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基于異構(gòu)多核構(gòu)架的紅外光與可見光圖像實時融合系統(tǒng)的制作方法

文檔序號:9912089閱讀:966來源:國知局
基于異構(gòu)多核構(gòu)架的紅外光與可見光圖像實時融合系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計算機應(yīng)用技術(shù)范疇,涉及計算機視覺和信息融合領(lǐng)域,特別是多傳 感器圖像融合領(lǐng)域,具體是一種基于異構(gòu)多核構(gòu)架的紅外光與可見光圖像實時融合方法。 二、
【背景技術(shù)】
[0002] 多傳感器圖像融合技術(shù)是在信息融合技術(shù)的理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種圖像處 理新技術(shù)。由于可以有效綜合多源圖像信息的互補性和冗余性,因此融合圖像包含比任一 輸入通道圖像更豐富的信息,具有更高的可靠性,有利于提高對圖像信息的分析和識別能 力,所以近年來成為國際學(xué)術(shù)界圖像處理研究領(lǐng)域的一個熱點。融合技術(shù)將多源圖像信息 資源的利用率得以最大限度地發(fā)揮,圖像配準(zhǔn)是圖像融合必須進行的預(yù)處理,多源圖像配 準(zhǔn)和融合技術(shù)的理論研究已經(jīng)取得了很多成果,但是可實用的圖像融合系統(tǒng)目前處理能力 依然有限,且有些還處于實驗研究階段。圖像融合技術(shù)應(yīng)用的突出障礙是實時性要求與系 統(tǒng)處理速度。對于像素級融合,多源圖像相關(guān)像素的配準(zhǔn)結(jié)果直接影響融合圖像精度,而現(xiàn) 階段所提出的圖像多尺度塔形分解與重構(gòu)的多分辨圖像融合算法的巨量數(shù)據(jù)處理又使得 圖像融合處理系統(tǒng)的研制開發(fā)具有不小的阻礙。國內(nèi)外也有部分文獻提到使用不同的體系 構(gòu)架進行紅外光與可見光融合,但是性能及效率還不能完全適應(yīng)現(xiàn)有圖像處理的需要,性 能及效率還有待提尚。 三、

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是針對目前紅外光與可見光融合算法效率與質(zhì)量相互制約的缺點, 設(shè)計一種基于異構(gòu)多核構(gòu)架的紅外光與可見光實圖像時融合系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分利用ARM處 理器和DSP處理器各自的優(yōu)點,構(gòu)建兩者協(xié)同工作的運行模型。對不同的處理器核心分配各 自擅長的任務(wù),有效提升系統(tǒng)的運行處理能力。ARM端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、顯示和圖像的實時 傳輸,DSP端完成紅外光圖像增強、圖像配準(zhǔn)、兩路圖像的金字塔融合及融合圖像的實時壓 縮。不僅實現(xiàn)紅外光與可見光的實時配準(zhǔn)融合功能,還在此基礎(chǔ)上對融合后圖像進行H. 264 的圖像數(shù)據(jù)實時壓縮傳輸及存儲。從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上保障實時圖像融合處理的穩(wěn)定性、可靠性 及傳輸高效性,滿足實時、高速、通用、標(biāo)準(zhǔn)化等目的。
[0004] 本發(fā)明的目的是這樣達(dá)到的:
[0005] -種基于異構(gòu)多核構(gòu)架的紅外光與可見光圖像實時融合系統(tǒng),其特征在于:系統(tǒng) 構(gòu)建一個以ARM核和D SP核為核心的異構(gòu)多核處理器,在ARM核與D SP核之間采用CMEM和 DSP1 ink接口模塊;ARM核與DSP核之間數(shù)據(jù)調(diào)用接口采用Codec Engine調(diào)用接口模板;異構(gòu) 多核處理器負(fù)責(zé)整個系統(tǒng)的控制流程及數(shù)據(jù)收發(fā)及處理邏輯,完成紅外光與可見光圖像的 視頻數(shù)據(jù)采集、視頻數(shù)據(jù)的實時增強與融合,以及融合后的視頻數(shù)據(jù)的顯示輸出。
[0006] 在異構(gòu)多核處理器內(nèi)部,ARM核運行l(wèi)inux操作系統(tǒng),使用gcc編譯器編譯內(nèi)核驅(qū)動 及應(yīng)用程序,開發(fā)環(huán)境使用Redhat linux;負(fù)責(zé)紅外光與可見光兩路視頻數(shù)據(jù)的實時數(shù)據(jù) 采集及圖像融合過后的壓縮數(shù)據(jù)的實時傳輸;在DSP核使用CCS集成開發(fā)環(huán)境,運行DSP/ BIOSS實時操作系統(tǒng),負(fù)責(zé)對紅外光輸入圖像進行配準(zhǔn)預(yù)處理和圖像增強預(yù)處理、可見光與 紅外光兩路視頻圖像數(shù)據(jù)的實時融合以及對融合后的圖像數(shù)據(jù)進行H.264實時編碼壓縮。
[0007] 在異構(gòu)多核處理器前端設(shè)置多路視頻A/D轉(zhuǎn)換芯片,在異構(gòu)多核處理器后端設(shè)置 多路視頻D/A轉(zhuǎn)換芯片和用于視頻數(shù)據(jù)壓縮輸出到網(wǎng)絡(luò)物理層控制器;可見光數(shù)據(jù)和紅外 光數(shù)據(jù)分別經(jīng)過各自的視頻輸入口通道進入系統(tǒng)后,經(jīng)各自的多路視頻放大器放大、增強 數(shù)據(jù)驅(qū)動能力,放大后的可見光數(shù)據(jù)和紅外光數(shù)據(jù)均分為2路,一路數(shù)據(jù)完全保留并經(jīng)視頻 旁路視頻輸出口分別顯示輸出,另外一路送入A/D視頻轉(zhuǎn)換芯片,經(jīng)數(shù)字化后送入異構(gòu)多核 處理器進行數(shù)據(jù)采集融合處理,融合后的數(shù)據(jù)經(jīng)視頻D/A轉(zhuǎn)換芯片處理后,實時融合視頻從 視頻輸出口輸出,同時,融合后的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過H264實時編碼壓縮,壓縮后的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)物理層控制器從網(wǎng)絡(luò)接口輸出。
[0008] 系統(tǒng)的運行流程:首先,ARM端采集紅外光視頻數(shù)據(jù)和可見光視頻數(shù)據(jù),DSP端獲取 視頻緩存后,對紅外光輸入圖像,進行圖像增強預(yù)處理和圖像配準(zhǔn)預(yù)處理,在DSP端進行圖 像融合,融合后的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到ARM端顯示融合結(jié)果,輸出融合后的視頻,同時,DSP端對 融合的圖像進行H264視頻編碼壓縮,壓縮后再經(jīng)ARM端網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)。
[0009] 對紅外光輸入圖像配準(zhǔn)預(yù)處理,是將紅外光圖像通過上采樣插值到可見光系統(tǒng)分 辨率,即將紅外光圖像拉伸至可見光圖像的對應(yīng)點。
[0010]對紅外光輸入圖像進行圖像增強預(yù)處理,采用基于"灰度世界"grey world圖像增 強算法,在YUV色彩空間進行,且僅用于紅外光的亮度信息Y分量的增益調(diào)整,即把紅外光的 灰度信息只看作是其中一個通道的亮度信息,并選定目標(biāo)灰度作為整個所能表示灰度范圍 的一半,將紅外光的灰度信息范圍有效擴充到整個灰度位寬范圍內(nèi),對每個像素乘上整體 的放大系數(shù)。
[0011] 在對紅外光與可見光源圖像快速融合時,采用建立三層的拉普拉斯金字塔結(jié)構(gòu)進 行融合:紅外光圖像在進行圖像增強預(yù)處理和配準(zhǔn)預(yù)處理后,與可見光圖像同時進行高斯 塔形分解,分解后的紅外光圖像和可見光圖像被分別被分解為一層金字塔圖像、二層金字 塔圖像和三層圖像,再對紅外光圖像和可見光圖像進行一層融合、二層融合和三層融合,在 圖像融合中生成三層圖像、二層金字塔圖像和一層金字塔圖像,對金字塔融合后得到紅外 光與可見光圖像融合后的圖像。
[0012] 在對紅外光與可見光源圖像快速融合時,采用建立三層的拉普拉斯金字塔結(jié)構(gòu)進 行融合:首先對圖像進行高斯金字塔分解,高斯金字塔用于下采樣圖像,而拉普拉斯金字塔 則用于從金字塔低層圖像中向上采樣重建圖像,從金字塔第i層生成第i+Ι層圖像G 1+1,用高 斯核對圖像Gi進行卷積運算,然后剔除所有偶數(shù)行和偶數(shù)列,得到原有圖像的1/4,由上述 過程對輸入圖像Go循環(huán)執(zhí)行操作產(chǎn)生整個高斯金字塔。
[00?3]使用imgPyrDowO,imgPyrUp()下采樣分解與上采樣金字塔重構(gòu)的函數(shù)調(diào)用。在金 字塔構(gòu)建完成后,在金字塔最底層使用加權(quán)平均的融合算法。
[0014]恢復(fù)原來圖像的大小過程如下:將圖像在每個方向擴大為原來的兩倍,新增的行 和列以〇填充,將得到的原有圖像的1/4的內(nèi)核恢復(fù)到原有圖像同樣的內(nèi)核,即將高斯金字 塔圖像乘以4,與放大后的圖像卷積,獲得新增像素的近似值;這兩個向下和向上采樣步驟 分別通過函數(shù)imgPyrDow()和imgPyrUp()實現(xiàn)。
[0015]對紅外光輸入圖像配準(zhǔn)預(yù)處理,將紅外光圖像拉伸至可見光圖像的對應(yīng)點過程 是:首先使用自主開發(fā)的識別配準(zhǔn)工具,分別在紅外光和可見光圖像中找到相同物體的對 應(yīng)的坐標(biāo)位置,對應(yīng)點通過人工干預(yù)方式獲得,并計算生成紅外光到可見光圖像的仿射變 換系數(shù)矩陣。尋找不在同一直線上的三對對應(yīng),進行運算,通過調(diào)用openCV函數(shù)庫的對應(yīng)接 口函數(shù),得到仿射變換系數(shù)矩陣,并將該系數(shù)矩陣通過網(wǎng)絡(luò)直接寫入到實時融合系統(tǒng)的 flash 中。
[0016] 所述仿射變換系數(shù)矩陣根據(jù)以下公式計算:
[0017]
[0018]其中,&,7)、(^,7')分別對應(yīng)仿射變換前各像素點的坐標(biāo)值,311、&12、 &21、&22為2* 2非奇異矩陣的系數(shù),tx、ty分別為在x、y方向上的平移參數(shù)。
[0019]當(dāng)系統(tǒng)加電啟動時,程序自動讀入該仿射變換系數(shù)矩陣,計算生成紅外光圖像到 可見光圖像的像素映射表,即得到紅外圖像上每個像素映射到可見光圖像上所得的對應(yīng)坐 標(biāo)值,像素映射表生成計算公式如下:
[0020: V1/ u
[0021] 然后,再用高斯核對i層圖像Gi進行卷積運算的表達(dá)式為:
[0022] Z;. = Gi-UP(GM)? g5x5 (3)
[0023] 其中符號?代表卷積操作,g5x5是5 X 5的高斯核,
[0024] 5X5的高斯核卷積核為:
[0025]
[0026] 在金字塔構(gòu)建完成后,在金字塔最底層使用加權(quán)平均的融合算法,對于可見光圖 像和紅外圖像的像素灰度值加權(quán)平均融合的過程可以表示為:Ρ^,ιΟιωΑΟιι,ιΟ+ω^Οιι, η)
[0027] 式中,Α代表可見光圖像,Β代表紅外光圖像,m代表像素的行數(shù),πι=1,2,···Μ;η代表 像素的列數(shù),η=1,2, ...,Ν; ω:為可見光圖像的加權(quán)系數(shù);ω2為紅外光圖像的加權(quán)系數(shù);通 常(01+(〇2=1;當(dāng)〇 1= C〇2 = 0.5時為加權(quán)平均的特例。
[0028] ARM核與DSP核之間數(shù)據(jù)調(diào)用接口采用Codec Eng
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