数字视频图像处理.doc

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1、DSP微光视频处理系统理论分析一、背景介绍微光夜视技术已经发展到了第4代，其标志性的背照明CCD（BCCD）以及电子轰击CCD（EBCCD）技术已经成熟[1-2]。图1分析了3代微光像增强器成像效果的对比情况[3]。从视距上看，第3代微光夜视仪是第2代的1.5到2倍以上[4]。在西方发达国家占主导地位的是3代像增强器，在我国2代像增强器占主导地位。这说明，国外微光夜视器件的发展水平存在巨大差距。目前国外利用先进的数字信号处理技术对微光图像进行处理，更容易发现和识别目标；或利用多传感器数据融合技术，将红外与微光图像融合，提高夜视图像质量，如图2。图

2、1微光像增强器效果对比图2红外与微光图像融合效果图二、研究状况分析2.1具有视频处理功能的CCD微光摄像机祯积分型CCD微光摄像机[30-31]：通过控制CCD的积累时间，使微光图像信号直接在CCD电荷包中进行多帧累加，从而有效的抑制随机噪声，以提高低照度和低对比情况下的信噪比和灵敏度。另一种是采用CCD视频处理专用芯片的摄像机：CCD视频处理电路采用EXAR公司的XRD4460芯片[32]，具有相关双采样、可编程增益控制、暗电平自动校正、数字偏置控制、AD模数转换控制等功能。上述处理方式是在微光摄像机部对视频信号进行处理的，通用性不强。2.2以

3、存储器和运算器为中心的微光视频数字处理技术以运算器和大容量的数据存储器相结合构成图像处理核心单元。存储速度不高时，采取多体并行处理结构[33]。数字式实时微光图像降噪器[34]，利用微光信号频谱能量主要分布于行频的整数倍频及附近的场频旁频上，而噪声则占据频谱量空白区域的特点来设计梳状滤波算法，并以此为基础设计硬件，得到较高的图像处理速度。微光图像处理和跟踪系统具有若干个硬件实时图像处理功能单元，每个图像处理功能单元适应一种特定的图像处理算法[35]。但是该方法灵活性差，算法多时功耗将显著增多。2.3基于FPGA的微光图像实时处理技术通过计算机仿真

4、对图像的处理算法进行研究，选择合理的算法组合，以取得抑制噪声、增强目标的效果；然后选用FPGA中适于做图像处理的器件完成实时处理的主要流程[36]。FPGA构造的加权均值滤波器减小微光电视图的噪声[37]；FPGA构造实时视频图像直方图均衡器[38]。基于FPGA的微光图像处理技术构造也是独立系统。优点是FPGA可软件编程，能够适应不同的算法要求，且可以达到较高的运算速率；缺点是当算法比较复杂时，对FPGA的容量和速度要求较高，成本会随之增加。2.4基于DSP芯片的微光视频图像处理器专用的数字视频图像处理芯片如LSILOGIC公司的直方图/Hou

5、gh变换处理器L64250、二值滤波等；这些芯片构造体积小、功耗低、性能高的模块化实时图像系统是比较方便的。SC-I型实时图像处理系统[39]是一种小阵列的流水线处理机，具有体积小、功能强、编程灵活、全实时处理的特点。基于专用DSP芯片的视频图像处理器其算法和硬件也是对应的，系统的灵活性有点不足。通用DSP芯片的发展解决了上述问题；近年来通用DSP芯片得到迅猛的发展，主频不断提高，存成倍增加，功耗却迅速下降。能满足实时图像处理的需要；也是本文的研究点。三、理论分析微光视频图像的主要特点是噪声强、有用信号弱、对比度低、图像整体亮度不合理。DSP微光

6、视频处理系统主要针对微光系统的上述弱点，通过高速数字信号技术对其进行实时化处理，以除去噪声、提高图像对比度、合理调整图像亮度、优化像质从而改善微光电视系统的夜间观察效果，提高其作用距离。DSP微光视频处理系统的处理流程如图3所示；本文将沿着该系统信号的处理流程，对DSP微光视频处理各个阶段信号的特征、可能存在的问题及处理方法进行深入探讨，由此建立起DSP微光视频处理的理论依据。图3微光视频处理系统信号流程图3.1微光视频信号的表征从图3看出，在DSP微光视频处理系统信号流程的各个阶段，微光视频信号有着不同的形态：以标准模拟视频输入，经部数字处理之

7、后，又以标准模拟视频输出。故应先对微光情况下的标准模拟和数字两类视频信号进行深入研究，以利于进行有效的处理。3.1.1微光模拟视频信号微光模拟信号是指：低光照条件下，景物经过光学系统成像，并通过像增强器，最后耦合入CCD摄像机所形成的标准模拟视频信号。它既具有普通标准模拟视频信号的所有特征，同时又受微光条件影响。图4微光模拟视频信号的形成图4表示微光模拟视频信号的形成过程。图5为黑白测试条纹的微光图像及相应的标准模拟视频波形图，其中环境照度为10-3Lx。从该图可以看出，在微光标准模拟视频信号中，即包括图像信号，又包含图像和消隐脉冲。其中同步和消

8、隐脉冲的宽度和电平有摄像机的信号制式决定；而图像容则由目标的容和环境照度决定，表现为照度越低，杂波幅值越大，图像曲线变形越严重。同时，画