应用于海洋搜救的DSP图像处理识别系统设计

引言

使用营救队伍和设备寻找和营救海上遇难人员的活动。由国家参加的一种国际协作。世界上每年约有400艘船舶遇险，国际社会对搜救工作的重要性和道义责任极为重视并制订了许多公约和规定。1979年4月政府间海事协商组织在汉堡会议上通过了《1979年国际海上搜寻救助公约》，从而使各国救助机构与救援的船舶有了共同遵守的行动准则和实施搜救的具体程序。当遇险船舶发出遇险信号时，无论临近船舶还是海岸电台，都必须按上述公约通知临近的国家救助机构进行救助，与难船临近的船舶应急速驶往难船施救。当难船没有无线电示位标时，首先要按求救时的船位抵达现场并据风、流等情况，确定搜寻基点，以该点为中心，以长10海里的正方形为开始搜寻区，搜寻方式视施救船舶与装备情况，可采用单船方形和扇形扩展搜寻，多只船平行搜寻，海、空协作搜寻等方法进行。

根据海洋搜救的性质，该系统应具备以下基本能力：

·较高的可疑目标检测能力；

·较高的海洋背景抗干扰能力；

·具有一定的目标识别和跟踪能力。

基于以上考虑，本文设计了由二片TMS320F2812和八片TMS320C6416T构成的图像处理系统。

系统指标要求

·可见光视频输入：CCIR/EIA或PAL/NTSC视频信号

·红外视频输入：CCIR/EIA

·视频输出：VGA或标准视频输出

·视频AD转换精度：12bit

·视频显示DA转换精度：10bit

·图像处理帧速率：大于30Hz

·可检测“目标”的最小象素数：3×3

系统方案

系统框图如图1所示。

采用TMS320F2812实现视频采集，通过XINTF接口与多片6416-HPI接口连接，实现图像数据传输。各6416采取流水工作模式，通过EMIFB接口输出处理后的图像数据，经过显示电路，由监视器显示输出图像。

系统采用可拓展结构，可根据实际需要确定6416图像处理单元数目。通常采用四个或八个6416图像处理单元。

系统软件对图像数据进行滤波和边缘检测，检测可疑目标并进行识别。

单视频输入时，可选择四个或八个6416图像处理单元构成图像处理机 。

双视频输入工作时序图如图2所示。每个视频通道拥有四个6416图像处理单元，分别采用流水工作模式，每片6416处理一幅图像的最大周期为4帧，两组的处理结果输出给图像显示模块处理。

系统硬件设计

硬件系统由三部分组成：视频采集电路、图像处理电路及显示电路。硬件设计总体框图如图3所示。

视频采集电路

视频采集（Video Capture）把模拟视频转换成数字视频，并按数字视频文件的格式保存下来。所谓视频采集就是将模拟摄像机、录像机、LD视盘机、电视机输出的视频信号，通过专用的模拟、数字转换设备，转换为二进制数字信息的过程。在视频采集工作中，视频采集卡是主要设备，它分为专业和家用两个级别。专业级视频采集卡不仅可以进行视频采集，并且还可以实现硬件级的视频压缩和视频编辑。家用级的视频采集卡只能做到视频采集和初步的硬件级压缩，而更为"低端"的电视卡，虽可进行视频的采集，但它通常都省却了硬件级的视频压缩功能。

基于2812-DSP的视频信号采集原理框图如图4所示，其中包括视频预处理模块和2812 模块。视频预处理模块包括Y/C分离、电平钳位、同步分离、幅度调整处理电路。2812-DSP片上A/D以12.5M的速度采集视频信号，达到了极限采样速率(采样间隔时间为80ns)。

Y/C分离、视频钳位、同步分离电路原理图见图5。

TMS320C6416T子模块

此模块是本系统处理部分的核心模块。按照通用性强、接口清晰简捷、资源引出最大化、兼顾构建多6416系统的设计思想来设计6416子模块，如图6所示。通过EMIFA接口扩展了两片4M×32bit SDRAM, 可一次读写64bit数据。

图像传输接口设计

图像可以定义为景物在某种介质上的再现，例如图片、电影、传真、电视等介质都可以使们获得图像信息。把图像信息传送到远方或是存储图像信息的过程，统称为图像传输。

图像数据通过2812-DSP-XINTF(16bit)/6416-DSP-HPI(32bit)接口传输，采用一片CPLD将2812-DSP两次输出结果拼接成32bit。优化2812-DSP-XINTF寄存器可使HPI接口传输速率达到最大。对XINTF寄存器的具体优化值见表1。

图像显示

采用VGA监视器显示图像处理结果。标准SVGA接口信号包括：行同步信号（VGA_Hs）、场同步信号（VGA_Vs）以及红、绿、蓝三路模拟信号。VGA所需的时序同步信号由CPLD产生，所需的模拟信号由视频D/A转换器ADV7123实现。显示接口电路框图如图7所示。

由CPLD对各个6416图像处理单元数据输出接口(EMIFB)总线进行总线仲裁，实现各个6416单元的图像数据分时输出。

两片采用“乒乓存取”工作方式的SRAM组成了图像数据缓冲区，每片SRAM存放一帧图像，由CPLD控制。

系统软件设计

系统软件流程图如图8所示。分为三个主要部分：图像预处理、可疑目标提取及目标识别。

图像预处理

图像滤波(多模板复合滤波算法)

对比常用的多种滤波算法，其共同特征是：某种滤波算法只对部分噪声有效；在较好地抑制噪声的同时，难以保持图像清晰度。而采用多模板复合滤波算法，可较好地解决这一问题，为边缘提取奠定了基础。

边缘检测(改进的sobel算子)

常用边缘检测算法受海面波纹的影响较为严重。相比之下，sobel算子效果较好，但也存在漏检边缘点的情况。本算法在传统sobel算子两个模板的基础上，增加了六个模板，用下述八个模板对每个像素分别进行运算，然后取其中最大值替代该像素的值。

这种改进的sobel算子使得边缘检测更加准确，但处理一帧图像的运算量较大。采用改进的sobel算子进行图像边缘检测处理后，将图像二值化。改进的sobel算子不但检测出了全部可疑目标，并且受海浪的影响较小。

可疑目标提取与跟踪

为减少运算数据量，采用二次标记的方法提取可疑目标：

·利用贴标签算法进行预标记，统计出物体数目并记录其所在位置；

·根据上位机提供的模板信息，提取可疑目标；

·进行二次标记，仅标记已提取的可疑目标；

·对提取出的可疑目标进行跟踪。

目标识别与跟踪

当提取的可疑目标（一般是指象素数较少的小目标）达到一定的象素数后，采用Hu不变矩特征对可疑目标进行目标识别。

对数字图像f(x，y)，p+q阶矩(mpq)和中心矩(μpq)定义为

其中p和q是非负的整数。图像的（p+q）阶归一化的中心矩定义为：

利用二阶和三阶归一化的中心矩求出七个Hu不变矩组：

A(x，y)则为位置(x，y)处不变矩的相关值。取A值最大处对应的点作为匹配点。

由于不变矩描述的是图像的统计特性，满足对平移、伸缩、旋转等变化的不变性，因而广泛应用于图像识别等领域。该算法的不足之处是计算量大。而仅仅处理局部可疑目标区域图像数据的方法，可以大大减少数据运算量。对识别后的目标加框并跟踪。

结论

·成功实现了用于海洋搜救的多片DSP图像处理识别系统；

·成功实现了2812视频数据采集；

·系统硬件的可拓展性增强了系统的通用性；

·软件算法实际应用效果明显。

该系统（PCB板见图9）还可实现对搜救目标的被动测距、可见光和长波红外图像的双波段图像融合等功能。另外，系统的强大处理能力和存储空间，使其能在数字图像处理领域发挥更大作用。