基于ccd的图像采集处理系统的设计研究new

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基于CCD的图像采集处理系统的设计研究1243基于CCD的图像采集处理系统的设计研究1,211李国丽周金斌胡存刚1合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥2300092浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310014摘要：本文以Sharp公司第四代DSP芯片的LR86603作为数字信号处理器，RJ2421AB0PB作为CCD图像传感器组成一个小型图像采集处理系统，通过片上A/D变换后输出图像信号并即时进行平滑预处理。该系统以其体积小、处理速度快、使用灵活方便等特点，较好地满足了小型化、便携式的要求。关键词：CCD图像传感器DSP图像采集图像处理平滑1引言随着现代电子技术的快速发展，图像采集与处理技术得到了越来越广泛的应用。数字信号处理器利用专门或通用的数字信号处理芯片，以数字计算的方法对信号进行处理，由于DSP芯片具有体积小、处理速[1]度快、使用方便灵活的特点，已被广泛应用于对处理速度和实时性要求较高的嵌入式场合。CCD图像传感器的高度集成化减小了系统的复杂性，可以根据需要将多种功能集成在一块芯片上，降低了制造成本，使图像读出及处理变得简单而快捷，便于设计出更灵巧的小型成像系统。在一些需要实时图像监测的应用领域中，充分利用CCD的这种特点，配合高速处理的DSP电路，可以大大简化电路设计的结构，使得整个系统更集成化。本文以Sharp公司第四代DSP芯片的LR86603作为数字信号处理器、RJ2421AB0PB作为CCD图像传感器组成一个小型图像采集处理系统，通过片上A/D变换后输出图像信号并即时进行处理。该系统以其体积小、处理速度快、使用灵活方便等特点，较好地满足了小型化、便携式的要求。2图像采集系统一个完整的图像采集系统要求具备对图像信号的采集功能、对图像的处理和分析功能。因此，图像采集系统通常可由如下4部分构成：视频图像的采集、视频图像的预处理、各种同步逻辑控制、视频图像的显示输出，基本构成框图如图1所示。逻辑控制器控制信号控制信号控制CCD图像采信号图像数据图像输出集图像A/D图像D/A处理器（包括各类图像处理算法）图1图像采集系统的基本构成框图1131 1244计算机技术与应用进展·2007在图像信号采集系统中，核心器件为CCD传感器。CCD是一种光电转换式图像传感器，它利用光电转换原理把图像信息直接转换成电信号，实现非电量的电测量，同时它还具有体积小、重量轻、噪声低、[2]自扫描、工作速度快、测量精度高、寿命长等诸多优点。CCD摄像头输出模拟信号，通过解码芯片对其进行解码，变成可编程的数字信号，便于DSP对数字图像的处理和存储。CCD图像数据的采集与普通信号相比，最大的特点是数据处理量大、传输速率要求高。CCD输出信号不能直接送入A/D转换器，必须先从硬件上对其进行一系列的预处理，消除信号中的驱动脉冲（主要是[3]复位脉冲）及噪声等所造成的干扰，因此需将信号进行前置反向、滤波及放大。本系统中采用SHARP公司的RJ2421AB0PB，是一款4.5mm固态影像传感器，包括PN光电二极管、电耦合器件，可以采集高达320万像素（542horizontal×582vertical）高分辨率的图像。像素栅距7.2µm（H）×4.7µm（V），并配备了互补色滤镜及内嵌输出放大器。因此，本图像采集系统主要包括：Sharp公司DS/PGA/ADC芯片IR3Y48A1，DSP芯片LR38603以及CCD垂直驱动芯片LR36685，系统框图如图2所示。主要工作过程是：CCD将采集到的复合模拟图像信号经IR3Y48A1芯片A/D转换，传输给数字信号处理芯片进行平滑、自动白平衡、载频平衡、自动曝光等处理，最后将处理后的图像输出至监视器。CCD信号处理及RJ2421AB0PB¼图像输出被摄图像采集数字接口包括转换A/DLR38603typecolorCCD物CDS/PGA/ADC（DSP）areasensor（IR3Y48A1）将信号转换成电压和阻抗图像处理（平滑、白平衡、载频平HT82V805四信道垂直衡、曝光等）驱动器（CMOS垂直驱动和快门驱动）图2图像采集系统框图3实时图像处理系统实时图像处理系统由图像采集模块、图像处理实时处理模块(DSP模块)、结果输出模块、逻辑控制模块等四个模块组成，如图3所示。其基本的工作原理是将CCD摄像头采集得到连续的模拟图像信号经D/A转换，变为数字图像信号，然后完成对数字图像信号的运算处理，最后通过输出模块输出所期望的运算结果。实时图像处理系统设计的难点是如何在有限的时间内完成对大量图像数据的处理。从人的视觉理论分析，只有图像处理系统的处理速度达每秒25帧以上时才能达到实时的效果，即要求实时图像处理系统必须在40ms内完成对一帧图像的运算处理，才能保证图像的实时性。本图像处理系统中，采用的是SHARP公司第四代数字信号处理芯片LR38603，可处理270k/320k/410k/470k像素的CCD摄像采集信号，并配备了互补色滤镜。图像处理模块图像采集模块结果输出模块（DSP模块）逻辑控制模块图3实时图像处理系统的模块示意图1132 基于CCD的图像采集处理系统的设计研究12453.1图像处理模块图像在采集、转换和传输过程中，常常受到成像设备、传输设备以及外部环境噪声干扰等的影响，使实际获得的图像含有噪声。为了抑制噪声，改善图像质量，本系统中对采集的图像加入相应的平滑【5，6】（smoothing）去噪处理。一般情况下，减少噪声的方法可以在空间域或频率域进行处理。空间域可以用邻域平均、空间低通滤波、多图像平均、中值滤波等方法来减少噪声。在频率域，由于噪声频谱通常在高频部分，因此可以采用[4]各种形式的低通滤波器的方法减少噪声。本系统在图像处理模块中，采用中值滤波的方法对图像进行平滑去噪处理。所谓中值滤波，是指把以某点(x，y)为中心的小窗口内的所有像素的灰度按从大到小的顺序排列，将中间值作为(x，y)处的灰度值。中值滤波是一种典型的低通滤波器，它的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。设2{}xij(,)ijI∈表示数字图像各点的灰度值，滤波窗口为A的二维中值滤波，可如下定义:2yMe==dxMe{}dx{,(,),(,)rsAijI∈∈}ijAijA()ir++()js用信号处理的理论来解释，这种做法实现的是一种简单的低通滤波器（lowpassfilter）。平滑模板的思想是通过一点和周围8个点的平均来去除突然变化的点，通过采用低通滤波滤掉高频分量，从而达到减少图像噪声的目的。下式（1）是一种平滑模板，称之为Box模板。⎡111⎤1⎢⎥11*19⎢⎥⎢⎣111⎥⎦（1）上述表示方称其为模板(template)。中间的黑点表示中心元素(此处用*表示)。Box模板虽然考虑了邻域点的作用，但并没有考虑各点位置的影响，对于所有的9个点都一视同仁，所以平滑的效果并不理想。实际上，离某点越近的点对该点的影响应该越大，为此，我们引入了加权系数，将原来的模板改造成，具体形式见式（2）：⎡121⎤1⎢⎥24*216⎢⎥⎢⎣121⎥⎦（2）可以看出，距离越近的点，加权系数越大，这种模板称为高斯(Gauss)模板。高斯函数的表达式如22下:−r/2δGA=e。由于高斯滤波模板的值都大于1，因此应该用这些权值的和去除卷积的结果。r表1经高斯模板、中值滤波处理图像变化⎡⎤000111⎡01/43/41⎤⎡0011⎤⎢⎥001/32/311⎢1/121/32/311/12⎥⎢01/32/31⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥001/43/411⎢1/165/1611/1615/16⎥⎢01/43/41⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦000111⎣01/43/41⎦⎣0011⎦原图经高斯模板处理经中值滤波处理用数字代表某一图像该处的灰度值，对图像分别进行高斯模板、中值滤波处理，效果见表1。其中以1133 1246计算机技术与应用进展·2007⎡1⎤一维模板为例，只考虑水平方向，大小为3×1(宽×高)，此处取Gauss模板为1⎢2*⎥。4⎢⎥⎢⎣1⎥⎦3.2实验结果本图像采集处理系统软件流程图如图4所示。开始扫描输出图像系统初始采集完一N结束化帧图像？Y帧启动准平滑等图备采集像处理图4图像采集处理系统软件流程图图5是一幅由CCD摄像头采集的含噪原图，图6是用高斯模板去噪的效果，图7是用中值滤波对图4进行平滑去噪后的效果。图5原图像图6高斯后的图像图7中值滤波后的图像中值滤波容易去除孤立点、线、二值噪声等多种随机噪声，同时保持图像的边缘，但对敏感元器件内部产生的高斯噪声无能为力。这类噪声是由于器件中的电子随机热运动而造成的电子噪声，此类噪声的特点是杂乱无章且随机分布，用高斯模板对付这类噪声非常有效。图像经高斯、中值滤波处理之后峰值信噪比见表2，可见图像处理的效果较好。表2采用不同去噪处理方法的MSE和PSNR值去噪方法高斯处理中值滤波处理MSE41.006832.9863PSNR31.980532.92514结论本文所设计的图像采集和处理系统结构简单、应用灵活，可用于具有嵌入式图像处理的场合，例如车载视频监控系统、楼宇监控系统等。系统易于扩展，同时在需要对图像信号进行进一步处理的场合，只需在软件上对处理算法进行改变即可。因此，本系统在嵌入式图像领域具有一定的参考价值。1134 基于CCD的图像采集处理系统的设计研究1247参考文献[1]朱如龙.基于FPGA的LED显示屏VGA同步图像采集设计[J].电子工程师，2004，30(10):44-46.[2]王庆有.CCD应用技术[M].天津:天津大学出版社，2000[3]李彩，刘勇，王安.基于CPLD的线阵CCD数据采集系统的开发[J].电子技术应用，2003(6).[4]朱秀昌，刘峰，胡栋.数字图像处理与图像通信[M].北京:北京邮电大学出版社，2002.67-70.[5]周源华，吴时光.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社，1989.67-70.[6]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社，2001.[7]王念旭.DSP基础与应用系统设计[M].北京:北京航天航空大学出版社，2001:4-10.[8]WitkinA.Scale2spacefiltering[A].In:ProceedingsoftheInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence[C]，Karlsruhe，WestGermany，1983:1019～1022.[9]夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社，1999.[10]迟泽英，李坤宇，李武森，等.高速DSP视频图像数字处理电路几个关键问题的研究分析[J].红外技术，2001，23(2):24227.[11]TekalpAM.DigitalVideoProcessing[M].NJ，USA:PrenticeHall，1998.[12]张晓飞，袁祥辉，基于DSP成像系统的视频图像采集部分的实现[J].压电与声光，2002，24(3):247-250.DesignonanImageAcquisitionandProcessingSystemBasedonCCD1,211LIGuo-liZhouJin-binHuCun-gang1SchoolofElectricalEngineering&Automation,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China2SchoolofInformationEngineering,ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou,310014,ChinaAbstract:AnimageacquisitionandprocessingsystembasedonaDSP(LR86603)andacolorCCDsensor(RJ2421AB0PB)ispresented.TheacquiredimageisA/Dconvertedon-chip,smoothedontheDSPchip.Thissystemhastheadvantagesofsmallbulk,rapidprocessingspeedandconvenientforuse,itcansatisfytherequirementssuchasminiaturizationandportability.Keywords:CCDimagesensor;DSP;imageAcquisition;imageProcessing;smoothing1135