彩色(黑白)一體化黑光夜視設備系統設計

陸 平，王文錦，杜素霞，趙書國，吉 彬

(中國船舶重工集團公司第七一八研究所，河北 邯鄲 056027)

0 引言

以往，夜視技術主要局限于軍事應用。直到今天，軍事應用仍占夜視市場的90%以上。因為在現代戰爭中，誰擁有夜視技術誰就擁有夜戰的主動權，同時夜視技術也是一個國家軍事科技水平的重要標志。作為戰爭使用的夜視技術，主要是熱紅外 (遠紅外、中紅外)成像技術和微光夜視技術。目前，各國普遍采用熱紅外成像技術，該技術作用距離遠，可以穿透雨、霧、雪、塵、樹葉等偽裝，非常適合戰爭使用。但是，由于熱紅外成像技術是靠人或物體與背景之間的輻射溫差成像，分辨率低，需強制制冷，制造工藝復雜，價格昂貴，壽命短，各國又都作為秘密武器，不能大范圍推廣應用。微光夜視技術是利用月光、星光和大氣輝光，通過像增管增強達到人眼能夠觀察的目的。它成像較清晰，但由于照明條件，景物的反射及對比度的不同會大大影響圖像的質量。如果完全沒有光或光線非常弱，就只有噪聲干擾，使用條件受到限制。最近幾年，隨著探測材料和電子技術的不斷發展，紅外和微光夜視技術已經有了商業性的應用，同時也出現了許多所謂低照度的攝像設備，但由于分辨率受光照條件的限制，以及制造成本昂貴等因素，民用方面發展緩慢。綜觀國內外各式各樣的夜視攝像技術，都是利用提高靈敏度的方法來獲取低照度的圖像信號。由于提高了靈敏度，抗強光能力大大降低，一般只能經受10 lux以下的光照。雖然有的設備設有防強光保護電路，但使用要求嚴格，因而使推廣應用受到限制。為此，如何應用現代科學技術，研制一種價格低廉、圖像清晰，突破環境光照條件限制的夜視攝像設備，具有重要的研究價值。

1 系統方案設計

彩色 (黑白)一體化黑光夜視攝像儀根據觀察視場范圍，距離遠近，合理配置不同的隱蔽式黑光照明系統，根據不同光照環境、觀察范圍和觀察距離，合理配置不同的光學系統和光學鏡頭。各種外部接口按照標準化設計，主要組成方案如圖1所示。

圖1 彩色 (黑白)一體化黑光夜視儀系統框圖Fig.1 Schematic diagram of color(grayscale)integrated night vision system

1.1 光學處理

為使彩色 (黑白)一體化黑光夜視攝像儀的采光窗口工作在設定的光譜區域，需要應用光學處理技術，設定光闌限制條件，使光學系統兼備紅外截止和低通濾波功能，同時滿足強光條件下和零照度條件下攝取圖像的需要，并與電子快門同步工作，使攝取圖像質量不隨環境光照條件變化，始終輸出清晰穩定的視頻圖像。

1.2 黑光系統

為攝取低照度條件下的圖像信號，設計可以通過光學通道的黑光系統，應用自動采光補光技術，根據環境光照強度對被攝物體自動采光補光。經光學系統處理和調制輸出的黑光系統，無紅外光曝，不易暴露目標，同時滿足攝取圖像的需要。

1.3 圖像、信號處理

為了從圖像傳感器上分別獲得高清晰的彩色和黑白圖像，需要有選擇地增強圖像信號，應用數字處理技術對圖像信號進行數字化處理，使彩色圖像信號和黑白圖像信號分離，完成相對獨立的工作條件，彩色 (黑白)一體化黑光夜視攝像儀采集的圖像信號信噪比，增益都得到有效控制，使圖像信號更穩定，效率更高。

1.4 工作防護

彩色 (黑白)一體化黑光夜視攝像儀在使用環境溫度發生變化時，光學部分容易結霜、結露和沾染灰塵。為防止以上情況發生，在結構上設計自動防護功能，不會因環境溫度變化影響圖像質量。

1.5 探測預警

彩色 (黑白)一體化黑光夜視攝像儀配備2種預警裝置。配載自動輻射探測裝置的彩色 (黑白)一體化黑光夜視攝像儀，具有自動探測報警功能，主要應用于監視監控系統;配載自動安全預警系統的彩色 (黑白)一體化黑光夜視攝像儀，具有自動探測和主動防御功能，主要應用于夜間偵察、埋伏等對抗性、機動性的應用場合。

1.6 自動控制

為保證彩色 (黑白)一體化黑光夜視攝像儀在強光、微光、零照度等不同光照條件下能夠始終輸出清晰穩定的視頻圖像，設計自動增益，自動電平，自動光圈 (內同步)和電動光圈 (外同步)及工作溫度調節等控制功能。

2 主要創新點

2.1 實時嵌入式彩色/灰度分離合成技術

為了從圖像傳感器獲得高清晰的彩色和灰度圖像，并保證視頻播放的實時性，該產品采用基于TI公司DM6437芯片的開發板來實現視頻圖像的彩色/灰度分離與合成。

DM6437是一款專門面向多媒體應用的專用DSP，采用C64x/C64x+DSP內核的DSP(TMS320DM6437采用C64x內核)是TMS320C6000系列DSP中性能最高的定點DSP。TMS320DM6437采用TI的第二代高性能超長指令字 (VLIW)結構 VelociTI.2。有480 MHz，600 MHz，720 MHz三種規格，在本系統中選用頻率為600 MHz的 DM6437，其指令周期(instruction cycle time)為1.67 ns，具有4800 MIPS(million instructions per second)的運算性能。C64x內核處理器具有64個32位通用寄存器和8個獨立的功能單元 (包括2個乘法器和6個算術邏輯單元)。

PAL制式攝像頭捕獲的CVBS復合視頻信號通過視頻解碼器TVP5150A轉換為串行數字視頻信號BT.656送給DSP，DSP接收數字視頻并進行處理。

通過RGB空間到YUV空間的轉換來實現彩色灰度信號的分離，YUV是歐洲PAL電視系統中采用的顏色空間［1］，Y是指像素點的亮度，即灰度信號。UV是色差信號，其中包含色調和飽和度。轉換公式為:

以上RGB－YUV轉換過程算法簡單，運算量小，可以實時完成像素點的亮度信號和色度信號分離，產品采集的圖像信號信噪比、增益都得到有效控制，使圖像信號更穩定，傳輸效率更高。

2.2 窄帶通光學濾波技術

窄帶濾光片屬于帶通濾光片，是一種可以讓特定波長的光通過而讓其他波段的光反射 (或衰減)的光學組件。由于其帶寬比較窄，所以叫窄帶濾光片。窄帶濾光片的工作區域可以是紫外光波段，可見光波段，近紅外光波段，遠紅外光波段，該產品選用中心波長為特定波長的近紅外光波段。窄帶濾光片的光譜波峰兩端的T=50%位置都需要比較精確的控制。

窄帶濾光片的透過率高達90%，儀器光衰減系數小，有效提升工作距離和光強度，彌補了LED紅外燈的不穩定性。實際截止率高，垂直入射時在強紅外燈下無穿透現象。

窄帶濾光片放在圖像傳感器之前，消除或過濾掉雜散光，確保芯片收到的信號準確無誤，不會出現失真或飽和以及亂碼等現象，實現大量數據的采集和傳輸。

2.3 基于小波變換的夜間圖像增強算法

由于夜視圖像的灰度值動態范圍小，而且存在噪聲干擾［2］，所以成像效果不理想，視覺觀察較為模糊。有必要對紅外夜視圖像進行數字增強處理，為人眼觀察和后續的智能圖像分析檢測提供有利條件。

為了分離有效圖像信息和噪聲信號，首先對每幀圖像進行Daub 5/3小波變換，它的正變換公式［3］為:

在小波分解后的圖像中，主要整體信息由低頻系數表征，紋理細節信息由高頻系數表征［4］。噪波信號被分離到高頻系數當中。

對低頻系數進行自適應動態范圍擴展，在擴大圖像暗區主要內容動態范圍的同時，避免了圖像過亮，有效防止了圖像細節信息的丟失。

由于高頻子帶中同時包含了圖像信號和噪聲，所以有必要在抑制噪波信號的同時，對圖像信號進行增強。

利用高頻子帶系數估計噪聲的標準方差［5］，并得到噪聲閾值T。本文采取的非線性閾值增強函數為:

其中，Cmax，Cmin分別對應高頻子帶中絕對值最大和最小的系數值，Cmin一般取0。A是高頻系數的放大幅度。該方法在去除圖像噪聲的同時，對邊緣細節有效進行了清晰化處理。

3 實驗結果

目前國內外攝像機的主流品牌有索尼、松下、霍尼韋爾、海康等，采用其中某廠家的產品與本文開發的黑光夜視儀拍攝同一場景，從主觀視覺質量和客觀評價指標2方面進行對比。測試圖像分為白天彩色圖像和夜間灰度圖像。

客觀評價指標采用色彩飽和度和清晰度指數［6］。其中色彩飽和度反映圖像的色彩鮮艷程度，用于測試白天彩色圖像，見式(5)和式(6)。清晰度指數反映圖像細節的清晰程度，見式(7)，其中，max(f)和min(f)分別為(x，y)像素的鄰域中灰度最大和最小的像素灰度值，用于測試夜間黑白圖像。

實驗仿真的軟件平臺是Visual C++6.0，電腦配置為:主頻2.8 GHz雙核CPU、2 GB內存。

圖2 白天彩色圖像效果對比Fig.2 Effects comparison of color images in daytime

圖3 夜間灰度圖像效果對比Fig.3 Effects comparison of grayscale images in nighttime

圖2、圖3給出了利用本文開發的系統和某主流品牌拍攝白天場景和夜間場景的視覺效果對比。從圖中可以看出，本文黑光夜視儀拍攝的白天彩色圖像色彩鮮明;夜間灰度圖像細節清晰，基本無噪點。2種場景中本文系統的客觀評價指標均高于某主流品牌。

4 結語

本文設計了一種先進的彩色 (黑白)一體化黑光夜視儀系統。該系統集多種新技術于一體，使用安裝方便，在黑光夜視成像技術方面有明顯的突破，彌補了國內外攝像領域應用一個圖像傳感器實現高質量彩色和黑白圖像采集/分離技術的同時具有高質量的夜視功能的國際空白，開創了新的彩色 (黑白)圖像夜視技術領域。經濟效益，社會效益明顯。根據國際國內查新及國際安防產品博覽會證明，本文研制的彩色 (黑白)一體化黑光夜視攝像儀在監視攝像領域，處于國際領先水平。

［1］GONZALEZ.Digital image processing［M］.Beijing:Publishing House of Electronics Industry，2001:212 －214.

［2］YU Ze-yun，CHANDRAJIT B.A fast and adaptive method for image contrast enhancement［C］.In Proc.of ICIP 2004，2004:1001－1003.

［3］CALDERBANK A W，DAUBECHIES I，SWELDONS W.Wavelet transforms that map integers to integers［J］.Applied and Computational Harmonic Analysis，1998，5(3):332－369.

［4］LI Qing-zhong，WANG Wen-jin.Low-bit-rate coding of underwater color image using improved wavelet difference reduction［J］.Journal of Visual Communication and Image Representation，2010，21(7):762 －769.

［5］DAVID L.Donoho，Iain M.Johnstone.Ideal spatial adaption via wavelet shrinkage［J］.Biometrika，1994，81(3):425 －455.

［6］IMMERKAER J.Fast noise variance estimation［J］.Computer Vision and Image Understanding，1996，64(2):300 －302.