摘  要： 車(chē)道閘桿故障在收費(fèi)站等地時(shí)有發(fā)生，為了解決這一問(wèn)題，提出了一種基于車(chē)輛視覺(jué)的閘桿防撞系統(tǒng)的解決方案。該方案主要包括差值圖像的自適應(yīng)閾值提取、二值圖像的中值濾波與開(kāi)運(yùn)算以及背景的分塊實(shí)時(shí)更新，并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于背景差分的車(chē)輛檢測(cè)方法。該方法有效解決了精確閾值提取困難與背景更新效果差等難題。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該系統(tǒng)的車(chē)道閘桿防撞功能，該系統(tǒng)具有運(yùn)行速度快、穩(wěn)定性高等特點(diǎn)。
關(guān)鍵詞： DM642；圖像處理；特征提取；識(shí)別判斷

    隨著人們生活水平的提高，車(chē)流量也在劇增，閘桿的頻繁使用導(dǎo)致其可靠性和穩(wěn)定性下降，閘桿故障也時(shí)常發(fā)生，造成嚴(yán)重的交通障礙和車(chē)主不必要的損失。因此，提高高速收費(fèi)站的車(chē)道閘桿的可靠性和穩(wěn)定性成為交通研究急需解決的課題。
    本文在參考文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，所做的工作如下：（1）在參考文獻(xiàn)[1]和[2]的DM642最小系統(tǒng)的基礎(chǔ)上增加了視頻輸入、網(wǎng)絡(luò)通信和外部存儲(chǔ)器等模塊，組成了以DM642為基礎(chǔ)的車(chē)道閘桿防撞硬件系統(tǒng)；（2）在參考文獻(xiàn)[3]和[4]的基礎(chǔ)上提出了一種實(shí)用的背景分塊更新方法，該方法有效解決了背景更新效果差的問(wèn)題，使背景能跟上環(huán)境的變化，保證了系統(tǒng)工作的穩(wěn)定性；（3）在參考文獻(xiàn)[5]的基礎(chǔ)上提出了自適應(yīng)閾值提取方法，該方法能夠精確提取差值圖像的閾值，保障圖像分割的效果，使系統(tǒng)具備一定的智能化。
1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    硬件主要由TI公司的TMS320DM642、SDRAM HY57V283220-6、Flash AM29LV320DB、TVP5150AM1圖像采集芯片、BCM5221A4KPT網(wǎng)絡(luò)通信芯片和CCD攝像頭組成。
1.1 系統(tǒng)硬件方案選擇
    目前，實(shí)現(xiàn)圖像處理的硬件平臺(tái)針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)合主要有通用計(jì)算機(jī)、專(zhuān)用集成電路（ASIC）、數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）、嵌入式處理器（ARM）和現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）。其中DSP具有巨大的數(shù)據(jù)吞吐和高速的數(shù)據(jù)處理能力，使其在眾多圖像處理平臺(tái)中脫穎而出，能夠滿足圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，被廣大圖像處理工程師和愛(ài)好者所使用。本系統(tǒng)采用TI公司的TMS320DM642AZDK6作為圖像處理的核心器件，其具有先進(jìn)的甚長(zhǎng)指令字（VLIW）結(jié)構(gòu)，在600 MHz時(shí)鐘下運(yùn)算速度可高達(dá)4 800 MIPS，具有對(duì)高速控制器和隊(duì)列處理器器數(shù)值性能的操作靈活性，成為了數(shù)字媒體處理的最佳芯片選擇。
1.2 系統(tǒng)硬件整體結(jié)構(gòu)
    系統(tǒng)硬件主要由圖像采集模塊、圖像處理模塊和外部存儲(chǔ)器模塊3部分組成，如圖1所示。

    圖像采集模塊主要由CCD攝像頭和TVP5150AM1組成，TVP5150AM1將CCD輸出的模擬圖像信號(hào)轉(zhuǎn)成數(shù)字圖像信號(hào)并通過(guò)DM642的VP0接口傳輸給DM642處理。
    圖像處理模塊采用TI公司的DM642，其核心是C6416型高性能數(shù)字信號(hào)處理器，具有極強(qiáng)的處理性能、高度的靈活性和可編程性，同時(shí)外圍集成了非常完整的音頻、視頻和網(wǎng)絡(luò)通信等設(shè)備及接口，特別適用于機(jī)器視覺(jué)、醫(yī)學(xué)成像、網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控、數(shù)字廣播以及基于數(shù)字視頻/圖像處理的消費(fèi)類(lèi)電子產(chǎn)品等高速DSP應(yīng)用領(lǐng)域。
    外部存儲(chǔ)器模塊包括DM642 CE0外擴(kuò)的SDRAM和CE1外擴(kuò)的Flash。SDRAM采用兩片HY57V283220-6芯片外擴(kuò)成256 MB的存儲(chǔ)空間，用于存儲(chǔ)臨時(shí)圖像數(shù)據(jù)，運(yùn)算時(shí)再搬運(yùn)到內(nèi)部RAM運(yùn)行，解決DM642內(nèi)部資源不足的問(wèn)題。Flash的特點(diǎn)為數(shù)據(jù)掉電不丟失，用于存儲(chǔ)程序，DM642上電后將程序從Flash搬運(yùn)到內(nèi)部RAM運(yùn)行，解決了RAM掉電丟失數(shù)據(jù)的難題。
2 系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    軟件在編寫(xiě)上采用DSP專(zhuān)用匯編指令集和C語(yǔ)言混合編程的方法，優(yōu)點(diǎn)在于匯編可以彌補(bǔ)C語(yǔ)言的一些瓶頸（如C語(yǔ)言中循環(huán)的反復(fù)賦值過(guò)程），從而大大提高程序的運(yùn)行效率。程序的主要組成包括自適應(yīng)閾值的獲取、圖像預(yù)處理、背景更新、特征提取與識(shí)別判斷。
2.1 系統(tǒng)軟件的整體結(jié)構(gòu)
    系統(tǒng)的程序流程圖如圖2所示。程序的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下。

?。?）對(duì)系統(tǒng)的使用環(huán)境初始化。
　（2）取系統(tǒng)運(yùn)行后的前10幀圖像的平均值并將其保存為背景圖像。
　（3）將下一幀圖像與背景相減，根據(jù)最大類(lèi)間方差法（Otsu）求差值圖像的閾值，根據(jù)閾值求二值圖像。
?。?）將二值圖像進(jìn)行中值濾波與開(kāi)運(yùn)算，消除由于噪聲等干擾造成的小亮點(diǎn)，在纖細(xì)處分離物體，平滑較大物體的邊界，提高圖像的質(zhì)量，為后續(xù)的處理奠定基礎(chǔ)。
?。?）對(duì)開(kāi)運(yùn)算之后的二值圖像進(jìn)行特征提取，如面積、周長(zhǎng)等。
?。?）根據(jù)提取的特征進(jìn)行識(shí)別判斷，并輸出控制信號(hào)。
?。?）對(duì)背景進(jìn)行更新，消除外部環(huán)境變化對(duì)處理結(jié)果的影響。
2.2 自適應(yīng)閾值的獲取
　自適應(yīng)閾值是指處理和分析過(guò)程中，根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動(dòng)獲得適應(yīng)環(huán)境變化的閾值，在不同環(huán)境下都能得到較理想的二值圖像，使系統(tǒng)智能化。本系統(tǒng)采用最大類(lèi)間方差法（Otsu）來(lái)獲取閾值。它是按圖像的灰度特性將圖像分成背景和目標(biāo)。背景和目標(biāo)之間的類(lèi)間方差越大，說(shuō)明構(gòu)成圖像的背景和目標(biāo)的差別越大。算法如下：

2.3 圖像預(yù)處理
　圖像消噪是圖像預(yù)處理的主要任務(wù)之一，其作用是提高圖像的信噪比，突出圖像的區(qū)域特征。本系統(tǒng)采用中值濾波和由數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的腐蝕和膨脹運(yùn)算定義的開(kāi)運(yùn)算實(shí)現(xiàn)。

　區(qū)域填充可以快速地填充聯(lián)通區(qū)域的內(nèi)部孔洞，并使輪廓邊界修補(bǔ)完整。算法描述如下：二值化后的差分圖是存在黑色孔洞的聯(lián)通區(qū)域，首先對(duì)其自底向上、從左向右在水平方向上依次掃描白點(diǎn)，如果相鄰的白點(diǎn)的間距小于設(shè)定的距離閾值，就將這相鄰的白點(diǎn)連成一線（即用白點(diǎn)填充白點(diǎn)之間的黑點(diǎn)）；同樣地，再對(duì)圖像自左向右進(jìn)行操作。從底向上地在垂直方向上重復(fù)一遍上述的填充算法，就可以得到完整的連通區(qū)域。
2.4 背景更新
　背景泛指在視覺(jué)圖像中與人所看到的視覺(jué)前景相對(duì)應(yīng)的起到襯托前景、協(xié)調(diào)色調(diào)等作用的獨(dú)立圖像。背景更新使圖像分割效果的保障，及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)背景進(jìn)行更新使后續(xù)處理結(jié)果起到?jīng)Q定性的作用。本文通過(guò)子塊劃分的方式更新背景，其實(shí)現(xiàn)步驟如下：
?。?）將處理后的二值圖像C分成n個(gè)互不重疊的小區(qū)域，子塊的大小取決于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的面積，通常取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)面積的1/4~1/8。
　（2）將子塊分為背景塊和前景塊，子塊的邊緣像素值為255的個(gè)數(shù)達(dá)到子塊總邊沿像素的10%左右即可認(rèn)為該子塊是前景塊；邊沿像素點(diǎn)沒(méi)滿足要求，再對(duì)子塊像素值為255的個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，當(dāng)其值到達(dá)子塊總像素的30%左右即可判定該子塊是前景塊。不滿足上述要求的其他子塊均為背景塊。
　（3）對(duì)背景塊進(jìn)行更新，將背景塊作為一個(gè)整體并采用Surendra算法進(jìn)行更新，其具體實(shí)現(xiàn)公式為：
　
　其中，Bj（x，y）為更新后的背景；Bj-1（x，y）為更新前的背景；Ij（x，y）為當(dāng)前圖像；?琢為迭代速度系數(shù)，本系統(tǒng)取α=0.3。
?。?）對(duì)前景塊進(jìn)行更新，由于前景塊既可能包含前景像素也可能包含背景系數(shù)，因此要對(duì)前景塊逐個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行更新。其更新算法為：

?。?）實(shí)際應(yīng)用中，光照的劇烈變化、攝像機(jī)的移動(dòng)等都會(huì)造成背景全局變化。如果發(fā)生全局變化，利用上述方法更新需要花很長(zhǎng)的時(shí)間才能完成，會(huì)嚴(yán)重干擾系統(tǒng)的正常工作，甚至?xí)屜到y(tǒng)一度處于癱瘓狀態(tài)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本系統(tǒng)如果檢測(cè)到前景塊數(shù)量急劇增加，就會(huì)判定為發(fā)生了全局變化，連續(xù)100幀都出現(xiàn)全局變化，則對(duì)背景進(jìn)行重新初始化，時(shí)刻保證背景的正確性。
2.5 特征提取與識(shí)別判斷
　本系統(tǒng)的主要目的是實(shí)現(xiàn)防撞，因此沒(méi)必要提取太多特征和進(jìn)行模式識(shí)別等復(fù)雜運(yùn)算。提取圖像分割后前景的面積和輪廓周長(zhǎng)作為圖像特征，當(dāng)前景的面積為總像素的30%且周長(zhǎng)大于閾值Tl時(shí)認(rèn)為有汽車(chē)通過(guò)，并給出控制閘桿起降的信號(hào)；否則不給出控制信號(hào)，只進(jìn)行圖像背景的更新。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
　為了驗(yàn)證本系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)效果，進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試。為了提高系統(tǒng)的工作效率，將一幀圖片通過(guò)網(wǎng)口上傳到上位機(jī)，通過(guò)上位機(jī)選擇感興趣的區(qū)域并將該區(qū)域的坐標(biāo)傳給DSP，DSP根據(jù)接收到的坐標(biāo)選取對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行處理，測(cè)試的過(guò)程與結(jié)果如圖3所示。
　圖3（a）是某時(shí)刻濾波前的背景圖像，圖3（b）是濾波后的背景圖像。圖3（c）是當(dāng)車(chē)經(jīng)過(guò)時(shí)捕捉的圖像，圖3（d）是濾波后的圖像，根據(jù)濾波前與濾波后圖像的對(duì)比可知，濾波后的圖像比較光滑，噪聲比較少，利于后續(xù)的處理。圖3（e）是處理前的二值圖像，圖3（f）是處理后的二值圖像，對(duì)比圖3（e）與圖3（f）可知，經(jīng)過(guò)開(kāi)運(yùn)算及區(qū)域填充處理后圖像的黑色小點(diǎn)明顯減少，更加貼近前景的輪廓，使處理結(jié)果更加準(zhǔn)確。

　圖3（d）與圖3（b）相減得到差值圖像，根據(jù)Otsu算法求差值圖像的閾值T，根據(jù)閾值T得到圖3（e）所示的二值圖像，并經(jīng)過(guò)一系列的預(yù)處理后得到圖3（d）所示的效果。根據(jù)圖3（d）求出白色區(qū)域的面積和輪廓的周長(zhǎng)，根據(jù)這兩個(gè)特征來(lái)判斷是否有車(chē)輛經(jīng)過(guò)。有車(chē)時(shí)發(fā)出信號(hào)控制閘桿不能下降，直到?jīng)]有車(chē)輛一段時(shí)間后才允許閘桿下降，以此實(shí)現(xiàn)車(chē)道閘桿防撞的功能。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的測(cè)試，結(jié)果顯示系統(tǒng)工作穩(wěn)定，實(shí)驗(yàn)效果較理想。
　本文采用TI公司的高速DSP DM642作為系統(tǒng)的硬件平臺(tái)，滿足了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。采用中值濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的開(kāi)運(yùn)算作為圖像預(yù)處理的基本算法，有效地提高了圖像的質(zhì)量，減少了外部噪聲的干擾，為以后的特征提取和識(shí)別判斷打好可靠的基礎(chǔ)。采用分塊操作對(duì)圖像背景進(jìn)行更新，減少了計(jì)算時(shí)對(duì)存儲(chǔ)器的開(kāi)銷(xiāo)，降低了對(duì)硬件的要求，提高了運(yùn)算速度，提高了背景對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力，是系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)防撞功能的保障。
參考文獻(xiàn)
[1] 許永輝，楊京禮，林連雷.TMS320DM642 DSP原理與應(yīng)用實(shí)踐[M].北京：電子工業(yè)出版社，2012.
[2] 韋金辰，李剛，王臣業(yè)，等.零點(diǎn)起步TMS320C6000系列DSP原理與應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2012.
[3] 張順淼，呂開(kāi)東.一種基于Surendra背景更新的背景減除運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法[M].南京工程學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011，9（2）：22-27.
[4] 葉青，賀助理，湛強(qiáng)，等.基于差分圖像分塊的視頻背景提取算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2012，48（30）：173-176.
[5] 李敏，羅紅艷，鄭小林，等.一種改進(jìn)的最大類(lèi)間方差圖像分割法[J].南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，36（2）：332-337.