宋建輝，胡紅果，陳 亮

(沈陽理工大學 自動化與電氣工程學院，沈陽 110159)

視頻圖像處理系統(tǒng)的設計與實現

宋建輝，胡紅果，陳 亮

(沈陽理工大學 自動化與電氣工程學院，沈陽 110159)

設計一種基于DSP的視頻圖像處理系統(tǒng)，對系統(tǒng)的硬件平臺進行搭建，并對軟件算法進行移植，實現了研究靜態(tài)圖像的采集、邊緣提取等功能。結果表明：開發(fā)的圖像處理系統(tǒng)對圖像的預處理有很好的效果，能實時快速的完成邊緣提取，為后續(xù)車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的開發(fā)創(chuàng)造了較好的條件。

圖像處理；DM6437；硬件設計；邊緣檢測

視頻圖像處理[1]，就是對視頻圖像信息進行加工以滿足人的視覺心理或應用需求的行為。將視頻圖像處理系統(tǒng)應用到道路交通方面，設計成車載輔助駕駛系統(tǒng)[2]，不僅能夠檢測行人而且還能做出相應的預警措施，避免汽車與行人發(fā)生碰撞；應用到智能監(jiān)控領域，能夠保證公眾的財產安全，還能為一些民事、刑事等事件留下有效證據等。行人檢測是指利用攝像機等視覺傳感器從場景中獲取視頻圖像，然后綜合運用計算機視覺、模式識別以及數字圖像處理等技術從中獲得并分析行人信息，實現行人的識別和跟蹤的一項技術[3-4]。

但由于行人的運動形態(tài)各不相同，再加上周圍的環(huán)境復雜混亂，給系統(tǒng)檢測行人的準確性帶來了很大的挑戰(zhàn)[5-7]，因此對于完成后續(xù)的車載輔助駕駛系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)的設計不論在理論研究或實際應用方面均具有較高的應用價值和經濟潛力。本文利用紅外攝像頭采集視頻圖像，再通過邊緣提取算法處理，完成邊緣提取，將處理結果在屏幕上顯示出來。

1 系統(tǒng)總體設計

硬件方面要求處理器具有較高的處理數字信號的能力，至少主頻要達到600M左右，這樣才能保證系統(tǒng)的實時性。因為視頻數據比較大，CPU內部RAM不能滿足需要，因此系統(tǒng)需要存儲速率較高的存儲控制器接口。另外，系統(tǒng)要有一些擴展接口，如網絡接口、CAN接口等。

相比其它芯片，DSP(數字信號處理器)對于視頻圖像的處理方面有著突出的能力，并能高效處理軟件算法，DM6437的各項性能指標都滿足該系統(tǒng)的需求。對硬件的各個功能模塊及接口進行測試，確保其性能正常；對設計的算法進行仿真，確保有效后，將算法通過編程移植到硬件平臺上。最后進行系統(tǒng)調試及系統(tǒng)性能指標的測試?？傮w設計圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體設計框圖

2 系統(tǒng)硬件電路

硬件系統(tǒng)包括視頻輸入、視頻輸出、DDR2 SDRAM存儲器、Nor Flash存儲器、I2C Epprom、以太網接口、USB接口、JTAG仿真器接口等。

DM6437的視頻處理前端(VPFE)包括CCD控制器(CCDC)、預覽引擎以及圖像縮放器等，主要進行視頻的預處理。視頻處理后端(VPBE)包括屏幕顯示引擎(OSD)和視頻編碼器(VENC)，VENC輸出復合NTSC/PAL視頻。DDR2存儲器用于存放系統(tǒng)運行時的軟件代碼；EMAC(以太網控制器)用以實現DM6437和PC機之間的網絡數據通信；Flash用于軟件代碼和視頻圖像的存放等；時鐘電路提供系統(tǒng)的時鐘源；JTAG用于對編寫的代碼調試和燒寫；DM6437用于控制各個外圍電路以及數字圖像的分析處理。

系統(tǒng)的硬件電路設計如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)硬件電路框圖

2.1 視頻輸入輸出模塊

TMS320DM6437包含了VPSS[8-9]視頻處理子系統(tǒng)，便于各種視頻格式的接口對接。視頻輸入接口選用解碼芯片TVP5146，視頻輸出采用片內的DAC輸出。DM6437的視頻處理子系統(tǒng)(VPSS)由視頻處理前端(VPFE)和視頻處理后端(VPBE)構成，VPFE用于外部圖像輸入,VPBE用于視頻輸出，視頻處理子系統(tǒng)結構框圖如圖3所示。

圖3 視頻處理子系統(tǒng)結構圖

本系統(tǒng)中，DM6437的視頻輸入口與TVP5146輸出口連接，即Y1[7∶0]與Y2-Y9連接，通過I2C總線來完成解碼器的寄存器初始化操作。DM6437的時鐘信號經由解碼器的DATACLK，作為視頻輸入的時鐘信號，視頻解碼器為DM6437提供行場同步信號。接線圖如圖4所示。

本系統(tǒng)的輸出模塊主要包括DM6437、顯示屏和驅動OPA361。TI提供的高速3V視頻放大器OPA361，可與DM6437中的DAC兼容，并具有TV檢測功能，可利用檢測設備來實現視頻信號傳輸的自動開啟與停止。DM6437通過模數轉換器的直流共模信號進入OPA361，驅動顯示器工作。圖5為輸出電路圖。

圖4 DM6437與TVP5146的連接圖

圖5 輸出顯示電路框圖

2.2 電源模塊

本系統(tǒng)采用的是TI公司的TPS54310同步PWM降壓式電壓轉換器。根據TI公司所提供的外圍電路，參考電路圖如圖6所示，可調節(jié)電路圖中外圍反饋網絡中的電阻來獲得5V的穩(wěn)定電壓供給。

圖6 TPS54310參考電路圖

3 系統(tǒng)軟件設計

系統(tǒng)從紅外攝像頭獲取紅外視頻圖像，并將紅外視頻圖像傳送到TVP5146進行視頻解碼，解碼后的BT656信號(波形如圖7a所示)進入到DSP的視頻處理前端(VPFE)，然后將數字視頻信號送入圖像處理程序，完成處理后即檢測目標行人邊緣，經DSP的視頻處理后端(VPBE)轉化成模擬信號(波形如圖7b所示)送入視頻圖像顯示模塊，圖像采集流程如圖8所示。

系統(tǒng)開始執(zhí)行圖像處理程序前，首先要完成系統(tǒng)的各個軟硬件模塊的配置，包括DSP環(huán)境的設置、外部存儲器接口、Cache的配置和系統(tǒng)軟件內部各變量的初始化等。準備工作完成后，系統(tǒng)進入DSP/BIOS調度時間，視頻處理主線程即開始采集視頻圖像，并完成對所采集的每一幀圖像的算法處理(其中三幀處理結果如圖9所示)，將最終的處理結果顯示到屏幕上。流程圖如圖10所示。

圖7 解碼與編碼波形

圖8.混合動力客車自適應巡航控 紅外視頻圖像采集與輸出流程

圖9 圖像處理算法處理后的結果

圖10 圖像處理流程圖

4 實驗結果與分析

靜態(tài)圖像采集如圖11所示。

圖11 靜態(tài)圖像采集

提取攝像頭采集的原始圖像數據，然后編寫程序，用Sobel邊緣提取算法對采集的圖像進行邊緣提取。Sobel邊緣提取算法思想把圖像分割成3×3的小塊，每塊中央像素的值用周圍像素的Sobel加權值來代替。圖12為源圖像的Sobel邊緣提取結果。

圖12 邊緣提取結果

Soble算子是對當前行或列對應的值加權后，再進行平均和差分，平均時會丟失一些細節(jié)信息，使邊緣有一定的模糊。從圖12可以看出，Sobel邊緣提取算法能夠較準確地提取出人體輪廓，但也存在檢測到偽邊緣及定位精度不高的缺點。對于這個問題，后續(xù)可以增加45°和135°方向上的模板算子，來提高檢測準確度。

5 結論

對基于DSP的視頻圖像處理系統(tǒng)進行了設計，實現了該圖像處理系統(tǒng)硬件平臺的搭建和軟件算法的移植。編寫Soble邊緣檢測算法的代碼，并用CCS3.3完成調試，準確地檢測了人體邊緣。實驗結果表明，該系統(tǒng)能夠實現對圖像邊緣實時、準確地檢測，有很好的實際應用價值，為后續(xù)的車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的開發(fā)提供參考。

[1] 李博學.基于DSP的數字視頻和圖像實時處理系統(tǒng)研究 [D].西安：西安電子科技大學，2013.

[2] 謝璧蔚.遠紅外車載輔助駕駛系統(tǒng)的優(yōu)化設計與實現[D].廣州：華南理工大學，2015.

[3] 許騰，黃鐵軍，田永鴻. 車載視覺系統(tǒng)中的行人檢測技術綜述[J]. 中國圖像圖形學報，2013，18(4)：359-367.

[4] 莊家俊，劉瓊. 面向輔助駕駛的夜間行人檢測方法[J].華南理工大學學報，2012，40(8)：56-62.

[5] 周科嘉.基于HOG特征和模板匹配的行人檢測與跟蹤研究[D].長春：吉林大學，2014.

[6] 康雪雪.基于車載紅外夜視儀的道路行人檢測與識別方法研究[D].沈陽：沈陽理工大學，2014.

[7] 楊如林.車載紅外檢測行人系統(tǒng)研究[D].太原：中北大學，2014.

[8] TI.TMS320DM643x DMP Video Processing Front End[M].Texas:TI,2007:211-221.

[9] TI.TMS320DM643x DMP Video Processing Back End[M].Texas:TI,2007:222-233.

DesignandImplementationofVideoImageProcessingSystem

SONG Jianhui, HU Hongguo, CHEN Liang

(Shenyang Ligong University,Shenyang 110159,China)

A video image processing system is designed by DSP,which builds system hardware platform and transplants software algorithm into hardware system.achieved static image acquisition,edge extraction and other functions.Experimental results show that the developed image processing system has a very good effect on image preprocessing,and completes edge extraction quickly，which provides a good condition for development of vehicle mounted infrared auxiliary driving system.

image processing;DM6437;hardware design;edge detection

2017-04-17

宋建輝(1981— )，女，副教授，博士，研究方向：多傳感器信息融合、圖像處理及目標檢測、智能檢測與信息處理。

1003-1251(2017)06-0068-04

TN929.52;TH993

A

趙麗琴)