基于DSP的嵌入式数字摄像夜间能见度测量系统

2．2．4 串口通信模块
系统在DSP外部通过CY37064P100和TL16C752B扩展串口通信电路实现主芯片与带串口液晶屏之间的通信，将夜间能见度值显示在液晶屏上。图5为串口通信模块设计图。选择串口液晶屏实现能见度数值的显示和历史曲线的绘制。

3 嵌入式系统软件设计
3．1 基于DSP／BIOS和RF5系统软件设计
DSP／BIOS是基于CCS的一个嵌入式操作系统，其多线程机制可以方便进行多任务应用程序的编写。与传统的汇编语言和C语言编写的DSP程序相比，DSP／BIOS可以有效地提高代码执行效率，利于行代码执行情况的实时监控。RF5是基于DSP／BIOS的应用程序设计框架，实现存储管理、线程模型和通道封装。运用RF5参考框架可以大大缩短开发者的难度和时间。根据系统需要，在基于RF5参考框架上进行嵌入式软件的编写，图6为软件程序流程图。

各个处理任务之间采用SCOM消息机制进行通信。图像采集任务采集数据后，通过SCOM消息传输给处理任务；处理任务对图像进行相关的处理及能见度计算后，通知采集任务进行下一次的采集处理，并将处理的结果传给输出任务进行显示。同时，处理任务协调该任务和其他两个任务之间的通信。
3．2 能见度计算的图像处理算法研究
能见度计算任务是DSP嵌入式软件的核心，其图像处理方法是系统可靠性的关键。数字摄像夜间能见度仪通过图像处理计算两相同亮度光源经过不同距离衰减之后的目标光源视亮度，根据视亮度反演大气消光系数完成能见度值的测量。其图像处理过程主要分为图像预处理、图像分割与定位、能见度值的计算三部分。
3．2．1 图像预处理
图像预处理主要对采集的光源图像进行图像滤波处理，以达到去除背景噪声和杂散光等的影响，使目标光源和黑体图像亮度均匀。由于该系统的能见度仪主要安装在高速公路上用于能见度预警，在低雾、雨天等天气条件下，图像的清晰度不高。另外CCD在图像采集和传输图像的过程中也会产生相应的噪声污染。因此，需要对图像进行预处理。
采用了频域增强法使得图像清晰化。对图像进行傅里叶变换，在频域进行滤波处理，再将滤波后的图像反变换到空间域，从而获得增强后的图像。另外利用小波变换在信号去噪和数据压缩领域的良好效果，采用小波阈值去噪法。基于信号和噪声频率和幅值不同，对图像进行二维小波变换，根据图像原始信息和噪声小波变换系数的差异，设定阈值去除小波系数中的噪声元素，用经过处理的小波系数进行二维小波反变换得到去噪后的图像。
3．2．2 图像分割与定位
数字摄像法测量夜间能见度关键在于准确地提取出图像的亮度信息。在亮度的计算过程中，准确地分割出光源图像是计算过程中的关键。简单的阈值分割易造成误判，影响能见度的计算。图像分割研究合适的适合两个目标光源和黑体的分割算法，取光源中亮度比较均匀的部分作为光源和黑体的亮度值。

选择合适的USAN区域，利用SUSAN边缘检测算子，进行图像的边缘检测。根据所得到的边缘进行图像的分割，得到光源二值图像。取正方形的模板在光源部分进行亮度值搜索计算，求出方框内亮度最大的区域，以此区域作为光源的亮度值。再根据图像尺寸与对应像素个数的关系，求出黑体的位置，进行黑体亮度值的计算。图7显示了从图形分割到定位的过程。
3．2．3 能见度值的计算
通常能见度的变化实时性要求不高，可根据DSP计算的效率，每取100张图叠加求平均亮度，再将计算出的目标光源和目标黑体的亮度值分别代入消光系数σ和能见度D计算公式，完成能见度的计算。

4 实验效果分析
实验选择合肥董铺岛观测场地进行能见度实验，实验中采用100帧图像进行平均来求取亮度值。图8为嵌入式系统计算能见度值通过串口液晶屏的显示。

实验根据合肥6月天气情况，取19：30到第二天的5：00为夜间，测量能见度。图9为2011年6月8日至6月12日的测量结果。从测量结果可以看出数字摄像夜间能见度仪同前向散射能见度仪有几乎完全相同的变化趋势，最大相对标准误差为15％，满足世界气象组织关于标准能见度仪误差小于20％的规定。

5 结语
本文设计的基于DSP和CPLD的数字图像处理平台的设计方案应用到数字摄像夜间能见度测量中可以得到图像的实时显示与能见度的计算。采用的图像分割与定位算法可以获得较小的亮度误差，能见度值也与人工观测值十分接近，误差在可接受的20％内。该系统具有可靠性高、实时性强、速度快等特点，经实验验证满足数字摄像夜间能见度测量的要求，理论上可以应用到夜间能见度的观测当中，可以作为后期研发的平台继续开展数字摄像夜间和白天能见度方面的探测。