趙慧潔，宋汪洋，張 穎，趙 峰，程 宣

(北京航空航天大學精密光機電一體化技術(shù)教育部重點實驗室，北京100191)

1 引言

隨著聲光可調(diào)諧濾波器(Acousto-optic Tunable Filter，AOTF)和成像光譜技術(shù)的不斷發(fā)展，AOTF成像光譜儀以其結(jié)構(gòu)簡單、體積小、無移動部件、集光能力強等特點成為國內(nèi)外成像光譜儀的研究熱點［1］。

成像光譜儀能夠獲取豐富的地物信息，但其巨大的數(shù)據(jù)量給應(yīng)用和分析帶來不便［2］，因此有必要設(shè)計一套成像光譜儀數(shù)據(jù)實時處理系統(tǒng)。目前國外一些成像光譜儀系統(tǒng)已經(jīng)具備實時處理能力，如美國的光柵色散型機載高光譜成像儀(AHI)［3］，其處理器接收傳感器采集的12位數(shù)字信號，傳送給后端的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)實現(xiàn)光譜合并，再傳送給4個SHARC數(shù)字信號處理器(DSP)，以流水線模式實現(xiàn)輻射定標、主成分分析、目標探測和上位機數(shù)據(jù)傳輸;另外，美國的緊湊型機載光譜傳感器(COMPASS)［4］、美國海軍地球觀測者(NEMO)［5］等也均實現(xiàn)了實時目標識別與分類等功能。國內(nèi)也在積極開展此項研究，如中國科學院西安光學精密機械研究所于2007年提出一種基于并行DSP的干涉超光譜實時復(fù)原系統(tǒng)［6］，他們采用DSP+FPGA技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對干涉型超光譜圖像進行多通道實時復(fù)原，完成干涉圖修正、切趾、傅里葉變換等數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù);中國科學院上海技術(shù)物理研究所研制的光柵色散型的實用型模塊化成像光譜儀(OMIS)［7］系統(tǒng)，可完成機上實時定標、壞行修補、像元配準、光譜曲線顯示等預(yù)處理功能。

相比于干涉型成像光譜儀，AOTF成像光譜儀的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法相對簡單，但數(shù)據(jù)量大;相比于光柵色散型成像光譜儀，則算法近似，但由于其獨特的凝視型掃描方式和畫幅式成像數(shù)據(jù)，校正系數(shù)數(shù)據(jù)量更大，因此在非均勻性校正中需要更多的運算量。目前，中國科學院西安光學精密機械研究所、武漢大學及日本Opto-research公司等都做了相關(guān)研究，數(shù)據(jù)預(yù)處理方法主要是先將實時獲取的高光譜影像進行存儲，后期再通過PC機軟件平臺進行暗電流噪聲去除、反射率轉(zhuǎn)換等工作，實時性不強，對于目標跟蹤和識別顯得過于遲緩［8］。若能將這個過程快速實時化，可省去暗電流數(shù)據(jù)的傳輸，數(shù)據(jù)量減半，在PC機便可直接獲得地物光譜曲線，這樣就可以及時獲得目標的光譜特征，對民用和軍用等領(lǐng)域都具有非常重要的現(xiàn)實意義。

鑒于DSP在實現(xiàn)數(shù)字信號處理算法方面具有優(yōu)越的性能［9-10］，本文采用DSP作為核心器件代替PC機來實現(xiàn)AOTF成像光譜儀的數(shù)據(jù)預(yù)處理。由于高光譜數(shù)據(jù)量巨大，目前單片DSP很難滿足實時性要求，文中合理地采用了多DSP并行計算結(jié)構(gòu)［10］，通過設(shè)計雙DSP并行結(jié)構(gòu)并以流水線方式分配DSP的預(yù)處理任務(wù)，完成了高光譜數(shù)據(jù)的實時預(yù)處理并縮短了預(yù)處理時間。

2 AOTF成像光譜儀數(shù)據(jù)預(yù)處理算法

AOTF成像光譜儀數(shù)據(jù)預(yù)處理算法主要包括暗電流剔除、系統(tǒng)非均勻性校正、輻亮度反演以及反射率轉(zhuǎn)換。

暗電流是殘存在像素單元內(nèi)的熱噪音電荷，需要將所得圖像中每個像元的暗電流值剔除，如式(1)所示:

式中:DN0(i，j，λ)代表第 λ 個波段像素(i，j)剔除噪聲后的值，DN1(i，j，λ)為噪聲剔除前的原始數(shù)據(jù)值，DN2(i，j，λ)為暗電流數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)的非均勻性校正等效為CCD圖像傳感器的非均勻性校正［12］。利用輻射定標源獲得校正系數(shù) α(i，j)和 β(i，j)，代入式(2):

式中:DN0(i，j)和 DN(i，j)分別為校正前和校正后的圖像灰度值。

為計算反射率，需要知道成像光譜儀入瞳處的輻亮度值，通過絕對輻射定標［13］得出像元增益及偏置系數(shù)［14］，代入公式(3):

式中:A1(λ)、A2(λ)、A3(λ)為第 λ 波段的像元增益系數(shù)，A0(λ)為偏置系數(shù)，L(λ)為第λ波段的輻亮度反演值，DN(λ)為第λ波段的圖像灰度值。

通過計算給定矩形區(qū)域中標準白板的平均輻亮度值，并用圖像數(shù)據(jù)除以這一平均值來得到反射率［15］。用式(4)表示:

式中，ref(i，j，λ)為第 λ 波段像元(i，j)的反射率值，L(i，j，λ)為輻亮度值為標準白板指定矩形區(qū)域中像元輻亮度值的平均值。

根據(jù)以上AOTF成像光譜儀預(yù)處理算法得出流程圖如圖1所示。

AOTF成像光譜儀數(shù)據(jù)預(yù)處理算法的4個子模塊按先后順序成流水線結(jié)構(gòu)排列，在提取光譜曲線之前，波段間的關(guān)聯(lián)性較小，可以以幀為單位進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到各波段的反射率數(shù)據(jù)立方體。AOTF成像光譜儀的這種數(shù)據(jù)及預(yù)處理算法特點為雙DSP并行處理提供了可行性。

3 雙DSP并行策略

3.1 雙DSP并行結(jié)構(gòu)設(shè)計

本文選擇在并行結(jié)構(gòu)方面更具優(yōu)勢的ADI公司的ADSP-TS201處理器。根據(jù)系統(tǒng)運算量需要，選擇兩片ADSP-TS201進行設(shè)計。

圖2 雙DSP并行結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Parallel structure diagram of dual-DSP

根據(jù)AOTF成像光譜儀數(shù)據(jù)預(yù)處理算法及數(shù)據(jù)量大的特點，為保證兩片DSP能高速傳輸數(shù)據(jù)并共享處理器片內(nèi)及片外的SDRAM數(shù)據(jù)，采用高速鏈路口與高速外部總線口混合耦合模型，以建立DSP間的點對點數(shù)據(jù)通道及資源共享的工作塊模式，雙DSP并行結(jié)構(gòu)如圖2所示。

3.2 預(yù)處理任務(wù)分配

多處理器在進行信號處理時一般有兩種并行形式;流水線處理和多路并行處理。多路并行處理適合系統(tǒng)的多個功能是并行處理或者數(shù)據(jù)內(nèi)部之間沒有相關(guān)性，可以考慮將數(shù)據(jù)分塊，分配各不同的DSP進行運算，最后將數(shù)據(jù)拼接，這樣做需要非常精確的同步時序控制，不利于軟件設(shè)計;如果系統(tǒng)的多個處理功能是流水線方式，則采用流水線處理進行任務(wù)分割更加合適，前一模塊的輸出數(shù)據(jù)是后一模塊的輸入數(shù)據(jù)，對軟件設(shè)計有利。

針對AOTF成像光譜儀，其數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中的4個子功能模塊是按照先后順序以流水線方式完成的，數(shù)據(jù)是以幀為單位進行處理的。若采用多路并行處理方式，即將每幀數(shù)據(jù)平分成兩部分，分別輸入兩片DSP進行相同的運算，最終得到反射率數(shù)據(jù)再拼接成完整的一幀，那么在搜索標準白板及計算標準白板輻亮度平均值時，白板有可能落在該幀數(shù)據(jù)的某一半內(nèi)，或平分后的兩部分數(shù)據(jù)都有白板，這將為計算反射率帶來不必要的麻煩，因此本文在雙DSP結(jié)構(gòu)上分配預(yù)處理任務(wù)時采用流水線方式比較合適。

流水線結(jié)構(gòu)主要是通過時間重疊，讓多個處理器在時間上交錯重疊的并行執(zhí)行運算和處理，以實現(xiàn)時間上的并行［16］。根據(jù)AOTF成像光譜儀預(yù)處理流程，流水線上的處理器DSP1完成暗電流剔除和系統(tǒng)非均勻性校正任務(wù)，并把結(jié)果傳遞給處理器DSP2，繼續(xù)完成輻亮度反演和反射率轉(zhuǎn)換，最終得到反射率數(shù)據(jù)，如圖3所示。

圖3 雙DSP處理流程圖Fig.3 Process flow diagram of dual-DSP

只有第一幀數(shù)據(jù)在 DSP1中處理的時候，DSP2需要等待，當?shù)谝粠瑪?shù)據(jù)的結(jié)果送到DSP2時，DSP2就可以繼續(xù)處理第一幀數(shù)據(jù)，同時，DSP1可以讀取下一幀數(shù)據(jù)，實現(xiàn)并行運算，以提高運算速度。

4 實驗測試

4.1 硬件平臺

AOTF成像光譜儀實時預(yù)處理系統(tǒng)的硬件主要包括:AOTF成像光譜儀光機部分、數(shù)據(jù)采集卡、數(shù)據(jù)傳輸接口板、DSP數(shù)據(jù)處理板卡和PC機。數(shù)據(jù)采集卡將采集到的AOTF成像光譜儀高光譜數(shù)據(jù)傳入雙DSP處理單元進行預(yù)處理，上位機接收反射率數(shù)據(jù)進行顯示和存儲。這種方案與現(xiàn)有的AOTF成像光譜儀數(shù)據(jù)預(yù)處理方法相比，減少了手動操作，集數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理和分析于一體，實時性大大提高。

根據(jù)雙DSP設(shè)計方案需求，選擇ADI公司的ADSP-TS201 EZ-KIT評估板作為雙DSP處理單元，進行可行性實驗，驗證本文設(shè)計方案。

系統(tǒng)設(shè)計階段采用存儲在上位機中的高光譜數(shù)據(jù)模擬數(shù)據(jù)源，通過USB接口進行發(fā)送。根據(jù)實際需要研制了數(shù)據(jù)傳輸接口板，負責上位機與ADSP-TS201評估板之間的數(shù)據(jù)傳輸。接口板主要由FPGA芯片、SRAM緩存單元、鏈路口數(shù)據(jù)收發(fā)單元、USB通信單元組成，通信接口主要包括RJ-45接口及USB接口。其中RJ-45接口可與ADSP-TS201評估板進行數(shù)據(jù)通信，通信速率可達31.25 MB/s;USB接口用來與上位機通信，傳輸速率可達10 MB/s。AOTF成像光譜儀原始高光譜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)率為 7.5 MB/s，每幀數(shù)據(jù)為256 KB，分辨率為 256×256，采集速度為30 frame/s，可見接口板及評估板在性能指標上滿足要求。流程圖如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)設(shè)計階段數(shù)據(jù)處理流程圖Fig.4 Data process flow diagram of system design phase

上位機中存儲的AOTF成像光譜儀高光譜數(shù)據(jù)通過USB接口發(fā)送至接口板，經(jīng)過信號轉(zhuǎn)換傳輸至ADSP-TS201評估板進行預(yù)處理，結(jié)果再傳回上位機，調(diào)試過程如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)調(diào)試實驗圖Fig.5 Debug picture of system

4.2 DSP 程序設(shè)計

在鏈接描述文件(LDF)中，將系統(tǒng)非均勻性校正以及輻亮度反演的系數(shù)矩陣定位到DSP片內(nèi)存儲器空間，圖像及暗電流數(shù)據(jù)定位到片外SDRAM存儲器，處理的時候先將圖像及暗電流數(shù)據(jù)讀入片內(nèi)，處理完成后再送到片外，以提高系統(tǒng)整體的運算速度。根據(jù)設(shè)計好的LDF文件以及雙DSP并行策略，編寫DSP程序，流程圖如圖6所示。

通過ADSP-TS201評估板上的鏈路口可以將圖像數(shù)據(jù)及暗電流數(shù)據(jù)存入片外SDRAM存儲器，然后按波段順序，以幀為單位將第一幀數(shù)據(jù)通過ADSP-TS201外部總線接口讀入DSP1的片內(nèi)存儲器，進行暗電流剔除及系統(tǒng)非均勻性校正運算。處理完畢后發(fā)送鏈路口中斷，通知鏈路口傳輸數(shù)據(jù)到DSP2片內(nèi)存儲器，再進行輻亮度反演及反射率轉(zhuǎn)換運算;同時DSP1讀取下一幀數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了流水線式的并行運算。最終結(jié)果傳回SDRAM，得到反射率數(shù)據(jù)，完成預(yù)處理任務(wù)。

圖6 雙DSP程序流程圖Fig.6 Code flow diagram of dual-DSP

4.3 運行結(jié)果

為驗證程序功能，采用AOTF成像光譜儀采集好的一段高光譜數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，如圖7所示。

圖7 AOTF成像光譜儀高光譜數(shù)據(jù)Fig.7 Data of AOTF imaging spectrometer

在VisualDSP++環(huán)境下通過“Image Viewer”功能逐波段將該高光譜數(shù)據(jù)及暗電流數(shù)據(jù)讀入評估板的SDRAM存儲器中，編譯鏈接后運行程序，通過“TigerSharc Memory”功能可以查看每個像元的反射率運算結(jié)果。為檢驗結(jié)果的正確性，與PC機處理結(jié)果進行對比，選取圖7中A、B兩點，觀察反射率曲線分別如圖8、9所示。

其中左側(cè)曲線代表雙DSP處理結(jié)果，右側(cè)曲線代表PC機處理結(jié)果，橫坐標為光譜維，縱坐標為地物反射率。對比結(jié)果表明，AOTF成像光譜儀預(yù)處理算法成功移植到雙DSP并行處理系統(tǒng)，得到了正確的反射率數(shù)據(jù)。

圖8 A點反射率對比Fig.8 Reflectivity comparison of A

圖9 B點反射率對比Fig.9 Reflectivity comparison of B

為得到準確的實際處理時間，在ADSP-TS201評估板上將單幀高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理程序循環(huán)1 000次并計時，可以得出整個程序的平均運行時間為23.5 ms，即每幀256×256大小的AOTF成像光譜儀采集的高光譜數(shù)據(jù)，預(yù)處理僅需23.5 ms，處理速度可達42 frame/s。對比原有PC機處理速度，結(jié)果如表1所示。

表1 雙DSP與PC機處理速度對比Tab.1 Speed comparison between dual-DSP and PC

PC機配置為奔騰雙核2.7 GHz，1 G內(nèi)存，320 GB硬盤。雖然用高配置PC機可能達到與雙DSP不相上下的處理速度，但嵌入式架構(gòu)的設(shè)計應(yīng)當是當前及未來一段時間的主流，該設(shè)計思想完全脫離以計算機以及相應(yīng)的總線為載體，實現(xiàn)完全的硬件底層操作。與PC機處理平臺相比，大大降低了系統(tǒng)功耗、體積和重量，高度集成，成本低。

AOTF成像光譜儀數(shù)據(jù)采集速度為30 frame/s，該處理速度為消耗在數(shù)據(jù)傳輸上的時間留出了余量，可以滿足系統(tǒng)實時性要求。

5 結(jié)論

AOTF成像光譜儀具有結(jié)構(gòu)簡單、體積小、無移動部件、集光能力強等特點。為了將AOTF成像光譜儀數(shù)據(jù)預(yù)處理快速實時化，從而及時獲得目標的光譜特征，本文在分析AOTF成像光譜儀預(yù)處理算法的基礎(chǔ)上，采用ADSP-TS201芯片作為核心器件來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PC機處理平臺，合理設(shè)計了雙DSP并行結(jié)構(gòu)，并以流水線方式分配了兩片DSP的預(yù)處理任務(wù)，最后通過實驗測試表明雙DSP并行處理系統(tǒng)完成一幀256×256大小的高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理僅需23.5 ms，滿足了系統(tǒng)實時性要求，為多片DSP并行處理AOTF成像光譜儀高光譜數(shù)據(jù)提供了可行性依據(jù)，促進了AOTF成像光譜儀系統(tǒng)化、模塊化、小型化并兼具實時處理能力的發(fā)展。

［1］ JOAN V F，JAVIER C M，LUIS G C，et al..Analysis of acousto-optic tunable filter performance for imaging applications［J］.Optical Engineering，2010，49(11):113203.

［2］ 楊哲海，聶晶.正在崛起的成像光譜遙感［J］.數(shù)字通信世界，2011(6):70-73.YANG ZH H，NIE J.Uprising imaging spectrum remote sensing［J］.World Digital Communication，2011(6):70-73.(in Chinese)

［3］ LUCEY P G，WILLIAMS T J，WINTER M.Two years of operations of AHI a LWIR hyperspectral imager［J］.SPIE，2000，4030:31-40.

［4］ CHRISTOPHER G S，EDWIN M W，MICHAEL J S，et al.On-board processing for the COMPASS［J］.SPIE，2001，4381:137-142.

［5］ THOMAS W，CURTISS D.Hyperspectral Remote Sensing Technology(HRST)program and the Naval EarthMap Observer(NEMO)satellite［J］.SPIE，1998，3437:2-10.

［6］ 曾文華.基于并行DSP的干涉超光譜實時復(fù)原的研究［D］.西安:中國科學院西安光學精密機械研究所，2007.ZENG W H.Dual-DSP-based research of interference hyper-spectral real-time reconstruction［D］.Xi'an:Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics，Chinese Academy of Sciences，2007.(in Chinese)

［7］ 劉銀年，薛永祺，王建宇，等.實用型模塊化成像光譜儀［J］.紅外與毫米波學報，2002，21(1):9-14.LIU Y N，XUE Y Q，WANG J Y，et al..Operational modular imaging spectrometer［J］.Infrared Millim.Waves，2002，21(1):9-14.(in Chinese)

［8］ MICHAEL E S，DANIEL S，JASON B，et al..Processing of large-volume airborne imaging spectrometer data the APEX approach［J］.SPIE，2002，4816:72-79.

［9］ 王鶴淇，孟范江，郭立紅，等.基于DSP的高功率TEACO2激光器控制系統(tǒng)的高精度數(shù)據(jù)采集［J］.中國光學，2011，4(4):411-417.WANG H Q，MENG F J，GUO L H，et al..High precision data acquisition of control system for high-power TEACO2laser based on DSP［J］.Chinese Optics，2011，4(4):411-417.(in Chinese)

［10］ JAVIER C，F(xiàn)ILIBERTO P，JOAN V，et al..Smartspectra:smart multispectral camera for industrial applications［J］.Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems，2003，9(2):242-249.

［11］ JEFFREY B，JOHN A，JEFF S，et al..On-board hyperspectral compression and analysis system for the NEMO satellite［J］.SPIE，1998，3437:20-28.

［12］ 陳迎娟，張之江，張智強.CCD像素響應(yīng)不均勻性的校正方法［J］.光學 精密工程，2004，12(2):216-220.CHEN Y J，ZHANG ZH J，ZHANG ZH Q.Correction of CCD pixel nonuniformity［J］.Opt.Precision Eng.，2004，12(2):216-220.(in Chinese)

［13］ 張軍強，邵建兵，顏昌翔，等.成像光譜儀星上光譜定標的數(shù)據(jù)處理［J］.中國光學，2011，4(2):175-181.ZHANG J Q，SHAO J B，YAN CH X.Data processing of on-orbit spectral calibration of space-borne high resolution imaging spectrometer［J］.Chinese Optics，2011，4(2):175-181.(in Chinese)

［14］ 邢輝，趙慧潔，程宣，等.AOTF的高光譜成像光譜儀的輻射定標技術(shù)［J］.紅外與激光工程，2009，38(2):205-209.XING H，ZHAO H J，CHENG X ，et al..Radiometric calibration of hyperspectral imaging spectrometer based on AOTF［J］.Infrared and Laser Eng.，2009，38(2):205-209.(in Chinese)

［15］ 趙慧潔，周鵬威，張穎，等.聲光可調(diào)諧濾波器的成像光譜技術(shù)［J］.紅外與激光工程，2009，38(2):189-193.ZHAO H J，ZHOU P W，ZHANG Y，et al..Acousto-optic tunable filter based spectral imaging technology［J］.Infrared and Laser Eng.，2009，38(2):189-193.(in Chinese)

［16］ 郭元曦.水聲陣列信號處理的并行實現(xiàn)研究［D］.哈爾濱:哈爾濱工程大學，2008.GUO Y X.Research of parallel implement of water sound array signal process［D］.Haerbin:Haerbin Engineering College.2008.(in Chinese)