彩色(黑白)一体化黑光夜视设备系统设计

陆 平，王文锦，杜素霞，赵书国，吉 彬

(中国船舶重工集团公司第七一八研究所，河北 邯郸 056027)

0 引言

以往，夜视技术主要局限于军事应用。直到今天，军事应用仍占夜视市场的90%以上。因为在现代战争中，谁拥有夜视技术谁就拥有夜战的主动权，同时夜视技术也是一个国家军事科技水平的重要标志。作为战争使用的夜视技术，主要是热红外 (远红外、中红外)成像技术和微光夜视技术。目前，各国普遍采用热红外成像技术，该技术作用距离远，可以穿透雨、雾、雪、尘、树叶等伪装，非常适合战争使用。但是，由于热红外成像技术是靠人或物体与背景之间的辐射温差成像，分辨率低，需强制制冷，制造工艺复杂，价格昂贵，寿命短，各国又都作为秘密武器，不能大范围推广应用。微光夜视技术是利用月光、星光和大气辉光，通过像增管增强达到人眼能够观察的目的。它成像较清晰，但由于照明条件，景物的反射及对比度的不同会大大影响图像的质量。如果完全没有光或光线非常弱，就只有噪声干扰，使用条件受到限制。最近几年，随着探测材料和电子技术的不断发展，红外和微光夜视技术已经有了商业性的应用，同时也出现了许多所谓低照度的摄像设备，但由于分辨率受光照条件的限制，以及制造成本昂贵等因素，民用方面发展缓慢。综观国内外各式各样的夜视摄像技术，都是利用提高灵敏度的方法来获取低照度的图像信号。由于提高了灵敏度，抗强光能力大大降低，一般只能经受10 lux以下的光照。虽然有的设备设有防强光保护电路，但使用要求严格，因而使推广应用受到限制。为此，如何应用现代科学技术，研制一种价格低廉、图像清晰，突破环境光照条件限制的夜视摄像设备，具有重要的研究价值。

1 系统方案设计

彩色 (黑白)一体化黑光夜视摄像仪根据观察视场范围，距离远近，合理配置不同的隐蔽式黑光照明系统，根据不同光照环境、观察范围和观察距离，合理配置不同的光学系统和光学镜头。各种外部接口按照标准化设计，主要组成方案如图1所示。

图1 彩色 (黑白)一体化黑光夜视仪系统框图Fig.1 Schematic diagram of color(grayscale)integrated night vision system

1.1 光学处理

为使彩色 (黑白)一体化黑光夜视摄像仪的采光窗口工作在设定的光谱区域，需要应用光学处理技术，设定光阑限制条件，使光学系统兼备红外截止和低通滤波功能，同时满足强光条件下和零照度条件下摄取图像的需要，并与电子快门同步工作，使摄取图像质量不随环境光照条件变化，始终输出清晰稳定的视频图像。

1.2 黑光系统

为摄取低照度条件下的图像信号，设计可以通过光学通道的黑光系统，应用自动采光补光技术，根据环境光照强度对被摄物体自动采光补光。经光学系统处理和调制输出的黑光系统，无红外光曝，不易暴露目标，同时满足摄取图像的需要。

1.3 图像、信号处理

为了从图像传感器上分别获得高清晰的彩色和黑白图像，需要有选择地增强图像信号，应用数字处理技术对图像信号进行数字化处理，使彩色图像信号和黑白图像信号分离，完成相对独立的工作条件，彩色 (黑白)一体化黑光夜视摄像仪采集的图像信号信噪比，增益都得到有效控制，使图像信号更稳定，效率更高。

1.4 工作防护

彩色 (黑白)一体化黑光夜视摄像仪在使用环境温度发生变化时，光学部分容易结霜、结露和沾染灰尘。为防止以上情况发生，在结构上设计自动防护功能，不会因环境温度变化影响图像质量。

1.5 探测预警

彩色 (黑白)一体化黑光夜视摄像仪配备2种预警装置。配载自动辐射探测装置的彩色 (黑白)一体化黑光夜视摄像仪，具有自动探测报警功能，主要应用于监视监控系统;配载自动安全预警系统的彩色 (黑白)一体化黑光夜视摄像仪，具有自动探测和主动防御功能，主要应用于夜间侦察、埋伏等对抗性、机动性的应用场合。

1.6 自动控制

为保证彩色 (黑白)一体化黑光夜视摄像仪在强光、微光、零照度等不同光照条件下能够始终输出清晰稳定的视频图像，设计自动增益，自动电平，自动光圈 (内同步)和电动光圈 (外同步)及工作温度调节等控制功能。

2 主要创新点

2.1 实时嵌入式彩色/灰度分离合成技术

为了从图像传感器获得高清晰的彩色和灰度图像，并保证视频播放的实时性，该产品采用基于TI公司DM6437芯片的开发板来实现视频图像的彩色/灰度分离与合成。

DM6437是一款专门面向多媒体应用的专用DSP，采用C64x/C64x+DSP内核的DSP(TMS320DM6437采用C64x内核)是TMS320C6000系列DSP中性能最高的定点DSP。TMS320DM6437采用TI的第二代高性能超长指令字 (VLIW)结构 VelociTI.2。有480 MHz，600 MHz，720 MHz三种规格，在本系统中选用频率为600 MHz的 DM6437，其指令周期(instruction cycle time)为1.67 ns，具有4800 MIPS(million instructions per second)的运算性能。C64x内核处理器具有64个32位通用寄存器和8个独立的功能单元 (包括2个乘法器和6个算术逻辑单元)。

PAL制式摄像头捕获的CVBS复合视频信号通过视频解码器TVP5150A转换为串行数字视频信号BT.656送给DSP，DSP接收数字视频并进行处理。

通过RGB空间到YUV空间的转换来实现彩色灰度信号的分离，YUV是欧洲PAL电视系统中采用的颜色空间［1］，Y是指像素点的亮度，即灰度信号。UV是色差信号，其中包含色调和饱和度。转换公式为:

以上RGB－YUV转换过程算法简单，运算量小，可以实时完成像素点的亮度信号和色度信号分离，产品采集的图像信号信噪比、增益都得到有效控制，使图像信号更稳定，传输效率更高。

2.2 窄带通光学滤波技术

窄带滤光片属于带通滤光片，是一种可以让特定波长的光通过而让其他波段的光反射 (或衰减)的光学组件。由于其带宽比较窄，所以叫窄带滤光片。窄带滤光片的工作区域可以是紫外光波段，可见光波段，近红外光波段，远红外光波段，该产品选用中心波长为特定波长的近红外光波段。窄带滤光片的光谱波峰两端的T=50%位置都需要比较精确的控制。

窄带滤光片的透过率高达90%，仪器光衰减系数小，有效提升工作距离和光强度，弥补了LED红外灯的不稳定性。实际截止率高，垂直入射时在强红外灯下无穿透现象。

窄带滤光片放在图像传感器之前，消除或过滤掉杂散光，确保芯片收到的信号准确无误，不会出现失真或饱和以及乱码等现象，实现大量数据的采集和传输。

2.3 基于小波变换的夜间图像增强算法

由于夜视图像的灰度值动态范围小，而且存在噪声干扰［2］，所以成像效果不理想，视觉观察较为模糊。有必要对红外夜视图像进行数字增强处理，为人眼观察和后续的智能图像分析检测提供有利条件。

为了分离有效图像信息和噪声信号，首先对每帧图像进行Daub 5/3小波变换，它的正变换公式［3］为:

在小波分解后的图像中，主要整体信息由低频系数表征，纹理细节信息由高频系数表征［4］。噪波信号被分离到高频系数当中。

对低频系数进行自适应动态范围扩展，在扩大图像暗区主要内容动态范围的同时，避免了图像过亮，有效防止了图像细节信息的丢失。

由于高频子带中同时包含了图像信号和噪声，所以有必要在抑制噪波信号的同时，对图像信号进行增强。

利用高频子带系数估计噪声的标准方差［5］，并得到噪声阈值T。本文采取的非线性阈值增强函数为:

其中，Cmax，Cmin分别对应高频子带中绝对值最大和最小的系数值，Cmin一般取0。A是高频系数的放大幅度。该方法在去除图像噪声的同时，对边缘细节有效进行了清晰化处理。

3 实验结果

目前国内外摄像机的主流品牌有索尼、松下、霍尼韦尔、海康等，采用其中某厂家的产品与本文开发的黑光夜视仪拍摄同一场景，从主观视觉质量和客观评价指标2方面进行对比。测试图像分为白天彩色图像和夜间灰度图像。

客观评价指标采用色彩饱和度和清晰度指数［6］。其中色彩饱和度反映图像的色彩鲜艳程度，用于测试白天彩色图像，见式(5)和式(6)。清晰度指数反映图像细节的清晰程度，见式(7)，其中，max(f)和min(f)分别为(x，y)像素的邻域中灰度最大和最小的像素灰度值，用于测试夜间黑白图像。

实验仿真的软件平台是Visual C++6.0，电脑配置为:主频2.8 GHz双核CPU、2 GB内存。

图2 白天彩色图像效果对比Fig.2 Effects comparison of color images in daytime

图3 夜间灰度图像效果对比Fig.3 Effects comparison of grayscale images in nighttime

图2、图3给出了利用本文开发的系统和某主流品牌拍摄白天场景和夜间场景的视觉效果对比。从图中可以看出，本文黑光夜视仪拍摄的白天彩色图像色彩鲜明;夜间灰度图像细节清晰，基本无噪点。2种场景中本文系统的客观评价指标均高于某主流品牌。

4 结语

本文设计了一种先进的彩色 (黑白)一体化黑光夜视仪系统。该系统集多种新技术于一体，使用安装方便，在黑光夜视成像技术方面有明显的突破，弥补了国内外摄像领域应用一个图像传感器实现高质量彩色和黑白图像采集/分离技术的同时具有高质量的夜视功能的国际空白，开创了新的彩色 (黑白)图像夜视技术领域。经济效益，社会效益明显。根据国际国内查新及国际安防产品博览会证明，本文研制的彩色 (黑白)一体化黑光夜视摄像仪在监视摄像领域，处于国际领先水平。

［1］GONZALEZ.Digital image processing［M］.Beijing:Publishing House of Electronics Industry，2001:212 －214.

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［5］DAVID L.Donoho，Iain M.Johnstone.Ideal spatial adaption via wavelet shrinkage［J］.Biometrika，1994，81(3):425 －455.

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