基于單片機的圖像采集與處理應用研究

唐婧壹

（山西機電職業技術學院，山西 長治 046011）

0 引言

當前在眾多工業企業監控系統中，應用最廣泛的一般是由PC 機、圖像采集卡以及CCD 攝像頭構成的圖像處理采集系統。這種系統存在功耗高、結構繁瑣，價格昂貴，體積大等眾多弊端。近幾年來，隨著微軟Vista操作系統面世，PC 用戶能夠使用Instant on 功能，給單片機發展提供了廣闊的前景，一種克服傳統圖像處理采集系統的諸多弊端的智能控制及智能處理功能的微型圖像處理采集系統成為研究的對象。本文是以TI 的單片機lm4f120h5qr 為處理器，以OV7670（帶FIFO）為圖像傳感器，以ILI9327 為顯示的圖像采集、處理與顯示的系統。由于該系統是智能小車循跡的基礎，需要進行圖像處理。

1 系統硬件設計

（1）整體連接。根據數據手冊的管腳介紹和實際管腳分布情況，做出了攝像頭、LCD 與單片機的管腳連接，為了連接方便，加入轉接板。

（2）單片機。單片機lm4f120h5qr 是由TI 公司推出的32 位單片機：時鐘頻率高達80MHz，帶有Flash 存儲器，容量是256KB；采用ICDI 調試接口，Stellaris ICDI只支持通過JTAG 調試。安裝完ICDI 驅動后會在PC 上虛擬一個串口，用這個串口來輸出調試信息是很方便的，代碼通過ICDI 燒到板子中去。

（3）攝像頭：設計所選用的攝像頭Ov7670（fifo），其有效像素為640×480（即30W）；所用的輸出格式為QVGA（240*320），在攝像頭內部，裝設有一個fifo 芯片（AL422B），這個芯片的容量是384K 字節，可以用來存儲圖像數據，它的大小足夠用來存儲兩幀的QVGA 格式數據ov7670 模塊的自身就帶有源晶振,它可以產生12M時鐘信號，并以這個信號作為ov7670 時鐘信號的輸入做出了攝像頭與單片機的管腳分配和連接。如圖1 所示。

圖1 攝像頭與單片機的管腳分配和連接示意圖

（4）顯示屏：設計所選用的液晶顯示屏型號為FPC2667，它是TFT-LCD 液晶顯示屏中的一種,控制器為ili9327：像素為240RGB*432（設計中為240*320）GRAM 為233280字節支持18-/16-/9-/8-比特的數據總線接口，有8 位數據接口做出了LCD 與單片機的管腳連接。如圖2 所示。

（5）轉接板：在電腦主板生產時，需對PCI 這個功能測試，那么就一定需要一個PCI 卡插入主板的PCI 插槽。在長時間的插拔過程中，一定會對頻繁插入的PCI 設備卡產生磨損。這時，PCI PCB 轉接卡，就發揮其作用。有利的保護PCI 設備卡。本設計系統PCB 轉接板工藝圖如圖3 所示。

圖2 LCD 與單片機的管腳連接

2 系統軟件實現與應用

（1）系統時鐘配置：系統時鐘由ST89C51 單片機、復位電路、晶振電路、外部中斷和顯示電路5 個模塊組成。其中以單片機模塊為核心模塊，主導其余四個模塊工作，1602 顯示模塊用來顯示秒、分、時計數單位中的值。實現電路的總體功能是通過AT89c51 單片機內部的定時/計數器實施其實現過程是通過軟件延時輔助，對定時/計數器程序進行中斷定時，達到系統時鐘配置要求。

（2）初始化LCD：初始化LCD 就是初始化模塊的寄存器，通過寫入預設的數據，對LCD 特性進行設置，在控制器的寄存器寫入預設的數據之前，首先對先復位一下控制端部的外部硬件。為使LCD 復位正確，要加個低電平的脈沖于LCD 模塊的復位端口。

（3）中斷初始化：系統采用了一個外部中斷，用它來捕捉VSYNC 同步信號，然后在中斷里邊啟動ov7670 這個模塊的圖像數據存儲，等到下次VSYNC 同步信號到來的時候，我們就關閉圖像數據的存儲，這樣的話，一幀圖像數據的存儲就完成了，這個時候，就可以在主函數里邊將這一幀數據讀取出來，傳送給單片機進行處理，同時，開始下一幀圖像數據的存儲就這樣往復循環。

（4）存儲讀取圖像數據：系統選用MCLK 與SMCLK的時鐘源為XT2，實現各時鐘信號的同步，并且等待XT2晶振的起振，調用串口初始化函數，完成串口初始化。接著，要調用攝像頭中斷初始化函數、攝像頭初始化函數、攝像頭寫復位函數、攝像頭圖像捕獲函數以及讀復位函數，初始化攝像頭并且打開外部中斷，準備捕獲圖像。然后進行存儲數據與讀取數據。如圖4 所示。

圖4 存儲讀取圖像數據示意圖

（5）圖像處理。為了兼顧算法的準確性和快速性，我將在數碼管的七個部分上分別各取9 個點，存于數組中，去掉其中的最大和最小值，然后剩下的7 個點的Y值取平均值，如果大于設定的閾值，就判斷數碼管該部分為亮，如果小于設定的閾值，就判斷數碼管該部分為滅。依次判斷好數碼管7 個部分的亮滅情況后，匯總結果，就能得出數碼管顯示的數字是多少。9 個點，存于數組中，去掉其中的最大和最小值，然后剩下的7 個點的Y 值取平均值，如果大于設定的閾值，就判斷數碼管該部分為亮，如果小于設定的閾值，就判斷數碼管該部分為滅。依次判斷好數碼管的好壞。

3 圖像處理

（1）RGB 轉灰度色：對于彩色轉灰度，有一個很著名的心理學公式Gray =R*0.299+G*0.587+B*0.11。實際應用時，希望避免低速的浮點運算，所以需要整數算法。注意到系數都是3 位精度的沒有，實現整數運算算法是通過將它們縮放1000 倍心理學公式完成，即Gray =（R*299+G*587+B*114+500）/1000。

（2）中值濾波：中值濾波是一種典型的低通濾波器，是較為理想的非線性濾波技術，其特點是能夠較好地保護目標圖像邊緣，可抑制脈沖噪聲，濾除尖波干擾噪聲。在對圖像進行操作時，可以按灰度等級目的把局部區域的像素排序，將灰度的中值設置為灰度值。其流程如下：首先通過在濾波模板漫游模式，把圖中某個像素位置與模板中心進行重合；然對讀取模板中各對應像素的灰度值后自小到大進行排序；最后取中間數據加入相對應模板像素中心位置。這樣就會對孤立的噪聲像素即椒鹽噪聲、脈沖噪聲具有良好的濾波效果。

（3）閾值分割：閾值分割法可分為與局部兩種模式。局部模式就是把原始圖像分成若干個劃分小圖像，然后對每一個子圖像進行閾值選取，可以改善分割效果，值得注意的是，在使用局部模式后，相互接觸的子圖像的邊沿處有時會出現邊不連續性灰度級，這種情況要使用平滑技術修復。局部模式一般用灰度差直方圖法與微分直方圖法進行操作。在實際操作中注意把握以下幾個兩點：首先所取舍的每一塊子圖像尺寸要適當，不可過大或者過小，以免影響統計結果；二是所取舍的每一塊子圖像是任意分割的，避免出現子圖像落在目標或者背景區域的現象，避免出現分割值出現較大的誤差。局部模式的閾值法雖然效果較好，但需要對分割的對每個子圖像進行統計，操作相對較慢，難以滿足實時性的需求。

（4）提取骨架：圖像細化（骨架化）是進行圖像識別、線條類圖像目標分析的重要手段。其基本步驟如下：讀取圖像文件—用graythreash 函數計算閾值—調用bwmorph 函數去除物體的邊界像素—其余像素組成圖像骨架并顯示。

4 結束語

全文以單片機攝像頭數據采集與處理為中心，設計了一種基于單片機圖像采集與處理的功能，包括攝像頭模塊經平滑濾波，閾值分割，骨架提取等，并通過上位機軟件的編寫來顯示圖像。測量精度非常高，經過測試實驗驗證了系統的可行性，為智能車循跡奠定了基礎。

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