基于FPGA的手势语音转换器

43（读）。 在写周期中，IIC 总线上的第一个字节是选择单个片内寄存器的子地址，第三个字节是读写该寄存器的数据。写一个未定义的子地址将被忽略。在读周期中，IIC 总线上的第一个字节是读写该寄存器的数据，子地址用前面的。读一个未定义的子地址，返回数据不定。

3.2.3 OV7620采集图像的流程

我们的采集是连续采集模式，用到了三个同步信号：像素时钟PCLK、行参考信号HREF、垂直同步信号VSYNC，在这三个信号中，由于我们采用的是GPIO来作为图像数据的采集端口，而经过我们的测试，GPIO端口的时钟频率在5MHz，而在我们的ov7620的三个同步信号里面，PCLK的周期最短，当ov7620采用27MHz的系统时钟频率的时候，默认的PCLK的周期为74ns，而我们的microblaze的中断响应时间远大于这个周期，在图像数据的匹配的时候，我们只能通过改变Ov7620的寄存器的值来降低ov7620的PCLK频率。通过设置时钟频率控制寄存器，可将PCLK的周期设为200ns。

3.2 语音合成模块

3.2.1语音合成芯片OSYNO6188

利用语音合成芯片OSYNO6188嵌入式中文语音合成芯片，通过异步串口接收待合成的文本，可直接通过PWM输出方式驱动扬声器，即可实现文本到声音（TTS）的转换。支持国家标准GB_2312 所有汉字。

该模块OSYNO 6188 提供一组全双工的异步串行通讯（UART）接口，实现与系统板相连接，进行数据的传输。OSYNO 6188利用TxD和 RxD 以及 GND 实现串口通信。其中GND 作为信号地。

其端口特性如下：1、 初始波特率：1200 bps ，起始位: 1 ， 数据位：8 ，校验位：无，停止位：1 ，流控制：无。

信息终端以信息帧格式向 TTS 芯片发送命令码，对 TTS芯片进行系统设置。TTS芯片根据命令码及参数进行相应操作，并向信息终端返回命令操作结果。规定每个信息帧最多 56 个字节，第一个字节为开始字节 0x01，第二三四个字节为参数描述字节，后面最多跟着 50个数据字节，以 0x04为结束字节，最后一个字节为发送异或校验字节。

3.2.2语音合成芯片的数据包形式：

每次都是以数据包的形式进行传送，其形式如下：

实际输出范例：

1. 汉字语义：这是我们的手势语音转换器；

输出数据包：0x1 0x80 0x87 0xE1 0xD5 0xE2 0xCA 0xC7 0xCE 0xD2 0xC3 0xC7 0xB5 0xC4 0xCA 0xD6 0xCA 0xC6 0xD3 0xEF 0xD2 0xF4 0xD7 0xAA 0xBB 0xBB 0xC6 0xF7 0xA3 0x8D 0xA3 0x8A 0x4 0xF1

2. 汉字语义：该手势意思是A

输出数据包：0x1 0x80 0x87 0xE1 0xB8 0xC3 0xCA 0xD6 0xCA 0xC6 0xD2 0xE2 0xCB 0xBC 0xCA 0xC7 0xA3 0xC1 0xA3 0x8D 0xA3 0x8A 0x4 0xA7

3. 汉字语义：没有找到该手势的意思

输出数据包：0x1 0x80 0x87 0xE1 0xC3 0xBB 0xD3 0xD0 0xD5 0xD2 0xB5 0xBD 0xB8 0xC3 0xCA 0xD6 0xCA 0xC6 0xB5 0xC4 0xD2 0xE2 0xCB 0xBC 0xA3 0x8D 0xA3 0x8A 0x4 0xCD

4、软件设计

4.1 图像的预处理

在摄像头传入的信号受环境的影响，后期的转换，总要造成图像的某些降质。必须考虑对图像进行改善处理。对于手势识别系统，我们主要用到一些图像增强技术。

图像增强技术通常有两类方法：空间域法和频率域法。

空间域法主要是空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理。

频率域法只要是将图像变换到其他域中，对图像变换值进行一些操作后，再变换会原来的空间域。通常采用傅立叶变换对图像操作。

在本系统设计中，软件采用了图像的平滑，基本已经够用。而图像的变换域处理方法没有采用，主要是软件在时间域处理的效果已经够用了。

图像的锐化处理没有采用，因为在实现中发现效果不是很好，并且引入了噪声。

4.2.1 图像的平滑处理

本系统的平滑用到了模板操作平滑，将原图中的一个像素的灰度值和它周围邻近的八个像素的灰度值相加，然后求得平均值(除以9),取平均值作为新图中的灰度值。

平滑模板可以滤掉一定的噪声，但是也有一定程度的模糊。这里，我们采用了不同的矩阵模板来消除不同情况下的噪声。其中用到的模板有：

经过平滑处理后的图像接着送图像分割处理，从而分割出人体区域和背景图像区域。

4.2.1 图像的背景减法

图像背景减法在图像的分割的前期工作起到了一定的作用。

(1)初始化背景 没有前景目标进入环境之前，首先对背景连续采集n幅图像，通过这n幅图像，可以建立一个初始背景的统计模型，背景中的每个点i，定义

为该点的颜色期望，为颜色值分布的方差，有如下的公式：

其中为i点在t幅图像中的颜色值。这样，所有的点构成了初始背景模型。

(2)前景区域的提取 初始背景建立以后，对于每一幅新采集的当前土地，就可以进行前景区域的提取了。设当前图像中点i的颜色值为,可以通过以下公式将图像二值化：