激光惯性约束聚变实验通过多路高能激光轰击氘氚靶实现核聚变反应,靶场监测系统是整个实验的关键环节。本文主要研究靶场监测中靶图像的识别定位问题。20世纪60年代以来,随着计算机技术的迅速发展,数字图像处理技术产生并不断发展成熟为一个新兴的技术领域。在近半个世纪的发展历程中,它在理论和实际应用中都取得了巨大的成就。本文通过对图像处理算法的研究,实现了对图像中靶目标高精度的定位,实验结果证明本文的算法具有很高的精度和很强的抗干扰能力。主要研究内容如下:1.对图像的边缘进行了一般的概述,先介绍了比较经典的检测算子,并针对Sobel算子边缘较粗的缺点对其进行了改进。2. Hough变换是在图形图像处理和计算机视觉中用来提取目标的边缘特征的一个最常用的方法,受到国内外学者和工程技术人员的广泛青睐。本文对基于Hough变换的目标识别技术进行了一些研究和探讨,给出了一种用Hough变换直线检测的原理来检测类似矩形目标的四个边界的方法,对Hough变换圆检测的权值积累算法做了一些改进,并提出了一种多圆检测的方法,取得了良好的效果。3.为了达到更高的定位精度,本文使用了空间矩亚像素细分方法对边缘点进行细分,用最小二乘法对细分后的边缘点进行了曲线拟合。对标准圆图像和加噪后的准圆图像的实验结果表明,对目标的定位精度小于1/4像素。4.最后本文试图用不变矩方法自动识别靶的类型。矩技术因其具有数学上的简明性及多样性而得到了广泛应用。本文针对目标图像质量差、细节失真情况,选取合适的矩不变量对不同目标进行识别,并提出了一种基于改进的阶次归一化不变矩目标识别方法。通过改进Hu’s矩,达到了较高的识别率。