基于圖像準確處理的數字圖像處理系統結構設計及其功能實現

何擁軍

摘 要： 為了滿足圖像精確處理需求，利用現場可編程門列陣動態配置靈活性，采用高性能Cysclone系統芯片作為核心處理器，并配合1394總線鏈路層構建圖像處理系統，實現圖像數據采集和處理。系統方設計分為圖像采集、存儲、處理和傳輸等模塊，先通過攝像頭采集QR碼圖像，進行濾波等預處理工作，然后經定位、提取信息、檢索糾錯等得到字符信心。該系統采用圖像處理技術，很好地解決了不同光照條件引起的識別不確定性，精確區分前景和背景，減少信息遺漏，設計硬件結構，提高系統速度和面積技能，優化系統硬件操作。在軟件設計中，采用軟核處理器，完整圖像信息的提取。系統設計與傳統二值化、濾波等檢測方法相比，處理時間大大縮短，同時處理圖像分辨率也得到提高。

關鍵詞： 圖像處理； QR碼； 數字圖像處理系統； 結構設計

中圖分類號： TN957.52?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）22?0097?0

0 引 言

數字圖像處理系統是利用圖像采集信息，并實現處理和傳輸功能的裝置[1?2]，在多個領域發揮重要作用。隨著圖像采集處理系統逐漸成熟，各個領域對圖像數據的可辨識性和適應性要求逐漸提高[3]。本文主要分析基于圖像精確處理的數字圖像處理系統設計與實現。

1 系統設計方案

1.1 系統設計總體方案

為了滿足圖像精確處理需求，本設計QR碼識別系統架構如圖1所示。本設計分為圖像采集、系統整體框架設計圖、圖像處理和視頻顯示模塊。為了滿足精確處理需求，圖像采集模塊采用高清CMOS航空攝像頭，視頻圖像采集模塊采用DE2?70開發板實現[4?5]，嵌入可編程芯片，視頻顯示模塊使用液晶顯示器輸出視頻。

1.2 關鍵模塊設計

視頻圖像處理模塊是關鍵部分，承擔圖像的采集、處理以及識別，視頻圖像主要結構和控制信號如圖2所示。數據從圖像采集模塊的攝像頭接口進入，進行模數轉換，自動監測信號。攝像頭采用NTSC制式，將模擬信號解碼為分量視頻數據，將信號存儲，完整后進入FPGA芯片進行圖像處理。系統設計的數字圖像處理系統主要是圖像預處理、定位、數據采集的實現，然后是芯片的配置。

2 QR碼圖像識別系統算法

QR碼編碼步驟包括數據分析、編碼、糾錯、構造等，數據分析確定字符類型和模式，編碼模式包括字符編碼、漢字提取以及擴充解釋等。QR碼數據編碼按照指定模式，將信息轉換為二進制位流，將碼字轉換為序列。數字模式碼字生成步驟如圖3所示。舉例說明字母數字模式，如將AB?43轉換為碼字序列，按照字母數字模數得到字符，每兩個字符為一組，均轉換為11位二進制數，連成一個序列。GB2312所規定的的漢字字符[6]共6 768個，每個字符均由2個字節表示，將漢字字符轉換為13位二進制碼。

采用QR碼糾錯算法生成糾錯碼字，在數據塊后提取信息，減少數據丟失的情況。糾錯共分為4個等級，對應4個容量，一般能夠糾正拒讀錯誤和替代錯誤[7]。掩膜設計主要是滿足符號深色和淺色的調整，降低譯碼錯誤發生率，僅僅使用在編碼圖形中。根據各個掩膜圖參考生成條件，進行異或操作，對每個掩膜進行評價。QR碼符號由正方形模塊構成，編碼區域包括糾錯編碼和數據編碼。

QR碼識別給予CCD攝像頭采集的圖像，通過計算機去除圖像噪聲，數字圖像由有限個元素組成，二維數字灰度圖像均可以由函數表示。在QR碼圖像進行識別之前需要預處理，保證QR碼完整性。本組設計中，采用空間濾波中值濾波方法，降低噪聲[8]，并進行Otsu算法二值化，完成QR碼預處理工作。

采用硬件算法實現QR圖像數據的采集，包括采樣、定位以及提取等工作。圖像預處理后，提取相關信息，有效定位，調整符號偏角，建立采樣點，得到提取像素信息的位置坐標。QR碼定位中，主要搜索位置探測圖像。QR碼圖像濾波給予鄰域處理，逐點移動掩膜。硬件實現非線性濾波器時，需要設計排序，求出較多邏輯資源，采用非線性濾波中值濾波器濾波。Matlab仿真采用傳統處理器方法，代碼如下：

>> t0=cputime；

>> K=medfilt2（J，[3，3]）；

>> t1=cputime?t0

根據模塊長度網格化處理整個符號，一個模塊對應一個數據，減少計算量，后續工作中均按照圖像采集模塊化坐標。掩膜時需要注意功能區域，考慮到圖像探測、校正，因此不消除掩膜。數據編碼中，數據位流基本格式為模式指示符、字符計數指示符、數據位流、終止符，模式指示符共4位，包括數字、字符數字、漢字、字節，字符計數則是由版本而確定，數據流部分也是根據版本而定。

3 軟硬件設計與實現

系統硬件采用Altera公司EP2C70芯片，編輯單元68 416個，RAM容量15 200 b，4個PLL，622個用戶pin數量。軟件部分，使用DSP Builder處理數字信號。

在圖像預處理模塊中，硬件設計要求不僅需要滿足輸出功能，同時要能夠達到實時處理，且邏輯資源盡可能少，又能監測濾波狀態。設計采用中值濾波器，分為圖像掃描和功能邏輯模塊。掃描模塊實現數組的采集，邏輯模塊實現像素的計算。窗結構零數字電路設計中，需要滿足掃描和濾波器邏輯模塊，采用由左到右的掃描方式，窗結構包括9個寄存器，存儲像素值，掃描過程中，每一個區域考慮相鄰的像素提取。灰度直方圖用來描述灰度級個數，采用FPGA片內存儲資源實現，數據流為1～254數據集合，讀入像素值后，RAM值加1，模塊化代碼如下：

FIFO設計中，利用FPGA內部存儲資源，按照先進后出的原則讀取數據，當輸入時鐘clk上升時，信號為高，緩存器存儲數據。該模塊內設置兩個地址計數寄存器，每一次讀或者寫，寄存器數值加1。讀寫到最大值時，進入下一個值，不會超過存儲空間。濾波器功能邏輯模塊采用奇偶排序法進行邏輯設計，直方圖統計模塊采用灰度直方圖函數，采用FPGA片內存儲資源，數據范圍為1～254數據集合，在像素值讀入后，RAM地址數值加1。QR碼定位模塊是圖像預處理后掃描，在規定誤差內表示為探測圖像咸蛋，提取模塊長度和其他信息。定位模塊包括累加模塊、轉換和提取模塊，狀態轉換模塊通過reset信號實現啟動，時鐘周期由高到低，進入初始模塊，若累加像素動作完整，狀態進入到模塊長度計算。

4 系統分析

本系統中，由于能夠直接使用濾波，二值化等檢測，處理時間大大縮短，而且圖像分辨率達到640×480，處理速度上具有很大優勢。由Quartus Ⅱ編譯報告分析資源使用情況，該設計系統使用11 347個LE，寄存器為7 169個，占到20%，資源使用率適中，有利于后端布局布線，實現物盡其用，節省資源。通過Modelsim仿真產生文件，分析FPGA片內功耗，SDRAM緩存器控制模塊耗能較大。

QR碼視頻圖像經過中值濾波處理之后，噪聲可以經過過濾，大大減少，對后期定位有利，而且能夠減少漏定，提高識別率。二值化方面，能夠有效區分前景和背景最大的灰度閾值。QR碼經過中值濾波、采樣等檢測后，信息寄存到SSRAM中，然后數據傳輸到片內存儲器中，確定圖形坐標，符號通過NIOS打印在Console上。

5 結 語

綜上所述，本文設計基于圖像精確處理的數字圖像處理系統，系統設計完整，完成各個模塊的設計實現工作，提出給予結果反饋的二值化算法，優化和改進中值濾波硬件結構，并設計QR碼定位模塊，實現信息的提取，圖像處理速度大大提高。

參考文獻

[1] 王迪.基于數字圖像處理的圖像分割系統的設計及實現[J].企業導報，2015（12）：58.

[2] 焦再強.基于Zynq?7000的購入式數字圖像處理系統設計與實現[D].太原：太原理工大學，2015.

[3] 張鑫，吳娛，平子良，等.基于Matlab GUI的數字圖像處理實驗平臺設計[J].現代電子技術，2014，37（18）：6?8.

[4] 希仁娜·亞森，李湘.基于Internet的遠程數字圖像處理[J].現代電子技術，2014，37（14）：114?116.

[5] 張千宇，高青偉，徐海峰.數字圖像處理的“炮身軸線偏移”檢測系統設計與實現[J].火力與指揮控制，2014（12）：149?152.

[6] 孫凱旻.基于FPGA數字圖像處理QR碼識別系統的設計與實現[D].上海：上海師范大學，2013.

[7] 王楨.數字圖像處理系統設計與實現[J].計算機光盤軟件與應用，2014（21）：296.

[8] 劉婧.基于Matlab的簡單圖像處理系統的實現[J].電子技術與軟件工程，2014（9）：112.

[9] 高體紅，周凱汀，鄭力新.藥片視覺系統中圖像處理單元設計與驗證[J].計算機仿真，2015，32（1）：420?424.