基于NiosⅡ高速红外图像采集系统设计

(绍兴职业技术学院信息工程学院，浙江绍兴312000)

(绍兴职业技术学院信息工程学院，浙江绍兴312000)

设计了一种基于NiosⅡ红外高速图像采集系统。该系统通过NiosⅡ软核处理器实现了基于Sobel算子的图像边缘检测算法，加上外围的红外探测器、SDRAM、高速DAC等器件，完成了高速红外图像采集和显示。其设计方法是基于一种系统级电路，通过QuartusⅡ和SOPC Builder实现对此系统的定制。测试结果表明，此高速红外图像采集系统性能稳定可靠，可以完成红外图像的实时采集、存储和显示。系统可以用在高帧频、数据量大的红外图像实时采集。

NiosⅡ;Sobel;红外图像;采集系统

红外探测技术具有隐蔽性好、被动探测、抗电磁干扰、昼夜工作等突出优势，在各类遥感探测应用领域到了越来越广泛的运用［1-2］。近年来，随着红外探测器的规模不断增大，需要传输和处理的数据量也越来越大，所以要完成红外图像数据的采集就需要更高速的红外图像采集系统。目前使用的红外图像采集系统大部分都是基于USB或PCI的图像采集卡。但是基于USB的红外图像采集系统只能用于数据率较低的场合，PCI总线是并行总线，当连接多个设备时，传输速率就会变慢。本系统使用Altera公司的NiosⅡ软核处理器实现基于Sobel算子的图像边缘检测算法，在FPGA上产生相应的控制信号，实现对数据的快速读写，具有传输速度快、数据准确、可扩展的优点。

1 Sobel图像边缘检测算法原理

Sobel图像边缘检测是一种非线性的边缘检测算法，效率很高，用途非常广泛。Sobel图像边缘检测算法的大致过程是首先采用Sobel算子去计算出垂直梯度与水平梯度，然后将这两个方向的梯度进行结合，最终运用门限处理法对图像边缘进行鉴定。算法的具体流程图如图1所示。

图1 Sobel图像边缘检测算法流程图

具体的算法是以检测像素点为中心，x表示水平方向，y表示垂直方向，在x，y方向上分别使用不同的两个卷积核，例如:

设x，y是通过x，y方向卷积核算出的某个像素的卷积像素值，此时这个像素的边界强度q和方向η的计算公式是:

通过式(1)对红外图像中的每一个像素出来后，然后进行阈值化处理，这样就能完成对目标的边缘提取［3-4］。

2 系统硬件设计

2.1 系统整体硬件设计

本文是基于NIOSⅡ系统实现的。在设计中选用采用Altera公司的cycloneⅡ型FPGA。此芯片具有低静态和动态功耗低的优点。整体框图如图2所示，包括:红外探测器、AD电路、在FPGA上实现的NIOSⅡ系统、FLASH芯片、SDRAM芯片、SRAM芯片、EPCS16、TFT-LCD、DMA控制器。FPGA选用Altera公司的而cyclone IV GX型FPGA。其中NIOSⅡ系统是核心，由其完成整个系统的控制以及数据处理，并将所得数据发送到TFT-LCD进行显示。使用SOPC Builder开发平台完成NIOSⅡ系统的定制［5-6］。SOPC Builder提供的片内资源非常的丰富，只需根据设计进行定制，具体添加的IP核如图3所示，定制完成后会自动生成地址和中断，最后会生成一个.bsf文件。

图2 图像采集系统框图

图3 NIOSⅡ系统定制文件

2.2 线列驱动时序

Clk、Rst、Start、SHP、SHD等几个信号组成了红外线列探测器驱动时序。其中Clk信号为探测器信号的读出时钟;当Rst为高电平时表示线列的积分时间，当Rst是低电平的时候为正在复位;Start表示探测器一行读出控制信号;SHD和SHP表示积分双采样(CDS)控制信号。

红外探测器模拟输出信号中有复位噪声、1/f噪声、输出放大器噪声等很多噪声，这些噪声会严重影响器件的信噪比。SHD信号可以把258个像元积分前的基底噪声存储在一个电容中，SHP信号可以把258个像元积分后的信号存储在另外一个电容中，时序运行时把两个电容的信号同时读出，然后通过采样电路对这两个信号做差，这样就能去除大部分这类噪声，提取出需要的视频信号。在每个像素周期内，参考电平和信号电平各被CDS采样一次，如图4所示。SHP上升沿采样红外探测器输出信号的参考电平，SHD上升沿采样红外探测器曝光后的信号电平，最后把这两次采样值相减，就能得到需要的视频模拟信号［7］。

图4 红外探测器驱动时序

2.3 AD转换电路

红外探测器最高输出频率是2 MHz，输出的模拟电平为0～3 V，所以选择使用的ADC芯片必须满足红外探测器的数据需求，而且噪声要尽量小。本系统选用的是逐次逼近ADC芯片AD9252，此芯片能满足系统的数据需求，而且具有功耗低、便于PCB布线的优点。该器件的控制和输出很容易由FPGA实现，具体原理如图5所示。

图5 累加平均和乒乓存储原理框图

因为AD9252采用串行输出，因此FPGA就首先需要对输入数据做串并转换，然后将经过转换获得的数据运用累加器将同一个信号进行8次采样后相加。然后将累加的数据送入除法模块，与此同时将累加器清零。最后依据乒乓原理送至对应的BlockRam里做存储，等候信号的发送。

2.4 图像采集模块设计

红外探测器初始化完成后，当FPGA检测到帧有效信号FRAME_VA LID引脚的上升沿时，行计数清零;当行引脚LIN E_VALID有效时，帧计数器开始对像素时钟计数，记满一行数据之后，列计数器清零，行计数器加1，一帧图像传输完毕，此时图像数据就能按顺序传输至图像采集模块的寄存器中。如果行与帧有效信号同时高电平有效，那么当图像采集模块每次输出一组数据的时候，帧计数器加1来就能表示输出图像数据的有效性，该图像数据在整个图像中的帧数就是这时候计数器的值。如果帧计数器运算为04，表示第1行数据传输结束，接着传输第2行的数据。第2行图像数据传输完之后，图像帧数会变成00，这样就表示一帧图像数据传输结束［8］。仿真结果如图6所示，仿真结果证明了采集模块的正确性。

图6 时序仿真结果

3 软件系统设计

系统软件流程图如图7所示，系统的软件设计是在NiosⅡ IDE平台下，采用 C语言和 Verilog HDL语言相结合的方式编写而成。

图7 软件程序流程图

NiosⅡ系统在完成红外探测器初始化的同时，也在图像采集、处理和显示边缘检测结果。由红外探测器把采集到的图像数据在SDRAM中做临时存储。一帧图像采集完成后，NiosⅡ通过复位红外探测器结束对图像的采集，同时对存储在SDRAM中的图像进行处理并且在SRAM中写入处理的结果。图像通过处理后，NiosⅡ系统启动DMA控制器，通过DMA控制器运用流模式传输方式把SRAM中处理好的图像传输给TFT-LCD做图像处理结果的显示。

4 测试结果和结论

4.1 测试结果

整个系统能很好的完成图像数据采集和显示。本系统可以实时红外图像显示，并能通过串口实时监控探测器的工作状态。图8显示的是该系统的一次扫描得到的红外图像。

图8 系统处理的红外图像

4.2 结论

本文充分利用FPGA的内部资源和NiosⅡ软核处理器实现了红外高速图像采集系统的设计。FPGA具有并行运算、高速传输、实时性优点，系统充分利用了这些优点。系统还发挥了NiosⅡ软核处理器在控制和通信方面的优势。本系统达到了预期设计的目的，不但具有集成度高、采集速度快、性能稳定的优点，而且具有很好的扩展性和移植性。

［1］左雷.用于红外探测器组件检测的超高灵敏度检漏仪［J］.激光与红外，2011，41(12):1327-1330.

［2］尚媛园，杨新华，徐达维，等.基于SOPC技术的高速图像采集控制系统的设计与研究［J］.传感技术学报，2011，24(6):864-869.

［3］刘紫燕.实时图像边缘检测的设计及FPGA实现［J］.电子科技，2011，24(12):1-3，6.

［4］陈东明，叶玉堂，蒲亮，等.基于SOPC可重构的图像采集与处理系统设计［J］.电子器件，2011，34(2):232-235.

［5］刘艳翠，彭俊.基于NiosⅡ的色差仪控制系统［J］.仪表技术与传感器，2011(7):18-20，32.

［6］冯伟昌，林玉池，何冬，等.基于FPGA的双通道实时图像处理系统［J］.传感技术学报，2010，23(8):1118-1122.

［7］曾戈虹.红外光子探测器与热探测器性能分析［J］.红外技术，2011，33(9):497-500.

［8］郭柄，赵凯.高帧频图像采集处理系统的设计与实现［J］.电光系统，2011(4):5-7.

基于NiosⅡ高速红外图像采集系统设计

黄煜栋*

High-Speed Infrared Image Acquisition System Based on NiosⅡ

HUANG Yudong*
(College of Information Engineering，Shaoxing Vocational and Technical Collage，Shaoxing Zhejiang312000，China)

A high-speed infrared image acquisition system is designed based on NiosⅡ.The algorithm of the image edge detection based on the Sobel arithmetic operators is used by the NiosⅡ soft core.With the external infrared detectors，SDRAM and high-speed DAC devices，the algorithm completes a high-speed infrared image acquisition and display.The design approach of this system results from a system-level circuit，which can realize the customization of this system through QuartusⅡand SOPC Builder.According to the experiment result，the system is reliable and it can perform real-time acquisition of infrared image stably.The system can be used in high frame rate，realtime acquisition of infrared images of large volumes of data.

NiosⅡ;Sobel;infrared image;acquisition system

10.3969/j.issn.1005－9490.2013.06.020

TP317.4;TN911.73 文献标识码:A 文章编号:1005－9490(2013)06－0842－04

2013-03-23修改日期:2013-04-21

EEACC:7220;6140C

黄煜栋(1981-)，男，汉，浙江省绍兴市人，绍兴职业技术学院工作，讲师，硕士(浙江工业大学毕业)，研究方向为人工智能、移动应用开发，huangyudong1981@ 163.com。