摘要：傳統(tǒng)圖像拼接技術往往由計算機完成圖像數(shù)據(jù)的處理，但計算機系統(tǒng)存在尺寸大、成本高、便攜性差的缺點，為此，設計一種基于圖像增強算法的嵌入式系統(tǒng)。該系統(tǒng)由FPGA完成圖像采集與增強處理，然后將優(yōu)化后的兩組圖像傳輸給DSP，最終完成兩組圖像的拼接。設計圖像增強算法，對拼接區(qū)域不同灰度條件下進行了分類處理，從而實現(xiàn)了對圖像特征點的增強;設計基于特征點向量距離比較的匹配算法，從而優(yōu)化了圖像拼接效果。對比該系統(tǒng)的測試結果與傳統(tǒng)算法的拼接效果可知，在灰度變化較小的圖像區(qū)域中，兩種方法的拼接結果基本一致;而在灰度變化較大的圖像區(qū)域中，傳統(tǒng)方法的平均處理造成了特征點區(qū)域彌散，從而產生一定的失真，相比之下，該系統(tǒng)在1，2，3特征區(qū)域拼接效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

關鍵詞：嵌入式系統(tǒng);圖像采集;數(shù)據(jù)處理;圖像拼接;圖像增強處理;對比分析

中圖分類號：TN214-34

文獻標識碼：A

文章編號：1004-373X（ 2019） 24-0088-04

0 引 言

通過圖像處理完成目標識別、信息提取等任務已經(jīng)被廣泛應用于軍事、工業(yè)、生產生活[1-3]等，而成像系統(tǒng)的視場范圍受限于光學模塊的性能，為了獲取更大的視場、收集更多的信息，往往需要更好的光學鏡頭，但其成本也會大幅提高，故圖像拼接技術應運而生。

圖像拼接技術屬于計算機視覺技術的一種，其主要目的是獲取更大的視場、更高的分辨率，從而為系統(tǒng)提供更多的有效信息[4]。該技術在導航、醫(yī)學成像、虛擬現(xiàn)實、目標識別等領域被廣泛應用。在圖像拼接方面，文獻[5]曾提出一種鄰接矩陣計算的拼接線檢測算法，通過距離矩陣減小拼接誤差。文獻[6]通過自動選取影像輪廓的方式尋找合適的拼接線，從而實現(xiàn)局部最優(yōu)。文獻[7]利用改進的最大搜索算法對拼接圖像進行擬合匹配，對不同條件下圖像的拼接提供了優(yōu)化。在拼接圖像效果增強方面，文獻[8]設計了一種模糊特征提取的盲識別算法，有效地提高了目標識別能力，對邊緣模糊及失焦具有一定的抑制作用。文獻[1]通過同態(tài)濾波等技術實現(xiàn)了對拼接圖像篡改區(qū)域的識別。文獻[9]人提出的羽化模糊痕跡識別算法對于拼接圖像中的拼接區(qū)具有很好的區(qū)分效果。

由此可見，該技術應用前景廣泛，但尚存在一定不足。首先，目前圖像拼接處理模塊是在PC機上實現(xiàn)的[10]，體積大、成本高，能夠形成獨立產品的嵌入式系統(tǒng)還不成熟;其次，由于圖像拼接過程實際上是兩幅以上圖像的位置匹配，所以兩幅圖像實際光照環(huán)境的影響是無法消除的，這也是一些拼接圖像合成后視覺效果較差的原因之一。本文提出一種拼接圖像增強算法，并在嵌入式系統(tǒng)中完成硬件結構與軟件算法的設計，使系統(tǒng)更具實用價值。

1 系統(tǒng)硬件組成

系統(tǒng)總體設計結構如圖1所示。系統(tǒng)整體由DSP[11-12]和FPGAc[13，14]共同構成，F(xiàn)PGA主要負責圖像數(shù)據(jù)的采集、解碼與圖像增強處理;DSP主要負責對兩組圖像進行圖像拼接、壓縮與存儲。

系統(tǒng)由8個模塊構成：圖像采集模塊，圖像解碼模塊、存儲模塊、圖像增強模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、圖像拼接模塊、圖像壓縮模塊與圖像緩沖模塊。圖像采集模塊由CCD、圖像采集芯片構成，負責采集待測區(qū)域圖像，并將不同參數(shù)條件下的兩幅待拼接的圖像分別傳輸至其相應的圖像單元及解碼模塊;圖像解碼模塊分別給待拼接的兩幅圖像進行解碼處理;存儲模塊完成對兩組待拼接圖像的存儲;圖像增強模塊為待拼接的兩幅圖像進行圖像增強，主要采用提高圖像對比度的方式是圖像清晰;數(shù)據(jù)傳輸模塊由FPGA將干涉圖像數(shù)據(jù)傳輸給DSP;圖像拼接模塊完成對已完成圖像增強的兩幅圖像進行拼接;圖像壓縮模塊將拼接完成的圖像按照標準圖像尺寸完成數(shù)據(jù)壓縮;圖像緩沖模塊為壓縮后的拼接圖像存儲到SDRAM中提供傳輸速率匹配。

2 算法設計

2.1 圖像增強算法設計

圖像增強在本系統(tǒng)中的主要作用是提高圖片對比度，從而使圖片中的目標具有更好的可識別性。在兩幅待拼接的圖像中存在灰度值相近的情況，導致當直接通過原圖進行處理時，低灰度細節(jié)信息可能會造成遺漏。這種情況一般出現(xiàn)在光源強度過強或者光源強度太弱的條件下。所以，本系統(tǒng)采用了放大或縮小其動態(tài)范圍的方式提高圖像的對比效果。對于圖像灰度值均值超過200的區(qū)域或者灰度值均值低于100的區(qū)域進行對數(shù)壓縮的方式。

圖像增強過程主要是針對亮度信號處理，因此采用寬度8位、深度1 024的FIFO對亮度信號進行處理，增加檢測電路完成對灰度值得判斷與分類，然后輸出給接口控制單元，從而實現(xiàn)圖像增強。圖像增強算法程序流程如圖2所示。

由圖2可知，兩幅需要拼接的圖像在拼接之前，首先由FPGA控制完成圖像的采集與保存，然后再通過圖像增強算法使圖像對比度提高，從而使圖像拼接過程中可以獲取更多的特征點，提高拼接效果。

2.2 圖像拼接算法設計

圖像拼接算法在DSP上完成，主要通過圖像接口模塊、拼接算法模塊、圖像壓縮與存儲模塊實現(xiàn)。圖像接口模塊完成將FPGA傳輸?shù)膱D像數(shù)據(jù)導人DSP，并對其反饋已傳輸圖像的幀數(shù);拼接算法模塊實現(xiàn)圖像拼接融合;圖像壓縮與存儲模塊實現(xiàn)將拼接后圖像進行保存輸出。

對圖像的拼接主要是圖像配準的過程，圖像配準主要采用特征點位對其的方式，由于本系統(tǒng)在輸入DSP圖像數(shù)據(jù)前已經(jīng)完成了圖像增強處理，所以可以利用圖像對比度高的優(yōu)勢，對特征點向量進行循環(huán)累加對比，通過求解最近鄰距離與次近鄰的比值關系確定最合適的特征配準點，從而提高系統(tǒng)圖像拼接的效果。圖像拼接算法程序流程如圖3所示。

3 測試與分析

測試圖像的采集、傳輸與圖像增強由Spartan 6處理器完成，特征點強化后的圖像通過TMS320DM642型DSP完成圖像的拼接。

3.1 高速圖像采集

系統(tǒng)通過FPGA實現(xiàn)圖像的高速采集，當CONVST信號為低電平時，BUSY為高，則通過CS和RD信號完成A/D數(shù)據(jù)的輸出;當CONVST信號下降沿時同時觸發(fā)Ram_write信號，從而開始將采集得到的圖像數(shù)據(jù)保存到SDRAM。仿真時序如圖4所示。

由此可見，F(xiàn)PGA通過對FIFO端口的控制，令其符合異步讀寫規(guī)則，在執(zhí)行周期內對SLWR信號進行翻轉，最終將數(shù)據(jù)導入SDRAM。

3.2 圖像拼接測試與對比分析

圖像拼接測試采用對兩幅圖像拼接的方法實現(xiàn)，并且對圖像的特征點數(shù)進行了分析，討論了特征點數(shù)對圖像拼接的影響。測試圖片是在晴朗條件下對本校校園拍照獲得，然后將圖像拼接后實現(xiàn)視場放大，原始圖像如圖5所示。

在圖像1和圖像2中存在一定的重疊區(qū)域，在重疊區(qū)域中尋找特征點并完成兩幅圖像的拼接。待拼接兩幅圖像的重疊區(qū)域沒有較大對比度的特征點，所以采用傳統(tǒng)圖像拼接算法可選的特征點少，相對位置容易造成偏差。由于本系統(tǒng)首先將采集得到的圖像根據(jù)灰度分布進行圖像增強，從而使圖像區(qū)域邊界的對比得到大幅提升，故其具備成為圖像拼接的特征點會更多，并且對比度更高，更容易被識別并用于位置定位。由本系統(tǒng)圖像增強與圖像拼接后的合成圖像如圖6所示。

本系統(tǒng)完成的拼接圖像與傳統(tǒng)算法在Matlab中完成的圖像拼接做對比，基于傳統(tǒng)算法獲得的拼接圖像如圖7所示。

對比圖6與圖7中兩幅圖片的拼接位置可以看出，在圖7中白云、藍天區(qū)域兩幅拼接圖像的效果基本接近，存在部分不一致的圖片疊加效果也不是特別明顯。但是在拼接區(qū)域中具有對比度較高的部分傳統(tǒng)方法存在明顯的失真，分別是標注圓圈1，2，3。圖像放大后可以看出，這三個對比度高的局部區(qū)域在傳統(tǒng)算法處理后由于采用了均值位置，所以細節(jié)部分有失真;而通過本系統(tǒng)在圖像增強的基礎上完成圖像拼接該位置上沒有明顯的失真。由此可見，該系統(tǒng)在圖像優(yōu)化與拼接方面具有明顯的優(yōu)勢。

4 結論

本文設計一種用于圖像拼接的嵌入式系統(tǒng)，由FP-GA完成對圖像的采集與增強處理，由DSP完成了基于特征點匹配的圖像拼接。實驗對比了本系統(tǒng)與傳統(tǒng)方法的圖片拼接效果，驗證了系統(tǒng)的可行性與優(yōu)勢，其具有很好的應用前景。

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作者簡介：孫穎馨（1977-），女，吉林長春人，碩士，副教授，主要研究方向為網(wǎng)站開發(fā)、操作系統(tǒng)等。