摘 要：采用Micro2440開發板和OV9650攝像頭，成功獲取了視頻圖像，并且能夠對視頻中的每一幀圖像同步進行自定義的圖像處理，其處理的結果同時能夠在LCD上予以顯示。實驗結果證明該視覺處理平臺具有良好的視覺處理特性，適合作為數字圖像處理平臺，為進一步的圖像處理、功能擴展以及嵌入式應用創造了條件。
關鍵詞：Micro2440；OV9650；LCD；圖像處理
嵌入式機器人系統通常需要高速、功能接口豐富的處理器系統，而最新的Micro2440開發板采用了三星S3C2440A處理器，該處理器基于ARM920T內核，工作頻率400 MHz，0.13 μm的工藝制造,具有高性價比、低功耗、高性能的特點[1],同時內部集成了LCD、CMOS攝像頭等接口模塊，能夠高速快捷地完成視頻信號處理，而且豐富的外圍接口提供了系統良好的擴展特性。另外Micro2440核心板可以與底板分離單獨運行，為進一步縮小體積預留了空間。無論是基于圖像的處理還是視頻流的處理，首先都需要完成視覺平臺的構建，本文在Micro2440開發板的基礎上實現了視覺處理平臺，完成了圖像、視頻的處理和顯示功能，并提出了基于顏色通道的背景差分法，完成目標物體中心的實時檢測。
1 系統整體流程
該平臺設計首先完成了基本的硬件初始化，而CMOS攝像頭驅動以及相應的圖像處理作為一個單獨的模塊進行加載運行。該嵌入式系統的加載啟動任務是由BootLoader（BootLoader是嵌入式系統加電后運行的第一段程序）來完成的。BootLoader分為兩個階段：第一階段通常由匯編語言實現完成部分硬件的初始化，創建C語言運行環境；第二階段繼續進行初始化完成MMU、LCD顯示等設置。在系統完成基本硬件的初始化工作后，便可以啟動攝像頭進行圖像、視頻的采集處理，系統結構如圖1所示。
BootLoader的第一階段啟動的流程依次為：ARM啟動或重啟→設置中斷向量→禁止看門狗、中斷→設置時鐘→Sdram初始化→復制RO/RW段到Sdram→ZI段清零→堆棧初始化→跳轉到main函數。第二階段則完成了以下操作：main函數→端口初始化→設置中斷請求→設置主頻→串口初始化→設置MMU→打開Cache→LCD初始化。ARM系統MMU的設計為了便于實現，采用了2段式的虛擬地址分配方式，每個頁（Section）的大小設置為1MB;同時為了減少對S3C2440地址的修改，采用了虛擬地址與物理地址相同的地址分配方式。
2 LCD設計
Micro2440開發板配有240×320/NEC3.5英寸T- FT真彩液晶屏，正確設置后能夠顯示清晰的圖像、視頻。S3C2440A的LCD控制器支持的屏幕大小包括480×640、240×320以及160×160等尺寸，能夠產生VFRAME、VLINE、VCLK、VM等控制信號。這些控制信號的使用需要配置S3C2440A的C端口為LCD控制。同時LCD的數據線VD[0]~ VD[7]也由C端口控制，VD[8]~VD[23]則由D端口控制，需要設置做為LCD數據線。由于使用的是TFT真彩液晶屏，需要把LCD控制寄存器設置為TFT模式，這里設置為TFT的16BPP（Bits Per Pixel）模式；同時還需要對LCDCON5進一步設置為5:6:5或5:5:5:1格式，這里設置RGB格式為5:6:5格式，此信號在OV9650傳輸如圖2所示[2]。以便和攝像頭的視頻輸出格式相一致，否則需要進行格式的轉化。在設置完幀緩存地址后，寫入數據，便可以實現圖像的顯示，格式轉換過程如圖3所示。
3 攝像頭驅動設計
Micro2440開發板的配套攝像頭型號為OV9650，該攝像頭具有130萬像素，輸出視頻格式為YCbCr格式，同時S3C2440A的CAMIF(Camera Interface) 提供了ITU-R BT.601/656 8位標準輸入的支持[3]，最大可采樣4 096×4 096像素的圖像[4],在Preview模式下支持輸出RGB 16/24 bit格式，這對于數字圖像的處理帶來了便利條件。S3C2440A的CAMIF與OV9650的連接如圖4所示。
OV9650驅動流程如下：設置Camera全局控制寄存器，并復位→配置S3C2440A的J端口→使能OV9650的Normal模式→設置接口時鐘→通過I2CSCL，I2C-SDA與SID_C, SID_D信號建立S3C2440A與OV9650的通信→設置OV9650的寄存器組→初始化3C2440A攝像頭接口，包括捕獲圖像的寬、高、偏移、輸入格式、輸出格式、緩沖區地址等→將OV9650將LCD緩沖區地址更改到Camera的緩沖區地址，以顯示Camera圖像→清除中斷→設置中斷處理函數→開始捕獲圖像。
其中，OV9650與S3C2440A的通信采用了兩線制的SCCB (Serial Camera Control Bus) [5]，通過該接口可實現各種圖像增強和控制功能，如自動曝光、自動增益、自動白平衡控制等，以及控制圖像色彩、飽和度、銳化、鏡頭校準等[6]。S3C2440A控制端口產生SCCB的啟動、停止等控制信號，SCCB 協議中開始條件定義為:在SID_C 為高電平時, SID_D出現一個下降沿,則SCCB開始傳輸;停止條件定義為:在SID_C為高電平時, SID_D出現一個上升沿,則SCCB停止傳輸；在數據傳輸時,SID_C為高電平時,需要SID_D上的數據的穩定,以便傳輸，如圖5所示。
以寫一位數據傳輸為例，基本流程為：將數據放在SID_D上→啟動SID_C進行傳輸→延時傳輸后停止SID_C；同理，傳輸8位數據則需循環8次。類似地，讀取時基本流程為：啟動SID_C→讀取SID_D→停止SID_C。一個完整的數據傳輸的寫周期順序為：寫從設備的ID→寫設備寄存器的地址→將此寄存器中寫入數據。
4 圖像處理設計
在獲得攝像頭采集的圖像后，常常需要對捕獲的圖像進行處理，并把處理的結果實時地顯示出來。本文通過設計在幀中斷處理函數中進行圖像處理，可以很好地進行處理后圖像的動態顯示。此時需要將OV9650獲得的圖像的buffer地址設置到一臨時空間中，完成處理后再送入LCD的buffer地址中進行顯示；否則，Camera和圖像處理函數同時寫LCD的buffer地址，將出現LCD顯示不正確的情況。圖像處理流程如圖6所示。
5 圖像獲取結果
圖7分別是在室內環境下，桌面上一個普通乒乓球在攝像頭視頻顯示的結果(左)和在動態處理后攝像頭視頻顯示(右)的截圖，其中視頻的下方同時顯示了一橫條圖片。圖像處理函數完成了視頻在綠色通道中的同步顯示。經驗證，圖像處理的結果良好，色彩正常，并且無明顯滯后等異常現象。
6 運動目標檢測
獲取OV9650圖像后，在此系統平臺上完成了對運動物體的目標檢測，取得了良好效果。常用的運動目標檢測方法有:光流法、幀差分法以及背景差分法[7]。光流法大多計算復雜，占用CPU時間較多；幀差分法常常檢測目標不夠完整；因而針對嵌入式平臺采用了運算速度較快的背景差分法。實驗首先采用了基于灰度圖像的背景差分法，但效果不夠理想:設f(i,j)為一幀視頻圖像序列；Rf、Gf、Bf為其中的任一像素的紅綠藍分量，i，j為像素的橫坐標和縱坐標。B(i,j)為背景圖像序列，同樣地，RB、GB、BB為其中的紅綠藍分量，依據以下公式計算灰度值(類似黑白攝像頭獲得的灰度值):
背景差為: fB(i,j)=f(i,j)-B(i,j)。此系統中RGB格式為5:6:5格式，紅綠藍分量均取5位，綠色分量舍棄了最低位。獲得的差分圖像分別以紅色顯示和二值化獲得的結果如圖8所示。
如圖8(右)所示，由于灰度圖像的背景差分法獲得的像素值普遍較低，因而屏幕亮度較暗，在室內光線中LCD屏幕顯示很不清晰；圖8(左)為進行二值化后背景差分法的圖像，也僅能夠得到小球的部分區域，效果不夠理想。于是本文針對于彩色圖像提出了基于顏色通道的背景差分法，可以獲得理想的效果。設P為顏色通道(這里紅色通道取值為0xF800)，則基于顏色通道的背景差分法用如下公式計算:
背景差為: fB(i,j)=f(i,j)-B(i,j)。若取閥值T則：fB(i,j)=fB(i,j)-T。獲得的差分圖像分別在紅色通道中顯示和二值化所得的結果如圖9所示。可見圖9左圖二值化后可獲得乒乓球的圓形輪廓，十分清晰；而且在紅色通道中的圖像顯示輪廓明亮，說明數值強度大抗干擾能力強。在獲得圖像后并自動計算出形心位置，在橫軸和縱軸以白色直線顯示中心位置，在以240×320分辨率輸出時,平均速率達30幀/s，實現了對運動目標中心的實時檢測，如圖9右圖所示。實驗結果表明, 此基于Micro2440的視覺處理平臺上能夠很好地進行圖像及視頻的顯示及處理。
本文基于Micro2440的視覺處理平臺具有以下特點: (1)Micro2440平臺提供了豐富的外圍接口，方便功能擴展,S3C2440A自帶有CAMIF(Camera Inter-face) 模塊，無需接口轉化電路，核心板與底板分離可以進一步縮小體積;(2)CPU工作頻率 400 MHz，處理速度較快，OV9650高達130萬像素，分辨率高。
在每完成一幀的視頻采集后，能夠及時地進行圖像處理，并且圖像處理的結果能夠在LCD上同步顯示；同時輕松轉換便可以方便地得到標準24位BMP圖像，為進一步數字圖像處理提供了良好的平臺。
參考文獻
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