常规的射击训练中,传统人工报靶方式的不足逐渐显现。人工报靶方式易受到天气、场地以及周边环境的影响,报靶效率低。由于人力成本高且存在安全隐患等问题,人工报靶方式逐步被舍弃。随着科技的发展,技术研究人员在射击训练领域不断突破,创新。通过运用计算机技术和硬件设备搭配的方式,不断改进报靶系统,克服人工报靶的缺陷。本文阐述了通过结合硬件设备和计算机数字图像处理技术,实现了具有识别靶面和弹孔检测功能的射击训练系统。本文提出的射击训练系统主要由三部分构成:图像采集设备(工业用摄像头),计算机服务器以及手机客户端。这三个部分都处于局域网中。图像采集设备将靶面图像传输至服务器;服务器运用图像处理算法对靶面和弹孔进行识别和检测;检测完成之后,将识别结果传输至客户端供用户观测。用户可以在客户端对每个靶道的靶面识别和弹孔检测结果进行观测。因此,训练效率得到了提升。本文提出基于HSV色彩空间和阈值分割的靶面识别算法。通过分离三通道(色调、饱和度和亮度),提取靶面色调值,确定靶面色彩阈值;利用OTSU阈值分割算法分别对饱和度和亮度通道灰度图像进行分割。最终将处理完成的三通道图像进行组合用于精确识别靶面。本文对弹孔检测算法进行改进。利用OTSU算法分割弹孔灰度图像,并在此基础上计算连通域面积,用于检测孤立弹孔和重合弹孔。为应对靶面抖动问题,提出结合SSIM结构相似性和弹孔个数判断的靶面相似度检测,用于判别三帧靶面图像是否一致。实验结果表明,本文提出的基于HSV色彩空间的靶面识别及弹孔检测算法在常规使用条件下都具有良好的效果。对于运动目标,本文算法可以确定在预期场景中存在的移动目标,以缩短响应时间。在弹孔检测方面通过分析本文弹孔检测算法,提出弹孔检测率的概念,证明在不同光照条件下本文算法的弹孔检测率高。弹孔检测改进算法中提出的自适应阈值分割可以有效提高在不同光照条件下的弹孔检测率,解决了固定阈值的不足。本文算法可以同时检测出孤立弹孔和重合弹孔,缩短了算法执行时间。通过对算法的执行时间进行统计,证明算法符合实时性要求。