图像采集处理（共12篇）
图像采集处理 篇1
摘要：介绍了一种数字图像采集处理系统的方案, 方案选用的是CMOS芯片OV7620并以STM32F103ZET6单片机作为主控制器。该设计实现了高速的图像数据采集, 并实时显示处理。文章详细论述了ov7620图像传感器的工作原理以及上位机部分对图像的处理过程。
关键词：数字图像处理,OV7620,STM32F103ZET6单片机
随着嵌入式技术和无线网络技术的不断发展, 视频采集和信息处理系统在视频会议、门禁监视系统和远程教育等领域都有广泛应用。无线网络传输系统中的前端处理部分就是视频信息采集, 从图像传感器传来的原始图像通过处理转化成数字视频信号, 再通过视频压缩得到比较理想的可用于无线传输的视频信号。
1 总体方案
本系统由图像传感器、数据缓存、数据分析处理三部分组成。在PC机的控制之下, 单片机负责接收采集来的原始图像, 进行传输和存储。
图1为基于STM32的视频信息采集系统设计方案。本方案采用STM32F103ZET6单片机作为核心芯片, 通过外围电路实现对OV7620图像传感器的控制[1]。并通过视频帧存储器AL422缓存OV7620图像传感器采集来的数据, 这样单片机可以随时从存储设备中读取图像进行处理。
2 硬件组成
2.1 图像采集部分
采用OV7620图像传感器, 该传感器通过SCCB总线控制, 其数字视频端口支持60 HZ YCr Cb 4:2:2 16位/8位格式。该产品VGA图像最高达到30帧/秒。用户可以完全控制图像质量、数据格式和传输方式。所有图像处理功能包括伽玛曲线、白平衡、饱和度、色度等都可以通过SCCB接口编程。通过减少光学或电子缺陷 (如固定图案噪声、托尾、浮散等) 提高图像质量, 得到清晰稳定的彩色图像。
Ov7620的功能组成模块见图2, 其中包括感光阵列 (共有656x488个像素, 其中在YUV的模式中, 有效像素为640x480个) 、模拟信号处理、A/D转换、测试图案发生器、数字信号处理器、图像缩放、时序发生器、数字视频端口、SCCB接口、LED和闪光灯输出控制。
OV7620传感器采集一帧图像所需要的时间为出现一个垂直同步信号VSYN的时间, 即完整的一帧图像在两个正脉冲之间;扫描一行像素的有效时间为水平同步信号HREF保持在高电平的时间;像素同步信号PCLK为读取有效像素值提供同步信号, 高电平时输出有效图像数据。若当前图像窗口大小为640×480, 则在VSYNC两个正脉冲之间有480个HREF的正脉冲, 即480行。在每个HREF正脉冲期间有640个PCLK正脉冲, 即每行640个像素。这就是VSYNC、HREF、PCLK三个同步信号之间的关系。
2.2 图像存储与传输
采用Aver Logic公司生产的AL422B存储芯片来存储摄像头所采集的图像信息。存储芯片中的图像信息可以随时被单片机读取, 复原一帧图片。摄像头的8位数据输出端跟AL422B的数据输入端相连, 单片机的8个IO口与AL422B的数据输出端相连。AL422B的WCK (写时钟) 跟OV7620的像素同步信号PCLK相连。在AL422B的写使能WE为0时每一个PCLK上升都使AL422B锁存一个像素。当出现一个垂直同步信号VSYN时, 说明AL422B已经储存好了一帧图像, 当单片机判断出现垂直同步信号脉冲后就可以对AL422B的写使能拉高, 这AL422B就不再锁存摄像头所传的像素, 然后再对芯片进行读复位, 最后写RCK (读时钟) , 读取存储芯片所锁存的一帧数据。单片机将接收到的数据通过USB接口跟电脑相连, 通过通用串行总线协议, 将数据发送给上位机。
3 系统软件设计
3.1 ov7620的单片机配置程序
在系统工作之前单片机要先进行系统初始化, OV7620初始化默认为rgb raw Bayer格式的VGA输出模式, 单片机首先对OV7620的寄存器进行配置, 接下来就是等待上位机发出采集命令, 当系统接收到采集命令时, 控制AL422B数据缓存芯片写入一帧图片数据, 然后单片机从AL422B读取一帧图片数据, 最后将数据发送给上位机[2]。
3.2 上位机程序设计
PC端上位机界面部分是由VB语言编写[3]。后台程序主要设计了对数字图像数据的处理和显示功能, 帧存储器中的数据通过USB接口送入PC机, PC机在接收到完整一帧数据后进行处理并显示、保存。PC端程序主要通过Ada Boost算法对图像进行检测、处理。该算法检测具有速度快、可以检测任意尺度的图像的特点[4]。Adaboost算法的训练集是通过调整每个样本对应的权重。起初, 每个对应于样品的重量是相同的, 用于样本分类错误, 应增加重量的相应的正确分类的样本时, 应减少其重量。这样的分类错误样本中突出出来, 得到一个新的样本分布。新的样本, 弱分类器进行恢复训练, 并得到一个新的弱分类器。因此, 经过多次循环, 最终要强大的分类。
强分类器H (x) 对训练样本集的误判率称为训练误判率, 记为, 则有:
其中,
对Adaboost算法, Schapire和Freund研制出了与训练误判率有关的重要理论。我们先来假设一下, 当运行Adaboost算法经过n轮训练后, 生成的弱分类器分别为h1……h7, 对样本集的误判率则分别L, 误判率的上界是:L≤0.5。在定理中, 如果每个L≤0.5, 并且令则最终得到的强分类器H (x) 的训练误判率上界即为:
因此, 弱分类器越多, 误判率越低。对于分类问题, 只需要弱学习算法的精确度略好于随机猜测, 就能使得Adaboost算法是收敛的。
本文中的研究是在PC机上以VS2010集成开发环境做平台, 在Adaboost算法下进行了图像灰度变换、几何变换、图像变换域处理、图像分割、图像增强、图像配准。
4 系统测试结果及结论
本文所设计的数字图像采集处理系统通过使用STM32单片机对OV7620图像传感器进行相应的配置, 同时采集数字图像数据, 实现对图像数据的实时采集与存储。然后通过串行通讯将采集来的图像数据传到PC机进行处理。整个系统稳定性好、速度快、准确率高。
我们截取了软件运行时显示在计算机屏幕上的画面, 显示对比效果如图3。
本系统得到的图像质量良好, 达到了预期的设计效果。实验证明了该方案是有效可行的, 可广泛地应用于数字图像处理和识别领域, 本系统目前正准备用于智能输液监控系统系统中, 相关的测试工作正在进行之中。
参考文献
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[2]崔业梅.基于嵌入式系统的图像采集系统[J].长沙航空职业技术学院学报, 2011:60-62
[3]李兰友, 万振凯, 等.Visual Basic 6图像处理开发与实例[M].北京:电子工业出版社, 2000
[4]罗均, 吴克松, 廖红华.基于N10S II的图像采集和显示的实现[J].电子技术应用, 2007 (2) :24-27
图像采集处理 篇2
图像信息的采集与加工
冠县一中
骆 伟
一、教学目标
本节课从表达信息的需求出发，介绍图像合成的相关知识与技能。以制作图像作品为例，引领学生经历创作图像作品的实践活动过程，逐步掌握利用图像合成突出主题，表达信息的基本方法。
1．知识与技能
（1）掌握图像合成一些基本方法；
（2）理解图层的概念。
2．过程与方法
（1）能根据表达、交流或创作的需要，选择适当的媒体和工具完成图像作品，用以呈现信息、交流思想；
（2）能对采集的图像素材进行加工编辑，表达自己的主题思想。
3．情感态度与价值观
（1）经历创作图像作品的过程，形成积极主动学习和利用图像处理技术，参与图像作品创作的态度，培养学生的创新能力，表达能力；
（2）能理解并遵守相关的伦理道德与法律法规，认真负责地利用作品进行表达和交流，树立健康的信息表达和交流意识。
4．教学重点
掌握图像合成的一些基本方法。
5．教学难点
理解图层的概念。
二、教学内容分析
本节内容是教育科学出版社《信息技术基础》教材第五章中的内容。本节具体学习内容为 ：图像的独特魅力、图像的采集与加工。为了既让学生掌握基本操作、基本技能，又能培养学生信息技术素养，我对本节内容进行了处理，并使教学过程遵从：
1．教学过程是以教师为主导、学生为主体的过程，新课程尤其强调学生的主体性，使学生养成良好的思想品德，形成正确的人生观、世界观和价值观，培养学生的主动性、独立性、创造性、自信心、实际动手能力等。
2．防止只强调学生通过自己探索去发现、积累知识，忽视书本知识的学习和教师的系统讲授；防止只强调传授知识，忽视思想品德教育。
3．传授给学生的知识应是规律性的知识；在一定时间范围内所学的知识的量要适当；采用启发式教学。
4．科学性与教育性相结合原则；理论联系实际原则；直观性原则；循序渐进原则；巩固性原则；因材施教原则。
三、教学组织
本节以演示典型作品和主题式任务组织教学，在活动任务中体现分层次和探究式教学。
四、教学过程
（一）情景导入激发兴趣：
1．让学生去观看优秀图像作品，以学生为主体创设特定的情境，感受图像的丰富视觉效果，激发学生学习、操作的动力和积极性。2．提出本节课要求：自己动手合成精美图像。
（二）教学内容： 1．获取数字化图像的途径
将传统照片数字化（扫描仪）使用数码相机拍摄
从网络或其他数字化资源库中获取需要的图像素材 从影像资料中捕获 2．图像的加工工具 简易型图像软件：画图
普及型图像软件：ACDSee、Flash 专业型图像软件：Photoshop、AutoCAD 3．认识Photoshop软件工具 4．课堂演示及引导
演示样例：以“地球——我们的家园”这题，引出如何利用图像的合成技术，更好地表达信息，接着引出图像的合成操作所涉及的知识点及技能，教师以流程形式给出图像工具的图标、名称和属性功能，跟学生分析各个图像元素是用了哪些工具从原始图中选取出来的，然后进行加工，最后合成及保存作品。具体操作主要看教师演示。做到从表达信息的需求出发，介绍图像合成的相关知识与技能。以制作图像作品为例，引领学生经历创作图像作品的实践活动过程。
任
务：
第一步、打开Photoshop软件，新建一幅768×1024像素的空白图像，保存该文件
第二步、将素材中重点的图像“剪”到白纸上。主要运用到矩形选框工具、魔棒工具、磁性套索工具。
第三步、重新命名各图层
第四步、调整尺寸大小，利用移动工具调整作品各对象的位置。
第五步、进步润色作品，加入文字，增加背景图层。使用到文字工具、渐变工具 第六步、美化完成作品。综合练习：
教师在“图像”文件夹下提供了大量的素材。大家充分利用老师提供的素材，通过小组间互帮互评的办法进一步完善自己的图像，使自己的图像最美。（进一步强化学生的审美能力和规化能力）
教师巡视，随时解决学生在学习过程中遇到的问题，并注意收集有共性的问题，同时调控整个班级情况，密切注意学生动向并及时反馈，营造一种竞争的课堂教学环境。
教师在学生介绍后多给学生正面评价，充分肯定其学习成果，展示几个好的作品，激发学生兴趣，鼓励各小组间互评，解决共性问题。
课堂小结
这节课的重点及难点。图像有很好的表达效果，但是我们在选择时，一定要根据主题和表达的需求，恰当地选择媒体，才能达到最佳效果。
作
业
图像采集处理 篇3
关键词：图像采集和处理；图像叠加；DSP
中图分类号：TP274.2文献标识码：A文章编号：1006-8937（2011）22-0072-02
在医学上，随着微电子和计算机数字图像处理技术的发展，能够对X射线图像进行量化、传输、存储、显示和处理的数字化X射线成像技术进入了X射线影像领域，具有重大意义和应用前景，是医学影像系统的发展趋势，它能节省大量的胶片，其市场潜力巨大，解决了约占影像学科70%左右的数字化问题，有利于X射线图象的存储、处理、传输和显示，并合适进入图象存储、处理、传输和显示，并适合进入图象存储与通信系统（PACS）及远程医学系统。
有三种方式实现X射线成像的数字化，CR（计算机X射线照相术）、DR（数字X射线照相术）和视频数字采集。CR和DR都是将X光模拟信息转换成数字图象。视频数字采集直接对由X射线探测器产生的视频信号实施模数转化，并且获得单帧图像或图像序列。
跟CR和DR相比，视频数字采集拥有自己独特的优点，因此可以应用在不同场合，视频数字采集适合连续动态X射线透视图象信号的数字化采集，并可以看到器官的动态变化以及设备简单、操作方便、成本低等优点。采集的大量动态视频和图象数据可以储存在外部存储在外部存储内，用在采集后独立的诊断上（普通的荧光透视法诊断与成像必须同时），诊断后这些数据可以根据需要保存或者删除，根本就不需要胶片。
1系统主要性能
系统主要应用于CCD医用X线电视设备的后端视频处理，其相应的系统性能要求和实现功能如下所使示：
①视频输入。CCIR（与PAL兼容的黑白电视信号），75Ω（高阻可选）BNC接口。
②3路视频输出。A输出CCIR视频信号（50场隔行）输出，B、C两路输出100 Hz（逐行、或隔行）视频信号输出；A、B显示与输入信号同步的实时图像，C显示冻结图像、存储图像和DSA图像；75ΩBNC接口，标准视频信号，能驱动3个标准显示设备。
视频信号处理部分。图像分辨率：768×576、720×540、540×540、512×512像素；图像位数：8 bit或10 bit；对输入的视频信号（50 Hz）进行倍频处理，输出100 Hz（隔行场频，或逐行祯频）视频信号；递归滤波数字去噪功能；通过一组外部信号（比如脚踏开关闭合信号）控制，图像冻结，能存储16幅冻结图像；通过另一组信号控制，末位图像冻结；能对图像进行镜像与负像处理；通过键盘或其他方式设置参数，控制“灰度”、“对比度”电平调整；视频通道带宽>8M，8M以上的高频衰减陡，量化噪声<分贝；具有字符叠加功能，键盘输入字符；能采集存储1～2 min实时图像，并对采集图像进行DSA（数字减影）等实时处理；图像采集时间长短根据内存大小可以调整设置，内存大小可以在一定范围扩展；图像±90°、±180°旋转，或任意角度旋转；能进行局部图像放大。
2系统性能分析和方案选择
2.1系统性能分析
①系统所要求采样的视频信号的图象分辨率最大是768×576，这是标准的PAL信号分辨率上限，也就是说我们需要处理的信号是标准的PAL兼容的CCIR信号，且是黑白图象信号，这对于我们处理视频信号更为方便。
②系统要求图像位数是8位或是10位，由于我们的医学应用中图像的清晰度置关重要，我们选择图像位数为10位。
③一般的PAL制信号的场频是50 Hz，但在高清晰视频信号采集的情况下选择100 Hz的场频是合适的，我们在电路中要做好50 Hz的倍频处理。
④视频的灰度调节和对比度调节使视频信号具有可调节性，更符合对于视频信号的可调节性，选择合适的方案后这部分的工作将变的很简单。
⑤系统很好的实现了图像的采集，存储和冻结，这对于医学影像中的处理是很重要的一个功能。这部分的功能实现也是很重要的。
⑥系统需要采集存储1～2 min实时图像，以最大的22 min和最大分辨率来计算。22 min的图像是： 25×120×768×576×16 bit=4 045 M~5 G
⑦系统需要能存储16幅冻结图像。所需要的存储器最大容量是：16×2 M=32 M。
2.2系统方案比较和选择
在系统总体方案的实现实现上选择DSP+ FPGA + ARM9+wince的实现方案。
系统采用两块电路板，一块电路板是协处理器电路，由视频采集电路+DSP+FPGA+视频输出电路+图像存储电路实现视频信号的采集和处理，一块电路板是主处理器电路，由ARM9+wince+人机界面构成，实现系统所要求的增强功能的其他功能和相应的键盘输入。把两块电路分开是系统可以做的很柔性，主处理器部分可以根据需要替换成工控机系统（PC系统），协处理器电路提供了相应的接口。图1为系统原理总体框图。
下面就主要的一些电路方案的比较和选择论述如下。
2.2.1视频采集电路
无论是摄像头信号的输出，视频信号的存储，视频信号的叠加、综合，还是DSP的算法实现，系统时基信号在系统的各个环节中都起着非常重要的作用。
系统的输入的是标准制式的电视信号，它是一种复合视频信号（简称CVBS），主要包括两个主要的信号，一是反映当前视场信息的视频信号，另一个是用于视频信号的接收以及同步扫描的同步信号。视频信号的采集、存储、处理和综合都需要知道复合视频信号中有用的视频信号何时开始何时结束，因此就需要产生代表这些信息的系统时基信号，包括行同步信号（简称HS）、场同步信号（简称VS）和像素时钟信号。随着技术的发展，在我们的系统中采用了另一种方案来实现内同步，即选用集成解码芯片结合视频分离电路来得到上面所说的两种视频信息。
2.2.2视频输出电路和倍频电路实现
现在的PAL标准信号使用的是50 Hz频率，在高清晰的电视处理中目前广泛的采用的100 Hz的场频，所以有必要在电路中实现50 Hz的倍频电路，传统的倍频电路是PLL+分频器，这样做不仅需要额外的电路实现而且成本高，我们在系统中也是选用合适的编码芯片，合适的编码芯片同时带有倍频电路，这样同步时序还是由FPGA产生，同步信号经过编码芯片倍频结合编码输出完成视频信号的输出。
2.2.3存储器选择
方案中冻结图像的存储器选择SRAM，SRAM的操作简单，速度快，适合实时存储。存储图像的要求是实时性，要求掉电不丢失的能力，在考虑到所要保存图片的最大容量，采用乒乓NVRAM+硬盘的方式。硬盘用来存储1-2分钟的图像，而NVRAM存储冻结图像。
2.2.4冻结图像和存储图像输
出
方案中采用了FPGA+VHDL
+存储器的方案。
系统有两路动态图像输出，设计成一路经DSP直接处理后送DA直接输出，另一路是要输出冻结图像，存储的图像。它的设计原理如下：
当系统的C路输出不需要输出时，即不需要输出冻结图像和存储的图像时，DSP处理好的图像数据不送入C路的存储部分，存储器的总线与DSP总线是断开的，与DA总线是连在一起的。当有图像冻结命令时，总线切换使得DSP总线处理好的图像送入冻结SRAM，连续保存，并在FPGA中做好索引，当图像冻结命令解除后，有FPGA中的总线切换开关断开DSP与存储器的连接，有与DA相连，有外部信号控制FPGA中的索引单元查找所要查开对像的地址，然后由相应的地址开始输出冻结的图像，地址不断循环，只要有新的控制命令。
显示存储和DSA的图像的原理与显示冻结图像的原理相同，不同的是因为要存储的实时图像的容量较大，所以选用IDE硬盘，IDE硬盘是挂在ARM9上的，如果直接操作速度是个瓶颈，所以考虑用NVRAM+硬盘的方式，NVRAM是掉电数据不丢失存储器，它有与SRAM相同的速度。我们采用乒乓存储的方式作为两者间的缓冲。采集数据放入到NVRAMa保存后,通过FPGA切换把采集的数据放到NVRAMb后，同时a中的数据转移到硬盘中，显示数据时也是采用相同的方法。
2.2.5字符产生
字符显示也是系统人机接口的重要部分，它以字符的形式在监视器的屏幕上实时显示出系统的工作状态和相关数据信息，以此提示系统的操控者实施相应的动作。
从字符叠加的工作方式及本身电路的构成来看，字符叠加技术可以有以下三种方法来实现。
第一种是“图解显示控制”即GDC 方法。它是利用中小规模数字集成电路来实现各部分所要求的严格的时序关系，将形成的字符信号与视频信号在预定的时间关系上混合并显示在屏幕上。
第二种是用CRT 控制器这一类专用集成电路的方法。常用的有8350、8275、MC6845等。它将“图解显示控制方式”中的中小规模集成器件构成的电路集成化。字符或图形等以点阵方式存储在外围的ROM或RAM 中。它使电路大为简化，因而使用较为方便。
第三种是单片“屏幕显示”（OSD）器件方法：因为在与电视有关的产品上并不需要显示很多的字符或图形，因此将以上CRT控制器中的外部存储器与其集成在一起而形成所谓专用字符叠加芯片。常见的有NEC公司的uPD6453字符叠加芯片以及富士通公司的MB90092字符、图形叠加芯片。
本文设计的系统中需要显示的字符量比较少，为了降低开发的成本，合理利用系统的资源，我们采用上述的第二种方案，但字符叠加控制器是由可编程逻辑器件编程实现。
3结语
本文的高性能X光视频图象采集和处理系统实现了对视频信号的实时采集、处理和存储，为信号的实时处理提供了方便。文章讨论的方案的比较与选择对于不同的系统要求都有借鉴意义，对医学视频图象数字化采集与处理方面作了一定的探讨，具有一定的应用价值。
参考文献：
[1] 张晓飞,袁祥辉.基于DSP 成像系统的视频图像采集部分的实现[J].压电与声光,2002,24(6):247-250.
[2] 郭劲斌,钟秋海.嵌入式MPEG-4视频压缩编码算法研究[J].微计算机信息,2006,(22):65-66.
高码率图像采集处理技术研究 篇4
当前, 图像采集和处理技术的发展十分迅速, 它和计算机技术一起, 在很大程度上帮助了我国进入数字化时代, 越来越多的场合需要用到数字图像技术, 多样化的图像和视频应用, 形象生动的表达了传统的媒体所不能传递的信息, 结合强大的通讯网, 很大程度上丰富了人民的业余文化生活。同时由于很多行业需要使用高清图像的实时监测和数据分析, 高码率的图像采集方法也已经成为工业中的重要技术之一。
在监控、高清电视转播、卫星图像传送等领域, 传统的压缩严重、码率较低的图像已经不能满足当前社会发展的需求, 由于软硬件技术的飞速发展和市场的需求, 高码率甚至是无损的图像以及视频数据已经不是硬件资源的瓶颈所在。发展先进的高码率数字图像采集和信号处理技术, 成为目前科研院所和企业研究的热点。
二、研究现状
我国电子技术的发展滞后于西方国家, 体现在核心技术上专利和技术积累的不足, 近年来国家层面上对集成电路等技术的支持力度十分显著, 标志着我国芯片技术的从无到有, 从弱到强。而这些硬件技术的发展, 对高码率数字图像在内的新兴行业带来了蓬勃的生机。
成像设备的是数字图像技术发展的基础, 我国当前生产CMOS以及CCD模块的厂家数量逐年增加, 例如中安视讯公司采用PCIe x1接口的视频采集卡, 在两路模拟视频信号采集下已经可以实现720x576x24bit的速率, 达到的水平也逐渐跻身国际前列[1]。
但是, 我们应该看到, 在高清成像技术的高端市场上, 索尼、尼康、苹果、Coreco等老牌的图像厂商无论是在硬件核心器件, 还是在后期图像的算法处理上, 都处于绝对的领先地位。
Coreco的一款图像采集卡系列甚至达到了1GB/s的高速数据量吞吐。但是, 中国市场的巨大带来的研发热潮是其他国家和地区所不能比拟的, 处于高速发展时期的中国, 无论是在高清电影拍摄等民用或者工业市场, 还是在国防、勘探等关系到国家利益的重大层次, 都对高码率的图像采集和处理技术保持着研发的热情。
三、高码率图像采集处理的技术实现要求
全高清时代的到来, 使得硬件设备更新换代的速率不断提高。传统的低码率图像传输使用场合受到的限制越来越多, 而对传统设备和技术的改进是一项巨大的工程, 特别是我国这样庞大的一个基数量级。设计和研究高码率的图像采集和处理技术, 需要注意以下几点:
1、系统的开放性以及兼容性:
众多的老设备不可能在很短的时间内迅速更换, 要最大程度的保留兼容的解决方案, 同时, 采用开放的系统接口, 满足不同设备的最低开销的使用;
2、技术实现下的经济效益最优化:
在满足技术指标的同时, 尽可能使用性价比高的设备以及容易实现的软件方案, 保证系统的实用性和经济性;
3、灵活的框架以及维护的便捷性:
高码率图像采集和处理技术的核心部件价格昂贵, 用户可以根据需求选择外部组件的配合使用, 保证了物尽其用。同时, 灵活的框架允许维护的过程更加简单, 节约了人力物力;
4、安全性和稳定性:
图像数据大部分存储在机器本地, 需要进行严格的分级加密保存和提取。但是涉及到需要使用网络进行远程传输的信号, 需要算法加密, 防止信息截取。
四、高码率图像采集处理技术的方法研究
随着电子技术和大数据时代的激发, 图像以及视频处理领域对更大的数字信号数据量的存储和处理需求提出了更高的诉求。
一般的, 高码率数字图像的采集涉及到很大的数据带宽, 这就需要很高的信号处理芯片级别, 传统的单片机肯定是无法满足要求的, 多数情况下, 使用ARM处理器, 嵌入式的Linux系统以及高速的DSP+FPGA方案实现[2]。
硬件方面, 高码率的图像信号采集和处理技术主要基于FPGA和高速并行DSP处理器完成数字信号的检测和处理, 同时对硬件的设计加以优化, 对程序控制中的时序进行严格把控, 使系统的稳定度和处理效果达到较好的水准。在高速信号处理过程中, 信号的传输质量始终关系到整个系统的运行。
传统的单端信号传输方式, 功耗和速度都已经难以适应芯片的发展。采用高速差分信号传输, 是一种抗共模干扰能力很强的新型数据传输方案。LVDS是满足FPGA和DSP之间高速高效数据传输的常见的差分接口, 主要用于诸如高清视频转发、遥感数据采集等高速数据传输连接之中, 是一种低压、差分信号的传输[3]。LVDS规定了驱动器和接收器的电气特性。使用LVDS的模数转化器, 不仅可以保证其高性能的转化, 并且能够实现高速数据传输。
在高清电影拍摄、高清视频实时转播、卫星图片传输等系统采用的高码率传输设备, 数据量可以达到甚至是超越Gbps, 这就需要除了控制硬件采集信号的质量之外, 对软件算法不断加以优化。
在视频压缩与编码部分, 不同的压缩算法决定了图像的质量和编码效率。在DSP+FPGA的高码率图像数据采集和处理方案中, 软件系统采用合适的无损/有损压缩, 配合优化的通讯协议和存储规则。[4]在FPGA上实现实时的高速算法, 确保成像质量。
五、结语
数字图像技术的诞生是人类历史上值得纪念的一项伟大技术, 伴随着图像采集和存储的发展, 特别是随着计算机技术的突飞猛进, 高码率图像信号采集和处理技术不断发展。现代工业测控领域很多应用中需要将高码率的图像数据信号实时地接收、处理并存储, 如工业监控图像数据采集、雷达视频回波信号数据采集, 以及卫星图像数据信号的采集等。本文研究了高码率图像采集处理的关键技术, 具有一定的现实指导意义。
参考文献
[1]吴振锋.基于FPGA的Camera Link相机图像采集及处理技术研究[D].哈尔滨工业大学, 2013.
[2]曾霞霞, 张小进-嵌入式系统视频图像压缩技术的研究, 《唐山学院学报》, [J]2010
[3]彭加进.基于JPEG图像压缩的嵌入式视频采集处理系统[D].河海大学, 2007.
图像采集处理 篇5
教学目标
1、知识与技能： 使用在操作过程中理解 Photoshop 的合成数字化图像的原理，掌握 Photoshop 常用的选择工具（矩形选择工具、魔棒工具、磁性套索工具）、移动工具、图形的变换、图层的概念。
2、过程与方法： 通过循序渐进的教学，引导学生学会基本操作后，培养学生独立探索，扩展学生思维能力空间，利用信息技术解决问题的能力，培养学生的艺术赏美情操。
3、情感态度价值观： 学生从丰富多彩的现实生活中感受体验生活的美，培养学生健康的审美情操。教学内容分析 教材通过一个实例对图像的加工和合成进行了简单的介绍，虽然篇幅很短但其中所涉及的知识和技能却不少。通过思考感觉有必要对教材进行改动，从现实生活入手，找学生感兴趣的素材进行加工。
重点 了解图层的概念，掌握图像合成的基本方法。难点
1、培养学生的想像能力，审美能力在课堂中的实现； 教学处理
与其讲一个简单图像的合成，不如搜集较多的学生感兴趣的图片，给学生多个空间，让学生将自己学到的技巧应用到各个画面，成就感体现出来，学生自然爱学。
硬件 机房
软件PHOTOSHOP 教学环境：信息技术机房 教学方法：讲授法，任务驱动法 教学过程：
一、导入
展示一系列精美图像（展示图像）
师：那么我们怎样去实现图像信息加工？
二、授新课
（一）数字化图像获取途径：
A：使用数码相机拍摄（最常见的方法）： 前期准备，拍摄，后期工作。
B：使用扫描仪获取（书籍、杂志等）
C：从网络或数字化资源库获取（网络、光盘等）
（二）图像的加工工具 A.B.C.简易型图像软件：画图
普及型图像软件：ACDSee、Flash 专业型图像软件：Photoshop、AutoCAD
（三）图像的设计 A.B.C.D.E.（四）、图像加工工具——Photoshop 简单介绍Photoshop工作界面
菜单栏、工具栏、工具箱、还有一些特定的浮动窗口如导航窗口、颜色窗口、图层窗口等
考虑创意、构图、色彩 选择制作方法和工具 具体的制作过程
考虑图像所针对的人群，符合他们的接受能力、审美意识、社会心理、习俗和禁忌。
遵循相关的法律法规
制作思路：将这些图像的精华部分“剪”出来，然后进行合成，并 对整个图像进行进一步地加工和渲染。
1、新建800×800像素的空白图像，并保存 第一步：文件—新建
2、根据图片的特点，选择恰当的抠图工具 矩形选框工具、魔棒工具、磁性套索工具
魔棒工具 ：一种常用的选区工具，可以选择图像和背景色色差明显，背景色单一，图像边界清晰按住shift键可增加选，alt键减小选区 疑惑：背景不单调该如何处理？
磁性套索工具： 图像边界清晰、能自动识别图像边界，并自动黏附在图像的边界上
3、重新命名各图层。双击图层名称—重命名
图层的概念：通俗地讲，图层就象是含有文字或图形等元素的胶片，一张图层张按顺序叠放在一起，组合起来形成页面的最终效果。图层可以将页面上的元素精确定位。图层中可以加入文本、图片、表格、插件，也可以在里面再嵌套图层
4、调整图像大小。编辑——自由变换——变换后——回车确认；
5、保存作品
文件——存储为——存储对话框 ⑴、将作品以psd格式保存
⑵将作品以jpg格式保
强调：
A.B.C.D.打开文件时，可以框选中两个文件同时打开； 魔棒选中，让学生自行说出“选择——反选”；
强调：不能用魔棒工具将抠选出的人物拖入新层；应该用工具拖入新层； 编辑——自由变换——变换后——回车确认；
拓展：Shift+选择工具＝加选范围；
Alt+选择工具＝减选范围；
6、重新命名各图层
双击图层名称
（五）学生上机练习
创设一副合成图片。要求：
1.主题自拟
2.运用2种抠图工具，将2张图片合成一幅图像
3.以新颖、美观、大方为主要标准其余可以自己发挥想象力。
学生继续操作，完善作品，教师巡视指导并挑选几位学生的作品。展示学生作品，让学生对作品进行评价。
（六）德育渗透教育：
问题：如今我们有了对图像合成的一点思考，又具备了合成的基本技术，我们要怎样运用技术来表达自己的观点？
在我们日常生活中常常会面对许许多多的加工的图像，它美化了我们的生活，可以吸引人们的注意，起到宣传的效果，生动直观显示作者想表现的意图，但有时它也欺骗了我们
课件演示：① ps人物
展示小胖原形照片被PS后，极其可笑。假设网络中被恶搞的相片主人是你，那你会怎么想呢？ ②华南虎假照事件（“周老虎”事件）
实际该虎为年画虎，将年画虎放在树下拍摄出来，然后进行加工处理。最后周正龙被判刑有期徒刑两年六个月，缓期3年，并处罚金人民币2000元。
总结：从以上图像中，我们可以知道图像的合成技术犹如一把双刃剑，有好的一面，也有坏的一面，所以我们要全面的去看待这门技术，用好它！
（七）归纳总结
1、了解图像处理工具photoshop的一些操作。
图像采集处理 篇6
关键词： 图像采集； 图像缓存； LVDS接口； LUPA13002
中图分类号： TN 274文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2013.02.011
引言高帧频相机是研究物体的高速运动或瞬态流逝现象的有效工具，广泛应用于航空、航天以及武器系统等领域，研究高速运动物体的运动规律，在武器试验领域可对舰载、机载导弹发射姿态进行实时记录与跟踪，对其性能进行分析等，为武器系统试验验证提供决策依据。长期以来，中国的高帧频相机主要依赖于进口，尽管进口相机的帧频达到了1 000 fps，可分辨率很低，且使用条件仅限于民用，所采用的技术不对外公开，可借鉴的文献极少。国内目前研究高帧频相机的单位极少，长春光机所在2008年研制的高帧频互补金属氧化物半导体（complementary metal oxide semiconductor，CMOS）实时图像采集系统能够满足高速图像数据的采集与处理，且画面清晰，但该系统采用Camera Link接口实现数据的传输，通过PCI图像采集卡将数据采集到计算机上进行处理及显示，系统体积较大，不符合机载相机体积小的要求[1]。本文所研究的高帧频图像采集系统的分辨率为1 024×1 280，采集帧频为500 fps，对实时图像采集和数据处理的要求很高。采用Cypress公司130万像数的LUPA13002型CMOS图像传感器捕获图像信息，以现场可编程门阵列（fieldprogrammable gate array，FPGA）为核心处理单元来完成500 fps的图像数据采集及实时显示，对图像数据的采集，色彩复原，先入先出队列（first in first out，FIFO）缓存，同步动态随机存储器（synchronous dynamic random access memory，SDRAM）存贮及VGA显示进行的研究，可满足机载、舰载和车载环境下高机动性、小型一体化的需求。1图像采集系统的总体方案分析由于要对高速运动物体的瞬态图像进行拍摄，如爆炸瞬间，导弹发射瞬间等，需要较高的分辨率及帧频，为满足需求，所研究的500 fps图像采集与实时显示系统的主要技术参数有：拍摄帧频：500 fps；采集像素数：1 024×1 280；数据位宽：10 bit。由系统的主要技术参数可以计算出高帧频数字图像传感器的图像信息输出速度为781.25 MB/s，并且LUPA13002图像传感器输出格式为Bayer格式，需要转化为RGB格式，格式转化后在FPGA内部的传输速度为2343.75 MB/s[2]。由此可见，系统的数据处理量很大，对FPGA、缓存器件的性能及数据处理算法的要求很高。由于帧频很高，不需要人眼实时观察全过程，仅观察变化规律即可，因此在实时显示环节，采用抽帧显示的方式，可以减小系统的数据处理负担，增加系统的稳定性。光学仪器第35卷
第2期侯宏录，等：500 fps图像采集及实时显示关键技术研究
本文选用Altera公司的Cyclone II系列EP2C35型号的FPGA芯片作为核心处理单元，系统有低压差分信号（lowvoltage differential signaling，LVDS）支持，接收端最高805 Mbit/s数据速率，支持SDRAM、DDR2 SDRAM器件，使系统的硬件结构更为简单。系统的总体框图如图1所示。
系统工作时首先通过键盘启动数字图像传感器LUPA13002，FPGA通过串行外设接口（serial peripheral interface，SPI）总线将默认参数传输到LUPA13002，如曝光时间、像素数、开窗区域等，并对整个系统进行初始化设置。系统启动完成后由LUPA13002捕获高速运动目标的瞬态图像信息，通过高速LVDS接口将Bayer格式的图像传输到图像采集模块，由色彩复原模块对完成图像色彩重建，转化为RGB格式图像。图像抽帧模块每20帧抽取一帧图像，且通过FIFO1缓存存储到SDRAM中，由FIFO2读取SDRAM中暂存的图像信息并传输到VGA接口，最终在LCD上实时显示[3]。2图像采集模块设计图像采集模块对LVDS信号进行串行数据解析，得到同步信息码，还原出正常的图像同步信息。如行有效信号，场有效信号等，最终完成对图像信息的采集。LUPA13002是Cypress 公司推出的针对机器视觉和运动分析的高性能的CMOS图像传感器，它能够提供无失真图像并执行快速读出。LUPA13002在1 024×1 280分辨率下可实现500 fps的图像采集，利用视窗或子采样读取模式可以达到更高的帧速率；采用12路10位ADC的LVDS以DDR方式输出，每通道像素率最大为630 Mbit/s；采用管线化全局同步快门成像，可有效避免拍摄高速运动所产生的影像模糊和图像畸变；通过SPI接口对 CMOS 传感器内部寄存器配置，控制传感器的工作状态，控制方式简单、灵活；输出图像格式为Bayer格式，要在传感器外部完成色彩重建[4]。
2.1LUPA13002工作时序LUPA13002 的工作流程分为如下几步：初始化复位、训练模式、配置片内寄存器、像素光积分、图像信号放大和量化输出。LUPA13002在工作时首先通过RESET_N 对传感器的片载序列发生器、内部寄存器和时序电路进行复位；复位完成后启动训练模式，确保读出图像数据的正确性；然后通过SPI总线对片内寄存器进行配置，主要包括传感器的帧频、曝光时间、开窗、光积分模式等；寄存器配置完成后开始对图像进行捕获、图像信号放大、LVDS量化输出。
nlc202309011223
2.2SPI总线时序驱动FPGA通过SPI总线对LUPA13002内部105个寄存器进行配置，以使传感器能够正常工作。SPI总线有CS、CLK、IN、OUT四条信号线。CLK提供接口同步时钟，最高速率为主时钟的三十分之一。每组数据有16位，第1位为读写控制命令位，第2～8位为内部寄存器的地址位，第9～16位为数据位，对应于传感器的寄存器配置参数。其中SPI读时序的仿真图如图2所示。
2.3LVDS信号接收LUPA13002输出的图像数据通过LVDS接口以DDR方式输出，每24个像数为一个核单元，每一行总共有54个核单元。每个核单元按照一定的次序，分2次在12个通路中，以双倍数据速率串行输出。先输出第0、2、4…22个像数，再输出第1、3、5…23个像数，接着再输出47、45、43…25个像数，再输出第46、44、42…24个像数，以此类推，直至输出1行的所有像数数据[5]。数据通道与像素时钟的相位关系如图3所示。FPGA在接收到LUPA13002的图像数据后，进过串行数据解析和像素重组，得到场标识信号iFVAL，行标识信号 iLVAL和像素信号[11：0]iDATA，复位信号iRST，开始信号iSTART和结束信号iEND，然后通过对这些信号的时序控制，接收到正确的图像数据。最终在ModelSim中仿真得到图像采集仿真图如图4所示。图3数据通道与像素时钟的相位关系
3SDRAM缓存设计在实时显示图像信息时，尽管进行了抽帧，但数据处理量仍然很大，仅靠FPGA内部的存储空间无法满足需求，需要高速、大容量的存储器来缓存图像数据，采用SDRAM对图像进行缓存。但FPGA的时钟，SDRAM的时钟及VGA的时钟均不相同，需要采用FIFO将两个工作频率不同的器件进行数据的交互。 FIFO是一种先进先出的数据缓存器，分为同步FIFO和异步FIFO两种，异步FIFO是跨时钟域系统设计中比较常见的模块组成，它的主要作用是使2个工作频率不同的器件在进行数据交互时实现数据的平稳传输[6]。人眼的极限分辨时间为1/24 s，每20帧抽取一帧，抽帧后帧频为25 fps，此时RGB格式图像的传输速率为117.187 5 MB/s。为满足实时性需求，SDRAM缓存时，采用乒乓交替读入和写出完成数据的缓存，每个SDRAM的容量需大于一帧图像的大小，即4.687 5 MB，存一帧数据需要的时间为0.04 s。因此，选用的SDRAM的容量应大于4.687 5 MB，读写速度应大于117.187 5 MB/s。设计中选用的2片SDRAM，型号为IS42S16320B，容量为64 MB，读写速度为286 MB/s。SDRAM在上电时，首先要进行初始化，包括200 μs的输入稳定期，LBank预充电，8次自刷新，模式寄存器设置。初始化完成后进入工作状态，其工作时序为空闲状态→行有效状态→行有效等待状态→读/写数据准备状态→读等待潜伏期→读/写数据状态→读/写完后预充电等待状态→空闲状态[7]。用ModelSim对其读/写时序进行仿真，读操作与写操作的仿真图如图5和图6所示。图5SDRAM读操作时序图
4实时显示系统设计VGA时序控制模块的作用是将缓存于SDRAM中的图像数据在VGA显示器上实时显示。VGA工作时采用逐行扫描的方式，扫描从屏幕的左上方开始，从左到右，从上到下，逐行扫描。每扫完一行，用行同步信号进行行同步，电子束对显示器进行消隐，并使其回到屏幕下一行的起始位置。当扫描完所有行时，用场同步信号进行场同步，使扫描回到屏幕左上方扫描起始位置。同时进行场消隐，并预备下一帧的扫描[89]，图7所示为用ModelSim所做的VGA显示时序仿真图。
在此时序图中，有VGA时钟vga_clk，行有效信号hsync和帧有效信号vsync，在其都为高电平并且在VGA时钟的上升沿输出图像颜色信息vga_r，vga_g，vga_b。图8静态图像采集
Fig.8Stationary image acquisition5系统测试为了验证系统设计的正确性，依据总体设计方案制作了采集、记录与显示电路，设计了采集软件，对运动目标进行实际拍摄。在满分辨率条件下对静态物体（花盆）进行实时图像采集与显示，如图8所示，能够很清晰地将物体图像显示在显示器上。以电动小车为目标，移动速度约为4.5 km/h，在一段时间内对小车的移动过程进行拍摄，选取其中连续的6幅图像进行分析，如图9所示。通过图9可以看出，本文所论述的500 fps图像采集及实时显示系统能够完成对高速运动的目标进行高速的图像采集并实时显示，满足现场实时性的需求。
图9连续图像采集
Fig.9Continuous image acquisition
6结论本文对分辨率为1 024×1 280的500 fps高帧频图像采集及实时显示的关键技术进行了研究，提出了实现该技术的基本方案。在设计过程中对各模块进行仿真，验证其可行性，最终设计完成后对整个系统进行性能测试，实现了对视频图像的实时采集、缓存与显示，满足国防与科研试验中对高速视频采集与记录显示的需求。参考文献：
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基于视频采集卡的图像信息处理 篇7
1 系统组成
系统的硬件由光学系统、CCD成像组件、AOTF射频驱动器、综合显控设备等组成,如图1所示。其中综合显控设备中包含视频采集卡。选择了Matrox公司的Morphis QXT的4VD视频采集卡,该卡结合了视频采集与实时MPEG-4压缩两大功能,使视频监控实现从多个来源获取并压缩视频信息。
系统软件主要包括了CCD、AOTF、镜头的控制模块,图像采集、增强模块,超光谱图像合并、分析处理模块,伪彩处理模块,超光谱图像信息叠加、实时显示模块等组成。如图2所示。
软件通过串口控制实现对CCD相机增益、快门时间、曝光时间、AOTF透过波长与透过率等参数的设置。图像采集、增强模块采集超光谱成像数据,对图像进行增强,同时缓存多幅不同光谱成像数据。超光谱图像合并分析处理模块通过对特征光谱数据的分析,将不同光谱的成像数据进行合并叠加。伪彩处理模块将合并后的数据进行伪彩处理,由于人眼对灰度图像敏感度较低,经过伪彩处理更适用于人眼观察。超光谱图像信息叠加、实时显示模块将当前图像信息叠加到图像中,便于显示与后期查阅。
2 动态采集和图像处理分析
2.1 MIL Lite程序库体系
该系统的软件开发平台是VC++6.0,软件开发包是Matrox公司的Mil Lite 8.0,Mil是一个硬件独立的32位图像处理库,利用Intel的MMX的多媒体加速功能对图像处理程序库进行了优化,能够处理二值、灰度、彩色图像[9,10]。其体系结构图如图3所示。
对应用程序对象(Application)、系统对象(System)、视频采集设备(Digitizer)、图像缓冲区(Buffer)、显示对象(Display)进行资源分配和定义时,统一用MIL_ID做类型标识定义变量。按照上面的体系层次结构,有对应的操作五类MIL库函数:
(1)应用程序对象
MappAlloc:应用程序配置函数;
(2)系统对象
MsysAlloc:系统配置函数;
(3)数字转换器
MdigAlloc:为视频采集设备分配资源函数;
MdigControl:设备控制函数;
MdigInqire:视频采集设备属性查询函数;
MdigGrab:单帧采集函数;
MdigGrabContinuous:连续采集函数;
(4)显示对象
MdispAlloc:为图像显示区分配资源函数;
MdispControl:图像显示区控制函数;
MdispZoom:指定的图像显示窗口缩放函数;
MdispSelectWindow:选择采集显示窗口函数;
(5)缓存对象
MbuffAlloc2d:内存分配函数;
MbuffAllocColor:缓冲区色彩资源分配函数;
MbuffCopy:缓冲区数据拷贝;
MbufClear:内存清理函数;
2.2 图像采集的基本过程
(1)创建一个应用对象,并且为该应用对象创建一个或多个系统对象。
MIL_ID MilApplication;
MIL_ID MilSystem;
(2)系统初始化
(应用程序配置)
MappAlloc(M_DEFAULT,&MilApplication);
(系统配置)
MsysAlloc(M_SYSTEM_MORPHISQXT,M_DEV0,M_COM-PLETE,&MilSystem);
(为视频采集设备分配资源)
MdigAlloc(MilSystem,M_DEV0,"M_CCIR",M_DEFAULT,&MilDigitizer);
(为图像显示区分配资源)
MdispAlloc(MilSystem,M_DEFAULT,"",M_DEFAULT,&MilDisplay);
(设备控制)
MdispControl(MilDisplay,M_WINDOW_UP-DATE_ON_PAINT,M_ENABLE);
g_BufSizeX=((unsigned int)MdigInquire(MilDigitizer,M_SIZE_X,M_NULL));g_BufSizeY=unsigned intMdigInquireMilDigitizer,
g_BufSizeY=((unsigned int)MdigInquire(MilDigitizer,M_SIZE_Y,M_NULL));
(分配内存)
MbufAlloc2d(MilSystem,g_BufSizeX,g_BufSizeY,8+M_UNSIGNED,M_IMAGE+M_GRAB+M_PROC,&MilImage8[0]);
(内存清理)
MbufClear(MilImage8Disp,0);
(3)指定显示窗口
MdispZoom(MilDisplay,XFactor,YFactor);
MdispSelectWindow(MilDisplay,MilImage8Disp,this->Get-SafeHwnd());
(4)启动采集过程
图像实时处理的设计,采用异步双缓存伪实时处理的方法,编程时,需要CCD预设两个缓冲区,CCD将图像采集到图像缓冲区1中等待处理,与此同时CPU利用这段时间处理缓冲区2中(前一帧)的图像,处理完毕后两个缓冲区的职能进行交换;CPU处理缓冲区1中采集的前一时刻的图像,而此时缓冲区2可以接收摄像头下一帧的采集图像。如此往复,两个缓冲区互换,不间断地运动便可以实现伪实时处理。由于CPU每次处理的图像其实是CCD采集的上一帧图像,采集图像和处理图像正好相差一帧,所以称为“伪实时”。如图4所示。需要开启一个线程,调用单帧采集和内存拷贝函数进行双缓冲区的处理。
MdigGrab(pWnd->MilDigitizer,pWnd->MilImage8[1]);(单帧采集)
MbufCopy(pWnd->MilImage8[0],p Wnd->ilImage8Disp);
(内存拷贝)
系统采用的是标准的CCIR制式黑白模拟视频型号,即输入为灰度图像,经过处理后得到彩色图像,基本思路是定义三个缓冲区分别做为R、G、B三原色通道,系统图像高度为Y=576,长度为X=768,一帧图像大小为X×Y,即Rbuf[X*Y],Gbuf[X*Y],Bbuf[X*Y],再定义一个处理后图像缓冲区ProcessBuf[X*Y*3],将Rbuf、Gbuf、Bbuf缓冲区的内容分别向ProcessBuf赋值得到处理后灰度图像数组如下:
通过MbufPutColor(MilImageColor,M_PACKED+M_RGB24,
M_ALL_BANDS,PorcessBuf);
将PorcessBuf内容获取到MilImageColor,添加伪彩。
MbufCopy(MilImageColor,MilImage24Disp);再将MilImageColor内容拷贝到MilImage24Disp(彩色显示区)中,此时调用选择设备窗口函数可以显示彩色图像,即三幅灰度图像叠加成一幅彩色图像。
MdispSelectWindow(MilDisplay,MilImage24Disp,this->GetSafeHwnd());
实际操作时通过线程函数调度硬件设备,先预设三个波长参数分别做为R、G、B三原色发送给硬件设备,收到硬件设置完成的应答后,将三幅图片存入处理后的缓冲区中继续操作。
采集的图像如图5所示。图中人物穿着大衣和植物在可见光下颜色相同,均为绿色。图5为超光谱探测设备采集得到的波长分别为850、750、670 nm时的灰度图像,将三个波长做为RGB三原色添加伪彩合成处理后的图像如图6,清晰可见人物穿着大衣和植物颜色的明显差别。
(5)资源释放
将用过的资源释放。
MbufFree(MilImage8Disp);
MbufFree(MilImage8[0]);
MbufFree(MilImage8[1]);
MdispFree(MilDisplay);
MbufFree(MilImage24Disp);
MbufFree(MilImageColor);
MdigFree(MilDigitizer);
MsysFree(MilSystem);
MappFree(MilApplication);
MbufFree(MilReAviImag);
在此基础上,软件还实现了图像存储功能,存储指定波段的灰度图像,可根据需要进行RGB三原色叠加处理,便于分析与后期查阅;进行了JPEG的压缩处理及数据库的操作等处理。
3 结束语
由于Matrox公司视频采集卡提供的MIL Lite 8.0函数库封装了对图像操作的底层代码,支持多种图像格式、多种显示模式,输出图像可以为*.bmp、*.jpeg、*.avi等,比VC++操作简单。运行结果表明:Mor-phis QXT视频采集卡可以满足超光谱图像信息量大、实时性高的要求,开发出的软件符合实际需要,可靠性高,且具有很强的可扩展性,提高了工作效率。今后还将对更深层次的应用开发进行研究。
摘要：介绍了超光谱探测设备的基本原理、系统的软硬件组成,采用Matrox公司的MorphisQXT视频采集卡进行超光谱成像数据的信息处理,详细介绍了MIL Ltie 8.0程序库的体系结构,对应的配置函数功能。结合VC++6.0开发环境,采用异步双缓存伪实时处理的方法,实现图像动态采集,并对采集的图像进行叠加,添加伪彩,直观体现超光谱探测设备分辨真假目标的功能。运行结果表明:MorphisQXT视频采集卡可以满足数据量大,实时性高的要求。
关键词：超光谱成像,Mil,视频采集,图像叠加
参考文献
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图像采集处理 篇8
图像采集与预处理系统指的是用设备来捕获客观世界的图像并对得到的图像数据进行预处理和存储的过程,它在当今工业、军事、医学等领域都有着极其广泛的应用。在图像采集与预处理系统中,人们不仅对系统的硬件结构提出了很多设计方案,同时也对图像预处理的方法进行了大量的研究,并取得了一定的成果。在众多预处理方法里,中值滤波作为一种常用的图像预处理方法,能够有效地去除噪声,平滑图像,并且能够有效地保留图像的边缘信息。经过预处理的图像数据为图像拼接、图像目标检测、目标跟踪等算法的实现提供了必要的数字图像信息,可以提高图像拼接、图像目标检测、目标跟踪等算法的准确度。基于现场可编程门阵列FPGA的图像采集与预处理系统,有很强的动态配置灵活性,具有处理速度度快、处理系统通用性与可移植性强的明显优势。本文的图像采集和预处理系统以FPGA为核心,配合视频编码芯片、解码芯片、SDRAM芯片等设计而成,其中FPGA采用Altera公司的StratixⅡ系列的EP2S60芯片。
1 系统的流程及硬件结构[1,2]
整个系统的结构框图如图1所示。
在如图1所示的系统中,通过CCD摄像头采集视频图像,并将其送至整个处理系统中,通过视频解码芯片将模拟视频变成数字形式传送到FPGA中,通过FPGA中SDRAM控制模块对SDRAM的控制,将从视频解码芯片接收到的图像数据存储到SDRAM中,之后按照需要的时序在从SDRAM中将数据读出,将数据送至中值滤波模块进行预处理,将中值滤波后的数据一路送到DSP中,在DSP中对图像进行复杂的算法处理(如图像拼接、目标检测等算法),另外一路送至视频编码芯片,通过视频编码变成模拟信号输出到显示设备上。
由于FPGA在接收、处理和传输图像数据的过程中要与不同的器件打交道,也就是FPGA要配合或控制它们各自的工作时钟、读写时序、复位时序等,因此FPGA的另一个作用就是对不同的器件进行逻辑控制。
2 预处理系统功能的实现
2.1 视频输入和输出模块[3]
系统采用解码芯片SAA7111将输入的模拟视频信号转换为数字信号形式。SAA7111是飞利浦公司生产的9位视频解码器,提供6路模拟输入和2个增强型的模数转换器。通过FPGA对SAA7111的配置,将模拟视频转变为数字图像并将其送入FPGA中,进行存储和预处理等操作。视频编码芯片采用的是SAA7121芯片,经过预处理后的图像数据从FPGA的引脚输出,送到SAA7121芯片的数据管脚上,场、行同步信号分别接到SAA7121的控制引脚上,通过FPGA行、场信号的控制,就能够输出显示正确的视频图像。在SAA7111芯片和SAA7121芯片工作之前,都需要对这两个芯片进行配置,配置的参数都是通过FPGA产生I2C总线来实现的,其连接如图2所示。
2.2 SDRAM存取模块[4]
在图像处理系统中,输入到FPGA的数据的速度和FPGA处理的速度经常不一致,为了解决这一问题,就必须对待处理的数据进行一定数量的缓存,保证数据处理模块能够均衡不间断地获得待处理的数据。在基于FPGA的开发系统中,缓存数据一般有两种方法,一种是利用FPGA芯片内部带有的Block RAM,另一种是利用片外的存储器件。在众多的存储器件中,SDRAM以其价格低、体积小、速度快、容量大等优势,得到广泛应用。
本系统在FPGA中设计了一个对SDRAM控制的模块,是连通FPGA内其他功能模块和SDRAM芯片之间的桥梁,通过这个模块可以方便地对SDRAM进行访问,SDRAM控制器与外部接口之间的示意图如图3所示。
系统选用MT48LC16M16芯片作为SDRAM对数据进行存储。按照存储过程中功能控制的不同将SDRAM控制器模块划分以下4个模块,通过各个模块之间的配合共同完成对SDRAM的操作。
1)sdr_ctrl模块
该模块的作用是产生读写过程中需要的各个状态,由于SDRAM在进行任何读(READ)或写(WRITE)操作之前,都必须通过执行ACTIVE命令激活相应的bank,打开相应的行,然后才能进行读或写操作,当需要打开另外一个行的时候必须通过Precharge命令先把已经打开的行关闭,然后由一个ACTIVE来打开新的行,依次循环来实现读写操作,而sdr_ctrl模块的作用就是按照需要的时序关系分别产生读和写过程中的各个状态,并将其相对应的值存储到寄存器c State中。
2)sdr_sig模块
该模块的作用是根据sdr_ctrl模块产生的各个读和写控制状态,在适当的时候将输入到SDRAM控制模块中的地址信号及blank选择信号(sys_A)送至SDRAM的地址线sdr_A和blank选择信号线sdr_BA上,将其送到SDRAM芯片中,对SDRAM芯片的读写地址进行控制。
3)sdr_data模块
该模块的作用是根据sdr_ctrl模块产生的各个读和写状态,在写状态的时候将输入到SDRAM控制模块中的数据(sys_D)送至SDRAM的数据线(sdr_DQ)上,将数据信号送至SDRAM中,实现数据的存储过程;在读控制状态的时候将SDRAM的内部存储的数据送到SDRAM的数据线(sdr_DQ)上,再通过控制模块数据端口送到FPGA中进行数据处理,实现数据读取的功能。
4)sdr_rfrsh模块
该模块的作用是产生整个SDRAM控制器模块中的复位信号(rfrsh_req),当输入信号达到一定要求时对整个SDRAM进行复位,使模块的读写操作重新开始。
为了验证SDRAM控制模块能够对芯片进行读写控制,将1~10的10个数字依次存到SDRAM中,之后再将存入的数据依次读出,用Signal TapⅡ采样得到的时序图如图4所示,通过SDRAM的数据线(sdr_DQ)中数据的变化,能够看到数据是按照顺序依次读和写的,这表明通过这个模块能够正确控制SDRAM芯片控制,实现了SDRAM的存储功能。
2.3 中值滤波模块[5,6,7]
在视频图像采集的过程中经常会引入一些随机噪声,这些噪声对图像的质量产生一定的影响,并且会影响图像拼接、目标检测等算法的精确度。本文采用中值滤波的方法去除图像的随机噪声,中值滤波能够在去除图像噪声的同时保持图像原有的清晰轮廓。在系统中设计了2个子模块来实现中值滤波的功能,一个是3×3的窗口生成模块,另一个是中值滤波算法模块。
1)3×3窗口的生成
窗口模版的实现,不仅只是应用在中值滤波中,在卷积、边缘检测等算法中也都需要,因此窗口的实现算法显得很重要。下面以3×3窗口的生成为例,介绍如何在FPGA[8]中生成窗口模版。算法流程如图5所示。
在FPGA中,二维数组以串行方式从第一行第一个数据开始输入,在第一行期间,line2_FIFO的写使能有效,将第一行数据写入line2_FIFO中,在它被写满之前,line2_FIFO不进行读操作;在第二行到来的前一个时钟周期,line2_FIFO的读使能有效,开始读数,1个时钟周期之后,line2_FIFO的写使能有效,开始同时读写过程,在line2_FIFO读使能有效的同时,line1_FIFO的写使能信号有效,将line2_FIFO读出来的数据写入line1_FIFO中;在第三行到来的前一个周期,line1_FIFO的读使能信号有效,开始读数,1个时钟周期后,line1_FIFO的写使能信号有效,开始同时读写的过程,这样就使得3行数据能在时间上对齐。经过每一行后面的3个D触发器缓存3列的数据,便可以同时输出9个数据,于是便能得到3×3的窗口。
为了验证3×3模板生成模块的正确性,分别将序列数字和真实的图像数据输入到这个模块中,用Signal TapⅡ采样得到的波形图如图6所示。从图中可以看出,按照上面的方法能够正确得到一个3×3的窗口,能够为中值滤波以及其他的算法作准备。
2)中值滤波算法的实现
经过窗口生成模块之后同时得到9个数据,在原图像中的位置如图7所示。
按照快速中值滤波算法的要求,首先,分别计算上表中每一行中3个数据的最大值max,中值med,最小值min;然后,计算上面得到的3个最大值中的最小值min_of_max,3个中值中的中值med_of_med,3个最小值中的最大值max_of_min;最后,比较第二步得到的3个值的中间值就是这个3×3窗口的中值middle,即
利用这种排序法的中值滤波仅需17次比较运算,与传统算法相比,比较次数减少了近1/2,且该算法十分适用于在FPGA上进行并行处理,大大提高了滤波的速度。算法的流程如图8所示。
为了验证中值滤波模块的正确性,分别将序列数字和真实的图像数据输入到模块进行验证。用Signal TapⅡ采样得到的时序图如图6所示,时序图中最后一行数据即为得到的中值。整个中值滤波模块中,比较部分的内部RTL图如图9所示。
3 小结
本文主要介绍了以FPGA作为核心器件来完成的图像的采集和预处理系统,该系统具有小型化、集成化且实时性好、灵活性高的特点。该系统将一些单调、不复杂、工作量大且耗费时间的处理交给FPGA来完成,不仅能充分利用FPGA速度高的优越性,也能为DSP提供更多的时间进行更复杂的图像分析,使得分析的结果更为可靠,提高了整个系统的性能。由于本文所介绍的系统是整个数字图像处理系统中的前端系统,属于阶段性工作,后续还有很多工作需要开展,下一步工作应该主要集中在两个方面:
1)将图像处理部分的复杂算法(图像拼接、图像目标检测等)在DSP中实现,以达到整个系统的功能实现;
2)将更多单调不复杂的工作尽量放在FPGA中实现,以减轻DSP的工作量,提高图像的处理速度和DSP中算法的精确度。
摘要：设计了一种以FPGA作为核心器件的视频图像的采集和预处理系统,采用Verilog硬件描述语言具体设计并实现了系统中的视频输入和输出模块、图像存储控制模块(SDRAM控制器)、图像中值滤波处理模块等模块,分别介绍了各个模块的工作原理,以及模块之间的数据传输顺序。在此基础上,采用QuartusII 8.1自带的SignalTapII逻辑分析仪对各个模块的运行结果进行观测和分析,经过反复调试,最终实现了各个模块的功能,为在DSP中进一步实现图像拼接、图像目标检测等复杂算法提供了预处理后的图像数据。
关键词：图像处理,图像采集,中值滤波,FPGA实现
参考文献
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图像采集处理 篇9
众所周知,焊工可以通过眼睛或者工业电视观察焊接熔池来对工件或焊枪进行调整并能达到很高的精度。但是这依赖于焊工个人的经验、带有主观性、劳动强度大、并受烟尘和弧光的影响,也会产生偏差。因此很有必要实现焊缝偏差的自动控制。焊接自动化、智能化是现代焊接技术发展的主要方向。
焊接机器人是在工业机器人的基础上发展起来的先进焊接设备,国际上越来越广泛的采用焊接机器人系统代替人工焊接。焊接机器人生产的柔性、焊接工艺的优越性,对劳动强度和工作进程的改善,对产品质量的提高,以及缩短工作时间,提高工作效率和降低成本,逐渐为人们所认识和接受。在焊接生产领域中,应用焊接机器人已成为一个国家焊接技术和焊接自动化水平的重要标志[1]。
国内城市轨道车辆、高速列车的迅猛发展使得城轨门生产逐年猛增,品种不断翻新,但铝镁硅合金框架等主要零部件仍为手工焊接。由于手工焊接依赖于工人的技术水平,效率低,焊接质量欠佳,优质品率低,是制约我国城轨门产品升级的关键技术。然而城轨门铝镁硅合金框架弧焊机器人工作站在国内城市轨道及高速列车城轨门行业中的应用尚未见报导。铝镁硅合金框架弧焊机器人工作站的建立和完成使城轨门制造的技术达到国内领先水平[2]。
机器人焊接需要事先对轨迹进行规划,但是城轨门框架零部件在加工和夹具装夹[2]时会产生尺寸误差,这使得机器人按照预先规划好的轨迹进行焊接的结果可能产生偏差,且由于变位机工作台的面积大,其挠度变形不容忽略,为保障合金框架焊缝焊接质量,采用计算机视觉焊缝跟踪技术为解决这一问题提供了一种新的方法[3,4,5]。
1 图像采集方案的确定
城轨门框架的焊缝是由多组间断的短焊缝组成的,尺寸偏差较大的情况只产生在一组焊缝与另一组焊缝之间,而每组焊缝之间的尺寸误差很小。在上述条件下,只需在焊接每组焊缝之前进行焊缝跟踪,并通过反馈控制系统纠正偏差就可以达到城轨门的焊接要求,而不需要在焊接过程中不间断的跟踪。
采用间歇方式焊缝跟踪,图像采集系统可以在焊接每组焊缝前采集一次图像,这样可以避免弧光干扰。同时,为了获取稳定的焊缝图像,必须安装外部辅助光源。
2 影响焊缝图像采集因素的分析
焊缝的视觉跟踪是在采集的焊缝图像基础上进行一定处理运算得到焊缝中心并跟踪的,在非焊接时采集的未焊接焊缝图像中没有明亮的熔池作为焊缝位置的标志,只依靠焊缝与周围区域的明暗确定焊缝,明暗对比度的显著性和稳定性对焊缝提取有着重要作用,综合利用各种因素提高上述性能是提高焊缝视觉跟踪可靠性和抗干扰能力的必要措施。
在焊缝上没有明亮光源的情况下,外部光源是影响图像质量的首要因素。例如,较强的逆光会使图像产生大面积的黑暗区域而无法确定焊缝的位置;而局部的强光又可能使计算机错误地判断其它位置为焊缝等。因此焊缝位置要避免阳光和强烈灯光的直接照射,并采用柔和的灯光以一定角度均匀地照射拟采集图像的区域,以获取明暗度稳定的图像。
摄像头的位置和角度也会对焊缝图像产生重大影响。摄像头与焊缝距离过近会使图像中焊缝与周围区域的明暗对比度差别减小而影响焊缝提取,如图1所示;而适当的距离会增加明暗对比度,如图2所示。当摄像头在焊缝左侧位置倾斜安装时,焊缝在图像中的位置会受到焊枪与工件之间距离误差的影响,如图3所示。另外,摄像头的倾斜还会使采集图像各区域的明暗不一致和图像扭曲变形,因而影响焊缝的提取效果。
摄像头和图像采集卡的分辨率如果过低,会使采集到的图像清晰度下降,这将降低焊缝中心的定位精度,并进一步影响焊缝跟踪的精度。
综上所述,针对这种间断焊缝的视觉跟踪,本文采用了柔和的具有均匀照度的光源作为辅助照明光源,并避免其它强光对焊缝的照射干扰;同时,采用适当分辨率的摄像头和视频采集卡,摄像头以一定距离正对焊缝周围区域的表面采集图像。
3 焊缝图像处理
CCD获取焊缝图像,经图像采集卡A/D转换后送入计算机内存,然后采用各种图像处理方法对图像数据进行处理。图4(a)是使摄像头正对焊接工件表面现场采集到的氩气、二氧化氮混合气体保护焊V型焊缝图像,焊缝在图中为纵向。图像处理要求处理时间短,并能准确提取出焊缝激光条纹信息,从而准确检测焊缝位置,实现焊缝实时自动跟踪。针对上述特点,对原始采集到的图像采用了中值滤波、阈值变换、图像反色、拉普拉斯锐化、细化一系列处理,能够很好地滤除刀痕反光、阴影,以及周围环境电磁、静电等产生的噪声干扰,准确提取出焊缝条纹信息,并且图像处理时间短,满足焊缝实时跟踪要求。
3.1 中值滤波
中值滤波是一种非线性平滑滤波器,它将使一个模版覆盖区域内所有值中排在中间的一个赋给模版中心位置的像素。它在既要消除噪声又要保持图像的细节时使用,其主要功能是让与周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点[6]。图4(b)是中值滤波后的图像,有效地滤除了由刀痕造成的反光和阴影等噪声信号。
3.2 阈值变换
灰度的阈值变换是将一副灰度图像转换成黑白二值图像,灰度阈值变换的变换函数表达式为[6]
式中,T为指定的阈值。
阈值变换的意义是如果图像中某像素的灰度值小于该阈值,则将该像素的灰度值设置为0,否则灰度值设置为1。针对在误差较小时的焊缝位于中部区域,且灰度值明显低于其周围区域的特点,分别从图像的两侧各取一条纵向直线,计算每条直线上所有像素灰度值的平均值(i=1,2)和方差σi(i=1,2),则阈值T为
采取式(2)中较小的T值作为指定的阈值进行阈值变换。图4(c)是经过阈值变换后的图像,有效地提取了焊缝的信息,并滤除大部分由刀痕产生的阴影。
3.3 膨胀变换
膨胀是将与物体边界接触的背景像素按照某种规则合并到物体中的过程[6]。记A用S结构单元膨胀为A⊕S,广义的膨胀定义为
本文中焊缝为贯通图像上下的值为0的像素,为了避免膨胀变换过程中对焊缝产生过多的影响,取S的结构为5行1列的向量[1 1 1 1 1]’,则本文中膨胀变换的意义为:以图像中值为1的像素为中心,分别把上面和下面2个相邻的像素值置为1。对于图4(d)为把图4(c)进行膨胀变换后的图像,有效的去除了由刀痕产生的阴影,更加突出了焊缝条纹。
3.4 细化变换
“细化”过程是求图像骨架的过程[6,7]。所谓图像的“骨架”,是指图像中央的骨骼部分[4]。集合A被结构元素B的细化用A⊗B表示,细化定义为[6]
{B}基于如下结构元素序列:
式中Bi是Bi-1的旋转。这就是用B1细化A,然后用B2细化前一步细化的结果,直到A被Bn细化,整个过程重复进行且到没有进一步的变化发生为止。图4(e)是经过细化后的图像,从中可以看到,图像的“骨骼”凸现出来了,准确提取了焊缝中心的位置信息。
在实验中还采用这种算法对没有V形坡口的焊缝按照上述流程进行处理,处理后的图像如图5所示。
上面的处理结果表明这种图像处理流程对于非坡口焊缝也适用。同时,这也说明该算法具有很强的适应性和抗干扰能力。
4 图像处理的程序实现
用于焊缝跟踪的图像处理必须解决两个关键问题,其一是如何消除噪声干扰从而准确提取焊缝信息;其二是尽量提高图像处理速度,满足焊缝实时跟踪的要求。这两个问题是相互矛盾的两个问题,因此如何简化图像处理方法,提高处理速度是焊缝跟踪的难点之一。
上述焊缝图像的处理算法是利用Visual C 6.0++编程实现的。程序流程如图6所示,用于运行程序的电脑为赛扬CPU,主频为2.4 G,内存为256 M,对大小为290×330像素的图像进行上述处理,所需时间为47ms,能够满足实时跟踪的要求。
5 结论
(1)基于焊缝跟踪的轨道车辆城轨门机器人焊接技术的应用使城轨门制造的技术达到国内领先水平。
(2)在多组间断焊接的情况下,城轨门机器人焊接可以采用每组焊接前进行焊缝跟踪的间歇式跟踪方式。
(3)在非焊接情况下进行焊缝跟踪要配以适当的辅助光源,并要避免周围环境的强光等噪声对跟踪过程的干扰。同时,要采用适当分辨率的摄像头和视频采集卡,且摄像头以一定距离正对焊缝周围区域的表面采集图像。
(4)对原始城轨门框焊缝图像采用了中值滤波、阈值变换、膨胀变换、细化变换一系列处理,该方法能够准确提取出焊缝中心位置信息,并且处理时间短,能够满足焊缝实时跟踪要求。
参考文献
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图像采集处理 篇10
随着科学技术的发展和社会发展应用需求, 人们对视频图像采集处理高清化, 传输实时化和控制智能化的要求越来越高。高清视频图像在军事、科研、安防、工业生产、医疗卫生等领域得到了更为广泛的应用[1]。
特别在安防行业, 现有系统由于技术、成本和传输距离的原因, 传输带宽都不高, 直接实时传输高清视频图像难以实现, 但是某些关键时刻或者特殊场景却需要高清晰度、高分辨率的图像进行细节的分析处理, 便于智能化的应用。本文为了解决这一个矛盾的需求, 提出了在视频监控系统的前端——图像采集和处理将采集到的原始高清图像数据分成两路同时进行处理的思想:一路按照传统的处理方法压缩处理转为标清视频流传输, 实现监控的实时化;另一路数据由外部扩展SDRAM缓存, DSP实时读取缓存数据进行智能分析处理, 根据分析处理结果决定是否传输高清图像或者结果。基于不同处理芯片在图像处理各层次应用有不同的针对性, 合理分配硬件资源及算法, 能够显著提高系统整体性能。本文采用FPGA+DSP技术实现高清图像采集和处理, 并在硬件层面将数据分路处理。
1 系统结构及原理
本文设计的硬件系统, 就是利用FPGA和DSP对高分辨率CMOS数字图像传感器OV5642进行图像采集和处理。系统完成对FPGA, DSP和OV5642芯片进行初始化。FPGA对OV5642进行全分辨率的数据采集。FPGA将采集到的图像数据成两路处理, 一路直接原始高清数据传输外部SDRAM缓存, 由DSP读取缓存数据进行智能分析处理;另一路由FPGA进行硬件预处理, 将原始高清图像转换为合适的分辨率, 送到DSP片内进行格式转换、压缩等处理后传输到外部接口。DSP根据分析处理结果和设置阈值条件, 决定是否对高清图像数据进行传输。需要传输的图像帧融入数据流中传输。外部扩展的输出接口可以将经过系统处理的数据流传输到本地监控或者远程监控。系统原理框图如图1所示。
在高清实时图像采集处理中, 图像采集的速度高, 低层的预处理中要处理的数据量大, 对处理速度要求高, 但运算结构相对比较简单, 适合用兼顾速度及灵活性的FPGA进行硬件实现。高层的处理算法的特点是处理的数据量较低层算法少, 但算法的结构复杂, 适合用运算速度高、寻址方式灵活、通信机制强的DSP芯片来实现[2]。DSP+FPGA架构的最大特点是结构灵活, 有较强的通用性, 适合于模块化设计, 从而能够提高算法效率, 同时其开发周期短, 系统易于维护和升级, 适合于实时视频图像处理[3]。
在本设计中充分考虑到FPGA和DSP在图像采集处理各层次应用有着不同的优势, 采用FPGA+DSP结构, 通过合理的硬件资源分配及算法处理, 实现了高清图像采集和实时处理。在FPGA内设计采集模块和预处理模块, 充分利用FPGA时钟频率高, 内部延时小, 运行速度快, 全部控制逻辑由硬件完成的特点, 主要完成图像数据采集、数据分路和图像缩放预处理。通过FPGA内模块间协调, 在硬件层面完成数据的分路。在DSP内则是利用DSP运算速度快、寻址方式灵活、通信机制强大等特点, 主要完成系统配置、图像格式转化、压缩处理以及图像的智能分析处理、传输接口配置等。
2 系统硬件设计
2.1 图像采集模块设计
图像采集模块主要包括传感器工作模式配置、图像采集控制和数据传输。整个模块的功能示意图如图2所示。FPGA片内模拟I2C控制器, 将COMS图像传感器OV5642初始化。OV5642[4]在外部时钟VXCLK作用下, 输出Bayer RGB格式图像数据和同步时钟。FPGA内部设计的采集控制器在PCLK, HREF, VSYNC同步时钟作用下, 产生相应控制读写信号, 进行数据传输采集。
通过SCCB总线设置OV5642相关的内部控制寄存器, 实现对OV5642初始化, 从而确定输出分辨率、开窗位置、曝光时间等。SCCB总线是Omni Vision公司特有的一种三线串行摄像控制总线[5]。三线中的SCCB_E为片选信号线, 本文中只有OV5642一个从设备, 所以SCCB_E直接置低, 始终选中OV5642。在模拟I2C控制器控制下, 第一步, SIO_D线传输OV5642的器件地址加上写操作标识, 确定操作的器件和注明是写操作;第二步, 传输内部的目标寄存器的地址;第三步, 传输要设置的数据并写入到对应的寄存器中, 完成寄存器配置。
采集控制器是在FPGA设置的一个时序逻辑控制器, 主要产生OV5642需要的外部时钟XVCLK和根据OV5642输出的像素时钟PCLK, 行参考时钟HREF, 帧同步时钟VSYNC产生读写控制存储信号。通过对PCLK, HREF, VSYNC时钟的计数, 可以得到写满一行或者一帧信号, 为后继处理提供同步时钟和使能信号。
2.2 预处理模块设计
预处理模块主要是利用FPGA可编程性和内部丰富的硬件资源, 在硬件层面选择性的传输数据, 将高清图像的分辨率降低。FPGA采集到的原始图像数据格式为Bayer RGB格式, 每个像素点只有一种颜色分量, 其余颜色分量可以通过插值算法恢复[6,7]。如图3左边所示就是4×4的Bayer RGB格式。为了保持数据格式一致性, 需要每隔2行或者每隔2列选择一个像素传输。本设计采用在行方向上每隔2列选择传输一个像素点, 在列方向上每隔2行选择传输一个像素点。这样能将图像分辨率降低, 达到缩放目的, 如图3所示。
图像数据是逐个像素逐行串行传输的, 在缩放处理上, 利用PCLK, HREF和VSYNC信号时序关系产生计数脉冲和使能信号。在行方向上, 选择传输一个像素点数据后, 利用PCLK作为列计数脉冲, 每过两个脉冲 (隔两个像素点) 再选择传输一个像素点数据, 一直循环选择, 直到处理完一行图像数据。这时根据HREF信号产生列计数器清零信号, 将列计数器清零, 暂停数据选通。在列方向上, 由行计数器利用HREF信号进行计数, 每过两个计数脉冲 (隔两行图像数据) , 重复行方向上的处理方式对当前行进行选择数据传输。如此循环处理, 直到一帧图像数据处理完毕。每帧图像处理完毕信号是由VSYNC信号产生的。同时, VSYNC信号对行计数和列计数器清零, 直到新一帧图像到达, 计数器重新计数, 开始新的一帧图像缩放处理。通过这样的缩放处理, 可以将2 592×1 944的图像降为648×486的图像, 数据量得到减少。预处理模块将缩放后图像传输到DSP中处理。
2.3 SDRAM控制器 (MC) 的设计
SDRAM控制器模块是FPGA内部设计的模块, 用于将图像数据传输到外部存储器暂存。图4为FPGA设计的顶层模块示意图[8]。在MC控制器的内部, 采用状态机来实现数据读写、设置模式寄存器和刷新等操作的命令译码, 产生输出给SDRAM芯片的RAS/CAS/WE/CS/DQM等信号。已经初始化的SDRAM在得到了RAS, CAS, WE的值后开始执行相应的命令[9]。在对SDRAM进行读、写操作过程中, 要先进行页激活操作, 保证存储单元是打开的, 再通过预充电命令实现来关闭存储单元。在进行写操作时, 内部的列地址和数据都会被寄存, 而进行读操作时, 内部地址被寄存, 数据的读取则发生在CAS延迟时间 (通常为1～3个时钟周期) 后。SDRAM顺次的进行读、写操作后, 当达到突发长度或者突发终止指令出现时, SDRAM控制器将终止其操作。
通过SDRAM控制器模块的控制传输, 可以将采集到图像数据实时的传输到存储器件暂存。采用控制器模式具有一定的通用性, DSP可以通过控制器模块直接读取存储图像数据进行分析处理。
2.4 DSP子系统
DSP接收预处理模块输出的降了分辨率的Bayer RGB格式数据到数据缓存器, 再将缓存数据传到片内preview engine模块进行格式转换, 将Bayer RGB格式图像数据转换为YUV422格式数据[10]。DSP对YUV422格式数据进行压缩处理后送到输出端口输出。
DSP通过SDRAM控制器读取SDRAM中的高清原始数据, 进行一些智能化分析处理, 如识别、验证等。根据处理结果和系统设定的阈值如光强变化、动静变化等, 决定是否对当前或者前几帧图像进行传输。高清图像数据传输由DSP通过一定的相关处理结合到输出数据流中传输到后端, 由后端提取出高清原始数据, 进行各种应用。
3 结 语
采用了FPGA和DSP技术, 设计了对CMOS图像传感器进行图像采集和处理系统。该系统直接对CMOS传感器进行原始数据的采集, 为后继处理的灵活性和应用的多样性做好数据基础。在FPGA中将数据分成两路, 一路作为原始数据暂存到SDRAM, 一路按照传统的处理、输出。这样既能实现了传统图像采集处理系统的功能, 又能保存原始的数据为进一步的应用开发提供了硬件基础, 能较好地解决网络传输带宽不足与关键时刻或者关键场景需要高分辨率图像进行分析处理的矛盾要求。采用FPGA+DSP的硬件组合具有相当大的灵活性, 后期功能开发潜力大, 可以根据不同的软件配置, 实现多种功能, 具有良好的应用前景。
参考文献
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图像采集处理 篇11
关键词：2k；数字电视；电影；无磁化；全流程
我想从中国数字电影电视近15年的发展历程来分析中国数字影视的现状。从1995到2010，中国电影的数字化进程走了整整十五年。在这数字化进程的15年中，艺术与技术的结合在影视节目后期制作中日益凸显：只有把艺术与技术结合起来才能更好的表现主题。视频方面，数字化后导演可以根据自己的设想进行操作。随着电影电视手段的丰富和制作手段的增多，技术人员就越来越多地参与到艺术创作中，并且在很多方面是由技术人员来提供设想和创意的。
近年来，电脑等很多技术的发展大大推动了节目的发展，技术的发展对艺术创作的促进是毫无疑问的。技术部门与节目部门的合作从原来的分工很细越来越向相互渗透方面发展，技术的发展使节目形式和制作流程发生了很多变化，有些节目想不到的地方，却由于技术的发展想到并实现了。
前不久，我们迎来了中国电影百年诞辰的纪念。中国电影曾经经历过上个世纪70、80年代到90年代初的辉煌时期。20世纪80年代，中国电影年平均票房收入达到22亿元以上，平均票价约为0.3元，年平均观众人次达到了73亿。1991年，观众人数达到了144亿，票房收入达到了24亿元，创下了新中国电影有史以来的最高纪录。
到2004年底，中国已拥有规模不等的电影制片机构100多家，年产胶片电影212部，电视电影110部；有3000多座专业影院，其中有1300多家现代化影院含2800块银幕组建了37条电影院线；电影数字制作基地己初具规模，数字影厅建设达166个，位居世界前列：在广大农村有着3万多个流动电影放映队；全国电影观众达十多亿人次；中央电视台的电影频道每天播出9部中外影片，覆盖了全国达7.5亿多电视观众；此外影碟市场销售活跃。全国电影产业综合效益增长较快。
近年来，中国电影在开放竞争中，国际地位不断攀升，像《英雄》、《十面埋伏》、《首席执行官》和《可可西里》等影片，在亚洲国家和北美主流市场成功上映，创造了票房奇迹，受到了各国观众的普遍赞誉。2004年，中国国产电影的海外票房收入达11亿元，超过2003年50％。中国每年先后在世界各国举办中国电影展，利用各种平台推动与世界各国电影的互动互惠互利合作。专门成立了“中国电影海外交流中心”，大力支持电影企业举办“北京放映”等优秀影片推介活动，为海外片商选片购片大开方便之门。中国电影在吸收世界各国先进经验的过程中，迈上了国际化发展的轨道，正在成为世界电影发展的重要力量。
《功夫》、《英雄》这些大片的资金主要来自于哥伦比亚、索尼这样的国外大公司。《功夫》的总票房达到8000万美元。这些成就都应该归功与数字和特技。现在数字技术的发展，使得很多人关注电影放映的新技术：将来人们可以在手机、掌上电脑等移动电子设备上看电影，这其实又为电影增加了一个新的盈利环节。《疯狂的石头》也是凭着其独特的风格，在占据一个有利档期、没有硬碰硬地与一些国外大片分庭抗争的情况下，短短一个月内票房急剧飙升至2000万，创造了中国电影界的一个传奇。
截止到今年12月20日,我国在22个国家和地区举办了26次中国电影展,共展出影片215部次，有263部次影片参加了101个国际电影节,18部影片在24个国际电影节上获得了32个奖项,无论是获奖影片数目还是奖项数目都达到了近年来的最好水平。在嘎纳、威尼斯、东京、多伦多等国际电影节举办的中国电影集中展映和推广活动,都受到了高度赞扬,让中国电影在世界上越来越受瞩目。
2005年戛纳国际电影节市场、威尼斯国际电影节市场、洛杉矶国际电影节市场和香港国际影视展览会,中国展台门庭若市,各国片商纷踏而至。截止到今年11月底共有18个制片单位的69部影片销往24个国家和地区,海外票房收入总计达16.5亿。《功夫》卖出了八亿二千万,《七剑》五千七百多万,总体比去年增长了五亿四千多万人民币。
《集结号》是2008年冯小刚推献给国人的一道"贺岁大餐"，它在市场上获得的成功，让人们看到了中国电影走向世界的希望。它的出现在中国的电影史上具有一个里程碑式的意义。随着张艺谋用自己赞誉为"全世界最好的高清设备"日本索尼摄影机拍摄的《三枪拍案惊奇》热映未艾之际，蛰伏11年，耗资3亿美元（约合20.5亿人民币）打造的最新力作——3D电影《阿凡达》近日横扫全球，票房急剧上升。
正如有声电影替代无声电影、彩色影像替代黑白影像被誉为电影史上的两次革命一样，3D影像则将人类的感官娱乐消费，真正带入了一个全新的3D电影立体视觉时代。在这看似纯美国力量展示的背后，日本力量正润物细无声地跻身3D电影时代，无论是资金投入还是电影设备的展现，都堪称大手笔。承认日本行，是中国更行的前提和基础。中国理应嗅出商业和艺术的端倪，推动相关领域的发展和飞跃。
据悉，《阿凡达》会催生更多的相关影视、录音、播放方面的3D标准，会给索尼、松下等公司带来机遇，推动3D技术从影院走向家庭。索尼还联手国际足联2010为全球足球迷奉献史上首次3D世界杯，索尼的3D娱乐消费产品链业已形成。
图像采集处理 篇12
图像采集处理系统是指用设备捕获客观世界的图像和特征,也就是用设备来实现对客观世界的识别。随着国民经济和军事的迅速发展,图像采集处理系统在工业检测、公安、医疗、军事等领域都有着广泛的应用前景,如高难度作业现场监控等工业领域,指纹识别等安防业以及精确制导等军事领域[1],这些特殊环境中发挥了重要作用。为了满足应用的要求,除了算法要可靠外,还要求识别设备足够小型,具有便携性以及可升级性。传统的图像采集系统多以PC机加图像采集卡的结构为主,然而由其体积大、成本高等缺点,限制了其应用。因此,基于DSP的嵌入式视频图像采集处理系统具有更加实际的应用价值。
本文以以美国模拟器件公司(ADI)研制的ADSP-BF561[2]为核心,设计并实现了一套通用的嵌入式视频图像处理平台,BF561具有2个独立的Blackfin处理器内核,主频高达600MHz,片内存储器328Kbyte,2个针对高速数据吞吐的并行外围接口(PPI),具有多个独立的DMA控制器,能够以最小的DSP内核开销完成数据自动传输。DMA传输可以发生在ADSP-BF561的内部存储器和任一个有DMA能力的外设之间。它能够支持一维(1D)或二维(2D)DMA传输[3],满足视频图像处理系统的要求。该系统将图像采集、处理与输出等功能集成一体,可以将采集的图像的处理结果实时显示在嵌入式系统的监视器上。它具有体积小、速度快、成本低、稳定性高和实时性好等特点。
1 系统硬件结构
本系统主要有面阵CCD,核心处理器ADSP-BF561,存储器SDRAM,视频编解码芯片ADV7181B/7171,监视器等组成。系统结构原理框图如图1所示。
系统工作流程如下:首先由CCD采集图像,然后经视频解码器ADV7181B转换成数字信号,经PPI0,由DMA传输到SDRAM存储,产生中断,进行图像的处理程序,处理后经PPI1,由视频编码器ADV7171转换成模拟信号送至监视器显示。
系统可分为视频图像输入单元、处理单元和输出单元[4]。
1.1 输入单元
输入单元由面阵CCD和视频解码芯片组成。CCD摄取视频,输出标准制式视频信号(PAL制式)模拟信号,信号经视频解码器处理转换为数字信号。视频解码芯片采用的是ADI推出的集成9位ADC的增强型视频解码器ADV7181B,它能够自动将一种兼容国际标准PAL的模拟视频基带信号转换成另一种兼容16位/8位ITU-R BT601/ITU-R BT656的YUV型4:2:2数字视频数据。
PAL制式模拟视频信号经ADV7181B将模拟图像转变为数字图像后,输出数字并行信号。输出的数字图像分辨力为864×625,以ITU-R BT656 YUV4:2:2格式的8位码流送至BF561的PPI0接口进行图像采集。
BF561通过I2C总线在系统初始化时对ADV7181B内部的寄存器进行设置。
1.2 处理单元
处理单元主要是由ADSP-BF561芯片控制完成,由输入单元得到的图像数据通过PPI0经过DMA传输到SDRAM中存储,采集完一帧图像后产生中断,随后DSP开始处理采集的图像数据。
设计中充分利用双核的优势,A核进行控制视频图像的采集、传输和输出,B核专门用来进行图像的处理的工作。
本系统测试算法是实现图像的阈值分割,分别取不同的阈值分割图像,处理后图像从SDRAM的输出缓冲区通过PPI1经过DMA发送至输出单元显示。
1.3 输出单元
输出单元由视频编码芯片和监视器组成。视频输出单元的功能是将处理后的图像显示到显示设备上。
视频编码芯片采用的是美国模拟器件公司(ADI)的视频编码芯片ADV7171,相当于一个D/A,可以将8位ITU-R BT656 YUV4:2:2信号编码成模拟的CVBS信号和S-video信号,支持PAL标准的逐行和隔行扫描操作。BF561的PPI1接口将分辨力为864×625的数字图像(包含行、场消隐信号)以ITU-R BT656 YUV4:2:2格式的8位码流送到ADV7171的输入端口,经数模转换,输出一路PAL制模拟视频信号。
该系统的显示终端为USER专业液晶监视器,其输入信号为PAL标准的模拟视频信号。
ADV7171的工作模式也需要BF561通过I2C总线对其进行设置。
2 系统软件设计
图像采集的软件流程图如图2所示。
首先,对BF561的PPL、EBIU和系统的SDRAM进行初始化设置[5],以使BF561能够正常稳定的工作。
其次,初始化编/解码器ADV7181B和ADV7171,同样是设置引脚使这两个硬件使能即可。
代码如下:
Set_PLL((short)(CCLK/CLK_IN),(short)(CCLK/SCLK));
Init_EBIU();
Init_SDRAM();
Init_8181()
Init_7171();
再次,开始设置PPI,本系统使用PPI0通道作为视频输入通道。在ITU-656模式中需要设置PPI0_CONFIG和PPI0_FRAME两个寄存器。PPI0_CONFIG寄存器的设置主要有:根据entire field的取值设置ITU-656为整场模式还是活动视频模式;通过FLD_SEL设置为两场传送;根据pack_32的取值设置是否将输入8位数据压缩为16位数据和32位DMA传送。PPI0_FRAME寄存器设置图像的行数。可以采用如下代码来实现对BF561的PPI接口的初始化[2]。
在设置完PPI后,需要设置与PPI对应的DMA通道,主要需要配置的寄存器DMA1_0_CONFIG和一些传送参数。DMA1_0_CONFIG的设置主要有:通过DI_EN设置位允许以此传送完成后产生中断;通过DMA2D设置为二维DMA传送。DMA传送参数的配置主要通过DMA1_0_X_COUNT,DMA1_0_X_MODIFY,DMA1_0_Y_COUT,DMA1_0_Y_MODIFY设置二维DMA的行数、列数和传送偏移。此外,还要设置下一个描述符DMA1_0_NEXT_DESC_PTR为描述符队列的首地址,其代码为:
利用ADSP-BF561的PF15(I2C_DATA)和PF14(I2C_CLK)实现I2C时序。
最后,再将BF561的寄存器DMA_CONFIG中的标志位DMA_EN和PPI_CONTROL中的标志位PORT_EN置1,同时开启DMA和PPI0和PPI1口,开始采集图像,最后等待DMA接收完一帧图像数据的中断[5]。
3 图像处理算法测试
数字图像处理的目的之一是图像识别,而图像分割与测量是图像识别工作的基础[6]。图像分割是将图像分成一些有意义的区域,然后对这些区域进行描述,相当于提取出某些目标区域图像的特征,判断图像中是否有感兴趣的目标。
阈值分割是一种区域分割技术,它主要是利用图像中要提取的目标物体和背景在灰度上的差异,选择一个合适的阈值,通过判断图像中的每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求来确定图像中该像素点属于目标区还是应该属于背景区域,它对物体与背景有较强对比景物的分割特别有用。
本测试的图像阈值分割算法的操作过程是先指定一个阈值,如果像素分量值小于该阈值,则将该像素的分量值设置为0,否则该分量值设置为255。
3.1 Matlab仿真实现阈值分割
根据公式(1)编写的阈值分割的Matlab程序[7],程序如下:
imshow(I);%显示经阈值分割的图像
title('经阈值分割的图像');
在Matlab中,运行该程序,生成图像如下表1 A列所示。
3.2 DSP中实现图像阈值分割
在DSP-BF561中开发此算法,算法流程图如图3所示。
其实现代码如下:
图4是激光的光栅衍射图像[8],由图可以看出有杂质噪声,首先将其转化为灰度图像,如图5,然后进行阈值分割,以便分割出目标光斑,如表1,A列是用Matlab的仿真结果,B列是在DSP中算法实现的结果。
由图明显可以看出,Matlab仿真和DSP中的实现结果基本相同;以阈值100分割的图像最为清晰,阈值为30和60时仍有干扰噪声,而为180时会有重要信息损失,所以可以选择阈值100来分割图像,此阈值也可以根据图像直方图双峰法方便的观测出。通过此实验可以验证,此系统可以单独实现视频图像的处理。
4 结束语
该系统利用DSP实现视频图像的采集并处理后实时显示,克服了基于PC机和采集卡的图像采集处理系统的弊端,并选用BF561,通过对PPI0和PPI1口进行合理应用,克服了BF533只有一路PPI接口,无法实现对采集图像的实时显示的缺陷[9][10],实现了对图像的实时采集和显示工作,能够满足一些特定情况下的应用。
参考文献
[1]崔晓萌.基于Blackfin DSP的图像采集处理系统[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2007.
[2]Analog Device Inc.Blackfin Processor Hardware Reference.Norwood:Analog Device,Inc,2004.
[3]罗志强,王耀南.Blackfin533的DMA技术及其在图像处理中的应用[J].国外电子元器件,2005,(2):32-35.
[4]蔡强,朱云江,胡伟.基于BF561的嵌入式及其视觉平台[J].Video application&project,2009(33):147-149.
[5]陈峰.基于Blackfin DSP的数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2009:77-89.
[6]杨淑莹.VC++图像处理程序设计[M].北京:北方交通大学出版社,2003:139-147.
[7]王正林,刘明.精通MATLAB7[M].北京:电子工业出版社,2007.
[8]李微,卢广山,羊毅.获取激光参数的图像处理方法研究[J].电光与控制.2007.14(1):61-64.
[9]张占鹏.基于BF533的图像采集与显示[J].新特器件应用,2009,(11):29-35.