基于TMS320DM643的设备监控系统中彩色图像处理的实现

0 引言
    数字视频监控系统在交通安防等领域有着广泛的应用，而在设备系统的监控中，感兴趣的主要是反映设备状态的各类仪表及音视频信号。随着设备系统日益复杂，传统的人工方法由于效率低下、自动化程度不高，在一些场合己不能满足监控需要，特别是人员无法常驻、无法就地工作以及对监控自动化程度要求高的环境。为解决上述问题，基于嵌入式的远程监控系统应运而生，并与图像分析和处理技术相结合，实现了一定的智能监控功能，较好地满足了设备系统监控的实际需要。
    本系统依托于等离子体发生设备，对等离子体发生装置进行了视频监控。等离子体发生装置在真空状态下产生等离子体的过程中，颜色会发生相应的变化，通过对其颜色的实时监控达到实时获取发生装置状态的目的，从而达到监控目的。

1 系统硬件设计
1．1 TMS320DM643性能分析
    TMS320DM643是TI公司推出的针对多媒体处理的高性能数字媒体处理器，在图像处理方面具备优势。在C64xDSP的基础上，针对多媒体处理的实际需要，集成了完备的数字视频、数字音频输入输出及以太网接口，该芯片工作主频最高可达600MHz，处理能力可达4800MIPS。为提高处理效率，保证高速的DSP和相对低速的外设之间速率匹配，TMS320DM643在片上设有L1D、L1P和L2RAM／Cache两级缓存，二级缓存L2的具体用途通过缓存寄存器的相应位来设置。TMS320DM643采用了增强型超长指令字结构，内核有8个功能单元(两个乘法器和6个算术逻辑单元、64个32位通用寄存器)，可在一个周期内完成4个16位乘加运算或8个8位的乘加运算。针对图像处理的实际，也设计了大量相关指令。同时，TMS320DM643还集成了丰富的外围设备和接口，为构建视频设备监控系统提供了便利条件。
1．2 系统的硬件结构
    本系统以DSP控制模块为核心，由图像采集模块、存储模块、图像显示模块以及电源管理模块等模块构成，系统的硬件结构如图1所示。

1．3 图像采集模块
    图像采集模块由CCD摄像头和TVP5150A视频解码器组成，主要功能是将从CCD摄像头采集来的PAL／NTSC复合视频信号进行采样、量化得到任意分辨率的数字信号，为TMS320DM643提供视频流。
    视频解码器选用TVP5150A视频解码芯片，可以将NTSC和PAL制模拟的视频信号转换成BT．656格式的标准数字视频信号(YUV4：2：2)后传输至TMS320DM643。TVP5150A通过标准的IIC总线进行配置，其数据传送率最高可达400 kb／s。同时，由于TMS320DM643支持BT．656格式的标准数字视频信号输入格式，TVP5150A与TMS320DM643实现了无缝连接。TVP5150A与TMS320DM643连接的示意图如图2所示。

    如图2所示，VP1CLK0作为视频源的输入时钟，VP1CLK1未用。而VP1CTL0、VP1CTL1和VP1CTL2则分别作为视频源的CAPEN／AVID／HSYNC、
VBLNK／VSYNC、FID输入同步信号。[page]

1．4 存储模块
    本系统的TMS320DM643在视频图像处理时，由于图像数据量很大，会占用相当大的存储空间，但是内部的RAM存储量并不能满足要求。所以本系统通过TMS320DM643的EMIF扩展了SDRAM芯片和FLASH芯片。
    SDRAM大小为4M×64位，FLASH大小为4M×8位，通过TMS320DM643的EMIF控制寄存器，可实现对存储器的读写访问。
1．5 图像显示模块
    图像显示模块由SAA7105视频编码器与一个显示器组成。它支挣PAL与NTSC格式的视频编码输出；同时该编码器可输出VGA视频，分辨率为1280×1024，这样就可以直接驱动PC显示器进行视频图像的显示，可方便快捷地查看视频图像的实际处理效果。
    SAA7105的配置也是通过标准的ⅡC总线来完成的。
1．6 电源模块
    本系统采用TPS54310的专用电源芯片，输入为5V，输出为1．4V和3．3V，分别给DSP内核和I／O端口供电，产生另外一个3．3V给视频编解码器及其他芯片供电。注意这两个3．3V要分开设计，以免电源噪声相互干扰。把1．4V模块的电源输出有效引脚PG连接到3．3V模块的允许电压输入引脚EN。这样，只有当1．4V电压有效之后，3．3V电压才开始上电，这就保证了TMS320DM643的内核电压先与I／O电压上电。

2 系统软件设计
2．1 软件开发环境
    TI公司为C6000系列处理器提供了完善的集成软件开发环境CCS及相关的支持芯片库和API函数。CCS具有实时性、支持多任务和可视化的特点。
    本系统在CCS开发环境上完成视频图像的处理，通过cmd文件定义变量存储区域，同时编写相关GEL初始化文件，使得在CCS与DSP目标板连接后即可初始化相关硬件和进行配置，引用CSL库和API库函数，完成硬件配置，最后基于DSP／BIOS操作系统，通过进程调用完成视频图像处理工作。
    TI的DSP／BIOS操作系统，它的典型功能是支持多线程的调度；为方便外设管理，提供了片内支持库；开发了实时分析工具，用来分析算法的性能和效果等。DSP／BIOS有三个部分组成，分别是BIOS配置工具(用于创建和配置目标对象，提供内存分配、线程优先级设置、中断设置等配置功能)、实时分析工具(提供可视化图形界面，用来观察算法或程序的执行情况、变量运行结果及内存地址等)、API应用接口函数(提供丰富的模块操作、线程操作等接口函数供调用)。
    RF5是TI公司提供的DSP系统应用程序参考框架，广泛应用于音、视频数字信号等复杂DSP应用系统中。RF5中的数据处理分为四部分：任务(task)、数据通道(channel)、实时内核(cell)及算法(XDAIS)。在本设计中，应用RF5框架来整合各个模块的程序。
2．2 软件程序流程
    依据上述的软硬件系统资源，采用基于RF5的软件框架结构设计了本系统的软件程序。在DSP系统外设、工作方式、板上器件的寄存器配置初始化完成后，相应的线程开始采集视频图像，采集完成后，根据要求通过SCOM消息，将图像数组的指针发至下一线程，即视频图像处理线程。然后该线程执行通道内的XDAIS算法，包括图像滤波、图像差分等，完成图像分析处理后，再将数据指针通过SCOM信息发至下一线程，即图像显示线程，完成视频图像的显示等功能。
    对于等离子体设备监控系统，其软件算法的流程如图3所示。

[page]

2．3 彩色图像处理算法
    对彩色图像进行处理，首先应选取颜色模型，常用的颜色空间有RGB、HSI、YCbCr等，本系统选用YCbCr空间。与对灰度图像处理的方法不同，彩色图像有两类处理方法：1)单独处理颜色空间的每一个通道，再复合成结果图像；2)把像素的颜色看作颜色空间中的一个点，也可以看作是一个向量，在向量空间中处理图像。另外，彩色图像处理还涉及彩色图像增强、彩色图像滤波、彩色图像压缩和彩色图像分割等处理算法。本文中，对等离子体发生装置的彩色图像进行了图像预处理、背景差分、目标检测等算法实现。
    在等离子体发生装置产生等离子体的过程中，随着装置两端电压的升高，装置内气体颜色会发生相应变化，由无色变为紫色，再由紫色变为红色，变化过程如图4所示，图4a是初始状态背景图，图4b是装置内气体变化为紫色时的图，图4c则是装置内气体变化为红色时的图。

    对等离子体发生装置的图像采集处理算法具体步骤如下：
    (1)采集初始的N帧图像，取均值，再进行中值滤波，作为初始背景图Bg(x,y)。
    (2)后续采集的每帧图像Cur(x，y)与初始背景图Bg(x，y)进行分Y、Cb、Cr三通道分别进行差分运算，再滤波得到差分图像Sub(x,y)：
    Sub_Y(x,y)=Cur_Y(x,y)-Bg_Y(x，y)；
    Sub_Cb(x,y)=Cur_(2b(x,y)-Bg_Cb(x，y)；
    Sub_Cr(x，y)=Cur_Cr(x，y)-Bg_Cr(x,y)；
    (3)差分后发生变化的主要是Cr像素部分，所以求取Sub_Cr(x，y)的最大值Max Sub Cr及其位置x，y。
    (4)求出与Max Sub Cr相似的所有像素，满足：(Sub_Cr(x，y)-Max_Sub_Cr)2    (5)由于等离子体发生装置近似长方体，所以选取矩形区域(X_min：x_max；y_min：y_max)为有意义区域，后续循环处理只需对该区域进行处理即可，减少了近1／3的数据处理量。
    (6)对有意义区域的像素值进行统计，设定一定阈值即可实现判别颜色状态。

3 实验结果与分析
    系统帧率为25帧／s，图像分辨率为720×576像素。在实验过程中，观察等离子体发生装置的颜色变化状态，通过将人工判别结果与实际系统的判别输出进行比较，判断系统运行可靠性。实验结果如表1所示。

    系统帧率为25帧／s，实时性实验主要测试系统平均单帧判别时间，衡量基准是该值是否低于帧间隔40ms。实验结果如表2所示。

    经实验证明，系统识别效果良好，判别准确率达95％以上。同时系统性能方面表现良好，负载均衡，平均单帧识别时间低于29．2ms，小于帧间隔40ms，能够同时满足高实时性和高识别率的要求。

4 结语
    基于TMS320DM643的设备监控系统能实时地检测等离子体发生装置的状态变化，在光照变化时识别准确率依然较高。本文根据等离子体发生装置的实际需要，设计开发了基于TS320DM643的硬件平台，实现了实时目标检测。同时，在硬件程序实现过程中对程序进行了优化，应用了IMGLIB图像处理函数库中的中值滤波函数IMG median 3×3，大幅度减少了CPU访问外设SDARM所消耗的时间，同时使用DSP／BIOS实时系统，增强了系统实时性。系统也将不断进行优化，在高实时性与高识别率上实现更好的融合。