CN113112431A - 一种嵌入式系统中的图像处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种嵌入式系统中的图像处理方法。该图像处理方法包括对嵌入式系统中的摄像头模块的通信GPIO端口对应的输入输出寄存器进行置位操作，以提高所述摄像头模块采集图像的速度；对所述采集图像采用预设图像压缩算法进行图像压缩并将压缩后的图像传输至嵌入式系统中的图像预处理单元；所述图像预处理单元采用预设过滤算法过滤掉图像背景，以获取图像中目标物体的图像特征。该图像处理方法在提升图像采集速度和图像数据处理速度的同时平衡所占内存资源的需求。

Description

一种嵌入式系统中的图像处理方法
技术领域
本发明涉及嵌入式人工智能的技术领域，特别是涉及一种嵌入式系统中的图像处理方法。
背景技术
嵌入式人工智能(Embedded Artificial Intelligence，EAI)是将嵌入式计算机技术、人工智能技术与每个应用场景下的实际需求进行深度融合的产物。嵌入式人工智能除具备人工智能的技术优点之外，兼具嵌入式技术优良的实时性、适用性、鲁棒性与稳定性特点。
图像是最符合人类直观视觉的数据模式。随着技术的发展，嵌入式系统越来越多地采用图像数据作为数据输入和数据输出的形式。如何平衡输入图像质量、图像采集速度以及推理过程所占用的嵌入式系统的内存资源这三者之间的关系是嵌入式人工智能发展的关键问题。
因此，针对上述技术问题，有必要提供一种符合嵌入式系统内存特点的图像处理方法，从而提升图像采集速度和图像数据处理速度、并且平衡所占内存资源的需求。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种符合嵌入式系统内存特点的图像处理方法，该图像处理方法优化嵌入式系统中的摄像头模块的驱动程序并且对图像数据进行压缩，从而在提升图像采集速度和图像数据处理速度的同时平衡所占内存资源的需求。
为了实现上述目的，本发明实施例提供的技术方案如下：一种嵌入式系统中的图像处理方法包括：对嵌入式系统中的摄像头模块的通信GPIO端口对应的输入输出寄存器进行置位操作，以提高所述摄像头模块采集图像的速度；对所述采集图像采用预设图像压缩算法进行图像压缩并将压缩后的图像传输至嵌入式系统中的图像预处理单元；所述图像预处理单元采用预设过滤算法过滤掉图像背景，而获取图像中目标物体的图像特征。
作为本发明的进一步改进，所述摄像头模块采集图像时先读取像素点高8位数据后，再读取像素点低8位数据。
作为本发明的进一步改进，所述图像压缩算法包括步骤：将所述采集图像裁减至预设标准大小；判断输入像素点的序数n是否为目标像素点，若是，则存储至对应的目标二维数组位置Axy，否则丢弃。
作为本发明的进一步改进，所述预设过滤算法包括边缘均值法、双峰均值法和双峰谷底法。
作为本发明的进一步改进，所述边缘均值法将所有的边缘像素点进行均值运算而获得均值，用所述均值作为阈值对图像进行滤波操作。
作为本发明的进一步改进，所述双峰均值法首先将输入的图像中每个灰度值出现的次数处理成直方图的形式，再对所述直方图进行双峰判断，若是则取所述双峰的平均数作为滤波阈值，若否则对每一个数据点进行跨度为n的平滑，同时给定平滑次数N，如果超过上限N，则判断该图无法滤波。
作为本发明的进一步改进，所述双峰谷底法首先将输入的图像中每个灰度值出现的次数处理成直方图的形式，再对所述直方图进行双峰判断，若是则取所述双峰之间的最低谷的灰度值作为阈值，并以所述阈值对图像进行滤波，若否则对每一个数据点进行跨度为n的平滑，同时给定平滑次数N，如果超过上限N，则判断该图无法滤波。
作为本发明的进一步改进，所述图像处理方法还包括LCD显示加速步骤，所述LCD显示加速步骤包括：设定LCD显示区域，调用串行外设接口直接将图像像素数据发送给LCD。
作为本发明的进一步改进，所述图像处理方法采用融合滚动卷积算法处理每帧图像数据。
作为本发明的进一步改进，所述融合滚动卷积算法包括步骤：T1：获取一帧图像前k+H行像素点数据，存放在对应二维数组G[H+1][S]中，k∈[1,T-H-1]。其中，S的值为采集数据的单行大小，并且获取完毕之后应通过相应控制接口暂停接收图像数据；T2：用卷积核A[H][H]与G的第k行至第k+H-1行数据进行卷积运算，并将得到的特征图层数组按照次序存放在特征图层数组的第k行；T3：将二维数组G的第k+1至第k+H行中的成员分别与第k行至第k+H的成员进行交换；对相邻的第k行与k+1行中的元素，按照列序依次进行交换，直到所有元素交换完毕，并丢弃原有的第k行数据；T4：打开缓存芯片读使能，继续读取第k+H+1行的图像数据，并且存放在G的第k+H行中；T5：将k值增1，依次重复步骤T1、T2、T3、T4，直到卷积完成，得到完整的输出数组。
本发明具有以下优点：
本发明实施例的目的在于提供一种符合嵌入式系统内存特点的图像处理方法，该图像处理方法优化嵌入式系统中的摄像头模块的驱动程序并且对图像数据进行压缩，从而在提升图像采集速度和图像数据处理速度的同时平衡所占内存资源的需求。进一步地，该图像处理方法通过设定LCD显示区域，加速图像的LCD显示。进一步地，该图像处理方法在图像处理过程中采用融合滚动卷积算法，有效地节约了处理图像过程中所需占用的内存空间，使得图像处理过程更加适应嵌入式系统内存资源紧张的情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种嵌入式系统的图像处理方法的流程示意图；
图2为图1所示实施例中优化摄像头驱动的流程示意图；
图3(a)、3(b)、3(c)为本发明实施例中融合滚动卷积算法示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供的一种嵌入式系统的图像处理方法的流程示意图。在该实施例中，嵌入式系统的图像处理方法包括三个基本步骤。
步骤S1：对嵌入式系统中的摄像头模块的通信GPIO端口对应的输入输出寄存器进行置位操作，以提高所述摄像头模块采集图像的速度。该步骤也可以简称为对嵌入式系统的摄像头模块的驱动进行优化步骤。该步骤的具体流程，如图2所示。
通常摄像头模块采集图像的流程是在主控芯片与摄像头之间加入缓存芯片用于匹配收发速度，即摄像头先将完整的一帧图像数据发送至缓存芯片，缓存芯片在接收完成之后，关闭本身的被写功能，再与主控芯片进行图像数据传输并且此传输过程由主控芯片主导；缓存芯片在将接收到的图像数据完整输出之后，打开被写共功能，存储摄像头发出的下一张图像，以此循环。这一做法虽然保证了单张图像中每个像素点不会丢失，但是将原本每个像素点只需进行1次GPIO读取操作变为2次，降低了图像读取的速度；而直接完整保存图像再做图像处理会占用过多的内存资源。
如图2所示，在该实施例中，对嵌入式系统中的摄像头模块的通信GPIO端口对应的输入输出寄存器进行置位操作，摄像头模块采集图像时先读取像素点高8位数据后，再读取像素点低8位数据，避免了参数的传递以及判断，提高了采集图像的效率与速度。摄像头模块采集图像过程中不仅能够保证成像质量的同时提升图像读取与显示速度，还尽可能地减少内存空间的占用。
步骤S2：对所述采集图像采用预设图像压缩算法进行图像压缩并将压缩后的图像传输至嵌入式系统中的图像预处理单元。在该实施例中，图像压缩算法包括：
步骤S21:将所述采集图像裁减至预设标准大小；预设标准大小可以根据嵌入式系统的情况自行确定，具体如60×60。
步骤S22：判断输入像素点的序数n是否为目标像素点，若是，则存储至对应的目标二维数组位置Axy，否则丢弃。
具体实现见算法如表1所示：
Figure BDA0003058314900000051
步骤S3：所述图像预处理单元采用预设过滤算法过滤掉图像背景，而获取图像中目标物体的图像特征。嵌入式系统根据上述方法采集而获得的图像数据集，所采集的图像背景并不是0值，而是相对于物体来说的低数值的灰度值，一般来说是在50-60之间。虽然相对于物体来说数值大小只有一半，但是还是会有很大一部分干扰激活值，所以为了后续图像处理必须过滤掉图像背景，尽可能地保留的目标物体本身的图像特征。在该实施例中，预设过滤算法包括边缘均值法、双峰均值法和双峰谷底法。
在图像数据的采集过程中，物体在采集图像中大多处于相对中间的位置，因而边缘像素点便一定程度上代表了背景的灰度，所以在最边缘的部分是可以作为整个背景色的灰度的标准组。根据这一分布特性，边缘均值法将所有的边缘像素点进行均值运算而获得均值，用所述均值作为阈值对图像进行滤波操作。边缘均值法的具体实现过程，如表2所示：
Figure BDA0003058314900000061
处理的物体与背景从物体种类上来说是两种不同的物体，而同一物体上所呈现的灰度特征往往具有连续性，并且对于简单的背景来说，往往是由于光照分布的不均匀或者表面对光线的折射才导致了表面像素的灰度值不同，所以根据这样一种特性，也可采用双峰均值法进行背景过滤。
双峰均值法首先将输入的图像中每个灰度值出现的次数处理成直方图的形式，再对所述直方图进行双峰判断，即是否有且仅有两个局部最大值出现，若是则取所述双峰(即两个局部最大值)的平均数作为滤波阈值，若否则对每一个数据点进行跨度为n的平滑，同时给定平滑次数N，如果超过上限N，则判断该图无法滤波。双峰均值法的具体具体实现过程，如表3所示：
Figure BDA0003058314900000062
Figure BDA0003058314900000071
双峰谷底法与双峰均值法不同的是，在获得两个最大频率的灰度值后，并没有取这两个中间灰度值，而是取这两个顶峰之间的最低谷。双峰谷底法首先将输入的图像中每个灰度值出现的次数处理成直方图的形式，再对所述直方图进行双峰判断，若是则取所述双峰之间的最低谷的灰度值作为阈值，并以所述阈值对图像进行滤波，若否则对每一个数据点进行跨度为n的平滑，同时给定平滑次数N，如果超过上限N，则判断该图无法滤波。双峰谷底法的具体实现过程，如表4所示：
Figure BDA0003058314900000072
Figure BDA0003058314900000081
在该实施例中，预设过滤算法可以根据背景与目标物体的情况不同，而选择最合适场景的过滤算法。
将单个像素点数据显示在LCD上的过程，也是芯片与LCD通过串行外设接口(Serial Peripheral Interface，SPI)进行通信的过程。为了最大限度地利用嵌入式系统中的MCU资源，LCD显示采取的方法是逐点显示，即在接收完成一个像素点数据之后便直接在LCD上显示，只占用并重复使用单个像素点的资源便在LCD上显示一张完整的图像。传统的LCD显示像素点函数是对显示的每一个像素点进行定位再显示，即先确定在LCD上显示的相对位置，再显示对应的一个点。这对于指定区域重复多次的图像显示情况来说，是低效率的。图像显示的每一个像素点与前后显示的像素点都有一定的位置连续关系，并不需要对每个像素点进行定位才能够显示完整的图像。
优选地，在该实施例中，图像处理方法还包括LCD显示加速步骤，所述LCD显示加速步骤包括：设定LCD显示区域，调用串行外设接口直接将图像像素数据发送给LCD。将逐点显示的过程变为首先设定LCD显示区域，再调用SPI直接将像素数据发送给LCD，免去每次发送的设定坐标过程。
优选地，在该实施例中，图像处理方法采用融合滚动卷积算法处理每帧图像数据。融合滚动卷积算法包括五个步骤。
步骤T1：获取一帧图像前k+H行像素点数据，存放在对应二维数组G[H+1][S]中，k∈[1,T-H-1]。其中，S的值为采集数据的单行大小，并且获取完毕之后应通过相应控制接口暂停接收图像数据。
步骤T2：用卷积核A[H][H]与G的第k行至第k+H-1行数据进行卷积运算，并将得到的特征图层数组按照次序存放在特征图层数组的第k行，如图3(a)，图3(b)所示。
步骤T3：将二维数组G的第k+1至第k+H行中的成员分别与第k行至第k+H的成员进行交换；对相邻的第k行与k+1行中的元素，按照列序依次进行交换，直到所有元素交换完毕，并丢弃原有的第k行数据，具体交换方法如图3(c)所示。
步骤T4：打开缓存芯片读使能，继续读取第k+H+1行的图像数据，并且存放在G的第k+H行中。
步骤T5：将k值增1，依次重复步骤T1、T2、T3、T4，直到卷积完成，得到完整的输出数组。
本发明实施例的目的在于提供一种符合嵌入式系统内存特点的图像处理方法，该图像处理方法优化嵌入式系统中的摄像头模块的驱动程序并且对图像数据进行压缩，从而在提升图像采集速度和图像数据处理速度的同时平衡所占内存资源的需求。进一步地，该图像处理方法通过设定LCD显示区域，加速图像的LCD显示。进一步地，该图像处理方法在图像处理过程中采用融合滚动卷积算法，有效地节约了处理图像过程中所需占用的内存空间，使得图像处理过程更加适应嵌入式系统内存资源紧张的情况。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括：
对嵌入式系统中的摄像头模块的通信GPIO端口对应的输入输出寄存器进行置位操作，以提高所述摄像头模块采集图像的速度；
对所述采集图像采用预设图像压缩算法进行图像压缩并将压缩后的图像传输至嵌入式系统中的图像预处理单元；
所述图像预处理单元采用预设过滤算法过滤掉图像背景，以获取图像中目标物体的图像特征。
2.根据权利要求1所述的一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述摄像头模块采集图像时先读取像素点高8位数据后，再读取像素点低8位数据。
3.根据权利要求1所述的一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述图像压缩算法包括步骤：
将所述采集图像裁减至预设标准大小；
判断输入像素点的序数n是否为目标像素点，若是，则存储至对应的目标二维数组位置Axy，否则丢弃。
4.根据权利要求1所述的一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述预设过滤算法包括边缘均值法、双峰均值法和双峰谷底法。
5.根据权利要求4所述的一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述边缘均值法将所有的边缘像素点进行均值运算而获得均值，用所述均值作为阈值对图像进行滤波操作。
6.根据权利要求4所述的一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述双峰均值法首先将输入的图像中每个灰度值出现的次数处理成直方图的形式，再对所述直方图进行双峰判断，若是则取所述双峰的平均数作为滤波阈值，若否则对每一个数据点进行跨度为n的平滑，同时给定平滑次数N，如果超过上限N，则判断该图无法滤波。
7.根据权利要求4所述的一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述双峰谷底法首先将输入的图像中每个灰度值出现的次数处理成直方图的形式，再对所述直方图进行双峰判断，若是则取所述双峰之间的最低谷的灰度值作为阈值，并以所述阈值对图像进行滤波，若否则对每一个数据点进行跨度为n的平滑，同时给定平滑次数N，如果超过上限N，则判断该图无法滤波。
8.根据权利要求1所述的一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法还包括LCD显示加速步骤，所述LCD显示加速步骤包括：设定LCD显示区域，调用串行外设接口直接将图像像素数据发送给LCD。
9.根据权利要求1所述的一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法采用融合滚动卷积算法处理每帧图像数据。
10.根据权利要求9所述的一种嵌入式系统中的图像处理方法，其特征在于，所述融合滚动卷积算法包括步骤：
T1：获取一帧图像前k+H行像素点数据，存放在对应二维数组G[H+1][S]中，k∈[1,T-H-1]。其中，S的值为采集数据的单行大小，并且获取完毕之后应通过相应控制接口暂停接收图像数据；
T2：用卷积核A[H][H]与G的第k行至第k+H-1行数据进行卷积运算，并将得到的特征图层数组按照次序存放在特征图层数组的第k行；
T3：将二维数组G的第k+1至第k+H行中的成员分别与第k行至第k+H的成员进行交换；对相邻的第k行与k+1行中的元素，按照列序依次进行交换，直到所有元素交换完毕，并丢弃原有的第k行数据；
T4：打开缓存芯片读使能，继续读取第k+H+1行的图像数据，并且存放在G的第k+H行中；
T5：将k值增1，依次重复步骤T1、T2、T3、T4，直到卷积完成，得到完整的输出数组。
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