基于DSP的夜间图像增强系统的设计

基于DSP的夜间图像增强系统的设计

摘要：针对夜间视频图像对比度低、噪声大等不利于监控的特点，提出了以DM648为核心的夜间图像增强系统的设计，运用改进后的灰度拉伸算法对图像的RGB三通道分别作增强处理，再合成输出，可以获得彩色夜间图像。实验表明该方法对夜间视频图像的处理具有较好的增强效果。

关键词：DM648；夜间图像；灰度拉伸；图像增强；

在夜间能见度低的环境下，经过摄像头采集到的视频图像全局灰度值较低，细节对比度差，这给夜间条件下的安全监控、家庭防盗带来很大的困难。在这种情况下，夜间视频图像增强技术就显得尤为重要。TMS320DM648是TI公司推出的专门针对视频安全与监控领域的DSP，以它为核心的开发平台来处理夜间视频图像具有明显的优势，因为其具有较高的性能以及丰富的片上外设，它比DM642的系统性能提高了一倍。该系统可以更好的完成视频图像的实时采集、传输以及图像增强算法的实现。

夜间图像增强技术主要分为两大类：空域增强方法和频域增强方法[1,5,6]。空域增强法通常是针对像素点的操作。大多基于空域增强的算法属于直接增强图像本身的方法，包括灰度变换、直方图变换、滤波器处理等。基于频域增强的算法基础是卷积定理，它将图像看作信号，然后利用傅里叶变换的手段将图像变换到频域后对图像进行增

强处理，它属于间接增强的方法，由于存在域之间的变换与反变换，计算复杂，一般难以满足实时性要求。本文的灰度拉伸算法属于空间域图像增强方法，运算过程简单、实现方便，目前的图像增强预处理部分大多选用这种算法。

1 算法原理及DSP实现

1.1 灰度拉伸原理

现有的图像增强原理都可用式(1)来表示。设f(x,y)为输入图像, g(x,y)为输出图像,则对图像的增强可表述为将(x,y)处的灰度f(x,y)映射为g(x,y),此映射可以表示为[1]：

g(x,y) = T[f(x,y)] (1)

灰度拉伸可以灵活的控制输出灰度直方图的分布，它可以有选择的拉伸(斜率>1)某段灰度区间以改善输出图像。灰度拉伸算法是分段进行线性变换的，这样有利于对图像的灰度进行分块增强处理，避免了图像整体增强后出现的严重失真，它的灰度变换函数表达式如下：

式中x1(x1>0)和x2(x2<255)为两个拐点，通过调整拐点的位置及分段直线的斜率，即控制参数x1、x2、y1、y2的取值，可实现对任意灰度区间的扩展或压缩。图(1)表示将输入的区间[x1,x2]扩展

到[y1,y2]后输出。

该方法简单且易实现，对夜间图像有一定的增强效果，同时也存在一些不足，一是x1、x2需要人为设置，系统不具备灵活性；二是该方法虽使图像的整个灰度级映射的变化率不同，但在具体某段灰度区域内仍是相同的，而我们希望在各区域内的对比度增强也不同。

1.2 自适应线性灰度拉伸算法

线性拉伸的表达式如下：

式中，G(i,j)是拉伸后输出图像灰度值，F(i,j)为输入图像的第i 行j列的像素灰度值，Fmin是输入图像的最小灰度值，Fmax是输入图像的最大灰度值，Zmax为输出图像的最大灰度值，由于拉伸后的图像灰度值用8位二进制数表示，故Zmax取值255。

首先对夜间图像做灰度直方图统计(如图2所示)，可知灰度值主要集中在直方图靠左的区域,选取压缩因子为2%，对直方图灰度分布两端分别搜索2%最大灰度值中的最小值作为X2，2%最小灰度值里的最大值作为X1(如图2所示)。此算法将线性拉伸区间自适应地分为[0,X1),[X1,X2]和(X2,255]三个部分。其中,[0,X1)和(X2,255]两个灰度区间的像素灰度利用公式(2)分别被压缩。为避免目标正好位于两个

被压缩的区间内而被抑制的情况发生,可视情况适当调整压缩因子2%的大小。

1.3 算法的DSP实现

本文实现的算法属于空域增强法，利用对灰度拉伸算法的改进，实现夜间图像的彩色增强：先将摄像头输出的YCrCb彩图转换成RGB三基色分量，转换方式如下：

然后分别对RGB三个分量进行增强处理，中间涉及色彩空间转换、对比度拉伸以及后续的噪声滤波处理，最后再合成输出。这需要高速处理才可以达到实时性要求，才会具备实际的可应用性。本文所选用的DSP芯片是DM648芯片，通用的主频为720MHz，运算能力很强，完全符合本设计的运算要求。

2 DSP系统硬件结构

图像增强的硬件系统结构如图3所示，具体包括DM648芯片、程序存储器、数据存储器、视频解码芯片、视频编码芯片、网络、JTAG 接口等。

DM68是一款高性能低成本的多媒体处理芯片，工作频率最高可达900MHz,通常使用的主频为720MHZ，运算能力为5760MIPS。它有专门的DDR2存储器扩展接口，对于图像处理系统来说，很高的数

据吞吐率使得存储设备成为系统不可或缺的组成部分，存储器可以用来保存整帧图像。其外设包括: 1)5个可配置的16位视频口,支持多种分辨率和视频标准,可以和视频输入、输出或传输流无缝连接; 2)1个DDR2 -533存储接口; 3)1个带SGMIII的千兆以太网MAC,在多处理器系统中,支持将芯片用作PCI桥; 4)1个高速DMA引擎,支持处理器管理各式各样高带宽存储器和I/O口[2]。这些丰富的外设，可以用来控制外部设备和与外部的处理器通信，充分利用这些外设接口可以降低视频应用开发的成本与难度。

DSP处理流程：通过摄像头进行视频采集，将一帧图像信号存储于缓存器中，利用DMA方式将信号传送到片外存储器，DSP芯片根据算法对图像进行处理，处理结果帧转至缓冲存储区编码后由经输出设备实时显示[3]。

3 实验结果

对一幅在夜间拍摄的低对比度图像，分别用直方图均衡算法，单尺度Retinex算法和改进的灰度拉伸算法进行处理，处理后的图像及直方图。

实验表明：

采用一般的直方图均衡算法(图b)，图像的亮度得到了增强，但是整个画面噪声严重；采用单尺度Retinex算法的图像(图c)，突出了路面的一些细节，但人物细节模糊，不便辨认；而采用本文的算法(图