买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于图像处理技术的破片飞散特性测试方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115272403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210654083.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于图像处理技术的破片飞散特性测试方法是由罗红娥;贺臻;孔筱芳;顾金良;夏言设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理技术的破片飞散特性测试方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于图像处理技术的破片飞散特性测试方法及系统，根据战斗部当量计算破片分布半径，按照破片分布半径安全区域布置双目相机，对相机进行标定与参数设置，采集破片飞行的轨迹序列图像；对采集到的轨迹序列图像进行破片的自动识别与坐标提取；对提取到的破片在两个相机视场中互相匹配，利用提取的破片在图像中的二维坐标计算破片在空间的三维坐标；在三维空间中对破片运动方程进行拟合，根据拟合方程和已知的破片三维空间坐标求解破片运动参数。本发明具有测量系统布局方便、实景记录、非接触式测量、测量精度高、分析速度快等特点，为新型目标毁伤计算与分析提供有效的理论依据。

本发明授权一种基于图像处理技术的破片飞散特性测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理技术的破片飞散特性测试方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：根据战斗部当量计算破片分布半径，按照破片分布半径安全区域布置双目相机，对相机进行标定与参数设置，采集破片飞行的轨迹序列图像； 步骤2：对采集到的轨迹序列图像进行破片的自动识别与坐标提取，包括以下步骤： 步骤S21，对双目相机采集到的破片飞行轨迹序列图像进行预处理去噪，针对小波系数的分布情况，对不同的频带分别进行处理，设定阈值为软阈值，当小波系数的绝对值小于给定阈值时，令其为0，大于阈值时，令其都减去阈值，基本原理如下： 式1中，signw为符号函数,w是原始图像小波系数，wλ是小波变换后重新生成的小波系数，λ是阈值； 步骤S22，设fk、fk+1、fk+2为三帧相邻的图像，对三帧图像间分别进行差分，得到： 式2中，S1、S2、S3为经差分得到的目标前景灰度矩阵； 步骤S23，对差分后的前景进行叠加，就可以增大目标所在位置的灰度值，提高目标与噪声的灰度差，对差分后前景灰度矩阵进行叠加，得到： Dk＝S1+S2+S33 式3中，Dk为差分后前景灰度矩阵的叠加矩阵； 步骤S24，为了进一步增大目标前景同噪声的对比度，对Dk每个像素点进行灰度值平方处理，得到： 式4中，gk为叠加矩阵的灰度值平方处理矩阵； 步骤S25，采用改进的局部阈值法，将目标前景从噪声中分割出来，先将灰度值平方处理得到的图像划分为子图像，再对每一个子图像进行如下操作： 获取子图像fi,j的直方图； 按灰度级从小到大遍历直方图，找到第一个峰和最后一个峰，相应的灰度值分别记为T0和T1，记Tmin、Tmax分别为子图像的最小、最大灰度； 设fi,j为子图像中像素点的灰度值，若fi,jT0且fi,jT1，则用 计算新的灰度值代替子图像灰度值，式中T为针对该子图像的最大类间方差法确定的阈值； 将所有按照上述处理子图像拼接成原始大小，得到背景与目标分离的图像； 步骤S26，进行形态学处理，去除差分和分割处理过程中出现的孤立噪点和修补空洞； 步骤S27，对图像中的破片的数量作统计，并依据破片在每一条轨迹中飞行时出现在图像中的形状对破片形状作推测描述； 步骤3：对提取到的破片在两个相机视场中互相匹配，利用提取的破片在图像中的二维坐标计算破片在空间的三维坐标； 步骤4：在三维空间中对破片运动方程进行拟合，根据拟合方程和已知的破片三维空间坐标求解破片运动参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。