用于海洋搜救的多片DSP图像处理识别系统的实现

图像传输接口设计

　　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。