图像信息采集范文（精选12篇）
图像信息采集 第1篇
在工作生活中经常要用到QQ等聊天工具，这些聊天工具中都具有远程视频对话的功能。聊天的双方均已连接好摄像头，并且配置相应的驱动程序，双方只要运行相同的聊天软件，打开软件中的视频聊天功能，即可实现免费的视频聊天。即使通话双方远隔重洋，也可以在通话的同时很清楚地看到对方，拉近了彼此的距离，世界仿佛变小了。在通话的时候，如果想记录下对方的影像，只要使用屏幕抓图功能即可记录下该时刻对方的形象。
其实，摄像头作为一个影像捕捉工具，也经常应用在数据库系统的照片采集工作中。Delphi是数据库开发的利器，利用它进行数据库应用系统前端开发，效率相当高。那么，在Delphi中如何实现摄像头静态图像抓取、裁剪和保存功能呢?文中将提供一个完整的解决方案。
2 实现
2.1 硬件
计算机、摄像头。
2.2 软件
摄像头驱动程序、后台数据库(比如SQL Server2000)、前端开发工具Delphi。
2.3 实施步骤
照片信息采集是通过摄像头获取照片信息，然后进行照片抓取和裁剪，最后一步将裁剪好的照片进行保存。其中的难度主要在于：
(1)从摄像头中抓取静态的图片。
(2)进行裁剪。
从摄像头中抓取的图片往往范围太大，并不符合要求。所要做的是在已经抓取好的图片中裁剪出规定大小(比如一寸)的图片。
(3)实现图片保存，设计的抓图窗口如图1所示。
2.3.1 打开摄像头
摄像头默认情况下是关闭(即使已经连接好计算机并且安装好驱动，也是这样)，要手工打开摄像头，观察摄像头能够拍摄到的情景。在这里用Tpanel控件用来显示摄像头能够拍摄到的动态图像(注意此时只能显示通过摄像头看到运动图像，但是并不能保存)。采用调用Api中的capCreateCaptureWindowA函数打开摄像头。点击图1窗口中的“开始捕获”按钮，执行如下代码：
不要忘了,在Public关键字中进行如下变量说明:hWndC:THandle;
2.3.2 从摄像头抓取静态图片
利用Api函数SendMessage()将摄像头当前时刻的静态图片保存到c:temp.bmp的临时文件中。并且创建一个和图像采集窗体一样大小的新窗体，名为falseDeskForm。该新窗体中中仅包含一个TImage控件。控件大小与窗体大小一致，并且新窗体位于图像采集窗体上方，以制作一个“假”的桌面。此时缘由的图像采集窗体仍然存在，只是藏在了“假”桌面的下方。之所以这样做，是为了进行图像剪裁，以提取出符合要求的大小合适的照片。点击图1窗口中的“抓取图片”按钮，执行如下代码：
procedure TcapForm.SaveBMPClick(Sender:TObject);
不要忘了，在Public关键字中加入如下变量说明：ScreenPic:TBitMap;
2.3.3 裁剪图片
裁剪是本课题中难度较大的部分。主要难是如何确定裁剪框(一个虚线矩形)的大小，以及如何将裁减框所包围的图像部分提取出来。由于篇幅所限，下面只列出关键语句。设计的裁剪图片窗口(即“假”桌面)如图2所示。
按下鼠标左键，绘制剪裁框，移动鼠标，调整剪裁框到达合适的位置，再次单击鼠标左键，进行图片的剪裁，关闭当前的“假”桌面窗体，回到图像采集窗口。
按下鼠标左键，执行如下代码，：
鼠标移动,则剪裁框跟随移动,执行如下代码:
2.3.4 图片保存
经过剪裁后，最终取得的图片临时保存在图像采集窗体中的Image1控件中。下面要做的是保存图片，图片既可以保存在某个特定的计算机硬盘目录中，也可以直接保存在数据库中。两种方法各有利弊，在文中，采用后一种方法只要利用Assign函数即可将从摄像头中抓取的图片保存到数据库中。
sds1.FieldByName('photo').Assign(Image1.Picture);
3 结语
系统讲述了利用Delphi调用API函数的方法抓取摄像头中获得的静态图片，并且进行剪裁，最后保存到数据库中的完整解决方案。利用本方案可以满足多数信息系统中静态图像信息采集的要求。
参考文献
图像信息的采集与加工 第2篇
（一）黄 红 梅
一、教材分析
本节课内容参照高中信息技术必修模块（教科版）第五章5.3节 《图像的采集与加工》的教学内容进行设计，本节课主要介绍数字化图像的特点、类型、图像的采集。是一个理论到实践的学习过程，需要学生了解图像的两种类型以及这两种类型的优缺点比较，同时为了提高学生的动手操作能力，让学生在后面的学习当中能够更好地处理图像以及表达创意打下基础，因此在操作实践的环节中引导学生运用“光影魔术手”进行图像的简单加工。
二、学情分析
教学对象是高一年级的学生，学生对数字化图像类型没有确定的概念，还不能区别位图和矢量图，在大多数学生眼里，数字化图像的实质都是一样的。
通过初中阶段的信息技术课程的学习，虽然掌握了一些基本的操作技能，但是对于图像加工方面的知识了解不多，大部分还是第一次接触图像加工软件，比较感兴趣，但计算机水平参差不齐。我们的学生经常接触网络，清晰地感受到网络上ps图的热潮，平时也经常使用手机等拍照或自拍照，对于学习图像信息的加工与处理有很大的需求和热情。
三、教学目标
【知识目标】
1、了解数字化图像的类型与格式
2、了解图像的采集方式 【过程与方法】
1、学生通过自己对图像观察和理解领略图像在信息表达中的独特魅力；
2、学生通过对放大后的图像进行观察、分析，认识到图像的不同特点，在通过教师的讲解认识两种数字化图像——位图和矢量图，进而从多个方面总结两种图像的优缺点；
3、通过教师的讲解和演示，学生能够进行简单的图像加工与设计。
【情感目标】
1、领悟图像的魅力，认识图像在信息交流中的作用。
2、分析图像、增强审美能力。
3、分组协作，增强合作互助的能力。【教学重点】
1、位图和矢量图的比较。
2、利用抓图软件抓图。
3、利用“光影魔术手”软件简单加工图像
【教学难点】
1、位图与矢量图的区别。
2、利用“光影魔术手”处理图像的具体操作步骤的实现。
四、教法学法
自主探究法、任务驱动法、分组协作法、赏识教育法
五、教学媒体
安装有多媒体教学系统的网络教室
计算机中安装有Photoshop、ACDsee、Flash、等加工软件
六、教学过程
（一）课前准备：
教师准备一台数码照相机，让学生在课前拍下一些照片。
（二）引入新课： 1．图像的特点及魅力 ①教师展示两张图像
提问：从图像中你能获得哪些信息？
引出：图像在日常交流中的重要作用及特点。适当的处理加工后的图片能更好的表达主题，更具魅力。
②展示一些“眼睛欺骗大脑”的图片，激发学生的学习兴趣。③引入：今天我们就一起共同探讨图像信息的采集与加工。
［设计意图］让学生领略图像的独特魅力；体会作者表达的丰富含义；通过优秀的平面设计图片吸引学生的注意力，了解图片在生活中的作用。引出本节内容。
（三）进入新课： 2．图像文件的类型： ①教师讲述：
我们知道计算机处理信息的特点是数字化的，因此所涉及到的图像也叫数字化图像。要利用计算机来处理图像首先要对图像的基本知识有所了解。
②给出任务：共同分析图像，通过观察图片放大后是否失真及查看文件扩展名几个方面尝试进行分析比较，引导学生得出图像的类型分为位图和矢量图。对比两种类型的特点并简单介绍常见格式和常用加工工具。
③教师给学生看一些精彩的PS图片，激发学生的学习兴趣。
［设计意图］本环节让学生用观察法找出图像的基本特征，学生通过自己的探究发现问题，然后带着疑问去听课，教师通过提问引导学生思考，通过共同讨论分析总结知识点。
3．图像文件的格式：
①提问：我们认识了图像文件，那到底哪些文件是图像文件呢？ 学生讨论，回答，图像文件格式有.jpg、.bmp、.gif等。②看图标，识文件
教师给出各种文件，让学生找出，哪些文件是图像文件。4．图像信息的采集
①提问：学习了数字化图像的基础知识，同学们想不想自己加工处理图像呢? 提问：既然我们要利用计算机加工图片，那么首先就要有素材，那么这些图片是如何获取的呢？
②教师展示课前学生照的照片，引导学生学习图像获取的方法及途径：使用数码设备获取、上网下载、扫描仪扫描、自己绘图。
③教师提问：怎样把屏幕上的内容抓下来？ 学生回答：用QQ的抓图功能。
教师讲述：还可以用抓图软件，如“红蜻蜓抓图精灵”。④学生练习：安装“红蜻蜓抓图精灵”，并抓图。5．图像信息的简单加工
①教师讲解：有时采集到的图像效果不理想或者并不能很好的表达主题。
展示效果不佳的照片，请学生指出照片存在的问题（倾斜、亮度不够、有多余的内容）分析出解决的方法。②教师下发“光影魔术手”软件和教程，指导学生自己安装并使用“光影魔术手”简单地处理图像。
③展示学生的作品并点评。
［设计意图］通过分析图片存在的问题和解决方法，使学生感受分析问题的必要性，培养学生分析问题的能力。通过对学生的了解发现“大多数学生没有接触过图像的加工，对基本操作没掌握”，所以把操作技能的学习方法定位在“教师演示，学生模仿”。
（四）小结
教师小结本节课内容：
1、数字化图像的特点与魅力。
2、数学化图像的类型与格式。
3、数字化图像的采集
4、正确选择并灵活使用图像处理软件
绿色柑橘图像采集条件的研究 第3篇
【关键词】柑橘；图像；采集条件
随着计算机技术的不断发展，特别是近年来机器视觉设备的不断完善，应用机器视觉技术进行柑橘质量的检测逐渐成为现代农业的一个热点问题[1][2][3]。特别是在柑橘自动分级中，随着苹果自动分级技术的不断成熟，相应的算法和设备如何应用到柑橘上逐渐成为相关行业关心的问题。但是，与苹果表面不同，柑橘果实表面存在较明显的颜色变化，特别是绿色柑橘的图像采集经常受环境因素的影响。因此，对绿色柑橘图像采集条件的分析将是提高绿色柑橘图像质量的基础，也是进行相关自动检测实验的前提。
1.图像采集条件差异对绿色柑橘图像的影响
在现有技术条件下采集到的电子图像一般是以RGB的格式存在，根据采集设备的设置和设备指标由像素阵列构成图像。每个像素由24位的数值表示，三个8位二进制数值分别表示对应像素点的红、绿、蓝三种颜色。显然采用不同的背景颜色和不同的光照条件，所获取的图像也存在一定的差异。
如图1所示，分别在不同颜色背景和辅助光条件下获取绿色柑橘图像。图1（a）是在黄色背景白色辅助光条件下，图1（b）是在黄色背景黄色辅助光条件下，图1（c）是在红色背景黄色辅助光条件下。对比图1（a） 和图1（b），背景颜色虽然同为黄色，由于辅助光颜色不一样，所得的图像中不仅柑橘颜色存在差异，背景颜色也存在差异。对比图1（b） 和图1（c），辅助光颜色虽然同为黄色，由于背景颜色不一样，所得的图像中不仅柑橘颜色存在差异，背景颜色也存在差异。由此，可以看出，不同的背景颜色，不同的辅助光颜色都是影响绿色柑橘图像质量的重要因素。
2.绿色柑橘图像的处理
为了评价绿色柑橘图像的质量，一般都是以图像处理的结果为标准。对于绿色柑橘图像，在图像处理中，一般首先需要进行分割操作。所谓分割，就是将图像中绿色柑橘对应的像素点区域与背景对应的像素点区域分开。一般以白色表示柑橘对应的区域，黑色表示背景区域，所得的图像只有黑白两种颜色称为二值图。
在图像分割中常用的分割方法是阈值分割的方法，阈值分割需要首先通过特征值将每个像素点由彩色的三色像素点变为单色的像素点。由于绿色柑橘的颜色是绿色，实验中采用现代农业中最为常用的超绿特征，即2G-R-B进行相关像素点颜色的转换。按阈值分割算法，当一个像素点的2G-R-B小于某个阈值的时候则为背景，反之则为柑橘对应的像素点。阈值的选取采用最常用的Ostu法自动计算，图1三幅原图处理后的二值图如图2所示。显然，不同的图像采集条件下所得的二值图像质量也不一样。
3.实验结果与分析
为分析绿色柑橘的图像采集条件，采用同样的绿色柑橘，分别在黄色、白色、红色、蓝色4种颜色背景下，白光、黄光、白光+黄光、无光4种辅助光条件下采集16种条件的柑橘图像。然后对采集到的柑橘图像按2G-R-B进行灰度化处理，并采用Ostu法提取阈值进行阈值分割。
对比16种采集环境下绿色柑橘图像的分割效果，得出红色背景无光条件下的绿色柑橘图像质量最好，相应的原图、灰度图、二值图如图3所示。图中柑橘对应区域与背景区域形成了较明显的颜色差异。
4.小结
针对背景颜色和辅助光的差异对绿色柑橘图像的影响，对比了4种颜色背景下4种光照环境共16中图像采集条件下的绿色柑橘图像的分割结果，最后得出红色背景无辅助光条件下绿色柑橘图像的采集效果最好，这将为绿色柑橘的自动分级提供理论基础。
参考文献：
[1]敖勤，徐桂珍. 一种基于机器视觉的柑橘表面质量检测方法. 科技传播. 2014（7）.
[2]李源，陈江文，黄玉珠，温芝元. 基于RGB线性组合模型的柑橘果实为害状识别. 中国农学通报. 2016（7）.
[3]王旭，赵志衡. 基于机器视觉的柑橘分级技术研究. 怀化学院学报. 2016（5）.
基金项目：
一种图像信息采集软件的设计 第4篇
视频监控、图像采集等领域都离不开机器视觉系统，它通常由图像采集装置、图像处理软件以及显示仪器所构成。一般来说，摄像器件及图像采集卡可完成图像的采集、捕获功能，然后传至图像采集卡连接的计算机，利用图像处理软件来完成视频图像的处理功能。在没有相应的专用硬件设备的前提下，比如目前视频采集中的常见装置——无硬件支持的摄像头，为了能为计算机提供有效的图像信息并进行相应的分析，本文对基于VFW的一种视频图像信息采集软件的设计进行了研究。以高温环境下的炼钢厂转炉炉口的火焰图像为例进行了实验采集和分析，可直观地了解该软件的设计效果。
2、VFW视频捕获系统介绍
美国微软(Microsoft)公司推出了一个关于视频处理的软件包——Video for Window (VFW)视频捕获系统，它可以在Visual C++环境下编程开发，通过编写相应代码改变相关属性便可实现图像数据、视频数据以及音频数据的采集和后续处理等功能的操作。VFW主要由AVICap.dll、视频压缩管理器VCM、音频压缩管理器ACM等六部分组成，主要可完成视频采集、设备驱动、视频回放、AVI文件访问、视频、音频的压缩和解压等功能。
这六个模块互相联系，便构成了VFW的体系结构。由于图像的视频采集方面一般是图像信息采集研究的重点，因而本文不对视频回放和编辑的应用进行探讨，而是对VFW体系中的视频采集窗口类AVICap进行着重的分析。
3、AVICap窗口类函数的功能和结构
AVICap是一种视频采集窗口类函数，它可以实现对视频流和单帧图像的采集功能，并且能够对视频源进行相应的控制。AVICap可以为程序提供一种基于消息的接口，利用这种接口，应用程序可以访问音、视频硬件，并能实现视频流到硬件的捕获。在VC++等编程环境下，用户可以在程序中通过编写相关代码来改变AVICap窗口类函数的属性设置，从而较为便捷地对视频进行采集。同时，由于没有生成相应的中间文件，从而可以直接访问视频缓冲区，提高了工作效率，为用户提供的这种流式处理方式，具有良好的实时性，要实现所需功能仅需添加或删减一些代码。
AVICap窗口类函数的主要功能体现在以下几个方面:
(1) 通过视频和音频输入器件的连、断操作，可实时采集和保存视频流、音频流数据。
(2) 视频捕获过程中可以设置采集速率和视频格式，调用视频源和视频压缩的设置框，指定任意的.avi文件，并可动态复制捕获内容。
(3) 对实时监视功能来说，有预览(P r e v i e w)模式和叠加(Overlay)模式可供用户选择。
(4) 若采集的为单帧视频图像，可保存为任意的.bmp或者.dib格式文件。
这里强调一下实时采集监视功能下的可供用户选择的两种模式。两种模式在程序采集开始后仅有一种能被用户使用，不影响采集任务的进行，它们的区别主要为:Preview需要使用CPU资源，需要通过采集设备把视频每帧内容传送到内存中，再调用图像设备接口函数可把采集的视频内容显示在可视窗口中，即需要一个中间过程，Preview模式可大大地提升整个系统的效率;而Overlay不占用CPU资源，可直接把采集内容经过硬件叠加后再显示窗口中显示出来，即不要中间过程，但是受所连接的图像采集卡的性能限制，不适用于全部图像采集卡。两个模式打开任意一个后，另外一个将会关闭。
AVICap窗口类函数和视频、音频有关的数据结构体的功能见表1。
由于在AVICap中，宏的使用完全类似于VC++中的一般性函数，在这里不对所有函数进行说明，本文使用到的函数将在下一节中进行说明。
4、图像采集软件设计的主要步骤
本图像采集系统是在VC++平台上开发的，其主要构建方式为:
(1) 图像捕获窗口的创建:得到所需要大小的视频采集窗口。
(2) 错误回调函数、状态回调函数和视频流回调函数等三个回调函数的初始化。
在本系统中，由于涉及到实时处理，后者显得尤为重要。通过视频流回调函数的设置，可以让采集到的视频数据帧进行相应的算法转换，满足实时的要求。
(3) 设置采集窗口的一些参数，比如15帧/每秒是本系统设定的采集频率。
(4) 使视频采集设备与捕获窗口相连接，并返回采集器件的功能以供观测。
(5) 采集监视功能选用Preview模式可较好地预览和观测所监视图像的演变情况。
(6) 利用回调机制, 按照需要把采集到的视频图像送到到缓冲区, 通过修改、添加相关代码来实现进行视频图像的分析处理。在本系统中回调函数为实时显示的关键部分。
(7) 可按照用户需要, 利用VCM对视频流进行压缩保存以减少文件的大小;亦可不使用此步骤不对视频图像进行保存。
(8) 程序结束, 中止视频图像采集。
5、实验结果与分析
通过上述图像采集软件的设计方法, 系统就可以实时采集到所希望检测及采集的视频图像信息。系统可以检测转炉吹炼前期、中期和后期的炉口火焰图像, 图1显示的就是系统采集到的转炉吹炼前期火焰图像。
从图1可以看出转炉吹炼前期的炉口火苗形状飘忽不定, 而且包含着较多的烟尘, 这时正对应着由于炉内温度较低的阶段, 火焰颜色呈现暗红色。中、后期的图像也能反应炉内的变化。由系统得到的这幅图像看出本文设计的图像信息采集软件工作稳定, 可以采集较为清晰和理想的图像信息, 可为后面的火焰分析工作打下扎实的数据获取基础, 达到了预期的目的。
6、结语
本文提出的基于VFW图像信息采集软件的设计能够在条件较为恶劣的环境下工作, 并能够获得令人满意的效果。该采集系统是面向软件的, 不需要昂贵的、专用的硬件设备, 而且应用灵活、相对来说技术结构简单、易掌握和维护, 可以满足视频应用程序开发的需要。
摘要：提出了一种基于VFW的图像信息采集软件的设计方法, 对AVICap窗口类函数和视频捕获系统的构建方式进行了详细分析, 通过编写相应代码构建了视频捕获系统, 实验结果表明该系统不需要专用的硬件设备即可采集清晰、理想的图像效果。
关键词：图像,VFW,视频,AVICap
参考文献
[1]Microsoft Corporation.MSDN Library Visual Studio 6.0[M/OL].2003.
[2]谷保山.Visual C++6.0编程与实例[M].北京:科学出版社, 1999.
图像信息采集 第5篇
关于做好中国高等教育学生信息档案核对及图像校对工作通知
因教育部学籍学历管理平台升级，现建立的学生信息档案包括专业推荐、院校满意度、录取信息、学籍信息、资助信息、学历信息和在线验证，并首次将图像信息核对并入学信档案。现学生本人需要登录http://xjxl.chsi.com.cn/(中国高等教育学生信息网)进行实名注册（注册时请按步骤填写本人真实信息，并保管好密码，若往后发现学生注册信息与本人不符或者密码遗失问题，影响到学生本人顺利毕业和各类信息核对工作，由学生本人负责，请认真严肃对待、妥善保管密码），可终身免费查询本人学籍学历信息和打印在线验证报告，改变了以往查询2元/次的资费和需向省教育厅申请验证报告。如果不进行注册、核对、确认，教育部将无法对该生进行学历电子注册，该生无法毕业。
注：实名注册及核对的相关步骤参见附件1
浙江工贸职业技术学院成教学院学生管理部 2011年2月16日 附件1
实名注册及核对的相关步骤
第一步：登录http://xjxl.chsi.com.cn/“中国高等教育学生信息网（学信网）”如下图所示：
第二步：点击“学历图像核对”（左上角）
如右图所示：
打开新页面如下图：
第三步：点击“注册学信网帐号”
如右图所示：
进入实名注册页面如下图所示：
第四步：按系统提示进行成功注册后，点击右上角“登录”，在跳出的页面中选择“个人用户登录”，并输入帐号和密码登录。如下图所示：
第五步：在系统提示你已成功登录后，显示当前页面就是你的最后学历个人学籍信息及其他配套功能选项。如下图所示：
第六步：点击“学籍档案”进入学籍信息档案页面，如下图所示：
第七步：请核对你个人学籍信息档案内容，确认准确无误以后，点击
“正确”选项，如有误，请点击“有误”选项，并修改错误项。修改时务必慎重，建议学生如发现个人信息与教育部网站上有出入的，先联系学校，跟学校相关老师进一步核对以后，再自行修改！第八步：如果你已经参加新华社电子注册图像采集拍照（一般针对大
二、大三学生），请核对页面显示照片本人，确认无误以后，点击
“正确”选项，如有误，请点击“有误”选项，并修改错误项。修改时务必慎重，建议学生如发现个人信息与教育部网站上有出入的，先联系学校，跟学校相关老师进一步核对以后，再自行修改！
注：出于安全考虑，一旦您访问过那些需要您提供凭证信息的应用时，请操作完成之后关闭浏览器，以免他人登录修改您的信息！
图像信息采集 第6篇
摘要：采用FPGA和DSP的结构实现实时图像采集处理系统，利用FPGA运行速度快、并行处理能力强的优势，采用“对数拉伸”算法对摄像头采集的数据进行前期预处理，达到图像增强，使得停车场类昏暗光线图像亮度分布不均匀的图像变得清晰；利用DsP具有较强处理复杂算法的优势，对FPGA传送过来的分块图像数据采用JPEG并行压缩算法进行图像的压缩，实验结果表明，图像增强模块能够明显改善图片质量，FPGA和DSP的结构能够很好的满足系统实时性的要求，
关键词：FPGA；DSP；图像采集；图像增强；图像压缩
DOI：10.15938/j.jhust.2016.04.008
中图分类号：TP391.41
文献标志码：A
文章编号：1007-2683（2016）04-0040-05
0引言
随着现代技术的发展和人们对图像采集处理质量需求的不断提升，对图像采集系统的性能和实时性提出了更高的要求，而对于数据量大、噪声干扰严重的图像数据，采用单个DsP芯片难以满足系统的性能和实时性的要求，用FPGA对图像进行预处理并实现对DSP的控制与管理，就可以很好的解决了这类问题，本系统针对停车场类昏暗光线图像，利用FPGA采用零有效视频信号提取算法提取出输入的有效的YUV视频数据，采用对数拉伸增强算法对图像进行预处理，预处理后的图像送入到DSP内采用并行JPEG压缩算法对数据进行压缩，仿真结果表明，图像增强模块使昏暗光线图像明显增强，数据压缩后使信息传输量减少20%，能很好地满足系统实时陛要求，
1.实时图像采集处理系统总体结构
系统总体框图如图1所示，系统分为9个模块，FPGA内包含的模块有视频解码模块，12C配置模块，视频帧存模块，去除隔行模块，视频增强模块，DSP接口模块，
DSP芯片内包含的模块有图像数据接口模块，图像数据缓存模块，图像压缩模块，通过CCD摄像头对视频进行采集，图像数据送入视频A/D转换芯
2.1视频解码模块设计
视频解码模块接受模数转换器ADV71781 B的YUV数字信号，这些数字信号中包含有场参考信号VS、行参考信号HS和奇偶场信号，要对YUV信号分别进行处理必须从图像数据中提取出有效的Y、u、V数据，摄像头采集的数据经过ADV7181B转片中，经12C总线对视频A/D转换芯片初始化，完成控制寄存器的配置，使其上电后进人工作模式；A/D转换芯片输出图像送人视频解码模块，视频解码模块接收A/D转换的视频流后对视频流进行解码，产生YUV数据；视频帧存储模块采用乒乓存储算法结构对YUV数据进行存储，使YUV图像数据转化成并行数据；为了增强视频效果，消除抖动闪烁去除隔行模块完成采集图像的奇场帧和偶场帧的合并，由于系统应用于地下车库监控系统，采集的图像数据光线以及灯光等原因图像画面不清晰，通过图像增强模块增强其对比度使图像清晰；增强后的图像数据通过DSP接口模块送入DSP芯片内进行压缩；DSP芯片压缩处理数据量很大，为避免数据丢失，图像数据通过DSP内部的接口模块和图像缓存模块缓存到SDRAM中；缓存一帧图像数据后，在DSP内也采用乒乓读写操作将数据送入压缩模块进行压缩，压缩后数据送回FPGA存储待发送。
2.FPGA内部模块设计
FPGA内部共有5个模块组成，顶层仿真设计电路如图2所示，输人为摄像头采集的复合信号DATA，时钟信号elk，输出为经过处理的视频有效信号和压缩后传回FPGA的YUV_DATA、YUV_DA-TA0信号，换后输出符合ITU—R656的信号DATA，行同步信号HS，帧同步信号VS，DATA的数据格式如图3所示，视频解码模块主要是提取出YUV数据，即将串行的数据转换为并行的YCrCb数据，
从上图可以看出AV信号都是以“FF0000”作为开始信号，但SAV的XY[4]=0，EAV的XY[4]
1.利用这点我们构造一个检测电路来实现YUV数据的并行输出，视频数据提取算法如图4所示，算法在实现上利用状态机完成对“FF0000'数据流以及SAV、EAV的识别，识别出有效数据后操作设置好的计数器cnt，算法中YUV数据为422格式，当cnt=0时输出Cb，cnt=1时输出Y，cnt=2时输出Cr，cnt=3输出Y，最终得到YUV有效的视频数据，
2.2视频帧存模块设计
视频解码模块输出的YUV信号需要三个缓存器进行缓存，通过软件自带的端口RAM的宏模块把每个缓存定义成双端口的深度均为1024，每个数据端口宽度为8位RAM缓存器，
2.3去除隔行模块设计
去除隔行模块采用帧内复制的方法，具体实现方法就是改变视频帧存模块中双端口RAM的读写时钟，使读时钟是写时钟频率的两倍，这样每行的数据读两遍，隔行数据就变成了逐行数据，
2.4图像增强模块设计
2.4.1图像增强算法
地下车库的灯光相对较暗，往来进出的车辆很多而且都开着大灯，在图像中显示结果为车灯的部分特别亮，使得周围的图像模糊不清，从灰度值方面来说，灰度值为O～125之间和200～255之间的像素特别集中，这时如果直接使用原图，则图中的一部分低灰度细节可能会丢失，由于原图的灰度动态灰度值分布范围不均匀，可能大于显示设备允许的范围，使得原图的一些灰度级显示不出来，为此将地下车库的采集图像做灰度映射，使原图的动态灰度值分布变得均匀，对数形式的压缩算法可以很好地解决此类问题，其原理为：
利用上式可将原来动态范围很大的s转换为动态范围较小的t，从图5中可以看出，大部分低灰度值的像素经过映射后其灰度值会集中到高亮度区段，总体来说就是同时增大图像的亮度，对于原来灰度值小的增亮的幅度大些，原灰度值大的增亮的幅度小些，从而达到图像亮度均匀，细节不模糊的效果，
2.4.2图像增强模块硬件结构设计
图像增强主要针对于亮度信号，也就是YUV信号中的Y路信号，去除隔行模块输出的是YUV三路并行的8位信号，因此在增强模块中还要保证u、V两路信号的同步，为此采用与之前模块同样的方式设置三个宽度为8位，深度为1024的FIFO，增加一个检测电路使三路信号完成并行转换到串行，使输出给接口控制模块的数据为单路8位宽的有效图像数据，从后面仿真对比图可以看出经过图像增强模块后图像对比度明显增强，从图6的a）图可以得出整个处理过程共需O，17 ms，而从b）图可以看出在MATLAB软件上完成的时间为1，7s，
2.5接口控制模块设计
FPGA内部的接口控制模块通过一个时钟锁相环来控制，FPGA和DSP的数据通信接口如图7所示，为了将处理后的视频数据并行处理，采用8个FIFO寄存器将视频数据进行分块，第9个FIFO用来接收DSP送回的压缩数据，视频数据采集、处理完成之后，FPGA通过FIF08的空信号（empty flag）查看8个FIFO中是否数据已满，如果未满，则将数据在写时钟的逻辑控制下，顺序写入到FIFO中；同时将FIF08中满信号连接到DSP的中断引脚，满信号置高，会触发DSP的DMA进程，将寄存器中数据读走，DSP压缩一帧数据完成后通过EMIF接口将数据送回FPGA。
3.DSP内部设计
3.1图像压缩并行算法
为了达到实时性的目的对预处理后的图像进行并行JPEG压缩处理，JPEG压缩编码主要由预处理、DCT变换、量化、Huffman编码等流程构成，如图8所示，
JPEG压缩编码时，需先将原始的二维图像分成8×8的数据块并行处理，然后将各数据块按从左到右，从上到下的顺序分别进行DCT变换、量化、“之”字型（Zig-Zag）扫描和Huffman编码，分别需要量化表和Huffman编码表的支持，将8×8数据块的DCT转换为16次一维8点DCT变换，只要提高一维DCT的速度就可以提高二维DCT的速度，利用DSP的专用指令乘累加运算来优化DCT算法，DCT变换和Huffman编码采用和传统算法一样的实现方法，用C语言和汇编语言在DSP内部实现，
与传统JPEG算法在DSP芯片上实现有所不同的是，在图像压缩模块中并没有进行对二维图像的分块处理，DSP压缩模块接受的是经过FPGA分块处理后的图像数据，DSP在经过缓存后可以直接对其进行后续的压缩处理，这样既提升了整个系统的处理速度，更好的满足实时性，又减少了DSP对存储器的调用，
3.2图像压缩结果
经过DSP芯片压缩后的数据通过与FPGA接口模块传送回FPGA，最终存储或显示出来，由图9（a）（b），可以明显看出比原图像更加清晰，由图9（c）可以看出压缩后尽管有一些失真，但还是保留了原图像的细节，达到了要求，
5.结论
图像信息采集 第7篇
随着计算机多媒体技术的发展,人们在利用计算机处理日常工作时,涉及图像和图形的工作不断增多,而很多人对于计算机表示图像图形的方法却不甚了解,本文将就图形图像中涉及到的知识进行讲解。
图形图像信息是视觉媒体,是通过人的眼睛来识别、接收的。如何采集、存储、输出,使人们得到逼真的视觉,是图形图像处理技术要解决的基本问题,一般来讲,凡是能被人类视觉系统所感知的信息形式或人们心中的有形形像统称为图形图像。
2 图像信息的类型
事实上,无论是图形、文字、影像视频等,最终都以图像形式出现,但由于在计算机上对它们分别有不同的表示、处理及显示方式,一般把它们看做不同的媒体形式。图像一般分为以下几种:
1)位图图像:这是一种对视觉信号直接量化的媒体形式,反映信号的原始形式[1]。
2)矢量图形:这是对图像抽象化(矢量化)的结果,反映图像中实体最重要的特征。抽像化过程可由计算机自动完成,也可人工进行。
3)动态图像:这是由若干静态图像或图形在时间轴上不断变化而形成的。若单帧图像是真实图像,则为动态影像视频;若单帧图像是由计算机生成的具有真实感的图像,则为三维真实动感画;若是连续变化的图形,则是三维或二维动画。
4)符号:这是人类对信息抽象的结果。可表示数据、事物或事件,也可表示语言。文本是具有上下文相关特性的符号流。
5)其他:还有许多种需要转化为视频形式的媒体,都表示某一种形式的抽象,如音乐转为乐谱等。
3 位图图像
位图图像是指空间和亮度上已离散化了的图像。可以把一幅位图图像考虑为一个矩阵,矩阵的每一元素对应于图像中的一点,元素的值对应于该点的灰度等级,这样把位图量化。数字矩阵中的元素称为像素,存放于数字缓冲区中,与显示器上显示的点一一对应,故称之为位图映射图像,简称位图图像,若只有两个灰度等级称为二值图像。
3.1 图像的重要技术参数
1)分辨率:分辨率影响图像质量,它有三种形式:
屏幕分辨率:在某一显示方式下,计算机屏幕的最大显示区域。以水平和垂直像素表示。如640*480,指全屏水平方向有640个像素,垂直方向有480个像素。
图像分辨率:指数字化图像的大小,以像素表示,其值>屏幕分辨率则只显示部分图像,若小于则只占用部分屏幕。
像素分辨率:指一个像素的宽和长之比,不同的像素长宽比会导致图像变形。
2)图像颜色数:指一幅位图图像最多能使用的颜色数,在黑白图像下就是灰度等级。
每个像素上的颜色被量化后可占许多位,位图图像中像素所占的位称为图像深度。占一位:只有明、暗之分,称二值图;占八位:可有256种不同的颜色;占24位:则颜色数可达224=16777216种,可认为是真彩色了。
3)调色板:为生成一幅图像需要对不同颜色采样,以产生该幅图像的颜色表,该表称为调色板。
调色板的每种颜色都用红、绿蓝(R、G、B)定义。调色板的颜色数取决于图像深度,当图像中的颜色在调色板中不存在时,一般用相近颜色代替。
4)位图图像的数据量:存储、传输、显示都与图像数据大小有关,且数据大小与分辨率、颜色深度有关。
设图像垂直方向分辨率为H像素,水平为W像素,颜色深度为C位,则图像所需的数据空间大小B为:B=H*W*C/8。
3.2 图像的采集、存储与输出
1)采集:用特殊的数字化设备将光电信号量化为数值,按一定的格式组织而得到,常用的设备有扫描仪、摄像机等。
2)存储:分为图像说明和图像数据两部分。图像说明部分:说明图像的格式、深度、高度、宽度、调色板和压缩方式等;图像数据部分是描述图像每一个像素颜色的数据,各种数据存放的位置由文件格式规范来确定。规范不同格式也不同。
3)输出:有多种方式,最常见的是显示器、打印机、录相带、光盘等。
3.3 图像的处理
原始采集的图像要经处理才能就用,图像处理过程主要包括:压缩、优化、编辑、格式转换等。
1)图像数据的压缩:图像数据量大,为提高存储量和传输速度都需进行压缩。主要分为:
有损压缩:压缩比大,但可能对质量有影响;
无损压缩:压缩比小,对质量的影响一般很小
一般情况下,静态图像的压缩和解压过程比较对称,基本上是一个压缩与还原的过程;而动态图像的压缩与解压是一个非对称过程,压缩时一般不考虑时间因素,回放解压时必须考虑其实时性。
2)图像的优化:优化是对采集的图像根据需要进行图像的增强、滤噪、亮度调整及色度调整等,使图像更符合要求;
3)图像的编辑:编辑使图像最终可供表现,包括裁剪、旋转、缩放、修改、综合叠加等,还可加入文字、图形等。
4)图像格式转换:格式转换适用于不同格式之间的应用。
4 矢量图形
矢量图形是由矢量所定义的直线和曲线组成的,主要根据图形的几何特性对其进行描述。矢量图形与分辨率无关。也就是说,将它缩放到任意大小和以任意分辨率在输出出设备上打印出来,都不会遗漏细节或影响清晰度。
由于计算机的显示器通过网格上的“点”来呈现图像,因此矢量图形和位图图像在屏幕上都是以像素显示的。
5 图像的颜色模式
对于一幅图像来说,颜色是一个重要的内容。适当的颜色可使图像绚丽多彩。图像处理中常见的颜色模式主要有:HSB、RGB、CMYK、Lab、YUV模式
5.1 RGB模式
最常用的颜色模式。绝大部分的可见光谱可以用红、绿和蓝(RGB)3色按不同比例和强度的混合来表示。RGB图像只使用3种颜色,给彩色图像中每个像素的RGB分量分配一个0(黑色)~255(白色)范围的强度值。可在屏幕上重现多达1670万种颜色。
5.2 HSB模型
一个颜色至少具备3个属性:色调、饱合度和亮度,HSB模型用于描述颜色的3个基本属性。
1)亮度:指作用于物体表面的光线反射系数,反射系数越大,亮度越大,反之一样;
2)色调:是当人眼看到一种或多种波长的光时所产生的彩色感觉,它反映颜色的种类,是决定颜色的基本特性,如红色、棕色就是指色调;
3)饱和度:指的是颜色的纯度,即表示播放的光的彩色深浅度或鲜艳度,其取决于彩色中的白色光含量,白光含量越高,即彩色光含量就越低,饱和度即越低,反之亦然。
通常我们把色调和饱和度通称为色度,通常说,亮度是用来表示某彩色光的明亮程度,而色度则是用来表示颜色的类别与深浅程度。
5.3 CMYK模式
是彩色印刷使用的一种颜色,由青,洋红,黄色,黑色组成,打印纸只能吸收和反射光线,因此其创建的基础为减去光线[2]。CMYK为每个像素的每种印刷油墨指定一个百分比值。为最亮(高光)颜色指定的印刷油墨颜色百分比较低,而为较暗(暗调)颜色指定的百分比较高。例如,亮红色可能包含2%青色、93%洋红、90%黄色和0%黑色。在CMYK图像中,当四种分量的值均为0%时,就会产生纯白色。
5.4 Lab模式
由RGB转换而来,它所用的参数是光强和色度。L为光强度,A保存从绿色到红色所对应的色彩信息;而B保存从蓝色到黄色所对应的色彩信息。单个A或B无意义,只有A,B结合才有意义。
5.5 YUV模式
YUV模式是电视系统中常用的颜色模式,即电视中所谓的分量(Component)信号,该模式由一个亮度信号Y和两个色差信号U、V组成[1]。与YUV颜色模式类似的一种称为YcrCb模式,主要用于计算机的显示器。
6 图像的存储格式
当对一个图像文件进行编辑处理后需要保存该文件时,选择一个合适的图像格式就成为最基本也最重要的问题,文件格式决定了文件中的数据如何压缩、图像信息如何表示,以及该文件适用于哪些特定的场合。
下面通过图形文件的特征后缀名来逐一认识当前常见的图形文件格式:BMP、DIF、GIF、JPEG、TIF、PSD、CDR。
1)BMP:PC机上最常用的位图格式,有压缩和不压缩两种形式,该格式可表现从2位到24位的色彩,分辨率也可从480x320至1024x768。该格式在Windows环境下相当稳定,在文件大小没有限制的场合中运用极为广泛。
2)DIF:AutoCAD中的图形文件,它以ASCII方式存储图形,表现图形在尺寸大小方面十分精确,可以被CorelDraw,3DS等大型软件调用编辑。
3)GIF:在各种平台的各种图形处理软件上均可处理的经过压缩的图形格式,其可以制作动画效果,这种格式的图像文件所用存储空间较小,适用于资料交换和网页文件中。缺点是存储色彩最高只能达到256种。
4)JPEG:可以大幅度地压缩图形文件的一种图形格式。对于同一幅画面,JPG格式存储的文件是其他类型图形文件的1/10到1/20,而且色彩数最高可达到24位,所以它被广泛应用于Internet上的homepage或internet上的图片库。
5)TIF:常用于在应用程序和计算机平台之间交换文件,它是一种灵活的位图图像格式,绝大部分绘画、图像编辑和页面版面应用程序都支持这种。
6)PSD:Photoshop中的标准文件格式,专门为Photoshop而优化的格式。
7)CDR:CorelDraw的文件格式。此外,CDX是所有CorelDraw应用程序均能使用的图形(图像)文件,是发展成熟的CDR文件。
7 结论
在计算机图形图像处理技术中最基本的问题就是对图形图像的处理,因此了解图形图像的基本知识和常用的视频颜色模式,对于生成符合我们视觉感官需要的图像是大有益处的。
参考文献
[1]鲁宏伟,汪厚祥.多媒体计算机技术[M].2版.北京:电子工业出版社,2004.
视频图像采集技术 第8篇
铁路综合视频监控系统是铁路安全防范系统的重要组成部分, 系统以直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来, 随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展, 铁路综合视频监控技术也有了长足的发展。
铁路综合视频监控系统包括前端采集设备、传输设备、处理/控制设备和记录/显示设备4部分, 采用PAL电视制式。根据《铁路综合视频监控系统技术规范 (试行) 》, 前端采集设备的定义为“设置在视频采集点的摄像机及与之配套的附属设备等, 用于对视频图像信息进行采集”。
视频图像采集技术按照成像原理可分为可见光视频图像采集技术和夜视条件下视频图像采集技术两大类。夜视技术又可以细分为微光夜视技术、雷达技术及红外成像技术。几种主要技术的成像光谱对比见图1。
2 可见光视频图像采集技术
可见光成像技术是建立在光学技术与半导体、微电子技术、信号处理技术等基础上的成像技术, 其性能受光学镜头、成像器件和信号处理的制约。可见光视频图像采集设备主要包含光学镜头和摄像机两部分。
2.1 光学镜头
光学镜头主要用来采集监控目标反射回来的可见光, 并将此传送至摄像机的光电传感器上。其主要技术指标包括:镜头尺寸、焦距、变倍、光圈。
镜头尺寸:需与摄像机的成像靶面尺寸相匹配, 一般分为1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸等几种。
焦距:焦距的大小决定视场角的大小。焦距数值小, 视场角大, 所观察的范围也大, 但距离远的物体分辨不很清楚;焦距数值大, 视场角小, 观察范围小, 只要焦距选择合适, 即便距离很远的物体也可以看得清清楚楚。由于焦距和视场角是一一对应的, 一个确定的焦距就意味着一个确定的视场角, 所以在选择镜头焦距时, 需同时考虑观测细节和观测范围两个因素。如果要看细节, 则选择长焦距镜头;如果看近距离大场面, 则选择小焦距的广角镜头。根据监控目标的远近可选用不同焦距的镜头, 在铁路综合视频监控系统中一般分为短距镜头 (监控目标在200~300 m以内) 、中距镜头 (监控目标在500~800 m以内) 和长距镜头 (监控目标在1 000 m以上) 。
变倍:变倍镜头分为手动和电动两种, 手动变倍镜头一般用于监控目标距离较近的场景, 如公跨铁桥梁监控点等。在监控很大的场面时, 摄像机通常要配合电动镜头和云台使用。电动镜头的优势是变焦范围大, 既可以看大范围的情况, 也可以聚焦某个细节, 再加上云台可以上下左右的转动, 可视范围非常大。根据监控范围的大小, 电动镜头一般分为6倍、10倍、20倍等多种倍率。
光圈:光圈指数一般用F表示, 以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。光通量与F值的平方成反比关系, F值越小, 光通量越大, 成像靶面上的照度也就越大。镜头按光圈分为手动光圈镜头和自动光圈镜头。手动光圈镜头适合亮度变化不大的场合, 它的进光量通过镜头上的光圈环调节, 一次性调整合适为止。自动光圈镜头会随着光线的变化而自动调整, 用于室外、入口等光线变化大且频繁的场合。在铁路综合视频监控系统中均使用自动光圈镜头。自动光圈镜头目前分为两类:一类称为视频驱动型, 镜头本身包含放大器电路, 用以将摄像机传来的视频幅度信号转换成对光圈马达的控制;另一类称为直流驱动型, 利用摄像机上的直流电压来直接控制光圈。
2.2 摄像机
摄像机基本原理:把光学图像信号转变为电信号, 以便于存储或传输。监控目标反射的光被摄像机镜头收集, 使其聚焦在摄像管的成像靶面上, 再通过摄像器件把光转变为电能, 即得到了“视频信号”。光电信号很微弱, 需通过预放电路进行放大, 再经过各种电路进行处理和调整, 最后得到的标准信号可以输出至传输设备或显示设备。
摄像机由两部分组成:光电传感器及数字电路。其中光电传感器是摄像机的核心部件, 把光图像转变成视频电信号, 一般分为两种, 即CCD (电荷耦合器件, Charge Coupled Device) 和CMOS (互补性氧化金属半导体, Complementary Metal Oxide Semiconductor) 。在铁路综合视频监控系统中, 目前采用的摄像机均为CCD摄像机, 其主要技术指标包括:CCD尺寸、水平分辨率、电子快门、感光度。
CCD尺寸:一般分为1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸等几种。
水平分辨率:主要由C C D的分辨率决定, 目前在铁路综合视频监控系统中应用的主流摄像机的分辨率在44万像素左右, 水平分辨率达到480 TVL, 540 TVL及620 TVL。
电子快门:快门是控制曝光时间的指标, 一般而言快门的时间范围越大越好。秒数高, 曝光时间长, 适合在光照不足的条件下应用;秒数低, 曝光时间短, 适合拍运动中的物体, 在铁路综合视频监控系统中, 快门速度达到1/100 000 s的摄像机已广泛应用。
感光度:摄像机成像所需的最低光照度, 一般分为以下3种:普通型, 正常工作所需照度为1~3 Lux (勒克斯) ;月光型, 正常工作所需照度为0.1 Lux左右;星光型, 正常工作所需照度为0.01 Lux以下。
3 夜视视频图像采集技术
在视频监控系统中, 与可见光条件下的视频图像采集相比, 夜视条件 (夜间增加可见光照明条件的视频图像采集可以理解为在可见光条件下的视频图像采集) 下的视频图像采集无疑是技术难点。
3.1 微光夜视技术
微光夜视技术是用电真空和电子光学等技术, 实现光子图像—电子图像—光子图像的转换, 在转换过程中, 通过对电子图像的增强实现对光子图像的增强, 进而达到在有微弱光线照明下的夜间观察的一种技术。此种技术在全黑的条件下不能应用。其工作原理为:景物反射的微弱可见光和近红外光汇聚到光电阴极上, 光电阴极受激向外发射电子, 实现把景物的光强分布图像变成与之对应的电子数密度分布图像;在电子光学部件中, 输入一个电子, 可以输出成千上万个电子, 因此, 光电阴极的电子数密度分布图像就被成千上万倍的增强了;最后, 经过倍增的大量电子轰击荧光屏, 实现电子图像—光子图像的转变, 得到增强微光图像供人眼观察。
3.2 雷达技术
成像雷达又称合成孔径雷达, 雷达天线尺寸就是其工作波长的尺寸量级, 波长越长, 雷达天线的尺寸就越大;目标的散射截面是决定雷达探测距离关键因素之一, 一般情况下, 目标的散射截面与目标的尺寸相关, 尺寸越大, 散射截面就越大;雷达的空间分辨力与工作波长有关, 工作波长越长, 空间分辨力越差, 此技术可以达到米级的分辨力。
3.3 红外成像技术
红外成像技术分为被动红外成像技术和主动红外成像技术两大类, 此两种技术均已在铁路综合视频监控系统中应用。
3.3.1 被动红外技术
被动红外成像技术利用景物自身发射的热辐射成像, 又称为热成像技术。能够摄取景物红外辐射分布图像、并将其转换为人眼可见图像的装置就是红外热成像系统 (简称热像仪) 。热成像技术是综合利用红外物理和技术、半导体、微电子、真空、低温制冷、精密光学机械、电子学、信号处理、计算机、系统工程等获取景物的热辐射图像, 并将其转变成电信号, 再用处理后的电信号驱动显示器, 产生可供人眼观察热图像的一门技术。
红外探测器是热成像系统的核心, 主要分为两类:制冷型 (基于光子探测) 和非制冷型 (基于热探测) 。尽管前者 (或者为光电探测器, 或者为光伏器件) 被认为是实际应用中最佳的红外热探测技术, 但其制造和使用成本较高, 寿命短。与制冷红外探测器相比, 非制冷红外探测器不需要在系统中安装制冷装置, 因此尺寸较小、重量较轻且功耗较低。此外, 与制冷型光子探测器相比可提供更宽的频谱响应和更长的工作时间。因此, 在铁路综合视频监控系统中应用的也是非制冷型的探测器。
目前主流产品的红外探测器分辨率为320×240, 配合不同焦距的红外镜头, 探测距离最远可达到1 000 m。但与可见光和主动红外成像技术相比, 热成像技术不能采集监控目标的细节信息, 只能显示轮廓, 因此适合与视频内容分析配合使用。
3.3.2 主动红外成像技术
主动红外成像技术指选用感红外彩转黑摄像机及感红外镜头并配置红外光源进行视频图像采集, 摄像机利用红外光源照射监控目标之后反射回来的红外光成像。目前主流的红外光源主要集中在850 nm和940 nm两个波段, 其中850 nm的红外光源会产生红曝, 即有可见的红光, 因此在铁路综合视频监控系统中普遍采用940 nm波段的红外光源。此类红外光源主要分为以下3种:
卤素灯泡加滤光片:照射距离较远, 功率较大, 但能量损失也大, 因为加有滤光片, 大部分可见光被滤掉而转变成热能, 所以这种红外灯寿命较短, 因此应用较少。
激光管:功耗低但能量集中, 照射距离最远 (可达到1 000 m) , 但角度很小, 一般配合云台及变焦感红外镜头使用。
LED发光二级管:应用比较广泛, 单管寿命长, 但整体功率较大且照射范围较小, 一般在100 m以内。
4 小结
综上所述, 可见光视频图像采集主要在自然光照条件及可见光光源照射条件下应用, 夜视技术主要在夜间微弱可见光或无可见光条件下应用。
目前铁路综合视频监控系统应用的视频图像采集技术已包含可见光视频图像采集技术、被动红外成像技术及主动红外成像技术。在选用视频图像采集技术时, 应结合视频采集点的光照条件、用户对视频图像的观察效果需求、投资等因素, 进行综合考虑, 合理选择。
参考文献
[1]TB 10085-2009铁路图像通信设计规范[S]
[2]GB 50395-2007视频安防监控系统工程设计规范[S]
红外林火图像采集系统设计 第9篇
森林火灾具有时空突发性、短时间内能造成巨大损失的特点。林火探测已成为越来越多的有林国家进行林火管理的重要研究工作。但是对林火图像采集却没有给予足够的重视, 现有的林火图像采集系统采集的图像模糊, 精确率不高, 并且价格昂贵[1,2], 虽然也能够起到一定的作用, 但是缺少对林火的进一步分析、火焰的蔓延速度、火焰的高度等信息。为解决上述问题, 本文采用FPGA嵌入式技术应用于CZ45135非制冷型热像仪, 可有效地实现LVDS数据的实时采集功能。
1 红外林火探测仪的结构
红外林火探测仪从结构上说, 由非制冷IRFPA热像仪、FPGA模块、DSP处理器、RS422数据传输线、云台和电源六大部分组成。本文主要介绍由非制冷IRFPA热像仪、FPGA模块和RS422数据传输线三部分组成的图像数据采集功能模块。
1.1 非制冷IRFPA热像仪
采用的非制冷IRFPA热像仪型号是CZ45135, 其主要特点是启动时间短, 功耗低, 温度灵敏度高。其环境指标为:工作温度在-40℃～+60℃, 其它的一般为-25℃～+45℃, 比较知其工作环境的约束降低了许多, 同时也降低了环境对本系统的工作要求, 技术指标与其他的改进之处为:镜头焦距为45 mm～135 mm连续变化, 其它一般为60 mm～120 mm, 从而增大了视场变化范围;温度灵敏度 (NETD) ≤60 mK, 其它一般为≤100 mK, 提高了采集到的灰度图像的对比度, 因为热像仪输出的灰度图像的灰度等级就是根据温度差来判断的, 温度灵敏度越高, 输出灰度图像的对比度就要高。
1.2 FPGA模块
FPGA模块能将传出的串行数据写入SRAM存储器或将数据从SRAM读出数据;并将读出的数据通过Nios处理器打包, 存入SDRAM存储器中。此部分从功能上主要由以下几个模块组成:图像数据接收逻辑、图像数据采集模块、数据打包和数据传输。原理框图见图1;各个模块的功能介绍如下:
(1) 图像数据接收逻辑:根据探测器输出的数字视频信号的场同步, 行同步以及时钟信号, 发送控制信号接收图像数据;
(2) 图像数据采集模块:利用verilog硬件描述语言控制FPGA主芯片完成对热像仪中的灰度图像信号的采集;
(3) 数据打包:运用Nios处理器将存储的数据打包存储到16M的SDRAM中等待传输;
(4) 数据传输:通过无线监控系统把SDRAM中的数据传输到图像处理设备中等待伪彩色处理。
1.3 其他部分
DSP处理器主要控制云台的转角速度及转动的方位如仰角的大小;RS422通过两对双绞线可以全双工工作收发互不影响, 提高了系统的实时性;电源采用太阳能, 一方面符合现代社会能源要求节约了能源需求, 另一方面太阳能来自天然容易获得, 源源不竭可以给设备持续提供电源, 避免因电源不足导致失效所带来的后果。
2 系统硬件设计
林火图像采集是林火探测技术中的一项重要研究内容, 采集图像的质量直接影响林火探测的结果。系统结合林火图像的特点[3], 采用Altera公司的Cyclone系列FPGA (型号为EP1C12Q240C8N) 作为核心器件实现采集功能;采用FPGA作为核心芯片的最大优点为可以改进FPGA内部程序, 使用更高的时钟频率, 能更快准确地对图像进行采集, 并使它在不同分辨率下的自适应能力更强。
2.1 FPGA整体模块结构
FPGA模块中采用从左到右, 自上而下的设计原则, 重点在于模块的划分。本系统根据接口和功能的不同, 大致分为四个模块:主控制模块、SRAM模块、Nios处理器模块和SDRAM模块。结构框图见图2。
系统通过云台获得图像信号, 经过非制冷热像仪将图像信号转化为数字信号传输到FPGA中, FPGA将接收到的数据送入扩充的存储器SRAM中作为暂存, 同时还从SRAM中读出数据送入Nios处理器中进行数据打包, 打包结束, 将数据存入SDRAM中准备通过无线设备进行传输。
2.2 SRAM与SDRAM
存储一帧图像需要的容量太大, 不可能存放在芯片内部的RAM中, 所以必须使用外部存储器来解决这个问题。SRAM外扩存储器实现图像数据帧缓存功能, 操作简单, 高速访问时间为10.12 ns, 减少延时, 提高数据传输速率, 并且实时性高; SDRAM存储器容量大, 专门为CPU服务并用来存储Nios处理器处理好的数据。采用一片SRAM与SDRAM相结合, 同时利用FPGA内部存储单元的特性, 大大提高了系统运行的性能, 实现了对图像信号的无损传输。
FPGA通过18根地址线和5根控制线实现对SRAM的控制。SRAM与FPGA接口电路原理图如图3。
2.3 Nios处理器
Nios CPU采用五级流水线设计, 采用了Harvard结构, 使用指令和数据存储器分离的存储器结构, 具有灵活的结构可修改性, 可以支持自定制指令。Nios CPU通过Avalon总线与FPGA、SDRAM通信。此系统的Nios处理器主要完成对FPGA从SRAM中读出的数据进行打包功能。
3 系统软件设计
本系统的软件部分主要包括数据的采集、SRAM存储器的读写与数据的打包三大部分。本设计采用QuartusII开发软件, Verilog HDL硬件描述语言, 此语言具有简捷、高效、功能强, 可满足各个层次设计人员的需要等特点。具体的采集流程图见图4。
4 试验结果与分析
图5-1是热像仪扫描到的现场图像。
图5-2是此系统采集热像仪的320×240的红外灰度图像。
图5-3, 图5-4分别为图5-1, 图5-2的直方图, 通过观察直方图数据对比可知:只有在灰度值为80与175左右两幅图像有点差别, 经试验分析得知, 这两部分灰度值对林火图像的分析几乎没影响, 其余部分两幅图像几乎是一样的, 即运用本系统获得的红外林火图像与实际图像数据拟合好, 图像边缘清晰, 对比度高, 几乎无错位, 有利于进一步伪彩色处理。
5 结论
本系统充分利用了FPGA和NiosII处理器的强大功能。通过实验表明, 此系统与已有系统比较最大改进之处为:可以改变FPGA内部程序, 使用更高的时钟频率, 使采集的图像更快速准确;同时采用最先进的热像仪, 使输出的红外灰度图像对比度高;能获得清晰的林火图像, 采集的图像具有高分辨率、低误码率等特点;并且响应速度快, 实时性高, 延迟最小、程序可移植性强等优势。
摘要：林火是一种破坏性极强的灾害, 林火探测已成为林火研究中重要的研究内容之一。给出了利用FPGA嵌入式技术实现林火图像信号的采集、数据打包和传输等功能的系统。该系统稳定可靠, 通用性强, 提高了火灾探测的实时性、准确性, 并已在林火探测系统中得到实际应用。
关键词：林火图像,FPGA,图像采集,红外图像
参考文献
[1] Chi Jiannan.A detection method of infrared image small targetbased on order morphology transformation and image entropydiffer-ence.Guangzhou:Proceedings of the Fourth International Confer-ence on Machine Learning and Cybernetics, EEE, 2005
[2] Micorn Techonology.Synchronous DRAM MT48LCM16A2 Datashe-et, 2003
多路图像采集系统的设计 第10篇
1、多路图像采集设备的工作原理
多路图像采集系统主要由主控机 (采集系统) 、RAID磁盘阵列、快速交换机、供电单元、导引头采集单元、电视采集单元、短波采集单元、中波采集单元、短波采集单元等组成, 系统结构见图1。
导引头采集单元、短波采集单元、中波采集单元、长波采集单元各自采集目标的图像数据, 然后与主控机通过快速交换机形成千兆局域网进行数据交互。主控机通过串行总线和以太网实行各测试单元环境配置和管理。测试完成后各分单元将测试数据反馈至主控机进行整合, 并上传至RAID磁盘阵列进行存储。主控计算机对RAID磁盘阵列中的测试数据进行管理, 提供测试者进行分析和比较。
2、多路采集系统设计方案与实现
2.1热像仪图像的采集
热像仪的采集卡定为与原进口热像仪配套的采集卡E9800。采集卡E9800外部接口μDB68的示意图。
从Cedip’s Software系统结构来看 (见图3) , 热像仪的所有用户接口均通过Virtual Camera抽象出来, 对应用程序而言, 物理设备 (红外热像仪、FG9800数据采集卡、RS232、RS422以及USB2) 均是不可见的;类似于PC系统的IO, 对用户 (Application developer) 而言, 实际的物理IO设备不可见, 看到的是一系列抽象的对象, 譬如标准输入stdin和标准输出stdout等。Virtual Camera是由Windows服务和连接到该服务的客户端DLL组成;Vir Cam Server是ATL/COM组件运行的Windows服务, 它将所有已知的Cedip相机接口统一, 并给出了一个通用的切入点 (entry point) 供用户应用程序使用, 因此针对Cedip相机的应用程序开发也就是针对Vir Cam SDK的开发。
从图3可以看出, 有待开发的图像采集软件与生产商提供的Altair软件位于同一体系层级中, 且都是以Vir Cam DLL为基础的应用开发;因此, 只要Altair如图中所示, 是根据Vir Cam DLL开放的SDK所开发的应用程序, 而没有调用系统更底层或SDK未开放 (如果存在的话) 的部分接口, 那么有待开发的“Youre Software”--图像采集软件就完全可以实现Altari的所有功能, 包括Full Speed Recording。
2.2导引头数据的采集
要利用图1中NI的图像采集卡PCI-1422采集红外产品输出的串行数据, 必须在采集前端进行串并转换。在这里我们利用一块FPGA中 (altra的cyclone系列的ep1c12q240c8) 进行串并转换。
2.2.1凝视发送模式
所谓凝视模式即导引头在捕捉图像信号时始终按照一个方向顺序扫描。在此模式下, 首先在FPGA内部构造一块2K*16bit的FIFO (先入先出) 缓冲区, 由于图像数据的写入和读出速率不同, 采用FIFO缓冲可以实现异频域的数据读写。首先在接受到串行图像数据后根据发送时序的字同步信号可将其转换为16位并行数据, 在转换的同时将并行数据存入FIFO, 同时控制PCI-1422不断的读FIFO缓冲区。因此, 只要一有数据存入FIFO, 立即就会被1422读取, 从而节省了数据采集时间, 使采集时间尽可能短。
2.2.1线扫发送模式
对于线扫发送的模式, 图像数据是按照正逆扫交替发送的。我们的设计思想就是乒乓操作。在第一个数据缓冲周期, 将输入数据缓存到“数据缓冲模块1”中;在第二个数据缓冲周期, 将数据缓存到“数据缓冲模块2”中, 同时, “输出数据流选择单元”将“数据缓冲模块1”中缓存的数据读出, 送到“数据流运算处理模块”;在第三个数据缓冲周期, “输入数据流选择单元”再次切换将输入数据缓存至“数据缓冲模块1”中, 同时, 通过“输出数据流选择单元”将数据缓冲模块送至“数据流运算处理模块”中进行处理。依次类推, 从而实现高速数据的无间断传输处理。
将乒乓操作的基本原理稍作改动, 则可以实现正逆序交替信号的正序传输。可以在将输入信号缓存至数据缓冲模块时, 根据信号的正逆序标志, 正序或逆序缓存至不同的数据缓冲模块中, 而数据流运算处理模块则一直按正序方式对数据缓冲模块进行读取, 这样, 就可以在硬件上实现对图像信号的正序转换, 以适应PCI-1422采集板卡的采集要求。
2.3采集数据的同步
同步信号发生器 (即PCI-6259的一路D/A) 向各分单元注入时钟信号, 热像仪分系统PC中计数器卡PCI-1780U采集时钟脉冲并计数, PC从采集卡中解析当前数据并记录脉冲个数形成时标, 然后触发热像仪配套的数字采集卡进行数据的采集。每采集一帧图像数据将计数器卡采集的时统信号嵌入图像数据中。在这种方式下如果图像的帧频为100f/s, 则时统信号的误差为1÷100=10ms。另外, 考虑到实际工作中各设备启动时间差别不会超过10分钟, 所以我们把系统的时统数最大设为10*60*100=60000, 转为2进制为16位, 所以完整的数据是每一帧数据中加一个16位的时统数。而总共数据传输速率也就相应的增加了16*100=1.6K。
3、结束语
系统联试表明, 本系统能够完成3种热像仪和红外产品的图像采集, 并能实现4个分系统的数据对时功能, 完全达到了设计要求。
摘要：本文讨论的系统主要用于科研阶段的红外产品主要性能参数的测试和对照, 记录红外产品和热像仪的各种工作参数, 进行事后数据分析和对比。利用采集的数据对外场试验过程中各种数据源的采集和数据源的融合。包括红外导引头图像数据和数字量的采集及存储;中波红外热像仪图像数据的采集和存储;长波红外热像仪图像数据的采集及存储;短波红外热像仪图像数据的采集及存储。并完成以上四种采样数据的系统对时。
图像信息采集 第11篇
关键词： CCD； FPGA； ARM； 软硬件联合设计
中图分类号： TP 39文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2015.03.013
Abstract： The CCD driving system is based on a combinational system with Altera FPGA chip EP4CE10F17C8 and ARM processor STM32F103VE which is powered by CortexM3. The system uses FPGA to control CCD by timing drive circuit as well as information acquisition， data processing and data transmission. ARM is used as an external processor for FPGA. It accomplishes data processing based on software and controlling the entire system. The paper introduces the basic principle of the system， gives the results of the design of software and hardware based on FPGA and ARM.
Keywords： CCD； FPGA； ARM； CoDesign
引言CCD（Charge Coupled Device）是一种可以实现光电转换的图像传感器，其将图像信号直接转换成电荷信号，后端一般通过调理电路连接至AD转换器件，从而获得各像素点对应的数字信号量为嵌入式设备所用[1]。CCD图像传感器具有精度高、灵敏度高、自扫描和宽光谱响应范围等诸多优点，广泛应用在图像扫描、条码扫描、非接触式位移测量、非接触式尺寸检测等工业测量与成像领域[2]。传统的CCD驱动系统普遍采用单一的MCU或DSP作为整个系统驱动控制的核心，以MCU为例，其信号采集速度较慢，遇到高速信号任务时需要外接FIFO起到数据缓存的作用，处理器功能比较简单，已经无法满足应用于现在检测系统的需求。采用FPGA+ARM作为该类系统的基本构架，可以利用FPGA的灵活性简化驱动电路的设计，并利用FPGA的并行性提高数据采集处理的速度，同时外挂的ARM芯片作为整个系统的控制器，可以实现一些通用且功能丰富的嵌入式系统应用[3]。1系统组成基于FPGA和ARM的线阵CCD图像采集系统在硬件上主要包括线阵CCD、CCD输出信号调理电路、FPGA芯片、ARM芯片、显示以及数据传输接口，其基本的原理框图如图1所示。
从图1可以看出由于系统采用FPGA+ARM的系统构架，整个采集系统可以分为前端和后端两个部分。系统的前端即FPGA之上的系统主要完成外部芯片驱动以及数据流的采集和缓存功能，FPGA提供CCD、AD芯片正常工作所需的驱动时序。线阵CCD在FPGA的驱动脉冲控制下进行自扫描，每个像素点将进行光电转换将光信号转换为电信号，并通过移位寄存器输出，线阵CCD的输出信号包含暗电流信号、直流分量信号以及各类噪声信号，为了取得良好的信噪比需要在CCD输出的后端接一级信号调理放大电路并配合AD芯片，AD芯片在FPGA产生的采样时钟的控制下将CCD的模拟信号转成相应的数字信号，并通过FPGA进行采集[4]。ARM与FPGA数据的交互主要通过ARM总线接口控制器完成，ARM通过对对应地址的读写操作完成采集系统的配置以及数据的采集工作。ARM微处理器采用意法半导体的STM32f103系列芯片，其内核基于CortexM3，具有72 MHz的主频，存储容量包括512 kbit的Flash以及64 kbit的RAM，外设方面包括UART、SPI、USB等常用通信接口，可以方便的实现外部各类通信方式，同时该系列芯片具有静态存储器控制器（FSMC）可外接片外存储器芯片，在本系统中，通过将FPGA连接至该控制器，实现ARM与FPGA的数据交互。
1.1线阵CCD及其驱动设计选用的CCD是TCD1304AP，该线阵CCD为日本TOSHIBA公司生产的一款高速、低暗电流线阵CCD，其内部总共具有3 694个像素，并具有电子快门功能以及采样保持电路。其中前32个像素以及后14像素为无效像素点用作暗电流的检测，实际有效像素点为3 648个。TCD1304AP的工作频率为2 MHz，像素速率为0.5 MHz，接口方面处理提供工作时钟以外，配合时序要求还需要提供ICG信号以及SH信号，其中ICG信号为帧起始信号，其上升沿的跳变控制一帧信号的开始。SH信号为电子快门功能信号，TCD1304具有独特的电子快门功能，可由外部驱动时序决定是否开启该功能，因此该线阵CCD具有两种工作模式：普通模式、电子快门模式。两种工作模式的主要区别在于SH信号。模式一中，每个CCD采集周期中间只有两个SH脉冲信号，其对应的有效光积分时间为第一个SH脉冲的下降沿到后一个SH脉冲的下降沿之间的时间。而模式二中，有效光积分时间为SH脉冲信号的周期。实际上，有效光积分时间其实就是采样结束后（ICG下降沿标志一帧采样结束）第一个SH脉冲的下降沿到其前一个SH脉冲的下降沿之间的时间。在模式二中，每个SH信号下降沿之间实际都在进行光信号的采集工作，只是其他这些光电转换后的信号并没有被转移到移位寄存器中得到输出。CCD器件通过ICG的信号来判断采集到的光信号是否有效。当ICG信号变为低电平时，CCD内部图2CCD控制模块接口的积分清除门将处于开启状态，如果在此期间有SH脉冲信号，光敏区域采集到的光电信号将被转移到移位寄存器，并在ICG重新恢复到高电平之后移位输出。CCD只有在满足符合要求的驱动时序下，才能得到良好的工作效果以及可靠的信号输出。因此，针对CCD的驱动模块的设计是整个系统是否能获得有效图像数据的前提。在FPGA上针对CCD的驱动要求，要设计一个负责用于CCD驱动的模块，其需要有输出到CCD的驱动信号，以及系统时钟的输入、参数控制信号的输入（调节电子快门）。该模块的接口定义和驱动时序仿真图分别如图2以及图3所示。
nlc202309011923
1.2ARM总线接口设计ARM总线接口用于FPGA与ARM之间进行数据的桥接，通过该接口将数据传输给ARM控制器做进一步处理同时接收ARM发来的对应指令并处理。其作为连接这个系统的前端与后端，是本系统在设计上的一个难点。该接口采用3位地址总线，数据总线采用16位数据线连接，即每次读写操作都可直接操作16位的数据。同时，总线还包括片选信号CS、读信号RD、写信号WR[5]。在STM32端通过其片上提供的静态存储器控制器（FSMC）与FPGA相连。
本系统采用用于NOR闪存的控制器时序，工作模式为异步、总线工作方式为非复用，所有的控制器输出信号由STM32内部时钟HCLK控制并在其上升沿变化[6]。具体采用FSMC提供的模式A作为实际工作方式。FPGA端只需对对应的时序操作进行解析即可完成数据的读写操作。该模块对应的外部接口框图如图4所示。图4中，DB[0]用于连接前端CCD数字信号的输出，通过Read Clock控制将数据逐一送到Data Bus总线上，前端的数据输出模块实际是一个经过封装的双RAM读写控制器，其使用的数据存储器可以是外部SRAM或者是片上通过IP核例化生成的双口异步RAM模块。该模块开辟两个RAM缓存区，分别用于缓存一帧的像素数据，并通过乒乓操作的方式采集以及送出CCD没帧的像素数据。本设计中采用两个大小为4 096、宽度为12 Bits的双口异步RAM，写时钟通过前端采集控制，读时钟通过ARM的FSMC控制由FSMC模块解析后生成对应的读时钟信号。2系统的总体设计对各个分模块进行设计之后需要对整个采集系统进行整合，每个模块的功能是否健全，输入输出是否合理，以及工作时钟设置等参数是否设置正确对整个系统是否能正确运行至关重要。系统的结构框图已经在图1中给出，这里要注意的几点包括，各模块的运行时钟需采用PLL提供的全局时钟网络、有效数据的读取和缓存信号需要考虑到外部器件信号的延迟、存储器控制器的读写等。经过将各模块进行整合并通过Quartus综合，最后通过SingalTapII检验实际工作情况。3结束语本文着重介绍了如何从系统的角度设计一个基于FPGA和ARM的线阵CCD图像采集系统，并详细介绍了CCD驱动的模块设计以及ARM总线接口的模块设计，提供了一种在FPGA上构建采集系统的方法，解决了以往采集系统在硬件上过于庞大和复杂的问题，从而达到小型化和智能化仪器趋势的要求。系统的模块的划分具有良好的可替换性，只需稍加修改便能应用到不同类型的外部器件中。外挂的ARM处理器可以弥补所用低端FPGA在硬核处理器上的缺陷，同时满足通用功能方面的需求，随着嵌入式微处理器的发展以及对基于嵌入式系统研究的深入，将使得CCD图像采集系统不论从功能上还是性能上具有更广阔的发展空间和使用价值。参考文献：
[1]刘立波.基于DSP的激光三角测距传感器研究[D].上海：上海交通大学，2008.
[2]李兴广.基于FPGA的高速非接触式位移测量系统[J].制造业自动化，2011，12（23）：2224.
[3]刘爽，赵凯生，龙再川，等.基于ARM和FPGA的嵌入式CCD采集系统[J].电子·激光，2007，18（11）：12961298.
[4]刘艳，赵洪，于效宇，等.一种可调线阵CCD信号采集处理系统[J].光学技术应用，2009，32（2）：294299.
[5]潘松.EDA技术与Verilog HDL[M].北京：清华大学出版社，2013.
[6]EDA先锋工作室.Altera FPGA/CPLD设计（高级篇）[M].北京：人民邮电出版社，2011.
（编辑：程爱婕）
直接写入内存法图像采集接口设计 第12篇
嵌入式视频采集与处理系统具有可靠性高、速度快、成本低、体积小、功耗低和环境适应性强等优点。从数码相机、可视电话、多功能移动电话等消费产品到门禁、数字视频监视等工业控制及安防产品，图像采集和处理已成为重要的组成部分之一。图像采集需要进行同步信号的处理，比通常的A/D数据采集过程复杂，电路的设计也较为困难，并且早期的图像采集接口都是由专门的企业来进行设计和制造的。另外,在控制电路的设计中，数据接口是控制器完成数据输出和接收功能的关键部分，因此这一部分电路设计的好坏关系到控制器能否正常工作。然而,由于嵌入式系统中不同的处理器和图像传感器的信号定义及接口方式不同，所以没有通用的接口芯片。可以利用系统中的现有资源设计图像采集电路，这样可以减少器件数量、缩小产品体积和降低系统成本。因此，嵌入式系统通常要求自行设计图像采集接口电路。本文采用FPGA和通用DSP相结合，充分发挥FPGA的速度优势，在FPGA控制下，将视频数据存入帧缓冲器,并发挥DSP指令丰富和软件灵活的特点，完成不同要求的图像处理任务。采用嵌入式控制系统，利用内存直接写入方法设计图像采集控制器，直接将图像数据写入系统内存，实现高速图像采集。
1 实时图像采集主芯片OV6630
目前常用的传感器有CCD和CMOS两种，其中CMOS传感器近年来得到了迅速发展。CMOS图像传感器具有功耗低、体积小、重量轻、集成度高、成本低、编程方便、易于控制和捕捉速度高等优点，特别是具有直接数字图像输出功能。因此,这里采用了Omm Vision公司生产的OV6630芯片，其采集图像速度快、图像质量好、成本低、通用性好。数字摄像头芯片0V6630将CCD摄像机、相应的视频A/D转换和视频输出电路集成在一个芯片上，从而在保证高保真数字图像的前提下显著地降低了体积和成本。其模拟视频信号经两路8位视频A/D转换后由视频接口输出16位的YUV或RGB 4:2:2格式的标准数字视频图像信号。0V6630的视频时序产生电路用于产生行同步、场同步等同步信号和像素时钟等时钟信号。FPGA控制器控制0V6630的工作状态、工作方式、数据输出格式和读取内部状态信息。CMOS数字摄像芯片0V6630的工作时序如图一所示。其中，VSYNC为场同步输出脉冲，HREF为行同步输出信号，PCLK用来锁存有效数据的时钟，Y[7:0]为8位亮度输出总线，UV[7:0]为8位色度输出总线。
2 视频处理DSP
本文采用TI公司推出的C6000系列中具有高速处理能力以及出色的对外接口能力的DSP芯片DM642作为处理器，发挥了DM642EDMA进行数据传输的优势，并结合TDS642EVM多路实时图像处理平台的大规模集成外设构造一个通用数字图像处理系统。
TMS320C642属能定点系列处理器，是专用于数字媒体应用的高性能32位定点DSP。其高速性能特点包括：(1)存储空间最大可扩展到4GB，完全满足各种图像处理系统所需的内存空间，CPU主频600MHZ;(2)外扩了32M Bytes的SDRAM，工作时钟为100MHz，可用来存储程序、数据和视频信息;(3)外扩4M Bytes的Flash存储器，用来固化程序;(4)具有Velcoci TI先进VLEW结构内核;(5)64位的高性能外部存储器接口(EMIF)，可驱动4个片选地址空间，支持8、16、32、64位宽度的同步和异步访问;(6)采用流水线操作，实现高速率、高效率。
3 系统设计
本系统由CMOS摄像头、FPGA控制器、DSP处理器、SRAM存储器四部分组成。核心控制器FPGA可选用Altera公司的EPM7128SLC84—15，主要完成FIFO的写控制、通知DSP读数据信号的产生等功能。可通过JTAG接口实现在线编程，通过硬件描述语言(VHDL)在集成开发环境QUARTUS II下完成逻辑设计，编译后通过JTAG接口下载到电路板上的。
对于MCU、DSP处理器，I/O是最方便的访问方式之一。但在处理器速度较慢且图像数据输出的频率不能降低的情况下，采用上述I/O接口方法不能得到完整的图像。另外，有些应用中要求能够实时采集图像。为此，设计了高速数据图像采集方法-内存直接写入法。由于SRAM访问控制简单，电路设计方便，被大量嵌入式系统采用，本文以SRAM作为存储器。
内存直接写入方法通过设计的图像采集控制器，直接将图像数据写入系统内存，实现高速图像采集。图二是内存直接写入时的电路接口结构框图。当需要采集图像时，处理器向控制器发出采集请求。控制器接到请求脉冲后，发出处理器挂起请求信号HOLD,使处理器的外总线处于高阻状态，释放出总线。控制器收到处理器应答HOLDA后管理总线，同时检测图像同步信号。当检测到图像开始位置时，控制器自动产生地址和读写控制信号将图像数据直接写入内存中。图像采集完成后，控制器自动将总线控制权交还处理器，处理器继续运行，控制器中与采集相关的状态复位。控制器可以根据同步信号或设定的采集图像大小确定采集是否完成。在图二中，同步信号检测确定每一场(帧)和每一行的起始位置;地址发生器产生写SRAM所需的地址;SRAM写控制器产生写入时序;总线控制器在采集图像时管理总线，采集完成后自动释放;处理器接受处理器命令、发总线管理请求和应答处理器。
4 结束语
本设计用Altera公司的EPM7128SLC84—15作为控制器、TI公司TMS320C6x系列的DM642DSP作为处理器以及Omm Ovsion公司的OV6630数字摄像芯片用来采集图像。采集得到的数字图像直接写入内存SRAM，缩小了产品的体积，提高了质量，可以进行图像实时采集，与传统的I/O接口相比可以达到很高的速度。本设计已在DM642上实现，速度高，图像较清晰，但在稳定性和成本方面还有待改进。
参考文献
[1]刘爱荣,王振成.EDA与CPLD开发应用简明教程[M].北京:清华大学出版社,2007.
[2]张毅刚.单片机应用设计[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2002.