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   摘要：信息技術的飛速發(fā)展，人們對多媒體圖像處理的要求越來越迫切，文章通過借鑒嵌入式系統(tǒng)在信號處理、電子技術和計算機等領域的成功應用經驗，在分析機器視覺系統(tǒng)特點的基礎上，將機器視覺和嵌入式技術相結合，設計一種基于嵌入式處理器TMS320C6205的圖像識別系統(tǒng)。介紹了系統(tǒng)工作原理和特點，給出了系統(tǒng)硬件結構圖和軟件的實現(xiàn)方案，實驗結果顯示，圖像識別系統(tǒng)在光照比較好的條件下，能取得令人滿意的效果。

    關鍵詞：嵌入式系統(tǒng) ；TMS320C6205 ；圖像識別 ；pSOS+

   由于數(shù)字計算技術及相應的信號處理技術的飛速發(fā)展，近幾十年來數(shù)字圖像處理技術發(fā)展非常迅速，并在科學研究、工農業(yè)生產、資源的遙感探測、煤礦井下安全、醫(yī)療衛(wèi)生、航天探索等各個領域內應用越來越廣泛。在以往的嵌入式設備中，由于受到處理器運算速度及內存大小等硬件條件的限制，不適合對圖像進行復雜的處理。目前，隨著芯片技術特別是低價位多功能處理器的發(fā)展，在嵌入式系統(tǒng)中對視頻進行處理成為可能。針對嵌入式系統(tǒng)領域的這一新特點，提出了一種在嵌入式系統(tǒng)上進行圖像識別處理的方案。

    1 嵌入式系統(tǒng)中圖像識別特點

    機器視覺是目前智能機器人領域中的研究熱點之一，涉及光電子學、圖像處理、模式識別及計算機技術等諸多學科領域，內容極為廣泛。機器視覺中圖像處理與目標識別的特點是處理數(shù)據(jù)量大、計算復雜，對算法的實時性和精度要求高。

    在嵌入式系統(tǒng)中進行圖像識別對內存有嚴格要求。因為圖像的信息量本來就很大，而且在對圖像進行識別時還要開辟多個緩沖區(qū)來保存連續(xù)的幾幀圖像信息和中間的運算結果信息等[1]。如一幅352×288，24位色圖像約300KB空間，在對視頻流中目標進行識別時最少要開辟三個緩沖區(qū)，其中兩個緩沖區(qū)用來保存從視頻流中得到的圖像，一個緩沖區(qū)個來保存中間計算結果。此外還要為操作系統(tǒng)預留足夠內存空間。便于系統(tǒng)的進一步升級，系統(tǒng)采用了32M內存。

    2 系統(tǒng)硬件設計方案

    系統(tǒng)選用TMS320C6205(簡稱6205)作為處理器，EMIF接口擴展了ASRAM和FLASH。存儲圖像的ASRAM選用容量為8Mbits的GS78132B，其存儲格式為256K×32bits，可以存儲兩幅512×512×16bits的圖像；存儲運算參數(shù)的ASRAM也選用GS78132B，用于存儲神經網(wǎng)絡的訓練數(shù)據(jù)、濾波器系數(shù)和運算過程的中間結果。它們在EMIF中的存儲器空間分別為CE0和CE2。FLASH選用容量為8Mbits的AM29LV800，用于存儲引導程序和應用程序，它在EMIF中的存儲器空間為CE1。6205用McBSP與SAA7111的I2C總線接口連接(將McBSP設置成通用I/O口，用軟件實現(xiàn)I2C協(xié)議)，通過I2C對SAA7111進行控制。SAA7111輸出的數(shù)據(jù)直接存儲到GS78132B，存儲過程中的地址和控制信號由FPGA根據(jù)SAA7111的時序產生。

    整個嵌入式圖像識別處理系統(tǒng)主要由FLASH、SDRAM，TM1300，CCD攝像頭和視頻編碼器SAA7111組成^[2]。

   圖像采集前端處理器采用PHILIPS公司的SAA7111，它是Philips公司的以PC為平臺的可編程視頻輸入處理芯片。利用其同步信號vref、行同步參考信號href、奇偶場標志信號rtso、像素時鐘信號llc2就可以完成圖像信號的抽取、數(shù)據(jù)線服用以及中斷邏輯的產生。SAA7111解碼輸出的是720×576分辨率的圖像，通過邏輯控制，可以分別采樣720×576，360×288，180×144等格式圖像，從而滿足不同信道的應用需求。同時，通過對SAA7111的輸出信號進行邏輯綜合產生的DSP的DMA觸發(fā)事件，保證圖像數(shù)據(jù)的實時不丟失采集存儲。

    以處理器TMS320C6205和視頻解碼器SAA7111為核心集成一個高性能的多媒體處理系統(tǒng)。其系統(tǒng)配置圖如圖1所示。
            
                       
                                                  圖1 系統(tǒng)配置圖

    3 系統(tǒng)軟件實現(xiàn)方案

   系統(tǒng)中采用pSOS+實時操作系統(tǒng)。pSOS+內核是一個高效的微內核，用來調度、管理和分配資源，協(xié)調各種異步的任務和事件[3]。TMS320C6XXX系列具有豐富的芯片支持函數(shù)庫(ChipSupport Library)，處理器有一個穩(wěn)定的、開放的軟件開發(fā)環(huán)境(SDE:Software Development Environment)，因此我們可以運用C/C++高級編程語言開發(fā)高效的多媒體應用程序。應用程序在SDE環(huán)境下開發(fā)的，其主要是對實時視頻中的運動目標進行識別和提取。整個流程分為系統(tǒng)初始化，背景提取，目標識別和識別結果處理四個步驟。

   3.1 系統(tǒng)初始化

    pSOS+系統(tǒng)中，一個應用程序就是一個任務。任務要管理自身的系統(tǒng)資源，如處理器、輸入輸出、內存等。應用程序需要對系統(tǒng)硬件資源進行初始化，系統(tǒng)初始化的主要源代碼：

    procGetCapabilities(&cap);

    _Cache_Copyback((char *)viBuf[i].Y,szY);

    IcpOpen(&icpInst,&icpInstSup);

    IcpLoadCoff(icpInst,NULL);

    ViGetAdapterVideoStandard(viInst,adapterType,0,&videostandard);

    ViInstanceSetup(viInst,&viInstup);

    ViYUVSetup(viInst,&viYUVInstSup);

    初始化代碼主要是返回處理器的信息；內存拷貝；為ICP(圖像協(xié)處理器)指派一個實例，為操作準備ICP；用過濾系數(shù)加載ICP；得到解碼器上指定適配器的顏色標準；設置和改變實例參數(shù)；初始化主板上的解碼器，設置和改變YUV操作模式的參數(shù)。

    3.2 背景提取

    背景圖像作為圖像識別的參考幀，選擇一幅高質量的背景圖片對整個系統(tǒng)的識別準確率有很大影響。在上電時系統(tǒng)不夠穩(wěn)定，從攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)噪聲很大，用均值濾波（求和取平均）的方法來除去它，得到穩(wěn)定的背景圖像。系統(tǒng)初始化后隔一秒從攝像頭提取五幀圖像，對其取平均，得到均值圖像。然后再從攝像頭取一幀圖像（即當前幀）與均值圖像相減得差值圖像。根據(jù)差值圖像的特點可判斷系統(tǒng)是否已開始正常工作。背景提取流程如圖2所示。

    在沒有運動目標的情況下差值圖像的值應該全為零，由于圖像有噪聲，所以系統(tǒng)的實際差值會比較小。因此設定一個閾值跟這些差值進行比較，如果超過閾值的差值點數(shù)小于整幅圖像點數(shù)的千分之一，則認為噪聲信號不是很嚴重，當前幀可以作為背景，否則表明從攝像頭進來的圖像受干擾嚴重，不能用來進行處理，要重復以上過程，直到取得滿意的背景幀。
  
         
                              圖2 背景提取流程                           圖3 圖像識別流程圖     

    3.3 圖像識別

    圖像識別是從運動視頻中識別出活動目標。為了改善圖像輸出，對從攝像頭取得的圖像進行灰度變換。灰度變換就是通過一個斜率k來作兩個區(qū)域的線性變換。如果圖像偏暗（灰度集中在較暗區(qū)域），使斜率K>1來改善，如果圖像灰度集中在較亮的區(qū)域而使圖像偏亮，則使k<1來改善。

    使模糊的圖像變得更加清晰，圖像中物體的輪廓更加明顯，需要對圖像進行銳化。圖像銳化有微分法和高通濾波法。采用微分法的梯度銳化直接用梯度值來表示圖像。這樣在圖像變化緩慢的地方，其值很小，而在圖像線條輪廓等變化較快的地方，其值很大。

    要得到運動物體的輪廓，必須對視頻中的連續(xù)幀進行處理。應用程序對當前捕獲幀和背景圖像都進行灰度變換、圖像銳化后；對它們作差分，得到差值幀；再對差值幀進行中值濾波和二值化處理得到二值化圖像。中值濾波會使圖像變的較模糊，但它同時也能抑制干擾較大的圖像噪聲，為進一步的處理作準備。二值化通過設定閾值來消除干擾較弱的圖像噪聲。圖像中可能會有一些受干擾嚴重，相對孤立的點，這些點如果存在，對下一步求運動物體矩形框會產生不良的影響。解決方法是對二值化圖像進行掃描，如果其中某點周圍的八個點都為黑，則把該點值設為零，這樣就除去二值化圖像中的一些零散點。把經過處理后的二值化圖像進行聚類，即相同的點成一類，記下點的坐標，即點在圖像數(shù)組中的位置。然后遍歷圖像中代表著運動物體的點的坐標，算出運動物體的最大矩形框，記下框高。至此，活動視頻中的運動目標就用矩形框鎖定。圖像識別流程如圖3所示。

   3.4 識別結果處理

   實際應用中，選擇感興趣的、效果最好的、最重要的目標圖片保存。根據(jù)系統(tǒng)中可用存儲器的大小和存儲目標圖片的質量，確定系統(tǒng)所存儲圖片的數(shù)量。圖像識別系統(tǒng)感興趣的目標是人，同時要兼顧目標圖像足夠的清晰度，所以選擇活動目標高度至少要大于1/4整幅圖像高度的圖像幀進行保存。在存儲器可用空間，為了更新目標圖像，采用的方法是從所有已保存的圖像中去掉目標框高最小的圖像。識別結果處理流程如圖4所示。
   
                       
                                       圖4 識別結果處理流程圖   

                     
                                        圖5 圖像識別系統(tǒng)實驗
                 
    4 實驗結果

    圖像識別系統(tǒng)實驗過程如圖5所示，識別結果顯示，系統(tǒng)在光照比較好的條件下對活動視頻中的人、小車等運動目標識別比較成功，能取得令人滿意的效果。但在光線很暗，或者雷雨天，識別效果不很理想，進一步完善識別技術將是深入研究的課題。

    參考文獻:

    [1] 王新成. 高級圖像處理技術[M]. 北京：中國科學技術出版社，2001.

    [2] 操勇,毛勇.TM1300嵌入式多媒體網(wǎng)絡通信系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J].電子技術應用,2003.

    [3] 鄭更生,謝治平,賀貴明. 基于實時多處理器操作系統(tǒng)內核的視頻終端研究[J]. 計算機工程,2004 ,30(18 ):146-148.

    朱艷芹（1982-）

    女，湖北鄂州人，武漢工程大學2005級檢測技術與自動化裝置專業(yè)碩士研究生，現(xiàn)任惠州經濟職業(yè)技術學院機電工程系電子教研室專任教師、講師。  

    摘自《自動化博覽》2012年第四期