一種基于fpga的顏色目標(biāo)檢測系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于目標(biāo)實時檢測與跟蹤領(lǐng)域，具體涉及一種基于FPGA的顏色目標(biāo)檢測 系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 機器視覺是一口應(yīng)用計算機技術(shù)模擬人和生物視覺的科學(xué)，利用機器人代替人眼 來進(jìn)行測量和判斷目標(biāo).其中視覺跟蹤是機器視覺的一個重要分支。
[0003] 在視覺跟蹤中，首要的工作就是使用視覺系統(tǒng)進(jìn)行目標(biāo)檢測，只有在正確確認(rèn)目 標(biāo)的基礎(chǔ)上才能夠檢測和跟蹤目標(biāo)，目標(biāo)檢測過程就是圖像分析處理的過程，選擇合適的 圖像處理方法可W提高目標(biāo)檢測的實時性和魯棒性。
[0004] 現(xiàn)有的顏色目標(biāo)實時檢測方法主要是基于PC和攝像頭體系的顏色區(qū)域目標(biāo)檢測 方法和基于嵌入式顏色區(qū)域目標(biāo)檢測方法?；赑C和攝像頭體系的顏色區(qū)域目標(biāo)檢測方 法是將攝像頭接入到PC機中，然后在MicrosoftVisualStudio等純軟件環(huán)境下進(jìn)行目 標(biāo)檢測，但是送種檢測方法需要購買與相機配套的采集卡，價格昂貴，且因為是純軟件環(huán) 境，圖像處理速度十分緩慢，達(dá)不到實時性的要求；基于嵌入式顏色區(qū)域目標(biāo)檢測方法有在 ARM,MCU和FPGA中實現(xiàn)的，基于FPGA嵌入式的顏色區(qū)域目標(biāo)檢測方法使用了NiosII嵌入 式中央處理器，算法運行速度較慢。送些傳統(tǒng)的方法由于受到PC機性能及數(shù)字信號處理芯 片性能的制約，在彩色圖像處理能力上大多只能完成30萬像素圖像的準(zhǔn)實時處理，無法實 時處理更高分辨的圖像。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于FPGA的顏色目標(biāo)檢測系統(tǒng)及方法，能夠?qū)Ω叻?辨率的圖像實時地檢測出帶有顏色特征信息的目標(biāo)，并將其分割出來，從而進(jìn)行目標(biāo)跟蹤 等后續(xù)的處理。
[0006] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于FPGA的顏色目標(biāo)實時檢測系統(tǒng)，包 括Bayer信號接收模塊；Bayer格式插值轉(zhuǎn)RGB模塊；R、G、BΗ路顏色分量相加模塊；R、G、 ΒΗ路顏色分量左移模塊；除法模塊；顏色判定及二值化目標(biāo)模塊；上述模塊均在FPGA中 實現(xiàn)。
[0007] 本發(fā)明還提供一種基于FPGA的顏色目標(biāo)檢測方法，包括W下步驟：
[0008] 步驟一、根據(jù)圖像中待分割目標(biāo)的顏色，設(shè)定待分割區(qū)域每個像素是否屬于該顏 色的R、G、BΗ路顏色分量占顏色總量比例的判定闊值；
[0009] 步驟二、將Bayer格式的圖像轉(zhuǎn)化為RGB格式的圖像；
[0010] 步驟H、提取RGB格式的圖像中R、G、BΗ路顏色分量，將R、G、BΗ路顏色分量相 加后獲得每個像素的顏色總量，然后分別對R、G、BΗ路顏色分量左移Ν位，Ν的取值范圍在 4到32之間，獲得將R、G、ΒΗ路顏色分量擴大2的Ν次方倍后的分量值^、技、畏；
[0011] 步驟四：計算覆、竊、忍分量分別占顏色總量的比例；
[0012] 步驟五：將步驟一設(shè)定的判定闊值擴大2的N次方倍，然后判斷哀、竊、玄Η路顏 色分量占顏色總量的比例是否滿足擴大2的Ν次方倍后的顏色闊值判斷條件，如果滿足，貝U將該像素賦值為1，如果不滿足則將該像素賦值為0,獲得待跟蹤目標(biāo)所屬區(qū)域的二值化圖 像，供目標(biāo)跟蹤后續(xù)的處理。
[0013] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點在于；（1)本發(fā)明可W處理的帶寬可達(dá)Gpbs W上，在高分辨率高頓頻圖像處理中具有顯著優(yōu)勢；(2)本發(fā)明在FPGA中脫離NiosII嵌入 式中央處理器，采用純硬件邏輯，處理速度可達(dá)60巧SW上，具有很強的實時性實現(xiàn)了顏色 區(qū)域目標(biāo)的檢測；（3)本發(fā)明將顏色各分量占顏色總量的比例設(shè)為闊值，使得判別顏色的 條件更加充分，從而達(dá)到更為精確的效果。
【附圖說明】
[0014] 圖1是本發(fā)明一種基于FPGA的顏色目標(biāo)檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
[0015] 圖2是本發(fā)明一種基于FPGA的顏色目標(biāo)檢測方法流程圖。
[0016] 圖3是Bayer圖像格式示意圖。
[0017] 圖4是Bayer格式圖像中R、G、B分量存在的四種組合方式示意圖。
[0018] 圖5是本發(fā)明仿真實驗中作為檢測對象的圖像。
[0019] 圖6是本發(fā)明仿真實驗中獲得的檢測結(jié)果圖像。
【具體實施方式】
[0020] 如圖1所示，本發(fā)明一種基于FPGA的顏色目標(biāo)檢測系統(tǒng)，包括Bayer信號接收模 塊；Bayer格式插值轉(zhuǎn)RGB模塊；R、G、BΗ路顏色分量相加模塊；R、G、BΗ路顏色分量左移模 塊；除法模塊；顏色判定及二值化目標(biāo)模塊；上述模塊均在FPGA中實現(xiàn)。FPGA固有的可重 復(fù)編程性，使得本發(fā)明系統(tǒng)硬件的功能可W像軟件一樣靈活而方便地編程配置，而且不僅 可W提升系統(tǒng)的處理速度，保障算法的高效運行，還可W減小系統(tǒng)體積，便于應(yīng)用和普及。
[0021]Bayer信號接收模塊，用于接收Bayer格式的圖像信號，然后將Bayer格式的圖像 信號送入Bayer格式插值轉(zhuǎn)RGB模塊；
[0022] Bayer格式插值轉(zhuǎn)GRB模塊用于將Bayer格式的圖像轉(zhuǎn)換為RGB格式的圖像，并提 取RGB格式圖像中每個像素的R路顏色分量、G路顏色分量和B路顏色分量，然后將R、G、B Η路顏色分量分別同時送入R、G、BΗ路顏色分量相加模塊和R、G、B顏色分量左移模塊；
[0023]R、G、ΒΗ路顏色分量相加模塊用于計算R、G、ΒΗ路顏色分量的總量，然后將顏色 總量發(fā)送給除法模塊；
[0024]R、G、Β顏色分量左移模塊用于將R、G、ΒΗ路顏色分量分別左移Ν位，Ν的取值范 圍為4到32,獲得將R、G、BΗ路顏色分量擴大2的Ν次方倍后的I.打、玄Η路顏色分量， 并將亮、竊、京Η路顏色分量發(fā)送到除法模塊；
[00巧]除法模塊用于計算每個像素的篡、浸、瑟Η路顏色分量各自占顏色總量的比值， 并將比值發(fā)送給顏色判定模塊；
[0026] 顏色判定及二值化目標(biāo)模塊將每個像素的顏色分量值占顏色總量的比值與預(yù)先 設(shè)定的目標(biāo)顏色判定闊值條件進(jìn)行比較，滿足闊值條件的像素即為符合待跟蹤目標(biāo)顏色的 像素，也即該像素屬于待跟蹤目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的像素，將該像素賦值為1 ;不滿足闊值條件的像 素即為不符合待跟蹤目標(biāo)顏色的像素，也即該像素屬于待跟蹤目標(biāo)區(qū)域W外的像素，將該 像素賦值為0,從而獲得待跟蹤目標(biāo)所屬區(qū)域的二值化圖像，然后將二值化圖像發(fā)送給后端 做目標(biāo)跟蹤處理。本方法巧妙地解決了FPGA中浮點運算難題，使得在顏色區(qū)域檢測目標(biāo)達(dá) 到更為精確的效果。
[0027] 如圖2所示，本發(fā)明一種基于FPGA的顏色目標(biāo)檢測方法，包括W下步驟：
[0028] 步驟一、根據(jù)圖像中待分割目標(biāo)的顏色，設(shè)定待分割區(qū)域每個像素是否屬于該顏 色的R、G、BΗ路顏色分量占顏色總量比例的判定闊值，例如：
[0029]當(dāng)待分割目標(biāo)的顏色為紅色時，如果圖像內(nèi)某個像素的R、G、BΗ路顏色分量占顏 色總量比例滿足如下闊值判斷條件，則該像素為紅色，即該像素屬于待分割目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的 像素，
[0030] 屬于紅色像素的闊值判斷條件
[0031] 當(dāng)待分割目標(biāo)的顏色為綠色時，如果圖像內(nèi)某個像素的R、G、BΗ路顏色分量占顏 色總量比例滿足如下闊值判斷條件，則該像素為綠色，即該像素屬于待分割目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的 像素，
[0032] 屬于綠色像素的闊值判斷條件：
[0033] 當(dāng)待分割目標(biāo)的顏色為藍(lán)色時，如果圖像內(nèi)某個像素的R、G、BΗ路顏色分量占顏 色總量比例滿足如下闊值判斷條件，則該像素為藍(lán)色，即該像素屬于待分
[0034] 屬于綠色像素的闊值判斷條件：
[003引其中，R、G、B分別為R、G、BS路顏色分量，r、g、b分別為R顏色分量、G顏色分量 或B顏色分量占R、G、B顏色總量的比值。
[0036] 步驟二、將Bayer格式的圖像轉(zhuǎn)化為RGB格式的圖像，具體過程為：
[0037] 使用插值運算將Bayer格式的圖像信號轉(zhuǎn)化為RGB格式的圖像信號，Bayer圖像格 式如圖3所示，在圖3中，每個方格代表一個像素，且每個像素含有R、G、BΗ種分量的中的 一種，例如，奇數(shù)行的像素由R、G分量交替構(gòu)成，偶數(shù)行的像素由G、B分量交替構(gòu)成，其中G 分量占所有像素的一半，R分量和B分量共占所有像素的另一半，即G分量是R、B分量的2 倍。因此，將Bayer格式的圖像轉(zhuǎn)化為RGB格式的圖像時，需要對G分量進(jìn)行插值，將插值 運算后的R、G、B分量作為RGB格式圖像的R、G、B顏色分量，從而將Bayer格式的圖像格式 轉(zhuǎn)化為RGB格式的圖像。如圖4所示，Bayer格式圖像中，R、G、B分量存在四種組合方式， 四種組合方式分別對應(yīng)四種插值計算方式。
[0038] 第一種情況為：第一行從左到右為R、G分量，第二行從左到右為G、B分量，該情況 對應(yīng)的對右下角的第一個元素進(jìn)行插值的方式如公式（1)所示，
[003引 B=B22,R二Rii,G=咕2+G21)/2 ; (1)
[0040] 第二種情況為：第一行從左到右為B、G分量，第二行從左到右為G、R分量，該情況 對應(yīng)的對右下角的第一個元素進(jìn)行插值的方式如公式（2)所示，
[0041] G= (