基于TMS320DM643的設備監控系統中彩色圖像處理的實現
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2．3 彩色圖像處理算法
對彩色圖像進行處理，首先應選取顏色模型，常用的顏色空間有RGB、HSI、YCbCr等，本系統選用YCbCr空間。與對灰度圖像處理的方法不同，彩色圖像有兩類處理方法：1)單獨處理顏色空間的每一個通道，再復合成結果圖像；2)把像素的顏色看作顏色空間中的一個點，也可以看作是一個向量，在向量空間中處理圖像。另外，彩色圖像處理還涉及彩色圖像增強、彩色圖像濾波、彩色圖像壓縮和彩色圖像分割等處理算法。本文中，對等離子體發生裝置的彩色圖像進行了圖像預處理、背景差分、目標檢測等算法實現。
在等離子體發生裝置產生等離子體的過程中，隨著裝置兩端電壓的升高，裝置內氣體顏色會發生相應變化，由無色變為紫色，再由紫色變為紅色，變化過程如圖4所示，圖4a是初始狀態背景圖，圖4b是裝置內氣體變化為紫色時的圖，圖4c則是裝置內氣體變化為紅色時的圖。本文引用地址：http://www.104case.com/article/159282.htm
對等離子體發生裝置的圖像采集處理算法具體步驟如下：
(1)采集初始的N幀圖像，取均值，再進行中值濾波，作為初始背景圖Bg(x,y)。
(2)后續采集的每幀圖像Cur(x，y)與初始背景圖Bg(x，y)進行分Y、Cb、Cr三通道分別進行差分運算，再濾波得到差分圖像Sub(x,y)：
Sub_Y(x,y)=Cur_Y(x,y)-Bg_Y(x，y)；
Sub_Cb(x,y)=Cur_(2b(x,y)-Bg_Cb(x，y)；
Sub_Cr(x，y)=Cur_Cr(x，y)-Bg_Cr(x,y)；
(3)差分后發生變化的主要是Cr像素部分，所以求取Sub_Cr(x，y)的最大值Max Sub Cr及其位置x，y。
(4)求出與Max Sub Cr相似的所有像素，滿足：(Sub_Cr(x，y)-Max_Sub_Cr)2T并求出滿足上式的所有x，y的最大最小值，x_max，x_min，y_max，y_min。
(5)由于等離子體發生裝置近似長方體，所以選取矩形區域(X_min：x_max；y_min：y_max)為有意義區域，后續循環處理只需對該區域進行處理即可，減少了近1／3的數據處理量。
(6)對有意義區域的像素值進行統計，設定一定閾值即可實現判別顏色狀態。
3 實驗結果與分析
系統幀率為25幀／s，圖像分辨率為720×576像素。在實驗過程中，觀察等離子體發生裝置的顏色變化狀態，通過將人工判別結果與實際系統的判別輸出進行比較，判斷系統運行可靠性。實驗結果如表1所示。
系統幀率為25幀／s，實時性實驗主要測試系統平均單幀判別時間，衡量基準是該值是否低于幀間隔40ms。實驗結果如表2所示。
經實驗證明，系統識別效果良好，判別準確率達95％以上。同時系統性能方面表現良好，負載均衡，平均單幀識別時間低于29．2ms，小于幀間隔40ms，能夠同時滿足高實時性和高識別率的要求。
4 結語
基于TMS320DM643的設備監控系統能實時地檢測等離子體發生裝置的狀態變化，在光照變化時識別準確率依然較高。本文根據等離子體發生裝置的實際需要，設計開發了基于TS320DM643的硬件平臺，實現了實時目標檢測。同時，在硬件程序實現過程中對程序進行了優化，應用了IMGLIB圖像處理函數庫中的中值濾波函數IMG median 3×3，大幅度減少了CPU訪問外設SDARM所消耗的時間，同時使用DSP／BIOS實時系統，增強了系統實時性。系統也將不斷進行優化，在高實時性與高識別率上實現更好的融合。
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