周雪,　武方達(dá),　楊柳銘

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 機(jī)電與信息工程學(xué)院, 北京　100083)

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經(jīng)驗(yàn)交流

基于嵌入式系統(tǒng)的井下監(jiān)控圖像清晰化裝置

周雪,武方達(dá),楊柳銘

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 機(jī)電與信息工程學(xué)院, 北京100083)

針對(duì)煤礦井下環(huán)境照度低、粉塵多、電磁環(huán)境復(fù)雜，監(jiān)控設(shè)備獲取的圖像在傳輸過(guò)程中會(huì)受到噪聲污染，嚴(yán)重降低了監(jiān)控圖像質(zhì)量等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于嵌入式系統(tǒng)的井下監(jiān)控圖像清晰化裝置。該裝置利用小波閾值算法，基于DSP嵌入式系統(tǒng)，在有效抑制噪聲的同時(shí)保留了原始圖像的細(xì)節(jié)特征、尖峰點(diǎn)，大大增強(qiáng)了監(jiān)控圖像的清晰度。

煤礦監(jiān)控圖像； 圖像去噪； 清晰化裝置； 小波閾值算法； DSP嵌入式系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20160601.1033.017.html

0　引言

近年來(lái)，以煤礦工業(yè)電視系統(tǒng)和綜合業(yè)務(wù)數(shù)字網(wǎng)為代表的煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在煤礦得到了廣泛的應(yīng)用，利用該系統(tǒng)工作人員可以在地面實(shí)時(shí)掌握井下設(shè)備的運(yùn)行情況，大大提高了安全監(jiān)控水平。但由于煤礦井下環(huán)境具有照度低、粉塵多、電磁環(huán)境復(fù)雜等特點(diǎn)，監(jiān)控設(shè)備獲取的圖像在傳輸過(guò)程中會(huì)受到噪聲等污染，嚴(yán)重降低了圖像質(zhì)量[1-2]。為提高監(jiān)控圖像的清晰度，大多采用對(duì)圖像進(jìn)行去噪的處理方法。傳統(tǒng)的監(jiān)控圖像去噪方法有均值濾波、中值濾波、同態(tài)濾波等，這些方法在實(shí)際應(yīng)用中都取得了一定的效果，但也存在不足之處：對(duì)多種噪聲共同干擾的圖像去噪效果不理想；去噪的同時(shí)使圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息出現(xiàn)模糊的負(fù)面效應(yīng)，導(dǎo)致圖像清晰度降低，質(zhì)量下降。而小波變換去噪方法可以聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié)并進(jìn)行多分辨率的時(shí)頻域分析，解決了傳統(tǒng)濾波器單一尺度去噪所帶來(lái)的問(wèn)題，使得噪聲得到抑制，且原始特征、尖峰點(diǎn)得到很好的保留。為此，本文采用小波閾值圖像去噪算法，設(shè)計(jì)了基于嵌入式系統(tǒng)的井下監(jiān)控圖像清晰化裝置。

1　小波閾值圖像去噪算法

監(jiān)控圖像信號(hào)與噪聲經(jīng)過(guò)不同尺度的分解后反映出不同的激勵(lì)和特點(diǎn)，小波去噪的原理主要基于這一基礎(chǔ)[2]。本文使用的小波閾值圖像去噪算法基本步驟如下:

第1步：選擇適當(dāng)?shù)男〔ɑ头纸獬叨葘?duì)原始圖像進(jìn)行小波分解。

設(shè)fk為信號(hào)f(t)的離散采樣數(shù)據(jù)，fk=c0,k，則信號(hào)f(t)的正交小波變換分解公式為

(1)

式中：cj,k為尺度系數(shù),j為分解層數(shù),k=0,1,…,N-1,N為離散采樣點(diǎn)數(shù)；dj,k為小波系數(shù)；n=2j;h,g為一對(duì)正交鏡像濾波器組。

第2步：小波系數(shù)閾值量化。通過(guò)調(diào)用函數(shù)來(lái)判斷是哪種閾值(硬閾值還是軟閾值)，接著采用硬閾值方法或軟閾值方法對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理，從而得到適用于本圖像的對(duì)應(yīng)小波系數(shù)。

(1) 硬閾值是令所有小波系數(shù)絕對(duì)值小于閾值的信號(hào)點(diǎn)的值為零，大于閾值的點(diǎn)保持不變。

(2)

(2) 軟閾值是令所有小波系數(shù)絕對(duì)值小于閾值的信號(hào)點(diǎn)的值為零，大于閾值的點(diǎn)變?yōu)樵擖c(diǎn)值與閾值的差。

(3)

(4)

第3步：使用經(jīng)過(guò)閾值處理后的小波系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu),就是將小波系數(shù)進(jìn)行逆變換得到重構(gòu)圖像,相應(yīng)的小波重構(gòu)公式為

(5)

2　裝置硬件設(shè)計(jì)

基于嵌入式系統(tǒng)的井下監(jiān)控圖像清晰化裝置總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1　基于嵌入式系統(tǒng)的井下監(jiān)控圖像

(1) DSP：處理器采用DSP芯片TMS320DM642。TMS320DM642的主要特點(diǎn)：3個(gè)可配置監(jiān)控圖像口(VP0，VP1，VP2)最多可以支持3路監(jiān)控圖像數(shù)據(jù)采集，具有網(wǎng)口、PCI接口、HPI接口、I2C接口、串行接口等多種接口。

(2) FLASH存儲(chǔ)器：采用容量為4 MB的AM29LV033C-90E FLASH芯片存儲(chǔ)DSP/BIOS嵌入式操作系統(tǒng)、硬件驅(qū)動(dòng)程序，以及與圖像清晰化相關(guān)的應(yīng)用程序。

(3) SDRAM存儲(chǔ)器:是操作系統(tǒng)與正在運(yùn)行的應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)。SDRAM存儲(chǔ)器采用MT48LC4M32B2-7芯片，其架構(gòu)為1 024×32×4，每個(gè)bank的行地址數(shù)目為12，列地址數(shù)目為8。由于TMS320DM642的數(shù)據(jù)線為64線位寬，所以，在硬件設(shè)計(jì)時(shí)選用2個(gè)SDRAM存儲(chǔ)器。

(4) 通信接口：擴(kuò)展CAN通信模塊，用于圖像清晰化裝置與主機(jī)的數(shù)據(jù)通信，并配置RS232、RS485或RS422接口與PC機(jī)連接，用于調(diào)試。

(5) 視頻解碼器、視頻編碼器：視頻解碼器采用TVP5150APBS，將視頻信號(hào)采集裝置采集的模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并通過(guò)同步串行總線輸入到TMS320DM642中；視頻編碼器采用SAA7121H，把圖像清晰化裝置輸出的監(jiān)控圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為PAL/NTSC制式的模擬視頻信號(hào)。

3　裝置軟件設(shè)計(jì)

基于嵌入式系統(tǒng)的井下監(jiān)控圖像清晰化裝置軟件設(shè)計(jì)采用CCS(Code Composer Studio)作為集成開(kāi)發(fā)環(huán)境。CCS是針對(duì)TMS320系列DSP產(chǎn)品設(shè)計(jì)的集成化開(kāi)發(fā)環(huán)境[3]。

本裝置使用DSP/BIOS嵌入式操作系統(tǒng)，它為用戶程序提供高效的資源管理功能。在操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，裝置的應(yīng)用程序采用了Reference Framework 5(RF5)的軟件框架。RF5建立在DSP/BIOS和TMS320 DSP Algorithm Standard(XDAIS)之上，可提高程序的可靠性和可擴(kuò)展性。裝置的程序流程如圖2所示。

圖2　裝置程序流程

本裝置采用模塊化的理念來(lái)完成軟件設(shè)計(jì)[4]。整個(gè)裝置的軟件由初始化、監(jiān)控圖像采集、監(jiān)控圖像處理以及監(jiān)控圖像顯示4個(gè)模塊組成。

監(jiān)控圖像采集模塊用于捕獲外部視頻模擬信號(hào)，并通過(guò)視頻編碼器將視頻模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)傳送給TMS320DM642的VP0進(jìn)行處理。

監(jiān)控圖像處理模塊是運(yùn)用小波閾值去噪算法將監(jiān)控圖像采集模塊發(fā)送來(lái)的視頻信號(hào)進(jìn)行去噪處理。

監(jiān)控圖像顯示模塊用于顯示經(jīng)TMS320DM642處理后的視頻圖像。通過(guò)TMS320DM642的VP1口將視頻信號(hào)送給視頻解碼器，視頻解碼器將數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)再由終端顯示器顯示出來(lái)。

監(jiān)控圖像采集、監(jiān)控圖像處理和監(jiān)控圖像顯示為RF5框架中的任務(wù)，3個(gè)模塊之間的通信如圖3所示。

圖3　3個(gè)模塊之間的通信

4　結(jié)語(yǔ)

針對(duì)煤礦井下圖像的特點(diǎn)，基于小波閾值圖像去噪方法，設(shè)計(jì)了一種基于嵌入式系統(tǒng)的井下監(jiān)控圖像清晰化裝置。該裝置去噪效果較好，在有效抑制噪聲的同時(shí)保留了原始圖像的細(xì)節(jié)特征、尖峰點(diǎn)，大大增強(qiáng)了監(jiān)控圖像的清晰度。

[1]彭波,王一鳴.低照度圖像去噪算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2007,27(6):1455-1457.

[2]冉啟文.小波變換與分?jǐn)?shù)傅里葉變換理論及應(yīng)用[M].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，2001.

[3]彭啟瓊,管慶.DSP集成開(kāi)發(fā)環(huán)境CCS及DSP/BIOS的原理與應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社，2004.

[4]雷亞平,沈春林,楊忠.嵌入式系統(tǒng)的組成、設(shè)計(jì)與調(diào)試[J].航空計(jì)算術(shù)，2003,33(3):116-119.

Underground monitoring image sharpening device based on embedded system

ZHOU Xue,WU Fangda,YANG Liuming

(School of Mechanical Electronic and Information Engineering, China University of Mining and Technology (Beijing), Beijing 100083， China)

In view of problems of low illumination, a lot of dust and complex electromagnetic environment in coal mine underground, and images' quality captured by underground monitoring equipment would be reduced in transferring process caused by underground noises, an underground monitoring image sharpening device based on embedded system was designed. The device uses wavelet threshold algorithm and DSP embedded system, and it can effectively restrain noise, meanwhile keep details characteristics and peak point of original images, which greatly enhances monitoring image clarity.

coal mine monitoring image; image de-noising; sharpening device; wavelet threshold algorithm; DSP embedded system

1671-251X(2016)06-0074-04

10.13272/j.issn.1671-251x.2016.06.018

2015-12-21；

2016-01-27；責(zé)任編輯：張強(qiáng)。

周雪(1992-)，女，吉林松原人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闄z測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置，E-mail:13522050111@163.com。

TD76

A網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2016-06-01 10:33

周雪,武方達(dá),楊柳銘.基于嵌入式系統(tǒng)的井下監(jiān)控圖像清晰化裝置[J].工礦自動(dòng)化，2016,42(6)：74-77.