基于TMS320的跑道異物監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

胡遠(yuǎn)洋

【摘 要】本文介紹了基于數(shù)字圖像處理的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)的嵌入式系統(tǒng)。首先介紹基于TMS320系列嵌入式系統(tǒng)的總體構(gòu)成。然后提出一種基于顏色空間變換和邊緣特征提取的異物檢測(cè)方法。并通過模擬試驗(yàn)表明，該裝置設(shè)計(jì)切實(shí)可行，提出的算法也能取得較高的檢測(cè)性能。

【關(guān)鍵詞】跑道異物；Sobel 算子；邊緣檢測(cè)；嵌入式系統(tǒng)

【Abstract】In this paper， a foreign object debris detection embedded system based on digital image processing is presented. First the embedded system structure based on TMS320 series is introduced， then a foreign object debris detection method based on color space transformation and edge is proposed. Simulation experiments show that proposed system is feasible， and the corresponding algorithm can achieve a high detection rate.

【Key words】Foreign object debris； Sobel operator； Edge detection； Embedded system

0 引言

跑道異物地識(shí)別與檢測(cè)一直是機(jī)場(chǎng)安全管理的重點(diǎn)。目前國(guó)際主流的跑道異物監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要通過雷達(dá)、紅外、可見光技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)異物的發(fā)現(xiàn)、定位、識(shí)別和記錄等等，而國(guó)內(nèi)目前還沒有成熟的相關(guān)商用系統(tǒng)。由于目前圖像監(jiān)控系統(tǒng)的硬件成本相對(duì)較低，并且其近年發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，筆者設(shè)計(jì)了一種嵌入式的跑道異物圖像監(jiān)控系統(tǒng)。

1 總體設(shè)計(jì)

整個(gè)系統(tǒng)包括圖像采集模塊、數(shù)字圖像處理模塊，并實(shí)現(xiàn)壓縮存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)傳輸?shù)裙δ埽紫仍O(shè)計(jì)了如圖1的圖像采集系統(tǒng)，由于單個(gè)攝像機(jī)無法完成對(duì)整個(gè)跑道的檢測(cè)，所以在本系統(tǒng)中采用攝像機(jī)組，每隔一段距離就安裝一個(gè)攝像機(jī)，形成攝像機(jī)組，對(duì)跑道進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集，甚至使用多個(gè)攝像機(jī)組同時(shí)采集多條跑道的實(shí)時(shí)圖像。將攝像機(jī)采集到的數(shù)據(jù)圖像傳輸?shù)奖疚慕⒌那度胧较到y(tǒng)進(jìn)行處理，將所得結(jié)果匯總到控制臺(tái)，方便工作人員查看。

圖1 圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路如圖2所示：利用CMOS圖像傳感器采集到圖像的模擬信號(hào)，然后在轉(zhuǎn)換模塊進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為YUV4：2：2的數(shù)字圖像信號(hào)，然后信號(hào)進(jìn)入片上系統(tǒng)TMS320DM355，由ARM926 EJ- STM核負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的控制，由 MPEG/ JPEG協(xié)處理器專注算法的實(shí)現(xiàn)，內(nèi)部視頻處理子系統(tǒng)VPSS及其相關(guān)外設(shè)，可以快速地實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)流的采集、預(yù)處理、顯示和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)裙δ?。并配以太網(wǎng)控制器，將得到的結(jié)果信息傳輸?shù)娇偪刂婆_(tái)。

圖2 圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2 基于邊緣特征檢測(cè)的FOD檢測(cè)方法

首先，讀取RGB圖像后，查找圖像中的各個(gè)像素點(diǎn)，對(duì)一幅已知的圖像來說，其中的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)是確定的，如A×B。那么在這幅圖可以理解為包含了A×B×3個(gè)數(shù)據(jù)的一個(gè)數(shù)組。通過公示轉(zhuǎn)換RGB到Y(jié)UV顏色空間，得到Y(jié)UV空間中，每一個(gè)像素點(diǎn)的Y、U、V值。然后用sobel算子濾取邊緣信息（包括垂直和水平的）。

索貝爾算子是圖像處理中非常常用的算子，主要用于邊緣檢測(cè)。

通過設(shè)定閾值使圖像二值化，梯度值大于等于閾值T的點(diǎn)就是邊緣點(diǎn)，反之則不是，從而實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)。具體做法即在算出總的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)后，并賦予他們“灰度值”，這個(gè)“灰度值”是將圖像看作灰度圖像，而圖像的亮度分量就是它的灰度，這樣單一地考慮問題使得問題簡(jiǎn)單化?！盎叶戎怠痹酱蟮牡胤皆搅?，越小的地方越暗（0<“灰度值”<255）。然后我們假定整幅圖像N個(gè)像素點(diǎn)中有p的點(diǎn)包含邊緣信息，那么就從高“灰度值”的點(diǎn)開始取值，直到滿N×p個(gè)點(diǎn)，那么這些點(diǎn)就是圖像中的邊緣點(diǎn)，就是需要增強(qiáng)的點(diǎn)。然后對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理，只處理這些已經(jīng)確定的“邊緣點(diǎn)”，就可以得到處理后的數(shù)據(jù)，選擇性得將這個(gè)數(shù)組逆變換回RGB顏色空間，得到增強(qiáng)后的圖像。監(jiān)控系統(tǒng)再將所有圖像結(jié)果傳遞給清理人員，提醒清理人員快速清理跑道異物。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

圖3為異物原圖以及對(duì)其進(jìn)行處理之后的圖像。將其變換顏色空間，得到其亮度分量圖像，對(duì)其進(jìn)行邊緣檢測(cè)。然而由于攝像機(jī)采集到的圖片中包含大量噪聲信號(hào)，所以在此之前對(duì)其進(jìn)行濾波處理，這里選用巴特沃斯低通濾波器去除大量小面積的噪聲。然后對(duì)得到的圖像用sobel算子進(jìn)行閾值邊緣檢測(cè)，為消除邊緣檢測(cè)圖像的斷裂情況，最后使用了膨脹腐蝕的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。最后任然存留的就是檢測(cè)到的跑道異物圖像。

4 小結(jié)

筆者提出了一種基于嵌入式芯片的簡(jiǎn)易機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)系統(tǒng)。通過模擬實(shí)驗(yàn)表明，本文的系統(tǒng)方案可行，由于跑道異物情況復(fù)雜，難以給出針對(duì)性極強(qiáng)的檢測(cè)識(shí)別算法，所以在算法選取上偏向?qū)Ρ榷仍鰪?qiáng)，這有助于提高識(shí)別率。此系統(tǒng)最大優(yōu)點(diǎn)為便攜性，由于嵌入式處理系統(tǒng)體積小、重量輕，此系統(tǒng)可以隨攝像機(jī)組安裝在跑道附近，將處理結(jié)果遠(yuǎn)程發(fā)送到總控平臺(tái)。

此監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在硬件上可以有更大提升，如采用更清晰的采集攝像機(jī)，可以提高監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，降低漏報(bào)的可能性，但增大的數(shù)據(jù)量同時(shí)需采用運(yùn)算功能更強(qiáng)的處理核心與之匹配。也可增加紅外攝像頭，使系統(tǒng)在夜間、照明條件不良的情況下可以繼續(xù)工作。

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[責(zé)任編輯：湯靜]