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    摘要火炮枪支等武器发射时不可避免得在枪炮口产生膛口火焰,膛口火焰的强弱是影响武器性能的因素之一，因此如何探测膛口火焰大小强弱有十分重要的意义。本文使用基于图像处理的相关技术对膛口火焰进行检测，对膛口火焰系统的总体方案进行设计，采用高灵敏度高速相机拍摄膛口火焰视频，编写测试软件对膛口火焰参数进行离线测量；测量软件对膛口火焰视频进行视频帧提取并进行图像叠加形成最终的全景膛口火焰图像；针对膛口火焰图像的特点采用彩色图像滤波、图像灰度转换、图像增强、图像分割等操作提取膛口火焰轮廓；最终依据所提取的火焰轮廓计算出面积、周长等膛口火焰参数。系统验证实验表明本文所开发的膛口火焰测量软件能够有效提取膛口火焰轮廓并准确计算出膛口火焰相关参数。6239
    关键词  膛口火焰  图像处理  轮廓提取  OpenCV
    毕业设计说明书（论文）外文摘要
    Title   Measurement system design  of the muzzle flame based on image processing                   
    Abstract
    Artillery guns and other weapons inevitably produce the muzzle flame in the guns export when firing, The strength of the muzzle flame is one of the factors what affect weapon performance, so how to detect the muzzle flame size and power has great significance. This article detect the muzzle flame based on image processing technology, designing the general scheme of the muzzle flame, using high sensitivity and high-speed camera shoots the muzzle flame video, writing test software  measures the muzzle flame parameters of off-line. Measurement software on the muzzle flame video extracts the video frame and image overlay to forme the final panorama muzzle flame image.For muzzle flame images using color image filter, image conversion, image enhancement, image segmentation operation to extract the muzzle flame contour. Finally based on the extraction of flame contour calculates the muzzle flame parameters such as area, perimeter. System validation experiments show that the developed muzzle flame measurement software can effectively extract the muzzle flame contours and accurately calculate the flame parameters of the muzzle flame.
    Keywords  Muzzle flame  Image processing  Contour extraction  OpenCV
    目   次
    1  引言    1
    1．1  火焰测量研究的背景和意义    1
    1．2  火焰测量研究的国内外发展状况    1
    1．3  课题研究的主要内容及各章节安排    2
    2  总体设计方案    3
    2. 1 系统组成    3
    2.1.1  概述    3
    2.1.2  硬件连接    3
    2.1.3  设计原理    4
    2. 2 软件开发平台    4
    2. 3 软件流程图    5
    3  系统模块设计    6
    3. 1 视频帧提取    6
    3. 2 图像叠加    6
    3. 3 彩色图像滤波降噪    8
    3. 4 图像转换    9
    3. 5 图像增强    10
    3. 6 高斯滤波与形态学去噪    11
    3. 7 图像分割    12
    3. 8 轮廓提取    13
    3. 9 计算轮廓周长面积    14
    4  系统实验验证    15
    4. 1 实验软件开发环境    15
    4. 2 运行机器配置    15
    4. 3 整体系统开发实际效果    17
    结  论    23
    致  谢    24
    参 考 文 献    25
    1  引言
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