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    基于FPGA的圖像數(shù)據(jù)融合技術研究

    2014-02-10 01:49:46孫風雷王曉曼
    測試技術學報 2014年3期
    關鍵詞:靶板光斑傳感器

    王 雪,劉 鵬,孫風雷,李 超,王曉曼

    (1.長春理工大學電子信息工程學院,吉林長春 130022;2.長春理工大學空地激光通信技術國防重點學科實驗室,吉林長春,130022)

    0 引 言

    隨著圖像信息技術的發(fā)展,人們希望在最短的時間內(nèi)獲取最全面的信息,以對目標場景有更完整的描述和正確的判斷.因而依靠單一傳感器所獲得的信息,已經(jīng)不能滿足需求,進而使得多傳感器同時觀測數(shù)據(jù)這種方法得到了廣泛的應用.多傳感器信息融合技術的出現(xiàn)不僅提供了單一傳感器無法滿足的多源信息,而且可以最大限度地提高系統(tǒng)性能[1].

    數(shù)字CCD相機是獲取圖像信息的主要工具[2],操作人員可根據(jù)CCD相機采集到的圖像信息對目標場景進行分析和判斷.信息融合技術的出現(xiàn)使得圖像數(shù)據(jù)融合成為研究熱點.在激光器動態(tài)測試中,數(shù)字CCD相機拍攝到激光器在運動靶板上形成的光斑圖像會產(chǎn)生畸變,本文針對這一問題提出了一種基于FPGA的多源信息數(shù)據(jù)采集及圖像數(shù)據(jù)融合的方法,利于有效地修正由于畸變所引起的系統(tǒng)誤差,并最終提高了測試系統(tǒng)精度.

    圖1 系統(tǒng)總體框圖Fig.1 Schematic diagram of the overall layout

    1 系統(tǒng)測試原理

    在激光光斑測試系統(tǒng)中,測試靶板以某一速度在軌道上移動,在垂直軌道某處設置承載測試相機的跟蹤轉臺.激光器發(fā)射激光到移動靶板上,跟蹤轉臺實時跟蹤目標靶板,同時數(shù)字CCD相機實時采集靶板上的激光光斑圖像.由于目標與相機間的相對運動,靶板與跟蹤轉臺中數(shù)字CCD相機主光軸會產(chǎn)生一定角度,由于這個角度的存在,數(shù)字CCD相機拍攝到的光斑圖像會產(chǎn)生一定的“畸變”,影響光斑重心的提取,降低了對激光器動態(tài)性能的測試精度.

    為保證測試精度,本文提出利用FPGA將采集到的激光光斑圖像、BD/GPS時間信息以及跟蹤轉臺角位置信息進行數(shù)據(jù)融合的方法.最后,利用融合后的信息來校正畸變圖像.

    2 系統(tǒng)硬件功能設計與實現(xiàn)

    系統(tǒng)主要包括以下幾個模塊:BD2/GPS授時模塊、微處理器模塊、數(shù)字CCD圖像采集模塊以及FPGA采集處理模塊.FPGA為整個系統(tǒng)的核心部分,完成時間信息、角位置信息和光斑圖像的融合.

    圖2 系統(tǒng)原理框圖Fig.2 The system design diagram

    系統(tǒng)方案設計圖如圖2所示,信號流程如下:①激光器發(fā)射激光信號到移動靶板,數(shù)字CCD相機抓拍靶板上的光斑圖像,Cameralink接口輸出的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)電平轉換后傳輸給FPGA.②BD2/GPS模塊提供時間信息存儲在微處理器的緩沖區(qū)內(nèi),PPS(PPS:One-Pulse Per Second)秒脈沖(Int1)每來一次更新一次時間.③視頻跟蹤轉臺的跟蹤相機對靶板中心進行跟蹤,兩個編碼器分別輸出方位和俯仰信息,微處理器采集輸出角位置信息并存儲在緩沖區(qū)內(nèi).④FPGA根據(jù)數(shù)字相機幀頻信號作為給微處理器

    的中斷信號(Int2),以中斷方式將時間和角位置信息并行傳送給FPGA,在FPGA內(nèi)完成3路信息的融合.然后將融合數(shù)據(jù)分為兩路,一路用以實時監(jiān)測,另一路傳輸給上位機用于對畸變圖像校正處理.

    2.1 BD/GPS時統(tǒng)單元

    本文采用BD2/GPS雙系統(tǒng)芯片UM220為整個系統(tǒng)提供統(tǒng)一的參考時間,UM220由BD2和GPS雙系統(tǒng)集成,可以單獨或組合定位.輸出的信號有時間信息、方位信息和PPS秒脈沖,時間和定位信息的數(shù)據(jù)格式為ASCII碼[3].在本文中,BD2/GPS接收單元提供的時間數(shù)據(jù)通過串口與微處理器進行通信.

    圖3 微處理器解調(diào)時間信息流程Fig.3 Flow chat of microprocessor demodulating time information

    2.2 視頻跟蹤轉臺

    根據(jù)測試系統(tǒng)需求,在視頻跟蹤轉臺的選取設計上,選取二維跟蹤轉臺,水平方向和俯仰方向.其技術指標如下:① 跟蹤角度范圍:水平方向:±180°,俯仰方向:-10°~90°;②跟蹤轉臺的轉角速度:水平:5°/s,俯仰:5°/s;③跟蹤精度:10′.

    2.3 微處理器單元

    微處理器采用Atmel公司的ATmega128單片機,主要完成以下兩個工作:

    1)獲取并處理時間信息,以時、分、秒、毫秒格式存儲在MCU的數(shù)據(jù)緩沖區(qū).當MCU檢測到PPS秒脈沖時,將觸發(fā)外部中斷1(Int1),執(zhí)行更新時間操作.FPGA根據(jù)數(shù)字CCD相機的幀頻信號同步觸發(fā)MCU,作為MCU的中斷信號(Int2).產(chǎn)生中斷后將時間數(shù)據(jù)傳送給FPGA.微處理器解調(diào)時間信息流程如圖3所示.

    2)采集二維跟蹤轉臺輸出的方位和俯仰信息,以中斷的方式傳送給FPGA.

    2.4 數(shù)字CCD圖像采集模塊

    當移動靶板進入指定的測量區(qū)域,激光器開始發(fā)射激光,數(shù)字CCD相機便對靶板上的光斑圖像進行抓拍,直至激光器停止發(fā)射激光.采集圖像的數(shù)字CCD相機,輸出幀頻為25Hz,接口為Camera Link接口,輸出低壓差分LVDS(Low Voltage Differential Signaling)電平的圖像信號,需要通過電平轉換處理單元將LVDS信號轉換成LVTTL(Low Voltage Transistor-Transistor Logic)電平的數(shù)字信號傳送給FPGA[4,5].

    根據(jù)數(shù)字CCD相機幀頻信號,F(xiàn)PGA向微處理器發(fā)送同步中斷指令(Int2),微處理器中斷后將緩沖區(qū)的時間和角位置信息并行傳給FPGA.

    2.5 基于FPGA的信息融合單元

    系統(tǒng)核心器件FPGA,完成多路信息的融合,選用Altera公司CyeloneII系列的EP2C8Q208C8芯片.主要完成以下幾個工作:①采集數(shù)字CCD相機抓拍的光斑圖像,通過外接兩片SDRAM,以乒乓操作方式對圖像進行緩存,以保證圖像數(shù)據(jù)的實時性采集、處理;② 根據(jù)相機的幀頻信號觸發(fā)微處理器,接收時間信息和角位置信息,存儲在緩沖區(qū);③ 提取緩沖區(qū)的時間和角位置信息,運用融合算法與光斑圖像融合.

    FPGA內(nèi)部功能框圖如圖4所示.collection模塊根據(jù)幀有效信號找到幀頭,當行有效信號為高時對圖像進行采集并鎖存,同時對行列進行計數(shù).wr buffer根據(jù)行列計數(shù)值產(chǎn)生寫地址,將采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)按乒乓方式進行緩存,wr change信號負責乒乓寫入的切換.buffer control作為SDRAM的讀寫控制器;讀操作同理,讀出圖像數(shù)據(jù),送到video out模塊,與時間和角位置信息進行融合處理[6,7].

    圖4 FPGA內(nèi)部功能框圖Fig.4 Functional block diagram of FPGA

    3 數(shù)據(jù)融合及實驗結果分析

    本文實現(xiàn)在FPGA內(nèi)完成數(shù)據(jù)圖像融合,而所謂數(shù)據(jù)融合(Data Fusion),是指對來自多個傳感器的數(shù)據(jù)進行多級別、多方面、多層次的處理,從而產(chǎn)生新的有意義的信息.數(shù)據(jù)融合按照數(shù)據(jù)抽象程度,分為3級,即像素級融合、特征級融合和決策級融合[8].本設計所使用的數(shù)據(jù)融合僅限于像素級融合,是直接在采集到的原始數(shù)據(jù)層上進行的融合.

    像素級融合的空間域數(shù)據(jù)融合是直接在圖像的像素灰度空間上進行融合,常用的融合算法有:加權融合、主成分分析、拉普拉斯變換、小波變換等.通過對相關算法的查閱和比較[9-11],本系統(tǒng)采用改進的卡爾曼加權融合算法.

    式中:即為多傳感器的融合狀態(tài),是各傳感器狀態(tài)的線性組合.

    圖5為連續(xù)3個時刻的融合結果,如圖5所示,一幅光斑圖像通過數(shù)據(jù)圖像融合攜帶了多種信息,以條形碼的形式表現(xiàn),從左至右依次代表時間信息、水平方向以及俯仰方向角位置信息.事后通過自動判讀融合圖像的條形碼,根據(jù)時間信息提取此時的角位置信息并解決光斑畸變問題.同時,通過時間和角位置信息也可計算靶板的運動速度.

    圖5 融合結果Fig.5 Fusion results

    4 結 論

    本文充分利用微處理器對信息的處理能力及FPGA對圖像的采集能力,結合改進的卡爾曼加權融合算法實現(xiàn)了基于FPGA的多源信息融合的研究,將時間和角位置信息融合疊加到光斑圖像的指定位置,再傳輸給上位機,上位機根據(jù)融合結果獲取光斑的時間和角位置信息,進而完成校正“畸變”光斑的工作,減小了畸變誤差對光斑重心檢測精度的影響.

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