环区域与所述第四靶环区域的重叠部分，确定出更新后的靶面区域，将更新后的靶面区域中的每个靶环区域作为确定的靶面区域中的每个第一靶环区域。

本发明实施例提供了一种报靶方法及装置，所述方法包括：根据靶面图像的靶面区域中每个像素点的灰度值，统计每个灰度值对应的像素点的数量，将预设的第一灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第一灰度值，将预设的第二灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第二灰度值；其中，所述第一灰度值小于第二灰度值；根据预设的系数和所述第一灰度值，确定第三灰度值，根据所述第一灰度值对靶面区域中灰度值小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新，根据所述第二灰度值对靶面区域中灰度值不小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新；确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域；识别靶面区域中弹孔的位置信息，根据所述弹孔的位置信息和所述每个第一靶环区域，进行报靶。

由于在本发明实施例中，针对靶面图像中的靶面区域，根据靶面区域中每个像素点的灰度值，可以确定第一灰度值和第二灰度值，其中第一灰度值小于第二灰度值，并根据预设的系数和第一灰度值，确定第三灰度值，将靶面区域中灰度值小于第三灰度值的像素点的灰度值更新为第一灰度值，将其他像素点的灰度值更新为第二灰度值，这样可以将被弹孔击穿的靶线重新连接完整，进而根据弹孔的位置信息和每个靶环区域，进行报靶，这样可以在弹孔击穿靶线的情况下，仍然能够准确报靶，而且，由于在本发明实施例中，是针对单帧靶面图像进行处理，因此避免了由于靶面晃动造成的报靶不准确的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例1提供的报靶过程示意图；

图2为本发明实施例1提供的统计灰度值对应的像素点的数量示意图；

图3为本发明实施例2提供的获取的靶面图像示意图；

图4为本发明实施例2提供的对靶面图像二值化处理之后的示意图；

图5为本发明实施例2提供的对靶面图像进行形态学开操作之后的示意图；

图6为本发明实施例3提供的经过形态学闭操作处理的示意图；

图7为本发明实施例4提供的确定的每个黑色连通区域和每个白色连通区域示意图；

图8为本发明实施例5提供的经过凸包算法处理后的靶面区域示意图；

图9为本发明实施例提供的报靶装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

图1为本发明实施例提供的一种报靶过程示意图，该过程包括以下步骤：

S101：根据靶面图像的靶面区域中每个像素点的灰度值，统计每个灰度值对应的像素点的数量，将预设的第一灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第一灰度值，将预设的第二灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第二灰度值；其中，所述第一灰度值小于第二灰度值。

本发明实施例提供的报靶方法应用于电子设备，该电子设备可以是PC、平板电脑等设备，也可以是图像采集设备。

电子设备在获取靶面图像之后，可以提取靶面图像中的靶面区域。其中，可以通过高斯滤波处理或者中值滤波处理等方法提取出靶面图像中的靶面区域。例如，通过高斯滤波处理或者中值滤波处理可以确定出靶面图像中的背景图像，将靶面图像减去背景图像便可以确定出靶面图像中的靶面区域。

电子设备识别靶面区域中每个像素点的灰度值，并统计每个灰度值对应的像素点的数量。电子设备中保存有第一灰度区间和第二灰度区间。在第一灰度区间中，根据统计的灰度值对应的像素点的数量，确定第一灰度值，具体的，将第一灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第一灰度值。第二灰度区间中，根据统计的灰度值对应的像素点的数量，确定第二灰度值，也就是将第二灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第一灰度值。在本发明实施例中，第一灰度值小于第二灰度值。

图2为统计的灰度值对应的像素点的数量示意图，如图2所示，在第一灰度区间和第二灰度区间内，分别有一个像素点数量最多的灰度值，第一灰度区间内像素点数量最多的灰度值为第一灰度值，第二灰度区间内像素点数量最多的灰度值为第二灰度值。

下面通过一个具体的例子对确定第一灰度值和第二灰度值的过程进行说明。

例如，电子设备中保存的第一灰度区间为0-120，第二灰度区间为121-255。电子设备统计每个灰度值对应的像素点的数量。例如，经过统计，确定第一灰度区间0-120中，像素点数量最多的灰度值为90，则确定第一灰度值为90，确定第二灰度区间121-255中，像素点数量最多的灰度值为240，则确定第二灰度值为240。

S102：根据预设的系数和所述第一灰度值，确定第三灰度值，根据所述第一灰度值对靶面区域中灰度值小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新，根据所述第二灰度值对靶面区域中灰度值不小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新。

电子设备中保存有预设的系数，根据预设的系数和第一灰度值，可以确定第三灰度值。其中，可以将预设的系数和第一灰度值的乘积作为第三灰度值，预设的系数可以为0.7，0.75，0.8等。在确定第三灰度值之后，根据第一灰度值、第二灰度值以及第三灰度值，对靶面区域中每个像素点的灰度值进行更新。首先，根据第三灰度值对靶面区域中的像素点进行划分，确定小于第三灰度值的像素点，以及不小于第三灰度值的像素点。然后，将小于第三灰度值的每个像素点的灰度值调整为第一灰度值，将不小于第三灰度值的每个像素点的灰度值调整为第二灰度值。

还以上述例子进行说明，例如确定出的第一灰度值为90，第二灰度值为240，预设的系数为0.7，则确定出的第三灰度值为90×0.7＝63。识别靶面区域中每个像素点的灰度值，将靶面区域中灰度值小于63的像素点的灰度值调整为90，将靶面区域中灰度值不小于63的像素点的灰度值调整为240。

S103：确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域；识别靶面区域中弹孔的位置信息，根据所述弹孔的位置信息和所述每个第一靶环区域，进行报靶。

电子设备在对灰度值进行更新后，可以确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域。具体的，更新后的靶面区域中的像素点的灰度值为第一灰度值和第二灰度值两种，电子设备针对经过灰度值更新的靶面区域，根据连通域算法，可以确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域。在本发明实施例中，第一靶环区域分为5环区域、6环区域、7环区域、8环区域、9环区域和10环区域，根据连通域算法确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域之后，根据每个第一靶环区域的面积可以确定出每个第一靶环区域对应的具体环数。

电子设备可以识别靶面区域中弹孔的位置信息，其中，识别靶面区域中弹孔的位置信息的过程属于现有技术，在此不再对该过程进行赘述。根据弹孔的位置信息以及确定的每个第一靶环区域，进行报靶。

由于在本发明实施例中，针对靶面图像中的靶面区域，根据靶面区域中每个像素点的灰度值，可以确定第一灰度值和第二灰度值，其中第一灰度值小于第二灰度值，并根据预设的系数和第一灰度值，确定第三灰度值，将靶面区域中灰度值小于第三灰度值的像素点的灰度值更新为第一灰度值，将其他像素点的灰度值更新为第二灰度值，这样可以将被弹孔击穿的靶线重新连接完整，进而根据弹孔的位置信息和每个靶环区域，进行报靶，这样可以在弹孔击穿靶线的情况下，仍然能够准确报靶，而且，由于在本发明实施例中，是针对单帧靶面图像进行处理，因此避免了由于靶面晃动造成的报靶不准确的问题。

实施例2：

为了使确定靶面图像中的靶面区域更准确，在上述实施例的基础上，在本发明实施例中，所述根据靶面图像的靶面区域中每个像素点的灰度值，统计每个灰度值对应的像素点的数量之前，所述方法还包括：

对获取的靶面图像进行形态学开操作处理；

根据连通域算法和轮廓跟踪算法确定靶面图像中的靶面边界轮廓信息；根据靶面边界轮廓信息确定靶面图像中的靶面区域。

电子设备在获取靶面图像之后，可以对靶面图像进行形态学开操作处理，然后根据连通域算法得到靶面图像中的靶环区域，进而根据轮廓跟踪算法可以确定靶环区域的边界轮廓信息，也就是确定出靶面图像中的靶面边界轮廓信息。靶面边界轮廓信息包括靶面边界轮廓上每个像素点的坐标信息，根据靶面边界轮廓上每个像素点的坐标信息可以确定出靶面图像中的靶面区域。

具体的，根据靶面边界轮廓上每个像素点的坐标信息，识别出水平方向上的最小坐标值Xmin和最大坐标值Xmax，以及垂直方向上的最小坐标值Ymin和最大坐标值Ymax。将坐标为(Xmin，Ymin)，(Xmin，Ymax)，(Xmax，Ymin)，(Xmax，Ymax)的四个像素点所构成的矩形区域，确定为靶面图像中的靶面区域。

为了使对获取的靶面图像进行形态学开操作处理更准确，在本发明实施例中，所述对获取的靶面图像进行形态学开操作处理之前，所述方法还包括：

对靶面图像进行二值化处理。

电子设备在获取靶面图像之后，可以根据预设灰度阈值对靶面图像进行二值化处理，将靶面图像中灰度值大于预设灰度阈值的像素点的像素值设置为255，不大于预设灰度阈值的像素点的像素值设置为0，这样，在对靶面图像进行形态学开操作处理时，靶面图像中只有0和255这两种灰度值的像素点，因此使得对获取的靶面图像进行形态学开操作处理更准确，进而使得确定靶面区域更准确。其中，预设灰度阈值可以是电子设备根据实际经验确定的，还可以是根据实验数据确定的，这里不做限定。

图3为本发明实施例中提供的获取的靶面图像示意图，图3中的黑点为弹孔，环形的区域为靶面区域内的靶环区域。图4为本发明实施例中提供的对靶面图像二值化处理之后的示意图，可见，二值化之后，靶面区域中的像素点的灰度值呈现为白色和黑色。图5为本发明实施例中提供的对靶面图像进行形态学开操作之后的示意图，在对靶面图像进行形态学开操作之后，通过连通域算法，可以确定出图5中的黑色区域，进而根据轮廓跟踪算法可以确定黑色区域的边界轮廓信息，也就是靶面图像中的靶面边界轮廓信息，靶面边界轮廓信息包括靶面边界轮廓上每个像素点的坐标信息，进而根据靶面边界轮廓上每个像素点的坐标信息确定出靶面图像中的靶面区域为图5中的矩形区域，如图5所示，矩形区域的四个顶点坐标分别为(Xmin，Ymin)，(Xmin，Ymax)，(Xmax，Ymin)，(Xmax，Ymax)。

由于在本发明实施例中，电子设备在获取靶面图像之后，根据预设灰度阈值对靶面图像进行二值化处理，然后进行形态学开操作处理，进而根据连通域算法和轮廓跟踪算法确定靶面图像中的靶面边界轮廓信息，根据靶面边界轮廓信息确定靶面图像中的靶面区域，因此使得确定靶面图像中的靶面区域更准确。

实施例3：

为了使确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域更准确，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述根据所述第二灰度值对靶面区域中灰度值不小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新之后，所述确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域之前，所述方法还包括：

对经过灰度值更新的靶面区域进行形态学闭操作处理。

电子设备在根据预设的系数和第一灰度值，确定第三灰度值，根据第一灰度值对靶面区域中灰度值小于第三灰度值的像素点的灰度值进行更新，根据第二灰度值对靶面区域中灰度值不小于第三灰度值的像素点的灰度值进行更新，对像素点的灰度值进行更新之后，便能够将被弹孔击穿的靶线重新连接完整。

电子设备在对像素点的灰度值进行更新之后，便进行靶面区域中的每个第一靶环区域的确定，在确定每个第一靶环区域之前，电子设备可以对经过灰度值更新的靶面区域进行形态学闭操作处理。图6为经过形态学闭操作处理的示意图，图6中的白点为弹孔，环形的区域为靶面区域内的靶环区域。

实施例4：

为了使确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域更准确，在本发明实施例中，所述确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域包括：

针对经过灰度值更新的靶面区域，根据连通域算法，确定所述经过灰度值更新的靶面区域中的每个连通区域以及每个连通区域的面积；

根据每个连通区域的面积，确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域。

电子设备针对经过灰度值更新的靶面区域，根据连通域算法，可以确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个连通区域以及每个连通区域的面积，然后根据每个连通区域中像素点的灰度值，确定每个黑色连通区域和每个白色连通区域。其中，根据连通域算法，确定每个连通区域以及每个连通区域的面积的过程属于现有技术，在此不再对该过程进行赘述。

图7为确定的每个黑色连通区域和每个白色连通区域示意图，如图7所示，靶面区域中包括3个白色连通区域和9个黑色连通区域。然后根据每个连通区域的面积，确定出具体的5环区域至10环区域。

具体的，针对每个黑色连通区域，按照每个黑色连通区域的面积排序，黑色连通区域面积由大到小分别为7环区域、8环区域、9环区域、6环区域、6环区域、6环区域、5环区域、5环区域、5环区域；针对每个白色连通区域，确定该白色连通区域的圆度，判断该白色连通区域的圆度是否在预设的圆度范围内，如果是，确定该白色连通区域为10环区域。

在确定10环区域时，针对每个白色连通区域，可以确定该白色连通区域的周长perimeter和面积area，根据该白色连通区域的周长perimeter和面积area，按照如下公式确定该白色连通区域的圆度：

circularity＝(perimeter²)/(4π×area)

其中，circularity表示连通区域的圆度，perimeter表示连通区域的周长，area表示连通区域的面积。

在确定每个白色连通区域的圆度之后，针对每个白色连通区域，判断该白色连通区域的圆度是否在预设的圆度范围内，如果是，确定该白色连通区域为10环区域。其中，预设的圆度范围可以为0.9-1.1，或者0.95-1.05等。

由于在本发明实施例中，针对经过灰度值更新的靶面区域，根据连通域算法，确定所述经过灰度值更新的靶面区域中的每个连通区域以及每个连通区域的面积进而根据每个连通区域的面积，确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域。因此使得确定每个第一靶环区域更准确。

实施例5：

如果靶线被弹孔击穿，根据上述方法确定出的靶环区域在弹孔处会存在缺失，因此，为了进一步使确定的靶环区域更准确，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述识别靶面区域中弹孔的位置信息之后，根据所述弹孔的位置信息和所述每个第一靶环区域，进行报靶之前，所述方法还包括：

根据靶面区域中弹孔的位置信息，针对每个第一靶环区域，判断该第一靶环区域的边界上是否存在弹孔；如果是，将该第一靶环区域作为第二靶环区域，根据轮廓跟踪算法确定该第二靶环区域的轮廓信息，根据该第二靶环区域的轮廓信息和凸包算法，确定该第二靶环区域对应的凸包区域，根据所述凸包区域调整该第二靶环区域，将经过调整的第二靶环区域作为第三靶环区域；

针对第三靶环区域，确定与该第三靶环区域环数相邻，且环数大的第四靶环区域，采用所述第四靶环区域覆盖该第三靶环区域与所述第四靶环区域的重叠部分，确定出更新后的靶面区域，将更新后的靶面区域中的每个靶环区域作为确定的靶面区域中的每个第一靶环区域。

电子设备可以识别靶面区域中弹孔的位置信息，并且也能够识别到每个第一靶环区域的边界的位置信息，因此根据靶面区域中弹孔的位置信息，针对每个第一靶环区域，可以判断该第一靶环区域的边界上是否存在弹孔。如果判断出该第一靶环区域的边界上存在弹孔，则将该第一靶环区域作为第二靶环区域，根据轮廓跟踪算法可以确定该第二靶环区域的轮廓信息，进而根据该第二靶环区域的轮廓信息和凸包算法，可以确定该第二靶环区域对应的凸包区域，采用凸包区域调整该第二靶环区域，将经过调整的第二靶环区域作为第三靶环区域。其中，根据凸包算法，确定第二靶环区域对应的凸包区域的过程属于现有技术，在此不再对该过程进行赘述。

由于凸包区域会比真实靶环区域大，为了消除凸包区域中的多余区域，在采用凸包区域调整该第二靶环区域，将经过调整的第二靶环区域作为第三靶环区域之后，可以确定与该第三靶环区域环数相邻，且环数大的第四靶环区域，采用第四靶环区域覆盖该第三靶环区域与第四靶环区域的重叠部分。

例如，第三靶环区域为6环区域，则确定的第四靶环区域为7环区域，由于6环区域为根据凸包算法确定的凸包区域，因此6环区域与7环区域会存在重叠部分，采用7环区域覆盖6环区域与7环区域的重叠部分，从而可以消除6环区域中的多余区域。

由此可以确定出更新后的靶面区域，将更新后的靶面区域中的每个靶环区域作为靶面区域中的每个第一靶环区域。进而根据所述弹孔的位置信息和所述每个第一靶环区域，进行报靶。

图8为经过凸包算法处理后的靶面区域示意图，如图8所示，靶面区域中每个第一靶环区域都是完整的，不存在缺失的部分。

由于在本发明实施例中，如果第一靶环区域的边界上存在弹孔，将该第一靶环区域作为第二靶环区域，根据凸包算法，确定该第二靶环区域对应的凸包区域，根据所述凸包区域调整该第二靶环区域，将经过调整的第二靶环区域作为第三靶环区域，采用第四靶环区域覆盖该第三靶环区域与第四靶环区域的重叠部分，确定出更新后的靶面区域，将更新后的靶面区域中的每个靶环区域作为确定的靶面区域中的每个第一靶环区域。从而可以填补靶环区域上由于弹孔存在而缺失的部分，使得确定第一靶环区域更准确，进而使得报靶更准确。

图9为本发明实施例提供的报靶装置结构示意图，所述装置包括：

第一调整模块91，用于根据靶面图像的靶面区域中每个像素点的灰度值，统计每个灰度值对应的像素点的数量，将预设的第一灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第一灰度值，将预设的第二灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第二灰度值；其中，所述第一灰度值小于第二灰度值；

更新模块92，用于根据预设的系数和所述第一灰度值，确定第三灰度值，根据所述第一灰度值对靶面区域中灰度值小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新，根据所述第二灰度值对靶面区域中灰度值不小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新；

报靶模块93，用于确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域；识别靶面区域中弹孔的位置信息，根据所述弹孔的位置信息和所述每个第一靶环区域，进行报靶。

所述装置还包括：

确定模块94，用于对获取的靶面图像进行形态学开操作处理；根据连通域算法和轮廓跟踪算法确定靶面图像中的靶面边界轮廓信息；根据靶面边界轮廓信息确定靶面图像中的靶面区域。

所述装置还包括：

第一处理模块95，用于对靶面图像进行二值化处理。

所述装置还包括：

第二处理模块96，用于对经过灰度值更新的靶面区域进行形态学闭操作处理。

所述报靶模块93，具体用于针对经过灰度值更新的靶面区域，根据连通域算法，确定所述经过灰度值更新的靶面区域中的每个连通区域以及每个连通区域的面积；根据每个连通区域的面积，确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域。

所述装置还包括：

第二调整模块97，用于根据靶面区域中弹孔的位置信息，针对每个第一靶环区域，判断该第一靶环区域的边界上是否存在弹孔；如果是，将该第一靶环区域作为第二靶环区域，根据轮廓跟踪算法确定该第二靶环区域的轮廓信息，根据该第二靶环区域的轮廓信息和凸包算法，确定该第二靶环区域对应的凸包区域，根据所述凸包区域调整该第二靶环区域，将经过调整的第二靶环区域作为第三靶环区域；针对第三靶环区域，确定与该第三靶环区域环数相邻，且环数大的第四靶环区域，采用所述第四靶环区域覆盖该第三靶环区域与所述第四靶环区域的重叠部分，确定出更新后的靶面区域，将更新后的靶面区域中的每个靶环区域作为确定的靶面区域中的每个第一靶环区域。

本发明实施例提供了一种报靶方法及装置，所述方法包括：根据靶面图像的靶面区域中每个像素点的灰度值，统计每个灰度值对应的像素点的数量，将预设的第一灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第一灰度值，将预设的第二灰度区间内像素点数量最多的灰度值作为第二灰度值；其中，所述第一灰度值小于第二灰度值；根据预设的系数和所述第一灰度值，确定第三灰度值，根据所述第一灰度值对靶面区域中灰度值小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新，根据所述第二灰度值对靶面区域中灰度值不小于所述第三灰度值的像素点的灰度值进行更新；确定经过灰度值更新的靶面区域中的每个第一靶环区域；识别靶面区域中弹孔的位置信息，根据所述弹孔的位置信息和所述每个第一靶环区域，进行报靶。

由于在本发明实施例中，针对靶面图像中的靶面区域，根据靶面区域中每个像素点的灰度值，可以确定第一灰度值和第二灰度值，其中第一灰度值小于第二灰度值，并根据预设的系数和第一灰度值，确定第三灰度值，将靶面区域中灰度值小于第三灰度值的像素点的灰度值更新为第一灰度值，将其他像素点的灰度值更新为第二灰度值，这样可以将被弹孔击穿的靶线重新连接完整，进而根据弹孔的位置信息和每个靶环区域，进行报靶，这样可以在弹孔击穿靶线的情况下，仍然能够准确报靶，而且，由于在本发明实施例中，是针对单帧靶面图像进行处理，因此避免了由于靶面晃动造成的报靶不准确的问题。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。