基于DSP的夜間圖像增強系統的設計

康國強 馬欣慰 李洋 許杰 王松明

摘 要：針對夜間視頻圖像對比度低、噪聲大等不利于監控的特點，提出了以DM648為核心的夜間圖像增強系統的設計，運用改進后的灰度拉伸算法對圖像的RGB三通道分別作增強處理，再合成輸出，可以獲得彩色夜間圖像。實驗表明該方法對夜間視頻圖像的處理具有較好的增強效果。

關鍵詞：DM648 夜間圖像 灰度拉伸 圖像增強

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）04（b）-0007-02

在夜間能見度低的環境下，經過攝像頭采集到的視頻圖像全局灰度值較低，細節對比度差，這給夜間條件下的安全監控、家庭防盜帶來很大的困難。在這種情況下，夜間視頻圖像增強技術就顯得尤為重要。TMS320DM648是TI公司推出的專門針對視頻安全與監控領域的DSP，以它為核心的開發平臺來處理夜間視頻圖像具有明顯的優勢，因為其具有較高的性能以及豐富的片上外設，它比DM642的系統性能提高了一倍。該系統可以更好的完成視頻圖像的實時采集、傳輸以及圖像增強算法的實現。

夜間圖像增強技術主要分為兩大類：空域增強方法和頻域增強方法[1，5，6]。空域增強法通常是針對像素點的操作。大多基于空域增強的算法屬于直接增強圖像本身的方法，包括灰度變換、直方圖變換、濾波器處理等。基于頻域增強的算法基礎是卷積定理，它將圖像看作信號，然后利用傅里葉變換的手段將圖像變換到頻域后對圖像進行增強處理，它屬于間接增強的方法，由于存在域之間的變換與反變換，計算復雜，一般難以滿足實時性要求。本文的灰度拉伸算法屬于空間域圖像增強方法，運算過程簡單、實現方便，目前的圖像增強預處理部分大多選用這種算法。

1 算法原理及DSP實現

1.1 灰度拉伸原理

現有的圖像增強原理都可用式（1）來表示。設f（x，y）為輸入圖像，g（x，y）為輸出圖像，則對圖像的增強可表述為將（x，y）處的灰度f（x，y）映射為g（x，y），此映射可以表示為[1]：

g（x，y）=T[f（x，y）] （1）

灰度拉伸可以靈活的控制輸出灰度直方圖的分布，它可以有選擇的拉伸（斜率>1）某段灰度區間以改善輸出圖像。灰度拉伸算法是分段進行線性變換的，這樣有利于對圖像的灰度進行分塊增強處理，避免了圖像整體增強后出現的嚴重失真，它的灰度變換函數表達式如下：

（2）

式中x1（x1>0）和x2（x2<255）為兩個拐點，通過調整拐點的位置及分段直線的斜率，即控制參數x1、x2、y1、y2的取值，可實現對任意灰度區間的擴展或壓縮。圖1表示將輸入的區間[x1，x2]擴展到[y1，y2]后輸出。

該方法簡單且易實現，對夜間圖像有一定的增強效果，同時也存在一些不足，一是x1、x2需要人為設置，系統不具備靈活性；二是該方法雖使圖像的整個灰度級映射的變化率不同，但在具體某段灰度區域內仍是相同的，而我們希望在各區域內的對比度增強也不同。

1.2 自適應線性灰度拉伸算法

線性拉伸的表達式如下：

（3）

式中，G（i，j）是拉伸后輸出圖像灰度值，F（i，j）為輸入圖像的第i行j列的像素灰度值，Fmin是輸入圖像的最小灰度值，Fmax是輸入圖像的最大灰度值，Zmax為輸出圖像的最大灰度值，由于拉伸后的圖像灰度值用8位二進制數表示，故Zmax取值255。

首先對夜間圖像做灰度直方圖統計（如圖2所示），可知灰度值主要集中在直方圖靠左的區域，選取壓縮因子為2%，對直方圖灰度分布兩端分別搜索2%最大灰度值中的最小值作為X2，2%最小灰度值里的最大值作為X1（如圖2所示）。此算法將線性拉伸區間自適應地分為[0，X1），[X1，X2]和（X2，255]三個部分。其中，[0，X1）和（X2，255]兩個灰度區間的像素灰度利用公式（2）分別被壓縮。為避免目標正好位于兩個被壓縮的區間內而被抑制的情況發生，可視情況適當調整壓縮因子2%的大小。

1.3 算法的DSP實現

本文實現的算法屬于空域增強法，利用對灰度拉伸算法的改進，實現夜間圖像的彩色增強：先將攝像頭輸出的YCrCb彩圖轉換成RGB三基色分量，轉換方式如下：

（3）

然后分別對RGB三個分量進行增強處理，中間涉及色彩空間轉換、對比度拉伸以及后續的噪聲濾波處理，最后再合成輸出。這需要高速處理才可以達到實時性要求，才會具備實際的可應用性。本文所選用的DSP芯片是DM648芯片，通用的主頻為720MHz，運算能力很強，完全符合本設計的運算要求。

2 DSP系統硬件結構

圖像增強的硬件系統結構如圖3所示，具體包括DM648芯片、程序存儲器、數據存儲器、視頻解碼芯片、視頻編碼芯片、網絡、JTAG接口等。

DM68是一款高性能低成本的多媒體處理芯片，工作頻率最高可達900 MHz，通常使用的主頻為720 MHz，運算能力為5760MIPS。它有專門的DDR2存儲器擴展接口，對于圖像處理系統來說，很高的數據吞吐率使得存儲設備成為系統不可或缺的組成部分，存儲器可以用來保存整幀圖像。其外設包括：（1）5個可配置的16位視頻口，支持多種分辨率和視頻標準，可以和視頻輸入、輸出或傳輸流無縫連接；（2）1個DDR2-533存儲接口；（3）1個帶SGMIII的千兆以太網MAC，在多處理器系統中，支持將芯片用作PCI橋；（4）1個高速DMA引擎，支持處理器管理各式各樣高帶寬存儲器和I/O口[2]。這些豐富的外設，可以用來控制外部設備和與外部的處理器通信，充分利用這些外設接口可以降低視頻應用開發的成本與難度。

DSP處理流程：通過攝像頭進行視頻采集，將一幀圖像信號存儲于緩存器中，利用DMA方式將信號傳送到片外存儲器，DSP芯片根據算法對圖像進行處理，處理結果幀轉至緩沖存儲區編碼后由經輸出設備實時顯示[3]。

3 實驗結果

對一幅在夜間拍攝的低對比度圖像，分別用直方圖均衡算法，單尺度Retinex算法和改進的灰度拉伸算法進行處理，處理后的圖像及直方圖如圖4（a）～圖4（d）所示。

實驗表明：

采用一般的直方圖均衡算法（圖b），圖像的亮度得到了增強，但是整個畫面噪聲嚴重；采用單尺度Retinex算法的圖像（圖c），突出了路面的一些細節，但人物細節模糊，不便辨認；而采用本文的算法（圖d），在全局增強的基礎上保持了色度而凸顯了人物細節。

4 結語

夜間圖像增強在視頻實時增強處理中具有實際的應用價值，快速有效的增強技術可以提供更多的夜間圖像信息。本設計基于傳統的對比度拉伸算法及它的DSP實現，能夠在一片DM648芯片上實現多路夜間視頻圖像的實時增強，圖像質量高、開發難度低、無需更換硬件、易于升級，是一個比較理想的夜間圖像增強系統，可廣泛應用于視頻安全監控系統中。

參考文獻

[1] R.C Gonzalez，R.E Woods.Digital image processing，Person Prentice Hall[M].New Jersey，2008.

[2] 韋金辰，李剛.零點起步：TMS320C6000系列DSP原理與應用系統設計[M].北京：機械工業出版社，2012.

[3] 曹力.基于DM642夜晚視頻增強算法研究與實現[D].上海：上海交通大學，2009.

[4] 牛英宇.圖像自適應分段線性拉伸算法的FPGA設計[J].現代電子技術，2010（10）：78-80.

[5] Akito Yamasaki，Hidenori Takauji. Denighting： Enhancement of Nighttime Images for a Surveillance Camera[J].IEEE.Pattern Recognition，2008：1-4.

[6] Yunbo Rao，Zhongho Chen. An effecive night video enhancement algorithm[J].IEEE.Visual Communications and Image Processing （VCIP），2011：1-4.