目前在我国，绝大部分军警系统在日常的轻武器射击训练项目中，采用人工的方式进行报靶，对射击结果仅限于环数、总环数、平均环数等简单的射击水平评定。这种传统的射击训练方式在成本和效率方面都非常的落后，最主要的是存在极大的人员安全隐患问题和公平性问题。随着模式识别技术、图像处理算法和计算机硬件等科学技术的发展，对自动报靶系统的研究逐渐兴起。主流的研究方向有从电学、声学、光学和机器视觉的基础上探讨自动报靶系统的设计。自动报靶系统极大地解决了人员安全隐患问题，并且提高了训练效率，降低了训练成本。本文从计算机视觉的角度出发，提出了一种室外实弹射击训练系统的解决方案，主要解决了如下问题:　　本文针对实弹报靶系统中胸环靶识别的问题，提出了一种基于像素搜索的中心外扩法获取靶图边界，系统只需处理边界内的图像信息，提高了系统的可靠性和实时性。分析了胸环靶图的畸变特性，利用最小二乘法以椭圆来拟合胸环靶环线，建立了胸环靶的数学模型，有效地提高了胸环靶的识别精度。　　本文针对实弹报靶系统中的弹孔识别的问题，首先提出了一种基于动态阈值结合灰度变化的改进型差分图提取算法，有效的对靶图进行快速预检测。然后利用八邻域连通算法在预检测结果中提取候选弹孔信息。引入负差分图的概念，有效的解决了靶图晃动情况下旧弹孔对弹着点检测的干扰。最后根据弹孔的特征，设计了一种弹孔匹配度函数确定最终的弹着点坐标。　　对射手射击水平的评价提出了精确性和稳定性的计算方法，射手可以根据自己的射击评价，针对性进行训练，快速提高射击水平。采用wifi的无线数据传输方式，提高了自动报靶系统的室外部署效率。将系统分为识别终端、训练终端和管理终端，提高系统的便捷性。设计了系统的人机界面，提高射击训练的自动化程度。　　经过测试，本文所述基于机器视觉的实弹射击训练系统，可以适应室外复杂的背景环境，系统的精确性、可靠性和实时性完全能够满足军警系统射击训练的要求。