基于SOPC的紅外視頻網(wǎng)絡(luò )傳輸系統

發(fā)布時(shí)間:2015-10-28 11:36    發(fā)布者:designapp
關(guān)鍵詞: SOPC , Microblaze
  摘要
  人類(lèi)接收的信息約有70%來(lái)自視覺(jué)。因此,圖像采集及處理設備在人們的日常生活中占有很重要的地位。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的普及及帶寬的提高,使得圖像的網(wǎng)絡(luò )傳輸成為可能,且應用范圍越來(lái)越廣,為人們的日常生活帶來(lái)了極大的便利。同時(shí),隨著(zhù)非制冷紅外技術(shù)的發(fā)展,紅外熱像系統在軍用和民用領(lǐng)域得到了廣泛的應用。根據美國紅外市場(chǎng)權威調查機構Maxtech International發(fā)布的2006年度紅外市場(chǎng)報告,2003年至2006年全球民用紅外熱像儀的平均增長(cháng)幅度為17%,并且正展現出更廣闊的市場(chǎng)需求。
  由此可見(jiàn),便于應用的紅外視頻網(wǎng)絡(luò )傳輸系統具有良好的應用前景,適用于森林防火,監控系統,電力設備,航空航天,石化,建筑,冶金,交通,邊防海防等方面。
  嵌入式紅外網(wǎng)絡(luò )視頻傳輸系統主要由硬件部分和軟件部分組成。硬件部分由視頻采集模塊,視頻編解碼模塊,圖像處理模塊,數據壓縮模塊,網(wǎng)絡(luò )傳輸模塊等組成;軟件部分采用嵌入式操作系統設計。
  紅外網(wǎng)絡(luò )視頻傳輸具有良好的應用前景和商業(yè)價(jià)值,本項目的核心在于紅外處理,盡管目前紅外處理算法已經(jīng)相對成熟,但仍然存在不少弊端,所以本項目力求在原有算法的基礎上提出創(chuàng )新。
  本項目計劃采用virtex2或spartan3e芯片,將紅外處理算法模塊集成于FPGA內部,包括濾波,非均勻性校正,灰度拉伸,偽彩增強等部分,通過(guò)ISE開(kāi)發(fā)平臺設計各個(gè)算法模塊,并通過(guò)XPS將用戶(hù)IP集成于硬件系統上,通過(guò)內置MAC地址及IP的方式將處理完畢的圖像或視頻信息通過(guò)以太網(wǎng)傳輸至PC客戶(hù)端。
  項目信息
  1.項目名稱(chēng):基于SOPC的紅外視頻網(wǎng)絡(luò )傳輸系統
  2.應用領(lǐng)域:森林防火,監控系統,電力設備,航空航天,石化,建筑,冶金,交通,邊防海防
  3.系統平臺概述與資源分析:
  硬件系統組圖如下:
  


  圖1基于SOPC的紅外視頻網(wǎng)絡(luò )傳輸系統
  本框架采用FPGA+ARM的方案,可分為三個(gè)部分:前端圖像采集模塊(由CPLD、A/D、CCD等構成);FPGA模塊(采用Spartan-3A DSP XA3SD1800A)和ARM模塊。由圖像采集模塊進(jìn)行紅外圖像采集,并把采集的圖像灰度數據送FPGA模塊進(jìn)行處理,處理完成后的數據送ARM模塊進(jìn)行圖像控制顯示。在初步設計階段可不考慮ARM模塊,由FPGA直接控制顯示(本框架未對ARM模塊接口進(jìn)行細化)。整體框架圖如圖1所示,其中對FPGA內部圖形處理算法模塊做了細化,數據處理流程分析如下。
                  FPGA模塊中的數據流程分析如下:Microblaze軟核CPU與前端采集模塊(CPLD、A/D、CCD)交互把數據經(jīng)雙口RAM0(緩存)采集到DDR中,Microblaze通過(guò)控制PLB總線(xiàn)加載采集的圖像送算法處理模塊進(jìn)行處理,算法處理模塊首先進(jìn)行邊界擴展(此步驟也可省略),邊界擴展是僅對一幀圖像邊界數據進(jìn)行鏡面反射來(lái)完成,即邊界數據的擴展存儲實(shí)現,不需要進(jìn)行數據運算即可完成,擴展后數據緩存到RAM0,即可進(jìn)行均值濾波,均值濾波對每一個(gè)像素的消噪處理需要8次加法和1次乘法。384×288個(gè)像素可并行處理,處理完的數據送到RAM1進(jìn)行下一步非均勻校正。在非均勻校正中,校正增益和校正偏移量是在測溫前由高低溫定標產(chǎn)生,兩個(gè)校正因子可并行進(jìn)行運算獲得,獲得后的因子存入RAM1中,以便非均勻校正時(shí)直接加載。在非均勻校正中,384×288個(gè)像素可并行進(jìn)行,每個(gè)像素需1次乘法和1一次加法運算。處理完成后的數據送到RAM2進(jìn)行下一步的溫度標定和灰度拉伸。溫度標定和灰度拉伸兩者可并行進(jìn)行。由于溫度標定和灰度拉伸需對整幀圖像處理,所以若要減少RAM2的容量,可考慮把圖像存入DDR中,需要時(shí)再讀出。在灰度拉伸中,首先進(jìn)行直方圖統計,統計圖像各灰度值的像元個(gè)數,找出圖像有效灰度范圍,并求出最小值min和最大值max。把最大值和最小值代入三段的斜率計算公式,計算出斜率后即可進(jìn)行灰度拉伸,灰度拉伸每個(gè)像素需要做2次比較、1次減法、1次乘法和1次加法,384×288個(gè)像素可以并行處理;叶壤焱瓿珊蟮臄祿蚏AM3進(jìn)行下一步的偽彩處理,偽彩是把每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值轉換R、G、B對應的三分量,因此可對384×288個(gè)像素并行處理。而每個(gè)像素點(diǎn)R、G、B的轉換也可以并行運算。轉換后的數據送雙口RAM1,然后由RAM模塊進(jìn)行讀出存入SD卡中,進(jìn)行控制顯示。在前期開(kāi)發(fā)FPGA模塊時(shí)也可直接送LCD顯示。
  在進(jìn)行圖形處理過(guò)程中,由于FPGA可以最大化的進(jìn)行并行運算,所以不僅可考慮算法模塊內部多個(gè)像素之間的并行處理,也要考慮算法模塊之間的并行性,如在進(jìn)行一幀圖像的濾波時(shí),可同時(shí)進(jìn)行上一幀圖像的校正。
  各個(gè)算法模塊實(shí)現如下
  


  圖2校正系數
  


  圖3校正偏移
  


  圖4非均勻性校正
  


  圖5 灰度拉伸
  


  圖6均值濾波
                  4.創(chuàng )新點(diǎn)及關(guān)鍵技術(shù):
  精確溫度標定技術(shù):開(kāi)發(fā)出高性能的嵌入式軟件對成像儀的每個(gè)像素進(jìn)行溫度標定,溫度標定穩定可靠,精度高;
  紅外焦平面陣列實(shí)時(shí)非均勻性校正算法及實(shí)現:決焦平面陣列的非均勻性問(wèn)題顯得尤為重要,項目對傳統非均勻進(jìn)行深入研究的同時(shí),開(kāi)發(fā)出多種自適應校正算法,提高紅外成像系統的校正精度;
  圖像噪聲預處理技術(shù):由于圖像在采集、傳輸過(guò)程中混入了噪聲,如果不被預先消除將進(jìn)一步影響圖像的處理和顯示效果,為此對圖像進(jìn)行濾波預處理,以消除圖像中混入的噪聲,為后繼圖像處理、顯示打下基礎;
  嵌入式系統的開(kāi)發(fā):項目采用基于的FPGA+ARM的雙核架構。提高了數據傳輸的效率和系統的穩定性,獲得整個(gè)紅外成像系統的實(shí)時(shí)性能;
  紅外圖像增強處理技術(shù):項目在實(shí)施校正算法的基礎上,提出對圖像進(jìn)行增強處理研究,以提高圖像的對比度,進(jìn)一步改善圖像視覺(jué)效果。紅外圖像偽彩色處理的運用,利用人眼視覺(jué)對顏色分辨的敏感性,對圖像中不同灰度等級的目標以不同的顏色進(jìn)行標識,以突出目標細節和特征,進(jìn)一步提高圖像目標分辨能力和圖像顯示質(zhì)量。
               
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