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      一種基于ARM的嵌入式圖像處理系統(tǒng)研究

      2016-07-09 08:04陸旭梁光明陳韻迪
      關(guān)鍵詞:圖像處理內(nèi)存嵌入式

      陸旭 梁光明 陳韻迪

      摘要:隨著嵌入式技術(shù)的發(fā)展,嵌入式圖像處理得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。該研究主要設(shè)計(jì)出一種通用圖像處理系統(tǒng),能對(duì)采集的圖像做各種處理,滿(mǎn)足大部分圖像處理要求。以ARM Cortex—A8處理器(S5PV210)為核心搭建硬件平臺(tái),以嵌入式Linux系統(tǒng)構(gòu)建軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境[1],設(shè)計(jì)基于V4L2接口的視頻圖像采集程序,然后對(duì)圖像進(jìn)行保存和處理。該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)、高速處理圖像數(shù)據(jù),可用于各領(lǐng)域的嵌入式圖像處理。

      關(guān)鍵詞:Linux硬件平臺(tái)軟件平臺(tái)V4L2圖像采集圖像處理

      中圖分類(lèi)號(hào):TP394.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1007-9416(2016)06-0000-00

      1 引言

      嵌入式圖像處理在軍事領(lǐng)域、自動(dòng)化生產(chǎn)、航天航空、通信領(lǐng)域、電子醫(yī)療、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 、公共安全等領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。嵌入式圖像處理技術(shù)與傳統(tǒng)的PC機(jī)圖像處理技術(shù)相比,其最為顯著的優(yōu)點(diǎn)是嵌入式系統(tǒng)具有體積小、功耗低、成本低、性能高、速度快等。 基于ARM的嵌入式圖像處理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),體現(xiàn)出了其穩(wěn)定性好、 易于開(kāi)發(fā)維護(hù)、通用性強(qiáng)、成本低等特點(diǎn)。嵌入式系統(tǒng)的強(qiáng)大的兼容性,模塊化設(shè)計(jì),使其開(kāi)發(fā)的時(shí)間短,易于維護(hù),嵌入式圖像處理系統(tǒng)的小巧性,使其配置拆裝靈活,設(shè)計(jì)出實(shí)時(shí)的,能夠高速處理圖像數(shù)據(jù)的嵌入式通用圖像處理系統(tǒng)是十分有研究意義的[2]。本研究設(shè)計(jì)的通用圖像處理系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)圖像采集、顯示、保存、關(guān)閉,并能對(duì)圖像預(yù)處理,如,圖像灰度化、二值化、腐蝕、膨脹、銳化、直方圖均衡化、平滑、邊緣檢測(cè)等。

      2 系統(tǒng)硬件平臺(tái)的搭建

      如圖1所示,本系統(tǒng)通過(guò)攝像頭進(jìn)行圖像采集,并將采集數(shù)據(jù)送至ARM處理器進(jìn)行圖像處理,配載512M的DDR2作為系統(tǒng)內(nèi)存和512M的Nand Flash為系統(tǒng)存儲(chǔ)器以?huà)燧d嵌入式Linux操作系統(tǒng)和運(yùn)行圖形用戶(hù)應(yīng)用程序,期間通過(guò)LCD顯示屏將采集圖像及處理過(guò)程實(shí)時(shí)顯示給用戶(hù),并可以通過(guò)觸摸屏進(jìn)行人機(jī)交互,處理結(jié)果既可以保存于掉電數(shù)據(jù)不丟失的Flash存儲(chǔ)器中,也可以利用USB接口或SD卡接口將圖像存儲(chǔ)于U盤(pán)和SD卡中,以備后續(xù)查詢(xún)和操作。為了調(diào)試程序、燒寫(xiě)系統(tǒng)以及與PC機(jī)的通信,保留了USB接口、USB轉(zhuǎn)串口和網(wǎng)線(xiàn)接口以連接到上位PC機(jī),最后加入電源管理,組成了整個(gè)硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)[3]。

      本系統(tǒng)選用三星公司生產(chǎn)的S5PV210微處理器,運(yùn)行最大頻率可達(dá) 1GHz,處理器內(nèi)部為64/32位總線(xiàn)結(jié)構(gòu),32/32KB一級(jí)緩存,512KB二級(jí)緩存。它在圖像處理方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì):S5PV210的視頻編碼支持MPEG-4/H.263/H.264等格式,解碼支持MPEG2/VC1/Xvid等格式,支持高清 HDMI TV 輸出;內(nèi)嵌了圖形加速引擎(SGX540),對(duì)圖像處理提供強(qiáng)大的硬件加速支持。本系統(tǒng)選用的攝像頭是最高分辨率為640×480的彩色USB攝像頭,其傳感器為CMOS,最大幀數(shù)為30幀/S.系統(tǒng)選用的顯示器是最大分辨率為800×480的彩色液晶電容屏。攝像頭通過(guò)ARM外擴(kuò)的USB接口與系統(tǒng)連接,液晶屏通過(guò)薄膜線(xiàn)與ARM外擴(kuò)的薄膜線(xiàn)卡槽相連進(jìn)行數(shù)據(jù)傳送[1]。

      3 系統(tǒng)軟件平臺(tái)的設(shè)計(jì)

      嵌入式軟件設(shè)計(jì)包括嵌入式操作系統(tǒng)和圖形用戶(hù)應(yīng)用程序,在設(shè)計(jì)視頻圖像采集程序之前,應(yīng)預(yù)先移植嵌入式操作系統(tǒng)。本研究搭建的是Linux嵌入式操作系統(tǒng)環(huán)境。通過(guò)使用arm-linux-gcc建立交叉編譯環(huán)境、移植Bootloader、移植Linux內(nèi)核、制作根文件系統(tǒng)等步驟,完成ARM平臺(tái)上嵌入式Linux系統(tǒng)的搭建[1]。然后在PC上基于Qt編寫(xiě)ARM平臺(tái)下的圖形用戶(hù)應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)的主要內(nèi)容包括:人機(jī)交互界面的編寫(xiě),提供友好的人機(jī)交互平臺(tái),方便用戶(hù)操作;圖像的采集、顯示、保存和關(guān)閉功能;編寫(xiě)圖像處理算法對(duì)采集的圖像進(jìn)行去噪、灰度化、二值化、銳化、邊緣檢測(cè)等處理。圖2是軟件平臺(tái)結(jié)構(gòu):

      3.1 視頻圖像采集程序的設(shè)計(jì)

      本視頻圖像采集程序是基于Video 4 Linux 2(V4L2)接口進(jìn)行設(shè)計(jì)的。V4L2是V4L的改進(jìn)版。V4L2是 Linux系統(tǒng)中關(guān)于視頻設(shè)備的內(nèi)核驅(qū)動(dòng),其主要用來(lái)圖片、視頻、音頻等信息的采集。目前 V4L2被廣泛應(yīng)用于遠(yuǎn)程會(huì)議、可視電話(huà)、視頻監(jiān)控以及其他多種嵌入式多媒體終端。在 Linux 系統(tǒng)下,所有的外設(shè)都被當(dāng)作一種文件,即“設(shè)備文件”,USB 攝像頭也一樣。V4L2 提供了一系列的接口函數(shù),用于TV卡、視頻捕捉卡和USB攝像頭等視頻設(shè)備的應(yīng)用編程[4]。V4L2為USB攝像頭提供了基本的I/O操作函數(shù)open、read、write、close,并把這些函數(shù)定義在 file_operations 結(jié)構(gòu)體中。本系統(tǒng)采集視頻圖像程序的流程如圖3。

      通常來(lái)說(shuō),應(yīng)用程序和設(shè)備有3種交換數(shù)據(jù)的方法,直接read/write、用戶(hù)指針和內(nèi)存映射三種。很多設(shè)備帶有自己的數(shù)據(jù)緩沖區(qū),或者驅(qū)動(dòng)本身在內(nèi)核空間中維護(hù)一片內(nèi)存區(qū)域,為了讓用戶(hù)空間程序安全的訪問(wèn),內(nèi)核往往要從設(shè)備內(nèi)存或者內(nèi)核空間內(nèi)存復(fù)制數(shù)據(jù)到用戶(hù)空間,從而便多了復(fù)制內(nèi)存數(shù)據(jù)這一環(huán)節(jié),增加了系統(tǒng)處理時(shí)間。本設(shè)計(jì)采用內(nèi)存映射的方法,用mmap函數(shù)把在內(nèi)存空間中獲取的視頻幀映射到用戶(hù)空間。應(yīng)用程序在調(diào)用緩存數(shù)據(jù)時(shí),緩存符合先進(jìn)先出的模式。采集圖像時(shí),利用兩幀圖像的緩存,一幀圖像緩存存完后發(fā)送出去,將第二幀圖像覆蓋前一幀,交替使用,從而實(shí)現(xiàn)了視頻圖像的實(shí)時(shí)采集。

      3.2 圖像預(yù)處理

      圖像預(yù)處理是指對(duì)原始圖像進(jìn)行修復(fù)、增強(qiáng)、二值化、色彩空間轉(zhuǎn)換等操作,以便于執(zhí)行后續(xù)的處理。當(dāng)前預(yù)處理相關(guān)的主要方法有:圖像去噪、圖像銳化和邊緣檢測(cè)等。

      3.2.1 圖像灰度化

      考慮到彩色的圖像的數(shù)據(jù)量較大,而灰度圖像的數(shù)據(jù)量較小但圖像的邊緣、形狀等特征依然存在,為了在不影響后續(xù)的圖像處理的要求下,減小系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理量、增加系統(tǒng)的

      處理速度,本設(shè)計(jì)中,把ARM平臺(tái)采集的彩色的視頻圖像通過(guò)灰度化處理將其變成灰度圖像[5]。

      3.2.3圖像去噪

      本系統(tǒng)圖像噪聲的來(lái)源有三個(gè)方面 :1)光電、電磁轉(zhuǎn)換過(guò)程中引入的噪聲;2)CMOS圖像傳感器單像素模數(shù)轉(zhuǎn)換的誤差和采集圖像的不穩(wěn)定性;3)由物理量的不連續(xù)性引起的自然起伏性噪聲。本系統(tǒng)的圖像平滑采用鄰域平均法對(duì)原始圖像中的噪聲進(jìn)行消除。

      鄰域平均法是一種簡(jiǎn)單的空域平滑濾波技術(shù) ,可以看作是平滑線(xiàn)性濾波器即均值濾波,設(shè)有一幅 的原始圖像 , 經(jīng)過(guò)鄰域平均法處理后的圖像為 ,如公式(3)所示。

      使用鄰域平均法對(duì)圖像去噪后會(huì)使圖像略微模糊,但圖像變得更加平滑。去噪后的圖像如上圖5(b)所示。

      3.2.4圖像銳化

      圖像銳化就是補(bǔ)償圖像的輪廓,直接圖像的邊緣及灰度跳變的部分,使圖像變得清晰,圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變得模糊,經(jīng)過(guò)圖像銳化處理,圖像的邊緣、輪廓線(xiàn)以及圖像的細(xì)節(jié)會(huì)變得清晰[6]。本設(shè)計(jì)設(shè)置一個(gè)閥值 ,像素的RGB分量梯度大于 ,則像素的RGB分量加上某一個(gè)值a,若加上a后像素的RGB分量大于255,則RGB分量取為255。

      3.2.5邊緣提取

      圖像邊緣信息是圖像識(shí)別中提取圖像特征的一個(gè)重要屬性,通過(guò)對(duì)目標(biāo)邊緣的檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)將目標(biāo)圖像與背景的分割。邊緣的兩側(cè)分屬于不同的區(qū)域,邊緣的像素的灰度,與周?chē)南袼囟加幸粋€(gè)階躍變化。邊緣檢測(cè)的方法有很多,比如 Sobel 算子,Robert 算子,Canny 算子,都能夠檢測(cè)到圖像的邊緣。一般對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)之前要將圖像灰度化,本設(shè)計(jì)采用Sobel算子直接對(duì)原始彩色圖像進(jìn)行邊緣提取。設(shè)有一幅 的原始圖像 , 與Sobel算子進(jìn)行卷積處理后的圖像為 ,公式如下。

      4 結(jié)語(yǔ)

      本研究設(shè)計(jì)了以S5PV210為核心的嵌入式圖像處理系統(tǒng),首先搭建系統(tǒng)的硬件平臺(tái)與軟件平臺(tái),然后在Qt上編寫(xiě)基于Video 4 Linux 2(V4L2) 視頻圖像采集與處理程序,對(duì)采集到的圖像做各種處理,并對(duì)一些圖像處理算法做了改進(jìn)。實(shí)現(xiàn)結(jié)果驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可靠性,該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)、高速處理圖像數(shù)據(jù)。本研究設(shè)計(jì)的基于ARM的嵌入式圖像處理系統(tǒng)可用于各領(lǐng)域的圖像處理,并對(duì)研究手持式、便攜式的圖像處理具有很大的參考價(jià)值。

      參考文獻(xiàn)

      [1]邱文勝,牛麗,蘇秉華,王源圓.基于ARM的嵌入式超分辨率復(fù)原系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].深圳大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版),2015(3):311-316.

      [2]王學(xué)賓.于ARM的嵌入式圖像處理技術(shù)的研究[D].河北工業(yè)大學(xué),2012.

      [3]吳健.基于ARM的嵌入式USB圖像采集與處理系統(tǒng)[D].合肥工業(yè)大學(xué),2012.

      [4]張歡歡.基于嵌入式圖像處理的儀表智能識(shí)別技術(shù)研究[D].浙江理工大學(xué),2015.

      [5]謝浪平.基于ARM的視頻圖像采集與處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].湖南大學(xué),2014.

      [6]張濱.昆蟲(chóng)翅膀圖像分類(lèi)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京郵電大學(xué),2010.

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