基于DSP的嵌入式顯微圖像處理系統的設計

　　顯微圖像處理是數字圖像處理的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，隨著(zhù)其技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)在材料、生物、醫學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛應用[1][2]。目前的顯微圖像處理通常利用圖像采集系統將顯微圖像采集到計算機中再進(jìn)行圖像處理，這樣，雖然運算速度高，但體積龐大、不便于攜帶，有一定的局限性。因此，采用數字圖像處理技術(shù)和DSP技術(shù)實(shí)現顆粒顯微圖像的高效、快速、全面的統計與測量，具有重要的實(shí)用價(jià)值和廣闊的應用前景。

    本文提出并設計了一種基于DSP和FPGA的嵌入式顯微圖像采集處理系統，如圖1所示。其中，圖像采集與處理裝置是整個(gè)系統的關(guān)鍵部件，它以DSP和FPGA為核心，DSP作為中央處理器負責圖像濾波、閾值分割及目標的數目、直徑及面積等統計處理，通過(guò)FPGA完成各種接口邏輯和時(shí)序匹配，并配以大容量存儲器用于圖像的存儲。DSP芯片體積小，運算速度快，使用靈活方便；FPGA具有在系統可編程和控制邏輯實(shí)現靈活的特點(diǎn)。因此，既能夠滿(mǎn)足處理的快速性，又能滿(mǎn)足小型化便于攜帶的要求。

1 系統硬件平臺設計

　　基于視頻圖像處理的顯微圖像處理系統的性能，在很大程度上依賴(lài)于其硬件處理單元的結構和性能。本系統所采用的硬件結構主要由5大模塊組成：DSP核心處理單元、視頻圖像采集與存儲模塊、字符與圖形迭加單元、通訊與用戶(hù)交互接口模塊、電源模塊。系統電路框圖如圖2所示。

圖2  嵌入式顯微圖像處理系統硬件結構框圖

　　系統的工作過(guò)程為：系統上電后，DSP執行BOOTLOAD程序，將用戶(hù)程序代碼從外部Flash load到內部程序存儲器，并執行A/D、字符迭加等初始化操作。視頻采集與轉換模塊將CCD攝像機輸出的模擬視頻信號轉換為數字圖像數據并存儲在RAM中，在一場(chǎng)圖像采集完畢后，由場(chǎng)同步信號通過(guò)FPGA以中斷方式通知DSP，DSP從RAM中讀取圖像，并負責完成圖像濾波、分割、測量等各種處理算法，將測量結果通過(guò)字符圖形迭加單元顯示在監視器屏幕上，也可以根據需要由通訊接口模塊傳送給主機。各種接口邏輯與時(shí)序控制通過(guò)在FPGA器件內部編程實(shí)現。

　　模擬視頻信號分為兩路：一路經(jīng)A/D轉換為數字圖像信號，另一路則與視頻疊加芯片MAX442和字符疊加芯片μD6453進(jìn)行圖形和字符的疊加顯示。這里采用Philips公司的SAA7111A作為視頻A/D解碼芯片，它將CCD攝像機輸出的模擬視頻信號轉換為數字圖像數據，并在FPGA的控制下存儲在RAM中，同時(shí)產(chǎn)生行同步信號HS、場(chǎng)同步信號VS、奇偶場(chǎng)標志信號RTS0以及像素時(shí)鐘信號LLC2。MAX442是一個(gè)雙通道視頻信號放大器，增益帶寬高達140MHz。μPD6453為NEC公司生產(chǎn)的用于視頻設備中的字符發(fā)生芯片。待顯示的字符和圖形與CCD攝像機輸出的原始圖像一起疊加顯示在監視器屏幕上。

　　在圖像采集過(guò)程中，視頻解碼芯片SAA7111A按像素逐點(diǎn)輸出4:2:2的YUV格式的數字圖像數據。該格式中，每幀圖像的分辨率為720×576，即每行有720個(gè)像素點(diǎn)，每幀576行，由于一幀圖像是由奇、偶兩場(chǎng)圖像組成的，因此每場(chǎng)圖像有288行。為了處理方便，每場(chǎng)采集的圖像大小為512×256，即每行采集512個(gè)像素，每場(chǎng)（奇場(chǎng)或偶場(chǎng)）采集256行，通過(guò)在FPGA中編程實(shí)現像素延時(shí)和行延時(shí)，選擇每行中間的512個(gè)像素和每場(chǎng)中間的256行。

2 軟件設計

　　傳統的DSP程序多采用單線(xiàn)程順序結構實(shí)現，其實(shí)時(shí)性較差，資源利用率低，在高速、實(shí)時(shí)的圖像處理領(lǐng)域中難以滿(mǎn)足實(shí)際要求。CCS（Code Composer Studio）是一個(gè)完整的DSP集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，不僅集成了常規的開(kāi)發(fā)工具，如源程序編輯器、代碼生成工具（編譯、鏈接器）以及調試環(huán)境，還提供了DSP/BIOS開(kāi)發(fā)工具。DSP/BIOS是一個(gè)簡(jiǎn)易的嵌入式操作系統，它本身僅占用極少的CPU資源，而且是可裁剪的，能大大方便用戶(hù)編寫(xiě)多任務(wù)應用程序，增強對代碼執行效率的監控，提高程序的可讀性，方便用戶(hù)應用程序的編寫(xiě)，縮短軟件開(kāi)發(fā)周期。

　　2.1 軟件程序框圖

　　本文在DSP/BIOS的基礎上，設計開(kāi)發(fā)了顯微圖像處理系統的DSP應用程序。使用混合語(yǔ)言編程，用C語(yǔ)言設計程序中對運行時(shí)間影響不大的模塊，用匯編語(yǔ)言設計嚴格要求實(shí)時(shí)性的核心算法。在這里，程序采用模塊化設計，各個(gè)功能模塊相互獨立，程序框圖如圖3所示。該程序主要由1個(gè)主程序初始化模塊、3個(gè)硬件中斷HWI處理模塊、1個(gè)軟件中斷SWI處理模塊和4個(gè)任務(wù)模塊TSK構成。

　　當系統復位后，DSP執行Bootload引導程序，并將程序入口點(diǎn)設置到c_int00處，DSP/BIOS應用程序從該處開(kāi)始運行，執行過(guò)程為：首先調用DSP/BIOS初始化模塊，并調用主函數main()，由main()函數負責完成硬件資源分配及各種外圍芯片工作方式的初始化設置；然后啟動(dòng)DSP/BIOS，并進(jìn)入空閑循環(huán)周期。這時(shí)，應用程序完全由硬件中斷驅動(dòng)，只有產(chǎn)生中斷時(shí)，才會(huì )執行相應的功能模塊，執行完畢后跳出繼續執行Idle空閑循環(huán)程序。

　　2.2 圖像處理算法設計

　　當采集完一場(chǎng)圖像后，FPGA以中斷方式通知DSP，觸發(fā)DSP的INT0中斷。由于一場(chǎng)圖像的時(shí)間間隔為20ms，因此每隔20ms觸發(fā)一次該中斷。在中斷處理程序Vs_interrupt()中啟動(dòng)鍵盤(pán)掃描SWI，若有鍵按下，則執行相應的圖像處理程序。

　　顯微圖像受光源光照強度的影響很大，采集的圖像往往質(zhì)量較差、亮度不均勻，目標區域不易從背景區域中分離出來(lái)。為此，需要首先對圖像進(jìn)行濾波處理，然后采用自適應閾值的辦法將目標從背景中提取出來(lái)，并利用數學(xué)形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)一步去噪處理，最后完成對圖像中目標的統計測量計算。

　　首先，利用中值濾波進(jìn)行圖像平滑，窗口大小選擇3×3，采用十字狀窗口。中值濾波在保持目標圖像邊緣的同時(shí)，去除了尖峰干擾，使圖像背景的亮度更均勻，便于進(jìn)一步的圖像分割處理。

　　由于光源光照強度的影響，背景的灰度值在整幅圖像中存在很大差別，如果只用一個(gè)固定的全局閾值對整幅圖像進(jìn)行分割，則由于不能兼顧圖像各處的情況而使分割效果受到影響。為提高分割的精確性，可采用隨背景灰度值緩慢變化的動(dòng)態(tài)閾值分割的方法，即自適應閾值算法。具體做法是：首先將原圖像分解成系列子圖像，由于子圖相對原圖很小，因此受陰影或對比度空間變化等問(wèn)題的影響會(huì )比較??；然后對每個(gè)子圖計算一個(gè)局部閾值；最后通過(guò)對這些子圖所得到的閾值進(jìn)行線(xiàn)性插值，就可以得到對原圖中每個(gè)像素進(jìn)行分割所需要的合理閾值。分割后的二值圖像再利用數學(xué)形態(tài)學(xué)變換中的開(kāi)、閉運算并選取合適的算子，便可以很好地消除圖像中仍然存在的少量噪聲點(diǎn)，利于下一步的工作。

　　這里，在局部閾值計算時(shí)采用最大類(lèi)間方差法[6]，其計算公式為：
   

　　其中：σ2(T)為兩類(lèi)間最大方差，WA為目標概率，μa為目標的平均灰度，WB為背景概率，μb為背景平均灰度，μ為圖像總體平均灰度。即閾值T將圖像分成A、B兩部分，使得兩類(lèi)總方差σ2(T)取最大值的T，即為最佳分割閾值。

　　為了實(shí)現對顯微圖像中目標的數目以及直徑、面積等幾何特征的統計測量，采用了對二值圖像的目標區域進(jìn)行標記歸類(lèi)的算法[7]。首先對二值圖像的目標區域從左到右、自上而下進(jìn)行掃描，若為目標點(diǎn)，則對其加以標記，并根據八連通原則將屬于同一個(gè)顆粒的目標圖像賦予相同的數值。標記歸類(lèi)算法示意圖如圖4所示。由于目標的幾何形狀是不規則的，一次掃描不能夠把所有目標全部區分開(kāi)來(lái)，因此要對二值圖像進(jìn)行多次掃描。圖4(a)表示二值圖像（黑色區域為目標，白色為背景），圖4(b)為對目標區域的一次標記，圖4(c)為最后標記完成的結果。其中，數字1表示1號目標，數字2表示2號目標。從圖4可以看出，1號目標的標記經(jīng)過(guò)一次掃描就能夠完成，而2號目標則需要二次掃描方可完成標記。目標圖像經(jīng)過(guò)標記歸類(lèi)后就可以很方便地對目標的數目及直徑、面積和周長(cháng)等特征進(jìn)行測量了。

3 實(shí)驗結果

　　為了驗證系統的可靠性，對來(lái)自顯微鏡下的油膜顆粒圖像進(jìn)行了大量的采集處理與統計測量實(shí)驗。圖5(a)是現場(chǎng)采集的一幅顆粒顯微圖像，圖像大小為512×256，由于光源光照強度的影響，整幅圖像背景不均勻。圖5(b)是采用自適應閾值二值化后的圖像，目標區域與背景區域已經(jīng)分離開(kāi)，雖然還有少量的噪聲點(diǎn)，但是經(jīng)過(guò)數學(xué)形態(tài)學(xué)變換后已經(jīng)能夠準確地進(jìn)行顆粒的統計計算。

　　在統計測量過(guò)程中，面積小于3個(gè)像元的目標被當作噪聲干擾而略去不計，只對面積大于等于3個(gè)像元的目標加以統計。為了便于進(jìn)一步的分析和比較，將目標按像元數目分成9個(gè)檔次： 3～10、11～20、21～30、31～40、41～50、51～60、61～70、71～80和81以上。對顆粒的數目、平均面積以及各檔次所占比例進(jìn)行了統計計算，結果如表1所示。實(shí)驗中，在DSP芯片TMS320VC5416工作在最大工作頻率160MHz時(shí)，程序的運行時(shí)間約為15ms。由于視頻采集為PAL制，一場(chǎng)圖像時(shí)間為20ms，因此能夠達到實(shí)時(shí)性要求。

　　本文提出了一種以TMS320VC5416作為圖像處理的核心部件的嵌入式顯微圖像處理系統，設計了基于DSP/BIOS的應用程序。利用自適應閾值算法對采集的圖像進(jìn)行準確的分割，并采用掃描標記算法對油膜顆粒顯微圖像進(jìn)行了統計測量實(shí)驗。實(shí)驗結果表明，利用本系統對顆粒顯微圖像進(jìn)行統計，可達到全面、客觀(guān)、方便且自動(dòng)化程度高的效果，可以應用于各種顯微圖像的統計與分析，具有較高的實(shí)用性。

參考文獻

[1] 辛莉，胡茂海，周紹光.水稻花粉顆粒顯微圖像采集與分析系統研究[J].應用光學(xué)，2004，25(1)：43-45.
[2] 尤育賽，于慧敏，劉圓圓.基于粒度測量的重疊圓形顆粒圖像分離方法[J].浙江大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2005，39(7)：962-966.
[3] TMS320VC5416 Fixed-Point Digital Signal Processor Data Manual，SPRS095O[J].Texas Instruments，2005，1.
[4] 清源科技.TMS320C54X DSP硬件開(kāi)發(fā)教程[M].北京：機械工業(yè)出版社，2003.
[5] 潘松，黃繼業(yè).EDA技術(shù)實(shí)用教程[M].北京：科學(xué)出版社，2002.
[6] OTSU N.A threshold selection method from gray-level histogram[J].IEEE Trans，1979，SMC-15：652-655.
[7] 陳忠碧，張啟衡.一種適合于多目標檢測的圖像分割方法[J].光電工程，2004，31(5)：34-37.