摘   要：本文介紹了一種基于Intel公司 PXA255嵌入式處理器的自動聚焦圖像采集系統(tǒng)。其中詳細介紹了自動聚焦在FPGA中的實現(xiàn)以及圖像采集在嵌入式linux系統(tǒng)中的實現(xiàn)，并給出了該系統(tǒng)的硬件結構圖。
關鍵詞：自動聚焦；圖像采集；V4L視頻接口；嵌入式QT；離散余弦變換

引言
    目前市場上流行的攝像手機一般都不具備自動聚焦功能，這對于傳感器分辨率在30萬像素以下的攝像手機來說影響不大，但隨著百萬像素手機的面世，以及手機錄像功能的采用，人們對攝像頭的自動聚焦功能越來越關注。本文在Xhyper255開發(fā)板的基礎上，結合項目開發(fā)的需要，在開發(fā)板上移植QT/embedded作為嵌入式GUI，并設計了自動聚焦和圖像采集子模塊，其中自動聚焦部分通過verilog HDL在開發(fā)板上的FPGA上實現(xiàn)，圖像采集部分利用linux內(nèi)核提供的video 4 linux接口實現(xiàn)。最后的采集程序界面采用嵌入式QT設計工具designer進行設計。

圖1  硬件平臺結構圖

圖2  DCT變換模塊

圖3 DCT變換流程圖

圖4  自動聚焦流程圖

基于圖像處理的自動聚焦系統(tǒng)算法
    與傳統(tǒng)的自動聚焦算法相比，基于圖像處理的自動聚焦算法的實現(xiàn)不需要額外的信號源和相應的接收傳感器，這有利于縮小器件的體積以降低成本，并降低器件的功耗。

    在這類算法中，分析處理模塊直接對獲得的視頻圖像進行處理，以得到相應的判決函數(shù)，驅動控制模塊則根據(jù)得到的聚焦判決函數(shù)信息來驅動步進電機，帶動鏡頭前后移動，直到獲得聚焦清楚的圖像。因此，構造合理的判決函數(shù)就成了基于圖像處理的自動聚焦算法的關鍵所在。理想的聚焦判決函數(shù)應該具有單峰性、無偏性并能反映離焦的極性，同時應具有較強的抗干擾能力。

    在對目前的自動聚焦判決函數(shù)做相應的對比后，結合本系統(tǒng)的特點選擇2D-DCT變換去除其中的低頻成分，其余部分相加作為判決函數(shù)。2D-DCT變換的公式如式1所示。

(1)
這里C(0)=1/，C(u)=C(v)   (u,v≠0)

自動聚焦系統(tǒng)的實現(xiàn)
    開發(fā)平臺的搭建如圖1所示。

    采用Xhyper255嵌入式開發(fā)板，圖像采集子系統(tǒng)采用如下硬件搭建：30萬像素CMOS圖像傳感器OV7620、 MCS51單片機、USB控制器OV511+、 步進電機和變焦鏡頭。

    OV7620的主要特性為：單片數(shù)字式彩色圖像傳感器;1/3光學格式；數(shù)字視頻輸出格式： 1~500倍的自動曝光范圍；自動增益和自動白平衡；能進行亮度、對比度、飽和度、伽馬校正等多種調(diào)節(jié)功能。664×492的圖像陣列掃描出原始的R、G、B彩色圖像信號，經(jīng)模擬處理電路進行曝光、校正、白平衡調(diào)整等處理后根據(jù)輸出要求可以轉換成YUV等多種信號輸出形式。OV511+是為CMOS圖像傳感器設計的專用USB接口控制芯片。

DCT變換的FPGA實現(xiàn)
     2D-DCT變換是視頻壓縮中的常用變換。在壓縮過程中，將一幅圖像分成許多8×8的小塊進行變換。8×8的2D-DCT變換如式(2)所示：

(2)
這里C(0)=1/，C(u)=C(v)=1 (u,v≠0時)。

    變換后去除其中的直流成份，其余的部分相加作為聚焦判決函數(shù)。函數(shù)最大值處即為焦點所處位置。

1. 塊準備：給定的大小為640×480的彩色圖像矩陣，將其分為三個矩陣，分別為亮度矩陣(Y)，每個的大小為8×8，共4800個；剩下的同相矩陣(I)和正交矩陣(Q)分化為兩組1200個矩陣，每個大小為8×8，使用下列矩陣將RGB分量映射到Y，I，Q分量上：
Y=0.30R+0.59G+0.11B
I=0.60R-0.28G-0.32B
Q=0.21R-0.52G+0.31B

     對每個8×8矩陣Y，I，Q分量計算DCT，要計算2D-DCT，先對矩陣每行進行1D-DCT，然后對結果矩陣按列進行1D-DCT計算。

2. DCT模塊設計：DCT系數(shù)采用case語句用查找表結構實現(xiàn)，程序源代碼不在此詳述。

    DCT變換的實現(xiàn)過程為：串行數(shù)據(jù)首先放到輸入緩沖(采用環(huán)形寄存器來構造)，然后進行求積、求和運算，最終以并行數(shù)據(jù)的形式輸出。這些操作要在控制模塊下完成，以保證時序的正確。

    DCT變換模塊的框圖如圖2所示。8×8DCT變換實際上就是64個像素點的并行運算。對每個象素點所作的運算為：輸入數(shù)據(jù)和DCT系數(shù)相乘，而后相加得到最后結果。流程如圖3所示。

     由公式可知，需要計算8×8=64次，每計算一次后，將i,j,u,v做相應變化，并重新在系數(shù)表中找到相應的系數(shù)，和新的數(shù)據(jù)相乘，作下一次運算。

自動聚焦的實現(xiàn)
     去除每個8×8矩陣中的低頻成分。然后把相應的高頻成分相加，所得的和做為自動聚焦的判決函數(shù)，傳輸?shù)紺PU。編程實現(xiàn)一路PWM信號輸出，控制步進電機的步長和方向。實現(xiàn)自動聚焦。自動聚焦的流程如圖4所示。

圖像采集的實現(xiàn)
     圖像采集程序的編寫基于linux內(nèi)核中提供的Video4Linux 接口。Video4Linux是2.2.0版本之后linux內(nèi)核提供給網(wǎng)絡攝像頭、視頻采集卡、電視卡等設備軟件開發(fā)的接口標準。這個標準為內(nèi)核、驅動、應用程序提供一個API進行交流。目前的最新Video4Linux版本為V4L2。

使用雙URB輪流通信
     對于對時間敏感而對數(shù)據(jù)的正確性要求不高的圖像采集應用，USB總線定義了ISOC傳輸模式，USB攝像頭應當使用這種傳輸方式。為了盡可能快地得到圖像數(shù)據(jù)，應當在URB中指定USB_ISO_ASAP標志。
urb->transfer_flags＝USB_ISO_ASAP；
//盡可能快地發(fā)出本URB

     Linux系統(tǒng)中任何USB傳輸都通過URB實現(xiàn)。為提高速度，可以考慮擴大URB的緩沖，也可以建立兩個URB，在等待一個URB被回收時，也就是圖像正在被傳感器采集時，處理、初始化另一個URB，并在回收后立刻將其發(fā)出。兩個URB交替使用，大大減少了額外時間。

使用內(nèi)存映射并用雙幀緩沖提高效率
　　Linux系統(tǒng)通過read,write等來實現(xiàn)對硬件的操作，它們通過copy_to_user()、copy_from_user()等函數(shù)在內(nèi)核和用戶內(nèi)存空間中互相拷貝。但是對于視頻采集這類需要大量高速傳輸數(shù)據(jù)的應用來說，這種方法耗費的硬件資源過大，通過內(nèi)存映射的方法可以使這一問題得到有效解決。首先使用vmalloc()申請足夠大的核態(tài)內(nèi)存，將其作為圖像數(shù)據(jù)緩沖空間，兩個URB帶回的圖像數(shù)據(jù)在這里暫存；然后使用remap_page_range()函數(shù)將其逐頁映射到用戶空間中。戶態(tài)的圖像采集處理程序使用mmap()函數(shù)，直接讀寫內(nèi)核圖像緩沖內(nèi)存，大大減少額外開銷。另外，為了進一步提高幀速率，本文采用雙幀緩沖方式進行圖像采集。

結語
　　　本系統(tǒng)只需在DCT算法的實現(xiàn)和圖像采集接口實現(xiàn)上根據(jù)具體的硬件條件作些修改，就可應用于大多數(shù)智能產(chǎn)品的開發(fā)(如基于嵌入式linux的智能手機的開發(fā))，因此具有較好的市場應用前景。