李樂平

摘 要： 基于各領(lǐng)域?qū)δ：龍D像顯示效果、行為預測準確性和采集效率的要求，設(shè)計高性能的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)。系統(tǒng)的模糊圖像處理模塊對模糊圖像信息數(shù)據(jù)進行光柵化操作，并將得到的黑白像素圖像進行渲染。色彩填充模塊中的頂點著色器和像素著色器，分別對渲染后的黑白像素圖像進行局部和整體的色彩填充，所得到的模糊圖像的全彩圖像將傳輸?shù)接嬎銠C顯示器進行顯示。軟件利用Kalman濾波對模糊圖像信息數(shù)據(jù)進行處理。實驗結(jié)論表明，所設(shè)計系統(tǒng)擁有較高的顯示效果、行為預測準確性和采集效率。

關(guān)鍵詞： 模糊圖像； 高速采集系統(tǒng)； 系統(tǒng)設(shè)計； Kalman濾波

中圖分類號： TN911.73?34； TP274 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）08?0110?04

Design of high?speed acquisition system for fuzzy image information data

LI Leping

（Neijiang Vocational & Technical College， Neijiang 641000， China）

Abstract： Aiming at the requirements of each field for the fuzzy image display effect， behavior prediction accuracy and collection efficiency， a high?performance and high?speed acquisition system of the fuzzy image information data was designed. The fuzzy image processing module of the system performs the rasterization operation of the fuzzy image information data， and renders the acquired black and white pixels image. The vertex shader and pixel shader in the color filling module perform the local filling and overall color filling respectively to the rendered black and white pixels image. The full?color image of the obtained fuzzy image is transmitted to the computer display for displaying. The Kalman filtering is used in the software to deal with the fuzzy image information data. The experimental conclusion shows that the system has high display effect， behavior prediction accuracy and acquisition efficiency.

Keywords： fuzzy image； high?speed acquisition system； system design； Kalman filtering

0 引 言

圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)在公安、消防、航空、航天等領(lǐng)域的應(yīng)用很廣。受物體運動速度的限制，高速運動物體產(chǎn)生模糊圖像的幾率很大。很多時候，模糊圖像中所涵蓋的信息數(shù)據(jù)是非常重要的，對模糊圖像信息數(shù)據(jù)的高速采集漸漸成為科研組織的重點關(guān)注項目[1?3]。以往研究出的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)使用的采集多種多樣，但依舊無法滿足各領(lǐng)域?qū)δ：龍D像顯示效果、行為預測和系統(tǒng)采集效率的要求[4?6]。

以往研究出的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)的性能側(cè)重點不同，但均無法達到高性能設(shè)計，如文獻[7]設(shè)計基于FC?AE?ASM的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)是在航空信息采集系統(tǒng)的基礎(chǔ)上設(shè)計出的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)，其能夠?qū)崿F(xiàn)模糊圖像信息數(shù)據(jù)的超高速采集。整個系統(tǒng)的預測水平和顯示水平均很高、采集效率尚可，但價格昂貴，在日常企業(yè)中的應(yīng)用較少。文獻[8]設(shè)計基于PXI總線的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)，其著重進行了模糊圖像恢復的顯示端設(shè)計，利用高性能的顯示處理器優(yōu)化采集資源，實現(xiàn)了系統(tǒng)對模糊圖像較高水平的顯示，但該系統(tǒng)的采集效率仍有較大的可提升空間。文獻[9]設(shè)計基于FPGA和USB的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)在保證顯示水平的基礎(chǔ)上，利用FPGA和 USB有效提高了系統(tǒng)的處理和存儲采集效率。但系統(tǒng)的功能較為簡單，僅適用于對模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)要求不高的領(lǐng)域。

為提高以上系統(tǒng)對模糊圖像的顯示效果、行為預測準確性和采集效率，設(shè)計高性能的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)。實驗結(jié)論表明，所設(shè)計系統(tǒng)擁有較高的顯示效果、行為預測準確性和采集效率。

1 模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)設(shè)計

模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)的硬件設(shè)備較多，系統(tǒng)利用視覺處理器、坐標處理器、片段處理器和著色器等設(shè)備進行模糊圖像信息數(shù)據(jù)的采集，并利用Kalman濾波進行輔助運算，實現(xiàn)了系統(tǒng)對模糊圖像的高水平顯示、行為準確預測和高速采集。整個系統(tǒng)的運行流程均可通過計算機進行觀察。

1.1 模糊圖像處理模塊設(shè)計

模糊圖像處理模塊選用視覺處理器、幀緩沖器、坐標處理器以及片段處理器進行模糊圖像信息數(shù)據(jù)的處理。視覺處理器（GPU）是一種專門針對圖像處理、解放計算機CPU圖像處理任務(wù)的顯示芯片。在進行模糊圖像信息數(shù)據(jù)的處理中，目標圖像坐標值的獲取是視覺處理器的基礎(chǔ)工作。目標圖像的坐標值經(jīng)由坐標處理器進行處理后，將傳送到幀緩沖器臨時存儲。坐標處理器先將目標圖像的立體坐標值變換成二維平面坐標，再經(jīng)由光柵化操作將模糊圖像變?yōu)闁鸥駡D像，并對柵格圖像進行分塊恢復處理，進而得到黑白像素圖像。

若想要讀取模糊圖像的黑白像素圖像信息數(shù)據(jù)，則需要經(jīng)由雙向診斷控制接口連接幀緩沖器，將處理結(jié)果直接顯示在計算機顯示屏上。黑白像素圖像需經(jīng)渲染才能夠得到與模糊圖像色調(diào)相一致的圖像，圖1是模糊圖像處理模塊渲染管道結(jié)構(gòu)圖。

由圖1可知，視覺處理器的渲染工作主要通過坐標處理器和片段處理器進行操作。坐標處理器和片段處理器所能容納的存儲量均很低，二者只能對模糊圖像的黑白像素圖像信息數(shù)據(jù)進行實時處理，其輸出結(jié)果會被存儲到幀緩沖器中。

坐標處理器對黑白像素圖像信息數(shù)據(jù)的坐標值進行處理，處理結(jié)果將傳送給片段處理器。同時，視覺處理器通過自身接口，將原模糊圖像信息數(shù)據(jù)傳送給片段處理器。片段處理器在接收原模糊圖像信息數(shù)據(jù)前，會對其紋理內(nèi)存進行模擬，以提高片段處理器的計算能力，方便模糊圖像處理模塊對黑白像素圖像的零偏差渲染。

1.2 色彩填充模塊設(shè)計

經(jīng)視覺處理器渲染后的黑白像素圖像信息數(shù)據(jù)，同原模糊圖像信息數(shù)據(jù)仍存在一定的差別。故模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)在色彩填充模塊中，引入著色器為圖像進行進一步上色，進而還原模糊圖像的實際畫面。著色器分為頂點著色器和像素著色器。頂點著色器進行模糊圖像中目標物體各邊緣點的色彩填充，屬于局部色彩填充；像素著色器進行模糊圖像整體的色彩填充。將頂點著色器和像素著色器結(jié)合起來，同時對黑白像素圖像進行色彩填充，這樣既能保證模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)對模糊圖像的顯示效果，也能提高系統(tǒng)采集效率。

1.2.1 頂點著色器設(shè)計

頂點著色器對黑白像素圖像的色彩填充與模糊圖像處理模塊的處理流程是相對應(yīng)的，即模糊圖像處理模塊每對模糊圖像進行一次處理，其處理結(jié)果均會傳輸?shù)巾旤c著色器中進行色彩的實時填充。頂點著色器的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

由圖2可知，頂點著色器擁有強大的運算能力，其能夠同時處理四種不同類型寄存器的傳輸數(shù)據(jù)。色彩空間通常被分為四種類型，分別為紅色空間、藍色空間、綠色空間和三原色混合空間。原模糊圖像中的色彩被分類到四種色彩空間中，每種色彩空間選用的寄存器也不同，故頂點著色器中有4種不同類型的寄存器。

寄存器中除存儲模糊圖像色彩信息數(shù)據(jù)外，其他的模糊圖像信息數(shù)據(jù)也會被實時、完整存入。輸入寄存器中存入頂點坐標、預測位移、預測速度等數(shù)據(jù)信息；輸出寄存器中存入頂點著色器的色彩填充結(jié)果；只讀寄存器和常量寄存器直接受計算機管控，計算機會將模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)的著色算法和語言存入其中。只讀寄存器也常被用作模糊圖像中目標物體位置數(shù)據(jù)信息的臨時存儲區(qū)域。

頂點著色器能夠?qū)崿F(xiàn)模糊圖像中邊緣點的色彩精準填充，其細節(jié)處理較為完美。但若用頂點著色器進行大面積區(qū)域的色彩填充工作，則會降低模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)的采集效率，故系統(tǒng)利用像素著色器進行這一工作。

1.2.2 像素著色器設(shè)計

像素著色器對渲染后的黑白像素圖像進行紋理內(nèi)存取樣和像素計算兩種處理。圖3是像素著色器結(jié)構(gòu)圖。

圖3中，像素著色器的運算器能夠為模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)提供加、乘、點積等運算，紋理內(nèi)存取樣和像素計算均在運算器中進行。運算器將原模糊圖像信息數(shù)據(jù)中的紋理坐標進行取樣，再通過像素計算獲取其中的重要信息數(shù)據(jù)，像素著色器會根據(jù)像素計算結(jié)果為黑白像素圖像進行大面積色彩填充。同時，頂點著色器的填充結(jié)果也會被傳送至像素著色器的存入寄存器中，并通過運算器將兩著色器的填充結(jié)果合成全彩圖像，最終經(jīng)由輸出寄存器將模糊圖像的全彩圖像信息數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎銠C顯示器中進行顯示。

2 模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)設(shè)計

模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)對模糊圖像信息數(shù)據(jù)的高效處理，是高速且準確地采集模糊圖像信息數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。處理結(jié)果若不準確，采集器進行的所有工作均為無效。系統(tǒng)利用Kalman濾波對模糊圖像信息數(shù)據(jù)進行處理，使其更易被采集。

Kalman濾波是一種基于線性函數(shù)觀測數(shù)據(jù)的最優(yōu)估計方法，其每次對模糊圖像信息數(shù)據(jù)的處理流程均會進行完好存儲。當系統(tǒng)再次處理模糊圖像信息數(shù)據(jù)時，會參考前一次的處理流程，并將參考值與實際處理結(jié)果進行對比和完善，直至得出最優(yōu)處理結(jié)果。

軟件進行了模糊圖像模型的構(gòu)建，利用Kalman濾波分析模糊圖像參數(shù)，進而對模糊圖像信息數(shù)據(jù)進行分裂處理，使其組合成平面模糊圖像，這是由于平面模糊圖像的信息數(shù)據(jù)更為直觀。

假設(shè)以一待處理長方形模糊圖像的長和寬分別是和，，分別是模糊圖像在模型中的橫、縱坐標取值范圍，將初始模糊圖像分裂，分裂后的圖像用表示，則有：

3 實驗驗證

實驗分別對本文設(shè)計的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)的顯示水平、行為預測準確性和采集效率進行了驗證。其驗證方法是通過將本文系統(tǒng)，與曾研究出的性能較高的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)進行對比。所選取的對比系統(tǒng)為基于PXI總線的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)[8]，和基于FPGA和USB的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)[9]。

實驗先進行三個系統(tǒng)對模糊圖像顯示效果的驗證。圖4是需要進行信息數(shù)據(jù)高速采集的初始模糊圖像，利用三個系統(tǒng)對該模糊圖像在相同條件下，同時進行采集，其輸出結(jié)果如圖5～圖7所示。

從圖5～圖7可明顯看出，在相同條件下，基于FPGA和USB的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)雖能夠勉強對實驗模糊圖像的車牌進行顯示，但在較為復雜的模糊圖像中，可視其為無效顯示；基于PXI總線的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)的顯示效果良好；本文系統(tǒng)的顯示效果與以上兩系統(tǒng)相比，更加接近于真實物體，證明本文系統(tǒng)擁有優(yōu)異的顯示效果。

實驗還利用三個系統(tǒng)對圖4中汽車的行為進行了預測（設(shè)正北方的運行方向為0°），并對三個系統(tǒng)的工作時間進行了統(tǒng)計。表1是三個系統(tǒng)的行為預測對比表，表2是三個系統(tǒng)的總用時統(tǒng)計表。

由表1可知，三個系統(tǒng)的預測準確性均較高，但本文系統(tǒng)的預測準確性可到100%，證明本文系統(tǒng)擁有非常優(yōu)異的預測能力。由表2可知，本文系統(tǒng)作用于圖4中模糊圖像的總用時為14 ms，低于基于FPGA和USB的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)總用時5 ms，低于基于PXI總線的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)總用時12 ms，證明了本文系統(tǒng)擁有采集效率高的優(yōu)勢。

4 結(jié) 論

本文設(shè)計高性能的模糊圖像信息數(shù)據(jù)高速采集系統(tǒng)。系統(tǒng)的模糊圖像處理模塊對模糊圖像信息數(shù)據(jù)進行光柵化操作，并將得到的黑白像素圖像進行渲染。色彩填充模塊中的頂點著色器和像素著色器，分別對渲染后的黑白像素圖像進行局部和整體的色彩填充，所得到的模糊圖像的全彩圖像將傳輸?shù)接嬎銠C顯示器進行顯示。軟件利用Kalman濾波對模糊圖像信息數(shù)據(jù)進行處理。實驗結(jié)論表明，所設(shè)計系統(tǒng)擁有較高的顯示效果、行為預測準確性和采集效率。

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