基于DSP+FPGA+ASIC的实时图像处理系统
时间:11-26
来源:互联网
点击:
3.1 FPGA模块
FPGA内部逻辑结构框图如图2所示。

图2 FPGA内部逻辑结构框图
FPGA主要完成以下几方面的工作:图像数据接收逻辑,图像数据预处理模块,输入缓存FIFO,DSP接口控制逻辑,ASIC接口控制逻辑,DPRAM接口控制逻辑,算法处理模块。
(1) 图像数据接收逻辑:根据探测器输出的数字视频信号的场同步,行同步以及时钟信号,发送控制信号接收图像数据。
(2) 图像数据预处理模块:对接收的图像数据进行非均匀性校正和图像增强等预处理。
(3) 输入缓存FIFO:由FPGA内部配置输入缓冲存储器FIFO。预处理后的图像数据可以连续不间断地写入FIFO中,以供DSP读取进行后续的图像处理。
(4) DSP接口控制逻辑:DSP 接口时序控制逻辑必须严格按照TMS320C6414的EMIFA
可编程同步接口的时序来编写,并且满足相应的建立保持时间要求。DSP启动EDMA通道
读取红外图像数据,通过FPGA的内部FIFO进行连续的图像传输。
(5) ASIC接口控制逻辑:按照ASIC芯片的时序编写其控制逻辑,将图像数据导入ASIC
芯片进行图像多级滤波处理。
(6) DPRAM接口控制逻辑:编写DPRAM的控制逻辑,将DSP 处理后的数据通过FPGA传输到DPRAM中存储。
(7) 算法处理模块:根据具体算法的需要,协同DSP完成算法中速度要求高,结构不太复杂的运算。
3.2 DSP模块
DSP主要完成红外小目标的检测和跟踪算法,功能如下:
(1) 启动EDMA通道不断读取FPGA输出的红外图像数据。
(2) 对输入的红外图像数据,运行目标检测和跟踪算法,检测运动目标,并确定其方位。
(3) 与FPGA建立连接,将算法中比较规则的运算交给FPGA处理。
(4) DSP将处理后的运算结果通过FPGA传输至DPRAM中存储。
3.3 ASIC模块
ASIC芯片从FPGA中接收预处理后的图像数据进行处理,处理后的三路数据同步写入内部三个同步FIFO,DSP可以根据需要选择输出多级滤波处理后的结果,进行后续算法的处理。
4.实验结果与分析
实时红外图像处理板已成功应用于多个红外探测系统中,效果良好。图3为实验时采用
高德IR108D探测器获得的原始红外图像,图4为经过多级滤波处理后标识的图像,图5为经过目标检测算法处理后输出的跟踪图像。可以看到,该系统能够实时检测并跟踪红外图像中的运动小目标。

图3 原始红外图像

图4 多级滤波处理后标识的图像

图5 目标跟踪图像
5.结语
本文使用高性能的DSP(TMS320C6414),可编程逻辑器件FPGA(Stratix系列的EP1S10)
和专用ASIC多级滤波芯片,提出了DSP + FPGA + ASIC的图像处理平台架构,设计了处理
能力强、接口可靠稳定的红外图像处理系统,并在系统中实现了非均匀性校正、小目标检测等算法。实验测试表明,该实时红外图像处理系统对每场320×240有效像素,每个像素14bit,场频50Hz的输出数字视频信号能够进行实时处理,对视场中的运动小目标完成检测和跟踪功能,满足系统主要性能指标要求,成功应用于红外探测系统中。
本文作者创新点:采用自主研制的ASIC芯片对红外图像进行多级滤波处理,速度快,可靠性好,为DSP后续的目标检测跟踪算法节约时间。
FPGA内部逻辑结构框图如图2所示。

图2 FPGA内部逻辑结构框图
FPGA主要完成以下几方面的工作:图像数据接收逻辑,图像数据预处理模块,输入缓存FIFO,DSP接口控制逻辑,ASIC接口控制逻辑,DPRAM接口控制逻辑,算法处理模块。
(1) 图像数据接收逻辑:根据探测器输出的数字视频信号的场同步,行同步以及时钟信号,发送控制信号接收图像数据。
(2) 图像数据预处理模块:对接收的图像数据进行非均匀性校正和图像增强等预处理。
(3) 输入缓存FIFO:由FPGA内部配置输入缓冲存储器FIFO。预处理后的图像数据可以连续不间断地写入FIFO中,以供DSP读取进行后续的图像处理。
(4) DSP接口控制逻辑:DSP 接口时序控制逻辑必须严格按照TMS320C6414的EMIFA
可编程同步接口的时序来编写,并且满足相应的建立保持时间要求。DSP启动EDMA通道
读取红外图像数据,通过FPGA的内部FIFO进行连续的图像传输。
(5) ASIC接口控制逻辑:按照ASIC芯片的时序编写其控制逻辑,将图像数据导入ASIC
芯片进行图像多级滤波处理。
(6) DPRAM接口控制逻辑:编写DPRAM的控制逻辑,将DSP 处理后的数据通过FPGA传输到DPRAM中存储。
(7) 算法处理模块:根据具体算法的需要,协同DSP完成算法中速度要求高,结构不太复杂的运算。
3.2 DSP模块
DSP主要完成红外小目标的检测和跟踪算法,功能如下:
(1) 启动EDMA通道不断读取FPGA输出的红外图像数据。
(2) 对输入的红外图像数据,运行目标检测和跟踪算法,检测运动目标,并确定其方位。
(3) 与FPGA建立连接,将算法中比较规则的运算交给FPGA处理。
(4) DSP将处理后的运算结果通过FPGA传输至DPRAM中存储。
3.3 ASIC模块
ASIC芯片从FPGA中接收预处理后的图像数据进行处理,处理后的三路数据同步写入内部三个同步FIFO,DSP可以根据需要选择输出多级滤波处理后的结果,进行后续算法的处理。
4.实验结果与分析
实时红外图像处理板已成功应用于多个红外探测系统中,效果良好。图3为实验时采用
高德IR108D探测器获得的原始红外图像,图4为经过多级滤波处理后标识的图像,图5为经过目标检测算法处理后输出的跟踪图像。可以看到,该系统能够实时检测并跟踪红外图像中的运动小目标。

图3 原始红外图像

图4 多级滤波处理后标识的图像

图5 目标跟踪图像
5.结语
本文使用高性能的DSP(TMS320C6414),可编程逻辑器件FPGA(Stratix系列的EP1S10)
和专用ASIC多级滤波芯片,提出了DSP + FPGA + ASIC的图像处理平台架构,设计了处理
能力强、接口可靠稳定的红外图像处理系统,并在系统中实现了非均匀性校正、小目标检测等算法。实验测试表明,该实时红外图像处理系统对每场320×240有效像素,每个像素14bit,场频50Hz的输出数字视频信号能够进行实时处理,对视场中的运动小目标完成检测和跟踪功能,满足系统主要性能指标要求,成功应用于红外探测系统中。
本文作者创新点:采用自主研制的ASIC芯片对红外图像进行多级滤波处理,速度快,可靠性好,为DSP后续的目标检测跟踪算法节约时间。
- 基于红外超声光电编码器的室内移动小车定位系统(06-30)
- 基于双Nios II的红外图像实时Otsu局部递归分割算法设计(07-21)
- 红外热成像诊断技术在建筑搂宇的多种应用(03-08)
- 基于ARM9和GSM/GPRS的无线可移动红外监测报警系统(10-15)
- 智能家居系统中自动窗帘控制系统的设计实现(07-05)
- 基于ZigBee与红外的家居监控系统(09-29)
