基于智能车上的图像采集与处理
基于智能车上的图像采集与处理
摘要：本文以面阵CCD摄像头作为图像传感器进行数据采集，以MC9S12XS128作为主处理器进行数字图像处理。利用LM1881将视频信号进行分离处理；利用TLC5510高速AD将模拟视频信号进行采集和量化。在图像预处理中，利用直方图求出动态阀值将图像二值化和中值滤波算法进行图像的滤波，并且在黑线提取中提出根据不同边线的特点运用了不同的插值算法。通过多次实验证明，该算法具有良好的鲁棒性、可靠性和实时性。
关键字：图像处理；图像采集；CCD摄像头
Abstract:based on the surface of CCD camera as image sensors for data acquisition, with MC9S12XS128 as the main processor for digital image processing. Using LM1881 separate the video signal processing; Using TLC5510 high-speed AD analog video signal acquisition and quantification. In the image preprocessing, the use of histogram and dynamic threshold image binarization image filtering and median filtering algorithm, and put forward according to the characteristics of the different margins in the black line extraction using different interpolation algorithm. Through the experiments prove that the algorithm has good robustness, reliability and real-time performance.
Key words: image processing; Image acquisition; The CCD camera
引言识别路径是智能汽车实现自动化的基础。目前，已有利用各种MCU作为处理器进行智能小车的设计。但是居于飞思卡尔智能汽车竞赛规则的限制，本文以飞思卡尔公司的MC9S12XS128处理器作为该智能车的处理器进行数据处理。由于该处理器的工作频率与内部存储空间的限制。本论文研究的图像处理算法主要是基于能满足飞思卡尔智能车竞赛摄像头组对赛道图像进行路径识别的前提下，尽量减少算法的空间复杂度和时间复杂度。实现快速、高效地将采集回来的视频图像进行处理，为摄像头组的智能车稳定地运行打好了充实的基础。
1 图像采集系统的硬件组成
标准PAL视频信号的组成：摄像头每秒扫描 25 幅图像，每幅又分奇、偶两场，先奇场后偶场，故每秒扫描 50 场图像。标准PAL视频信号由复合同步信号，复合消隐信号和视频信号。其中的视频信号才是真正的图像信号，对于黑白摄像头，图像越黑，电压越低，图像越白，电压越高。其中视频信号包含两场图像信号，分为奇场和偶场。由于面阵CCD摄像头是以隔行扫描的方式采集图像上的点，故奇场只包含奇数行的图像信号，而偶场只包含偶数行的图像信号。当扫描完一行，视频信号端就输出一个低于最低视频信号电压的电平，并保持一段时间。它是扫描换行的标志。同时在场信号结束后又会出现低于最低视频信号电压的电平，并保持一段时间。其中本次持续的时间比换行时持续的时间要长，作为扫描换场的标志。
1.1视频同步信息分离芯片LM1881
LM1881是目前广泛应用的视频同步信息专用分离芯片（图1-1.1），它有多种封装形式，仅有8个引脚。下面介绍几个关键引脚。
图1-1.1 LM1881电路连接图
引脚1：行同步信号输出端。
引脚2：视频信号输入端。
引脚3：场同步信号输出端。当摄像头信号的场同步脉冲到来时，该端将变为低电平，一般维持230us，然后重新变回高电平。
引脚7：奇偶场输出。用高低电平表示当前是奇场还是偶场。当摄像头信号处于奇场时，该端为高电平，当处于偶场时，为低电平。
LM1881正常工作时的时序图如图所示：
图1-1.2 LM1881部分时序图
1.2 视频信号模数转换芯片TLC5510
TLC5510是美国德州仪器（TI）公司生产的８位半闪速结构模数转换器，它采用CMOS 工艺制造，可提供最小２０Msps的采样率。由于ＴＬＣ５５１０不仅具有高速的Ａ／Ｄ转换功能，而且还带有内部采样保持电路，从而大大简化了外围电路的设计；同时，由于其内部带有了标准分压电阻，因而可以从＋５Ｖ的电源获得２Ｖ满刻度的基准电压。可广泛用于数字ＴＶ、医学图像、视频会议、高速数据转换等方面。
TLC5510电路连接图如下图所示：
图1-2.1 TLC5510电路连接图
其中，D1-D8引脚分别接MC9S12XS128的P0-P7引脚。并将P0-P7该8个引脚设为输入捕捉的模式进行采集经过量化的视频信号。由于TLC5510最小的采样率为２０Msps并且可以稳定工作，故不仅可以满足赛道信息采集的要求而且采集回来的信息具有较高的分辨率。
2 图像处理软件部分
由于从CCD摄像头直接采集和量化后的图像可能包含椒盐噪声等干扰。同时考虑到MC9S12XS128的工作频率不是很高，图像处理速度较慢，所以我们采取了隔行采集赛道图像，隔像素采集的方法，为了进一步提高采集速度，除了尽量避免使用浮点运算，减少单片机负担。为了的到正确的赛道信息，要将采集回来的图像进行相关的处理。如滤波、二值化、平滑、插值等处理。滤波我们采用了中值滤波算法，中值滤波作为一种典型的非线性滤波方法，能够在衰减随机噪声。为了不使边界模糊，只采用了1*3的掩膜进行滤波，能较好地保护原始信号，在灰度值变化比较小的情况下可以起到很好的平滑处理。从而确保智能车能够稳定地运行。图像处理软件大致流图如下图所示：Array图2-1.1 图像处理软件大致流图
2.1 改进中值滤波
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。其中对滤除椒盐噪声的效果较好。
标准的中值滤波是：在要排序的元素集合中任意选取一个元素,并将它与相邻的元素进行比较,将所有比这个元素小的元素都放在它之前,将所有比它大的元素放在它之后;经过一次排序之后,可按该元素所在的位置分界,将集合分成2个部分;然后对剩下的2个部分重复上述过程进行排序,直到每一部分只剩下一个元素为止;当所有排序完成后,取排序后的集合中位于中间位置的元素的值作为输出值，即输出整个集合中的中值。
基于标准中值滤波的思想，考虑到MC9S12XS128的处理能力有限，我们对标准的中值滤波进行了改进。大致思想如下：在采集回来的二维图像数组中，利用1*3的掩膜进行每个像素点进行滤波（边缘点除外），滤波后的值直接在原二维数据里面更改。同时，紧接下一次掩膜移动的像素点直接用上一次滤波后的值来比较。据此来求出下一次像素点的灰度值。对于边缘上的像素点直接保留原来的灰度值。
针对于改进后的中值滤波，无论是在空间复杂度上还是在时间复杂度上来看，都比标准的中值滤波要小。而且滤波后的效果与标准的中值滤波的效果相差不大。满足了正确提取赛道信息的要求。
2.2 二值化
二值化是指将数字图像的灰度值从8个灰度级转换到1个灰度级。这样有利于接下来的寻中线有很大的帮助，避免了错误识别边线的情况。其中，二值化有静态阈值二值化和动态阈值二值化。据与动态二值化有较强的环境适应能力，将依赖光线的均匀度降低，所以我们选用了动态二值化，提高了车子对环境的适应能力。二值化的阈值可以有很多种方法可以求得，其中直方图是较为有效的方法。
标准直方图均衡化的思想，将整幅图像的像素点的灰度值进行求和处理，同时统计与各个灰度值中像素点的个数。
改进后直方图求阈值的思想，我将其称为限幅直方图求阈值的方法。大致思想上，根据标准PAL视频信号的电压值的特点，一般处于0.5V-2V之间，只统计在这个范围之内的灰度值个数和进行灰度值求和。除此之外，实验发现由于摄像头采集远处的像素值会偏高而近处的像素值偏低，在整个范围内呈线性关系。故只需该幅图像中间20行的像素点的灰度值处理就可以求出较准确的阈值。下面为统计各灰度值像素点之后进行处理的部分代码：
for(i_fa=40;i_fa<=240;i_fa++)
{
t_fa+=zhifang[i_fa];
u_fa+=i_fa*zhifang[i_fa];
}
k2_fa=(uint8)(u_fa/t_fa);
经过多次实验证明：经过阈值k2_fa二值化的图像基本与实际赛道的图像相同（梯形失真除外）。能够有效地为车子提供正确的路径。
2.3 寻赛道中线
基于上面对所采集回来的图像进行处理后，图像基本已经能够明显地分辨出赛道两边的黑线。按第一行（即最近行）从中间网两边找，其他行在上一行的基础上减去一个常量，在判断该像素点是白点还是黑点。根据赛道的规律再决定该往中间找还是往两边找。这样能够
有效的节省了寻中线的时间，达到了减少了算法的时间复杂度的目的。对于直道、弯道和十字交叉弯需用到不同的求中线的方法。针对不同赛道需做一下处理：当车子行驶于在直道时，按两边中线的坐标求平均值就可以得出对应的中线；当车子行驶于在弯道时，按所找到的边线加上对应的偏移量得出对应的中线；当车子行驶于在十字交叉弯时，根据前面或则后面的找到的边线用最小二乘法求出中间全部为白点对应行的中线。下面为最小二乘法补线的部分代码：
void FinishLine(uint8 r1,uint8 c1,uint8 r2,uint8 c2,int8 prow[]) //r--row c--col
{
uint8 p,pA,pB,pC,pr1,pr2,pc1,pc2;
for(p=r1-1;p>r2;p--)
{
pr1=r1-(uint8)((r1+r2)/2);
pr2=r2-(uint8)((r1+r2)/2);
pc1=c1-(uint8)((c1+c2)/2);
pc2=c2-(uint8)((c1+c2)/2);
pB=(uint8)((pr1*pc1+pr2*pc2)/(pc1*pc1+pc2*pc2));
pA=(uint8)((r1+r2)/2)-pB*(uint8)((c1+c2)/2);
pC=(uint8)((p-pA)/pB);
prow[p]=pC;
}
}
通过上述的处理后，基本所有赛道的中线都能够提取出来。但是基于有些地方的中线可能受到某些外界因素的影响。下面还需对所求出的中线进行平滑处理。同时也会起到求出较短路劲的效果。对于平滑中线的方法，限于单片机处理的能力，利用1*3的滑动窗口进行均值平滑处理。经过以上几个步骤处理后，各类赛道图像如下图所示，可以明显看出具有良好的效果。
图2-3.1小S弯的图像图2-3.2大C弯的图像
图2-3.3大弯进十字交叉弯的图像
3 实验结果与分析
该智能小车采用面阵CCD的模拟摄像头和飞思卡尔MC9S12XS128微控制器组成的图像采集系统，该图像采集系统电路设计合理的同时提高了数据采集的速率，可采集完整准确的图像信号，运用了改进后的滤波算法、改进后的二值化算法、最小二乘法、平滑算法之后，并不影响系统的运行速度，同时提高了车子抗干扰能力和定位精度，加上控制算法之后能够让车子稳定地在赛道运行。
参考文献:
[1] 数字图像处理（第二版）（美）冈萨雷斯等著，阮秋琦电子工业出版
[2] 胡庆华谢林菲刘学山图像采集与处理在智能车系统中的应用电子产品世界
[3] 嵌入式系统设计实战:基于飞思卡尔S12X微控制器王宜怀曹金华北京航空航天大学
出版社
第二讲 文本素材的采集与处理
第二讲文本素材的采集与处理 本讲目标： 1．明确文本素材的五种获取方法。 2．掌握扫描仪的使用方法，会用扫描仪获取大量文本，并能利用文字识别软件对获取的文本进行修改编辑。 重点：获取文本素材的方法。 难点：大量文本的采集—扫描仪扫描文字识别法。 一、五种文本素材的获取方法 文本素材的获取有直接获取与间接获取两种方式，直接获取是指通过多媒体教学制作工具软件的文字工具或在文字编辑处理软件中用键盘直接输入或复制，一般在文本内容不多的场合下使用该方式。间接获取是指用扫描仪或其他输入设备输入文本素材，常用于大量文本的获取。 文本素材的获取方法如下： （1）键盘输入方法 键盘输入方法是文本输入的主要方法，使用计算机输入汉字，需要对汉字进行编码，根据汉字的某种规律将汉字用数字或英文字符编码，然后由计算机键盘输入。汉字有音、形、义三个要素，根据汉字读音的编码叫音码，根据汉字字形的编码叫形码，兼顾汉字读音和字形的编码叫音形码或形音码。在常用的多媒体教学制作软件中，都带有文字工具，在文本内容不多的情况下，可以直接输入文字，对输入的文字可进行直接编辑处理。 （2）手写输入方法 使用“输入笔”设备，在写字板上书写文字，来完成文本输入，利用手写输入法获取文本的方式，类似于平时我们在纸上写字，但对在写字板上书写的文字要经选择。手写输入方法使用的输入笔有两种：一种是与写字板相连的有线笔，另一种是无线笔。无线笔携带和使用均很方便，是手写输入笔的发展方向。写字板也有两种，一种是电阻式，另一种是感应式。 （3）语音输入方法 将要输入的文字内容用规范的语音朗读出来，通过麦克风等输入设备送到计算机中，计算机的语音识别系统对语音进行识别，将语音转换为相应的文字，完成文字的输入。 语音输入方法目前开始使用，但识别率还不是很高，对发音的准确性要求比较高。 （4）扫描仪输入法 将印刷品中的文字以图像的方式扫描到计算机中，再用光学识别器（OCR）软件将图像中的文字识别出来，并转换为文本格式的文件。目前，OCR的英文识别率可达90%以上，中文识别率可达85%以上。 （5）从互联网上获取文本 从互联网上可以搜索到许多有用的文本素材，在不侵犯版权的情况下，可以从互联网上获取有用的文字。从互联网的html页面上获取部分文本的方法是：首先拖动鼠标选取有用的文本，或单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中，选择“全选”命令，将整个页面上文字全部选中，然后选择“复制”命令，打开文字处理软件（如Word），选择“编辑”/“粘贴”命令，就可以将复制的文字在文字处理软件中进行编辑处理了。如果将互联网上其他格式的文本文件（如：.pdf，.caj）格式的文件进行保存，然后使用部分有用文本，常用的方法是：选择“文件”菜单中的“另存为”命令，将文本文件进行保存，
LabVIEW应用于实时图像采集及处理系统
LabVIEW应用于实时图像采集及处理系统 2008-7-29 9:35:00于子江娄洪伟于晓闫丰隋永新杨怀江供稿 摘要：本文在LabVIEW和NI-IMAQ Vision软件平台下，利用通用图像采集卡开发一种图像实时采集处理虚拟仪器系统。通过调用动态链接库驱动通用图像采集卡完成图像采集，采集图像的帧速率达到25帧每秒。利用NI-IMAQ Vision视频处理模块，进行图像处理，以完成光电探测器的标定。该系统具有灵活性强、可靠性高、性价比高等优点。 主题词：虚拟仪器;图像处理;LabVIEW;动态链接库 1.引言 美国国家仪器（NI）公司的虚拟仪器开发平台LabVIEW，使用图形化编程语言编程，界面友好，简单易学，配套的图像处理软件包能提供丰富的图像处理与分析算法函数，极大地方便了用户，使构建图像处理与分析系统容易、灵活、程序移植性好，大大缩短了系统开发周期。在推出应用软件的基础上，NI公司又推出了图像采集卡，对于NI公司的图像采集卡，可以直接使用采集卡自带的驱动以及LabVIEW中的DAQ库直接对端口进行操作。 但由于NI公司的图像采集卡成本很高，大多用户难以接受，因此硬件平台往往采用通用图像采集卡，软件方面的图像处理程序仍采用LabVIEW以及视频处理模块编写。本文正是基于这样的目的，提出了一种在LabVIEW环境下驱动通用图像采集卡的方案，在TDS642EVM高速DSP视频处理板卡的平台下，完成实时图像采集及处理。 在图象处理的工作中主要完成对CCD光电探测器的辐射标定。由于探测器在自然环境下获取图像时，会受到来自大气干扰，自身暗电流，热噪声等影响，使CCD像元所输出信号的数值量化值与实际探测目标辐射亮度之间存在差异，所以要得到目标的精确图像就必须对探测器进行辐射标定。 2.图像采集卡简介 闻亭公司TDS642EVM（简称642）多路实时视频处理板卡是基于DSP TMS320DM642芯片设计的评估开发板。计算能力可达到4Gips，板上的视频接口和视频编解码芯片Philips SAA7115H相连,实现实时多路视频图像采集功能,支持多种PAL,NTSC和SECAM视频标准。本系统通过642的PCI接口与主机进行数据交换。PCI支持“即插即用（PnP）”自动配置功能，使图像采集板的配置变得更加方便，其一切资源需求的设置工作在系统初启时交由BIOS处理，无需用户进行繁琐的开关与跳线操作。PCI接口的海量数据吞吐,为其完成实时图像采集和处理提供保证。 3.系统组成及工作原理
无线图像采集系统的设计与实现
0引言 视频监控目前已得到广泛的应用，一般采用如下方案：使用具有较高成像质量的CCD(charge-coupled device)传感器摄像头，通过S-VIDEO端子实时传送数据，这种方案需要摄像头与采集端设备连线，同时监控中心需要有较大的存储空间来存储图像与视频片段，还需要电视墙来对不同地点的目标进行实时监控，此方案适合于公共场所的安防和监控，实时性高，但能耗大，成本昂贵。对于需要远程监控的生产环境，例如农业、种植业、畜牧业以及工业厂房的监控，包括动物的异常举动，种植现场环境的突然变化，厂房可疑人员的入侵监控等，上述方案难以满足图像与视频中信息智能处理的需要，而基于嵌入式ARM-Linux的无线图像采集系统成为合适的选择。在802.11无线协议应用经已成熟的前提下，研究的重点在于传感器节点所采用的硬件平台和数据流格式，当前的主流方案包括：①ARM+DSP(digital signal processing)[1]：由ARM 架构CPU(central processing unit)担任传感器节点的总控制角色，利用DSP信号处理芯片的高速处理能力对图像数据进行压缩和相关预处理，该方案适合需要较多数值运算的JPEG (joint photographic experts group)数据流。②FPGA(field-progra-mmable gate array)+视频编解码芯片[2]：利用FPGA的并行处理能力同时传送和处理多组图像与视频数据，由于FPGA的硬件可重写性，该方案适合于在实验阶段进行设计上的查错和优化。③ARM：使用高主频的ARM架构CPU，同时担任中央控制和图像处理的角色。ARM为通用精简指令集架构，具有足够的流水线来应对复杂的逻辑运算，适用于处理逻辑运算量较大的压缩算法，例如PNG格式所采用的Deflate压缩算法，同时，ARM-Linux架构具有成熟的工作基础，固采用方案3设 收稿日期：2010-01-10；修订日期：2010-03-09。
STM32单片机ov760摄像头进行图像采集处理
#include
void skip_a_row() { u16 i; u8 temp; for (i=0;i<320;i++) { //跳过一个像素 FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; temp=(0x00ff&GPIOB->IDR); FIFO_RCK=0; FIFO_RCK=1; temp=(0x00ff&GPIOB->IDR); } } void Get_a_Image() { u16 i,j; for (i=0;i DSP实习报告 题目：图像采集系统的设计 班级：xxx 姓名：xxx 学号：xxx 指导老师：xxxx 目录 一.实习题目 (3) 二.实习背景知识 (3) 三.实习内容 (5) 四.实习程序功能与结构说明 (8) 六．实习心得 (19) 一、实习题目 图像采集系统的设计 二、实习目的： 1、熟练掌握数字信号处理的典型设计方法与技术手段； 2、熟悉D6437视频输入，输出端的操作及编程。； 3、掌握常用电子仪器设备的使用方法； 4、熟悉锐化变换算法。 三、实习背景知识 1、计算机 2、CCS3.3.软件 3、DSP仿真器 4、EL_DM6437平台 EL-DM6437EVM是低成本，高度集成的高性能视频信号处理开发平台，可以开发仿真达芬奇系列DSP应用程序，同时也可以将该产品集成到用户的具体应用系统中。方便灵活的接口为用户提供良好的开放平台。采用该系列板卡进行产品开发或系统集成可以大大减少用户的产品开发时间。板卡结构框图如图所示： 板卡硬件资源： TMS320DM6437 DSP ，可工作在400/600 MHz； 2 路视频输入，包括一个复合视频输入及一个S端子视频输入； 保留了视频输入接口，可以方便与CMOS影像传感器连接； 3 路视频输出，包括2路复合视频，一路S端子输出； 128MByte 的DDR2 SDRAM存储器，256MBit的Nor Flash存储器；用户可选的NAND Flash接口； 可选的256K字节的I2C E2PROM； 1个10M/100Mbps自适应以太网接口； 1 路立体声音频输入、1路麦克风输入，1路立体声音频输出； USB2.0高速接口，方便与PC连接； 1个CAN总线、1个UART接口、实时时钟（带256Byte的电池保持RAM）；4个DIP开关，4个状态指示LED； 可配置的BOOT模式； 10层板制作工艺，稳定可靠； 标准外部信号扩展接口； JTAG仿真器接口； 单电源+5V供电； 板卡软件资源： PCB图像采集系统研究背景意义及国内外现状 1 研究背景 2 AOI系统的研究和国内现状 3 研究意义 1 研究背景 印刷电路板(Printed Circuit Board，PCB)又称为印刷线路板或印制电路板。印刷电路板是各种电子产品的主要部件，有“电子产品之母”之称，它是任何电子设备及产品均需配备的，其性能的好坏在很大程度上影响到电子产品的质量。几乎每一种电子设备都离不开PCB，小到电子手表、计算器，大到航空航天、军用武器系统等，都包含各式各样，大小各异的PCB板。近年来，随着生产工艺的不断提高，PCB正在向超薄型、小元件、高密度、细间距方向快速发展。这种趋势必然给质量检测工作带来了很多挑战和困难。因此PCB故障的检测已经成为PCB制造过程中的一个核心问题，是电子产品制造厂商非常关注的问题。在生产线上，厂家为保证PCB板的质量，就得要求100％的合格率，对所有的部件、子过程和成品都是如此。在过去靠人工对其进行检测的过程中，存在以下几个不可避免的缺点： (1)容易漏检。由于是人眼检测，眼睛容易疲劳，会造成故障不能被发现的问题。并且人工检测主观性大，判断标准不统一，使检测质量变得不稳定。 (2)检测速度慢，检测时间长。比如对于图形复杂的印刷电路板，人工很难实现快速高效的检测，因此人工检测不能满足高速的生产效率。 (3)随着技术的发展，设备的成本降低，人工费用增加，仍然由人工进行产品质量控制，将难于实现优质高效，而且还会增加生产成本。 (4)在信息技术如此发达的今天人工检测有不可克服的劣势，例如：对检测结果实时地保存和远距离传输，对原始图像的保存和远距离传输等。 (5)有些在线检测系统是接触式检测，需要与产品进行接触测量，因此，有可能会损伤产品。 因此，人工检测的精确性和可靠性大打折扣，传统意义上的检测方法不再能适应现代电路板检测的要求。如果漏检的有错误的电路板进入下一道工序，随着每一项工艺步骤的增加，到最终经过贴装阶段后，仍然会被检测出来是有故障的，那时，制造厂商与其花费大量的人力和成本来检测、返修这块电路板，还不如选 目前工作成果： 一、USB图像获取 USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。 （1）基于USB的Snap采集图像 程序运行结果： 此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。将采集图像函数放入循环中就可连续采集。 循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。 （2）基于USB的Grab采集图像 运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。 二、图像处理 1、图像灰度处理 （1）基本原理 将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。 第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。 第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。 （2）labview中图像灰度处理程序框图 处理结果： 基于摄像头得图像采集与处理应用 1、摄像头工作原理 图像传感器,就是组成数字摄像头得重要组成部分。根据元件得材料不同,可分为 CCD(Charge Coupled Device,电荷耦合元件)与CMOS(plementary MetalOxide Semiconductor,金属氧化物半导体元件)两大类。 电荷藕合器件图像传感器CCD(Charge Coupled Device),它使用一种高感光度得半导体材料制成,能把光线转变成电荷,通过模数转换器芯片转换成数字信号,数字信号经过压缩以后由相机内部得闪速存储器或内置硬盘卡保存,因而可以轻而易举地把数据传输给计算机,并借助于计算机得处理手段,根据需要与想像来修改图像。CCD由许多感光单位组成,通常以百万像素为单位。当CCD表面受到光线照射时,每个感光单位会将电荷反映在组件上,所有得感光单位所产生得信号加在一起,就构成了一幅完整得画面。 互补性氧化金属半导体CMOS(plementary MetalOxide Semiconductor)与CCD一样同为在图像传感器中可记录光线变化得半导体。CMOS主要就是利用硅与锗这两种元素所做成得半导体,使其在CMOS上共存着带N(带–电)与P(带+电)级得半导体,这两个互补效应所产生得电流即可被处理芯片纪录与解读成影像。然而,CMOS得缺点就就是太容易出现杂点, 这主要就是因为早期得设计使CMOS在处理快速变化得影像时,由于电流变化过于频繁而会产生过热得现象。 CCD与CMOS在制造上得主要区别就是CCD就是集成在半导体单晶材料上,而CMOS就是集成在被称做金属氧化物得半导体材料上,工作原理没有本质得区别。CCD制造工艺较复杂,采用CCD得摄像头价格都会相对比较贵。事实上经过技术改造,目前CCD与CMOS得实际效果得差距已经减小了不少。而且CMOS得制造成本与功耗都要低于CCD不少,所以很多摄像头生产厂商采用得CMOS感光元件。成像方面:在相同像素下CCD得成像通透性、明锐度都很好,色彩还原、曝光可以保证基本准确。而CMOS得产品往往通透性一般,对实物得色彩还原能力偏弱,曝光也都不太好,由于自身物理特性得原因,CMOS得成像质量与CCD还就是有一定距离得。但由于低廉得价格以及高度得整合性,因此在摄像头领域还就是得到了广泛得应用 工作原理:为了方便大家理解,我们拿人得眼睛来打个比方。当光线照射景物,景物上得光线反射通过人得晶状体聚焦,在视网膜上就可以形成图像,然后视网膜得神经感知到图像将信息传到大脑,我们就能瞧见东西了。摄像头成像得原理与这个过程非常相似,光线照射景物,景物上得光线反射通过镜头聚焦,图像传感器就会感知到图像。 具体部分就是这样得,摄像头按一定得分辨率,以隔行扫描得方式采集图像上得点,当扫描到某点时,就通过图像传感芯片将该点处图像得灰度转换成与灰度一一对应得电压值,然后将此电压值通过视频信号端输出。如图1所示,摄像头连续地扫描图像上得一行,则输出就就是 基于摄像头的图像采集与处理应用 1、摄像头工作原理 图像传感器，是组成数字摄像头的重要组成部分。根据元件的材料不同，可分为CCD （Charge Coupled Device，电荷耦合元件）和CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor，金属氧化物半导体元件）两大类。 电荷藕合器件图像传感器CCD（Charge Coupled Device），它使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号，数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存，因而可以轻而易举地把数据传输给计算机，并借助于计算机的处理手段，根据需要和想像来修改图像。CCD由许多感光单位组成，通常以百万像素为单位。当CCD表面受到光线照射时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位所产生的信号加在一起，就构成了一幅完整的画面。 互补性氧化金属半导体CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）和CCD一样同为在图像传感器中可记录光线变化的半导体。CMOS主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带–电）和P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和解读成影像。然而，CMOS的缺点就是太容易出现杂点, 这主要是因为早期的设计使CMOS在处理快速变化的影像时，由于电流变化过于频繁而会产生过热的现象。 CCD和CMOS在制造上的主要区别是CCD是集成在半导体单晶材料上，而CMOS是集成在被称做金属氧化物的半导体材料上，工作原理没有本质的区别。CCD制造工艺较复杂，采用CCD的摄像头价格都会相对比较贵。事实上经过技术改造，目前CCD和CMOS的实际效果的差距已经减小了不少。而且CMOS的制造成本和功耗都要低于CCD不少，所以很多摄像头生产厂商采用的CMOS感光元件。成像方面：在相同像素下CCD的成像通透性、明锐度都很好，色彩还原、曝光可以保证基本准确。而CMOS的产品往往通透性一般，对实物的色彩还原能力偏弱，曝光也都不太好，由于自身物理特性的原因，CMOS的成像质量和CCD还是有一定距离的。但由于低廉的价格以及高度的整合性，因此在摄像头领域还是得到了广泛的应用 工作原理：为了方便大家理解，我们拿人的眼睛来打个比方。当光线照射景物，景物上的光线反射通过人的晶状体聚焦，在视网膜上就可以形成图像，然后视网膜的神经感知到图像将信息传到大脑，我们就能看见东西了。摄像头成像的原理和这个过程非常相似，光线照射景物，景物上的光线反射通过镜头聚焦，图像传感器就会感知到图像。 具体部分是这样的，摄像头按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采集图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度一一对应的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出。如图1所示，摄像头连续地扫描图像上的一行，则输出 实时图像采集系统的设计与实现 引言 随着数字多媒体技术的不断发展，数字图像处理技术被广泛应用于身份识别、电视会议、监控系统、工业检测等各种商用、民用及工业生产领域中。这些数字图像处理系统中，一个共同的特点的就是数据量庞大，尤其是在图像帧率及分辨率要求比较高的场合下，以指纹识别系统为例，图像分辨率的高低直接影响系统的鲁棒性，一般来说，为了能够清晰的辨别指纹中的特征结构，指纹图像需要达到至少500DPI的分辨率。通常，为了能够满足各类手指大小以及采集方式的要求，图像采集系统的尺寸都不可能做得太小（一般在2英寸以上），这就要求图像解析度至少达到1024×768，最好是1280×1024(1.3M)，如果要做到实时采集和处理（30F/s），数据量将达到1280×1024×30×8＝300Mbit/s。 伴随着超大规模集成电路和DSP处理技术的飞速发展，新的高速CPU和高性能DSP处理芯片不断推出市场，在这些技术的有力支持下，复杂的图像处理算法往往容易实现。与此同时，图像数据采集部分由于缺乏专用芯片的支持，而且受限于系统总线带宽，已经成为数字图像系统中的主要瓶颈所在。 主流的图像采集方式 目前数字图像采集主要采用两种方式： 一种是以专用的数据采集卡，配合PC机的各种高速数据总线如PCI，USB2.0，firewire1394等采集数据。 PC机的优势是拥有大量的高速内存可以用作数据采集时的缓存，而且它的各种数据总线具有比较高的数据传输率，PCI总线的速率为32(Bit)×66＝2112Mbit/s，USB2.0的数据传输峰值可以达到480 Mbit/s，firewire也可以达到400Mbit/s的传输速率。问题在于，PC机的体系结构决定了任何外设都只可能是从设备，只能请求总线资源，而不能主动占有。在Windows(或是Linux)这些实时多任务操作系统的调度下，即使在系统不运行其它应用程序的情况下，系统时间片和系统资源也会被操作系统内核和各类外设分享。尤其是PCI总线，包括内存、硬盘在内的很多PC内置设备都会用到PCI，实际留给采集程序的总线带宽将大打折扣。正因为如此，现在基于PC的数据采集设备性能都不太理想，采集1.3M象素图像时只能达到每秒7、8帧的帧率，达不到实时性要求。 另外，对PC机的依赖直接限制了这类系统的应用范围，也间接提高了系统成本。 另一种方法是基于嵌入式DSP和FPGA的采集方法。通过FPGA或CPLD 的控制和调度，利用DSP的数据通道来采集数据。嵌入式平台具有便携性好，成本较低的优势，越来越多的应用到数字图像处理的各个领域。 一个成熟的系统体系结构要求系统内各部分分工明确，同时又具有一定的通用性和可移植性。嵌入式平台上的DSP芯片在数字信号处理方面有着独到的优势，但是通用性能无法和PC机上的CPU相比，通常主要用来处理复杂的运算。实时数据采集属于简单而繁琐的任务，用DSP完成可谓大材小用，势必影响整个系统的性能。即使是某些DSP可以用DMA方式采集数据，但是由于图像的 15个图像采集系统的经典设计应用案例 图像采集是视频信号处理系统的前端部分，正在向高速、高分辨率、高集成化、高可靠性方向发展。图像采集系统在当今工业、军事、医学各个领域都有着极其广泛的应用，如使用在远程监控、安防、远程抄表、可视电话、工业控制、图像模式识别、医疗器械等各个领域都有着广泛的应用。本文为大家介绍的是一些基于不同方案的图像采集系统的设计案例。 基于STM32的嵌入式双目图像采集系统设计 本文基于嵌入式的图像采集系统选择了意法半导体（ST）公司生产的 STM32F103ZET6芯片为主控芯片，FIFO结构的AL422B芯片实现图像数据缓存，SD卡实现图像存储以及四线制电阻触摸屏实现外部控制。实现通过OV7670双摄像头采集图像数据，经主芯片控制存储、显示。 基于TMS320F2812的视频图像采集系统的设计 本设计采用DSP的片上ADC实现图像采集，用DSP和CPLD搭建数据采集系统时，不必外接专业的图像采集芯片，避免了复杂的硬件设计，同时提供了足够的处理能力。本设计采用TI公司的TMS320F2812芯片采集图像，并搭建TMS320C6416t 处理图像，实现了基于DSP的视频图像采集。 基于FPGA的嵌入式图像采集系统设计 本文实现了一种基于CycloneII系列FPGA与视频信号处理芯片SAA7113H的嵌入式图像采集系统。系统结构简单、系统稳定、功耗低、成本低、速度快以及接口方便，可以满足视频监控系统等的需要。图像采集系统中采用FPGA作为采集控制部分，可以提高系统处理的速度及系统的灵活性和适应性，对于不同的视频图像信号，只要在FPGA内对控制逻辑稍作修改，便可实现信号采集。 基于CPLD的线阵CCD图像采集系统 介绍了一种基于CPLD的图像采集系统,详细论述了线阵CCD的驱动方法、图像信号的处理与传输,并给出了测试结果。此系统很好地完成了高速运动状态下的图像采集工作。 基于TMS320F206 DSP的图像采集卡设计方案 在利用电话线传输视频图像这一低比特率多媒体通信领域中，如果选用图像处理的专用芯片，都会使产品价格大幅度标升。本文介绍的采用TI公司的低档DSP 芯片TMS320F206和视频A/D芯片TLC5510的图像采集卡，则为低比特率多媒体通信提供了一个廉价的解决方案。 基于CCD星载相机图像采集电路设计与实现 本文中的CCD相机图像采集电路其CCD传感器接收前端光学系统的成像，偏压电路为CCD传感器提供必需的偏置电压，可编程逻辑器件产生的时序脉冲经过驱动电路对CCD进行控制采集，输出保护电路可对CCD进行有效地防护保护，预处理电路对CCD输出的带噪模拟信号进行处理后便于后续电路使用。 摄像头采集赛道黑线信息是本系统赛道信息获取的主要途径，本章将从摄像头工作原理、图像采样电路设计、和采样程序流程图三个方面进行介绍。 8.1 摄像头工作原理摄像头常分为彩色和黑白两种摄像头，主要工作原理是：按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采样图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度成一一对应关系的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出。 在示波器上观察可知摄像头信号如图8.1所示。摄像头连续地扫描图像上的一行，就输出一段连续的电压视频信号，该电压信号的高低起伏正反映了该行图像的灰度变化情况。当扫描完一行，视频信号端就输出一低于最低视频信号电压的电平（如0.3V），并保持一段时间。这样相当于，紧接着每行图像对应的电压信号之后会有一个电压“凹槽”，此“凹槽”叫做行同步脉冲，它是扫描换行的标志。然后，跳过一行后（因为摄像头是隔行扫描的方式），开始扫描新的一行，如此下去，直到扫描完该场的视频信号，接着就会出现一段场消隐区。此区中有若干个复合消隐脉冲（简称消隐脉冲），在这些消隐脉冲中，有个脉冲，它远宽于（即持续时间长于）其他的消隐脉冲，该消隐脉冲又称为场同步脉冲，它是扫描换场的标志。场同步脉冲标志着新的一场的到来，不过，场消隐区恰好跨在上一场的结尾部分和下一场的开始部分，得等场消隐区过去，下一场的视频信号才真正到来。摄像头每秒扫描25 幅图像，每幅又分奇、偶两场，先奇场后偶场，故每秒扫描50 场图像。奇场时只扫描图像中的奇数行，偶场时则只扫描偶数行。 8.2 图像采样电路设计在本次比赛中赛道仅由黑白两色组成，为了获得赛道特征，只需提取探测画面的灰度信息，而不必提取其色彩信息，所以本设计中采用黑白摄像头。型号为： XB-2001B，分辨率为320*240。为了有效地获取摄像头的视频信号，我们采用LM1881提取行同步脉冲，消隐脉冲和场同步脉冲，电路原理图8.2所示。将视频信号通过一个电容接至LM1881的2脚，即可得到控制单片机进行A/D采样的控制信号行同步HS与奇偶场同步号 ODD/EVEN。 目录 0 前言 (1) 1总体方案设计 (1) 2 系统硬件设计 (3) 3 软件设计 (9) 3.1软件设计概述 (9) 3.2程序流程图 (9) 3.3子程序模块设计 (10) 4系统调试及结果分析 (11) 5结论及进一步设想 (14) 参考文献 (14) 课程设计体会 (15) 附录1 元件清单 (16) 附录2 系统电路图 (17) 附录3 源程序 (18) 基于单片机的图像采集系统 刘杰薇沈阳航空航天大学自动化学院 摘要：传统的工业级图像处理采集系统大多是由CCD摄像头、图像采集卡和PC机组成，虽已得到了广泛的应用，但是它具有结构复杂，成本高，体积大，功耗大等缺点。随着单片机的迅速发展，开发一种智能控制及智能处理功能的微型图像处理采集系统成为可能，并且也克服了传统图像处理采集系统的诸多缺点。 本设计的图像采集系统采用AT89C51单片机为中心器件，利用74LS373寄存器、62256存储器。将软、硬件有机地结合起来，使得系统能够实现对摄像头传输的图像信号的采集，并保存在外置存储芯片中。其中软件系统采用C语言编写程序，包括延时程序、地址顺延程序等，硬件系统利用PROTEUS强大的功能来实现，简单切易于观察，在仿真中就可以观察到实际的工作状态。 关键字：单片机；图像采集；数字摄像头 0前言 近年来随着科技的飞速发展，单片机的应用正在不断的走向深入，同时带动着传统控制检测日新月异更新。在实时检测和自动控制的单片机应用系统中，单片机往往是作为一个核心部件来使用，仅单片机方面的知识是不够的，还要根据具体的硬件结构，以及针对具体的应用对象的软件结合，加以完善。数字图像采集由于其大数据量通常采用DSP等高速处理器来实现。在某些领域方面图像实时性的要求并没有那么高，因此，本文采用STC89C51单片机作为控制器进行图像采集。 1总体方案设计 方案一： 由于C51单片机的RAM存储容量有限，而且受到C51单片机的IO工作频率的限制，直接通过C51单片机采集完整一帧的数字信号很难实现。因此，在C51单片机和数字摄像头之间加入一个先进先出存储器，由PC端通过串口控制C51单片机启动采集信号，采集一帧数据先放入存储器，然后单片机从存储器读出数据并通过串口发送至PC显示。整体设计框图如下： 1、图像采集处理 我们将OpenCV软件安装在安卓手机中，对手机拍照后的图像进行辨别处理以及定位处理，通过蓝牙模块，将信号传给单片机。 示意图： （1）、利用手机进行拍照、识别的原因： 我们查阅相关资料，找到了蓝牙助手v1.0这个软件，它是一款手机软件，实现了对于安卓手机蓝牙的基本操作以及安卓手机与单片机的通信。安装了次软件的安卓手机就可以借助HC-05蓝牙串口模块，控制单片机等系统，并可以接受从单片机等传送来的数据。 利用这个软件的原因是因为此软完成了蓝牙串口协议的设置，开发者使用时可以免去复杂的设置。 （2）、所用设备HC-05蓝牙串口 实物图： 模块与单片机的连接方式： 参数设置： 工作模式：从模式；波特率：9600bps；设备名称：HC-05；配对密码：1234，如按默认参数则无需以下个性设置。所有设置好的参数掉电都可保存）： 1）、给模块提供合适的工作电源，带底板模块的工作电源为3.6~6V，不带底板核心模块为3.3V 2）、正确连接数据线，单片机的TXD和RXD必须与蓝牙模块的RXD,TXD交叉连接 进入AT命令模式有两种方法： a.蓝牙模块工作后拉高KEY脚电平进入AT模式1，LED状态为快闪，此时设置AT命令使用的波特率与通信时波特率一致，如通信时使用9600则此时设置AT命令的波特率 也应该选择9600 b.在模块上电的同时也令KEY脚为高电平，则进入AT模式2，LED状态为慢闪，固定使用38400,8,N,1的通信格式设置参数进入AT模式后只有保持KEY脚为高电平才能使用全部的AT命令。AT命令后面必须有回车换行符。如果使用SSCOM则在字符串输入框输入“AT”并勾选“发送新行”即可。 （3）、手机与蓝牙从机模块的连接及通信测试： 首先打开手机蓝牙，然后用手机的蓝牙管理程序扫描蓝牙设备，这时会找到蓝牙从机模块，然后进入蓝牙助手v1.0这个软件，在此软件中再次查询蓝牙从机模块，这时点击连接，会提示输入密码，例如模块初始配对码为1234。输入后，会提示配对未连接。此操作只要进行一次即可被手机记住，下次自动配对。因为蓝牙设备是串口设备，需要打开端口才可以连接，这时模块的灯还是闪烁的，当你打开端口后，灯才会变成连接成功状态。 下一步进行测试，在蓝牙助手v1.0中，输入字符后点击send，这时数据就会通过蓝牙发送到蓝牙模块，并从模块的TXD发出，此时单片机连接到模块的TXD-RXD进行数据通信了。 （4）、如何利用opencv软件进行物体的识别区分以及定位 识别特定的物体，可以用模板匹配的方法，大致说来就是先拍一张模板，再在图像里检测目标，模板匹配对比的是图像的像素值。 我们设想的具体方式为： 1）、在比赛前，分别拍摄架子上的物品（第一层和第二层），作为OpenCV图像库中的模版图像（patch）；（其角度为正面照，若增强其区分的精确度，则可多角度完成一个物品的模版照） 2）在机器人启动前，我们将要拿去的东西输入进机器人； 3）、寻找一幅图像的匹配的模板，OpenCV已经为我们集成好了相关的功能，具体函数为matchTemplate； 4）、比赛时在现场分5次拍摄图像（每四个物品一次拍成），最中间无巡线部分，采用相隔1S的时间段的频率进行拍摄，知道拍摄出的图片物品在正中间即可，这就确定了物品的位置。 5）、接下来就是在所拍摄的图像中寻找和模板图像（patch）最相似的区域。OpenCV提供给我们的函数matchTemplate。该函数的功能为，在输入源图像Source image（I）中滑动框，寻找各个位置与模板图像Template image（T）的相似度，并将结果保存在结果矩阵result matrix（R）中。该矩阵的每一个点的亮度表示与模板T的匹配程度。然后可以通过函数minMaxLoc定位矩阵R中的最大值； 6）、手机根据找到的物体的位置，生成指令，并通过串口传递给单片机，最后机器人则针对匹配度最高的物品进行拿取操作。 通过查找资料，OpenCV的函数库中能够应用于匹配的方法有一下几种： CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法，最好的匹配为0，值越大匹配越差 CV_TM_SQDIFF_NORMED 归一化平方差匹配法 （ 二 〇 一 二 年 六 月 本科毕业设计说明书 题 目：基于单片机的图像处理采集系统设 计与实现 学生姓名： 学 院： 系 别： 专 业： 班 级： 指导教师： 摘要 传统的工业级图像处理采集系统大多是由CCD摄像头、图像采集卡和PC机组成，虽已得到了广泛的应用，但是它具有结构复杂，成本高，体积大，功耗大等缺点。随着单片机的迅速发展，开发一种智能控制及智能处理功能的微型图像处理采集系统成为可能，并且也克服了传统图像处理采集系统的诸多缺点。 本设计提出了基于单片机的图像采集系统，该系统主要由四大模块组成：第一个是单片机控制模块，对摄像头进行控制；第二个是摄像头模块，即进行图像拍摄和取图；第三个是Zigbee无线传输模块，功能是将图像传送到上位机；最后是上位机，实现图像显示功能。其优点是硬件电路简单，软件功能完善，控制系统可靠，性价比较高，使用环境广泛及成本低等。利用Proteus和Keil进行仿真调试，可以看到设计内容的运行结果，验证系统运的行正确及稳定性，并且实现了图像处理采集功能，所以具有一定的实用和参考价值。 关键词：单片机；Proteus；图像采集 Abstract The traditional industrial image processing collection system by CCD camera, mostly image collection card and PC unit into, although already a wide range of applications, but it has the structure is complex, high cost, big volume and shortcomings, such as big power consumption. With the rapid development of the single chip microcomputer, the development of a kind of intelligent control and intelligent processing function of micro image processing collection system possible, and also overcome traditional image processing collection system of many of the faults. This design is put forward based on SCM image acquisition system, the system consists of four modules: the first one is the single chip microcomputer control module, the camera to control; The second is a camera module, the image shoot and take diagram; The third is Zigbee wireless transmission module, the function is will images to PC; Finally the PC, realize image display function. Its advantage is hardware circuit is simple, software perfect function, control system and reliable, high cost performance, use extensive and environment cost low status. Use Proteus and Keil simulation commissioning, can see the operation of the design content, as demonstrated the correct and do the system stability, and realize the image processing collection function, so has certain practical and reference value. Keywords:Single-Chip Microcomputer;Proteus; Image Capture 基于FPGA的图像采集系统设计 前言 随着科技社会的发展,图像采集系统在日常生活、工业生产、国家安全等众多领域得到广泛的应用,具有广阔的应用前景和研究价值。采用FPGA进行设计的图像采集系统有良好的扩展性能和相对稳定的硬件结构。主要工作如下: 1)分析图像采集和图像处理的原理和特点,设计硬件电路的原理图,完成系统PCB板图的设计。 2)针对FPGA进行内部功能模块的划分,使用Verilog HDL硬件描述语言进行设计。 3)利用SOPC Builder 完成NIOS处理器软核及其外设的创建和配置。 4)根据FPGA内部硬件电路的特点,选择适合FPGA的算法,并对算法进行优化。 5)在NIOS II IDE环境下用Verilog HDL语言编写图像传感器控制、图像采集、SRAM读写控制、图像显示等程序,实现完整的图像采集系统功能。 1课题分析 1.1 选题背景（含国内外相关研究综述及评价）与意义 EDA技术的发展和应用普及性越来越高，已经涉及到现代电子产品设计的各个系统、各个领域中。之所以有这样的广泛应用，主要得益于可编程逻辑器件的长足发展和日益成熟，可编程逻辑器件（Programmable Logic Device, PLD）是一种半定制集成电路，在其内部集成了大量的门和触发器等基本逻辑单元电路，通过用户编程来改变PLD内部电路的逻辑关系或连线，从而得到所需要的电路设计功能。这种新型逻辑器件，不仅速度快、集成度高，能够完成用户定义的逻辑功能，还可以加密和重新定义编程，其允许编程次数可以达到上万次。可编程逻辑器件的出现，大大改变了传统数字系统设计方法，简化了硬件系统、降低成本、提高系统的可靠性、灵活性。因此，自20世纪70年代问世以后，PLD受到广大工程师的青睐，被广泛应用于工业控制、通信设备、仪器仪表和医疗电子仪器等众多领域，为EDA技术开创了广阔的发展空间。 VGA作为一种标准的显示接口，在视频和计算机领域得到了广泛的应用。VGA图像信号发生器是电视台、电视机生产企业、电视维修人员常用的仪器，其主要功能就是产生标准的图像测试信号。对VGA而言，其主要应用在工业控制领域，通过VGA接口实现将信息、图像、文字等内容显示各种VGA显示器上，为客户提供一种完美的显示界面，也是目前重要的显示终端。本次实验设计主要是基于FPGA芯片为处理器，利用硬件描述语言完成VGA的时序控制，并利用相应的实验平台，进行设计验证，基本实现了VGA 的彩条信号和图像显示效果，达到了整个设计目标和要求。 基于STM32的图像采集与显示系统的研究与设计 摘要：随着图像采集与显示在社会各方面的广泛应用，对于图像采集与显示技术的研究具有极高的社会价值和经济价值；本文采用ov7670和al422采集和存储图像，然后采用stm32处理数据并控制tft液晶将采集的图像进行显示，系统的介绍图像处理与显示的基础知识。 关键词：图像采集与显示 stm32 ov7670 al422 中图分类号：tn873 文献标识码：a 文章编号： 1007-9416(2012)02-0094-01 随着图像采集处理技术的进步和社会的发展，其被广泛的运用于社会社交，远程医疗及实时监控等各个方面。基于摄像头图像采集与显示技术拥有广泛的应用市场和广阔的发展前景。本文的核心在于采用ov7670摄像头采集图像，然后通过stm32处理数据，系统的研究和学习图像采集与显示的知识。 1、原理概述 本系统基于stm32高位单片机通过软件编程设置ov7670摄像头内部参数采集图像，并将采集到的图像转换为数字信号存储在 al422里；随后stm32将存储在al422内部的数字代码提取出来，再经过算法处理将数据显示液晶显示屏tft上。 该系统可分为数据采集，数据存储，数据处理，数据显示四个板块，通过整合后合并为数据采集与存储和数据处理与显示两大模 块。 2、数据的采集与存储 2.1 数据的采集[1] 图像的采集选用的是图像传感器ov7670，它体积小，工作电压低，功能强大且使用方便灵活。其通过sccb总线接口编程实现伽玛曲线、白平衡、饱和度、色度等图像处理功能，其中ommivision图像传感器应用独有的传感器技术，通过减少或消除光学或电子缺陷如固定图案噪声、托尼、浮散等，提高图像质量，得到清晰的稳定的彩色图像,同时其外部硬件电路配置灵活。 2.2 数据的存储 采用al422进行数据存储存。一帧图像信息通常包含640x480或720x480个字节，市面上很多存储器由于容量有限，无法存储一帧的图像信息；而al422容量很大可存储一帧图像的完整信息，并能够自行刷新数据，其工作频率可达50mhz，大大提高了存储速度；同时价格相对来说比较便宜，因此选择al422作为数据中转站。3、数据的处理与显示 3.1 数据的处理[2-3] 为了更好地处理图像信息，使数据信息的采集效果更好，选用stm32系列单片机做为系统的控制核心。stm32系列单片机具有大容量的flash存储容量，采用arm cortex-m3内核，性能高、功耗低、成本低且处理速度快，选用这类单片机性价比较高。该系列单图像采集系统设计
PCB图像采集系统研究背景意义及国内外现状
基于Labview的图像采集与处理
基于摄像头的图像采集与处理应用
基于摄像头的图像采集与处理应用
实时图像采集系统的设计与实现
15个图像采集系统的经典设计应用案例
摄像头图像采集及处理范文
基于单片机的图像采集系统设计
图像采集处理模块
基于单片机的图像处理采集系统
基于fpga的图像采集系统
基于STM32的图像采集与显示系统的研究与设计