高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統設計

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(紹興職業技術學院 信息工程學院，浙江 紹興 312000)

0 引言

高幀頻拍照設備拍攝頻率高，每秒拍攝畫面多，拍攝角度更全方位，且像素極為清晰，現已被各領域廣泛使用，致使當前的圖像絕大多數為高幀頻二維圖像[1]。結合數字技術，可將高幀頻二維圖像進行壓縮、編碼等處理，使更多需要對圖像進行多樣處理的領域獲得便捷手段[2]。要對這種高幀頻二維數字圖像進行處理，就需要對圖像數據進行采集，在圖像數據采集過程中，面臨的最大問題就是采集速率的控制[3]。網絡環境下的高幀頻二維數字數據具有不穩定性、復雜性、靈活度較高等特點，導致難以對數據采集速率進行控制[4]。相關專家對該問題進行研究，已取得一定成果。文獻[10]依據SPRINT算法原理，對高幀頻二維數字圖像數據進行預處理，計算數據最佳分裂時間，生成中心站點決策樹，從而設計出高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統。該系統采集速率較低，控制效果并不理想。為此，提出改進設計的高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統。通過對系統硬件和軟件數據采集、過濾、采集速率控制功能的改進，完成系統設計。實驗證明，該系統采集速率高，采集精度高，采集耗時少。

1 系統硬件設計

依據數據采集速率控制需求，對高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統進行設計。系統分為硬件部分和軟件部分。數據采集電路和電源電路是系統硬件最重要的兩個部分。對數據采集電路和電源電路進行改進設計，可大幅度提升系統的數據采集效率和數據采集精度，使系統能夠更好的對數據采集速率進行控制。具體改進設計過程如下。

1.1 數據采集電路

良好的數據采集電路必須依靠性能優越的數據采集卡，選用KPCI-811數據采集卡對數據采集電路進行改進設計[5]。KPCI-811數據采集卡具有多功能性，它不僅可以高精度的對數據進行采集，還能對數據采集信號進行控制，對數據進行輸入輸出控制。圖像數據經過數據采集卡，便可將數據的電信號轉換為數字信號，輸入到計算機中加以存儲，再取出相應的數字信號轉換為模擬信號，輸出給其他外部電路設備。給出高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統數據采集電路圖如圖1所示。

圖1 系統數據采集電路

由圖1可知，采集信號先到達數據信號調理和模數轉換模塊，該模塊將采集信號轉換為數字信號，FIFO模塊對數字信號進行緩存，PIC接口模塊則采用DMA內存分配方法，結合配置芯片中的數據信號配置信息，將傳送來的數字信號傳輸到PC端進行存儲待用[6]。控制模塊則起到數據采集過程采集速率的控制作用，以時鐘信號為標記，將數字信號的狀態做好記錄，根據信號狀態發送不同的控制信號，下達控制指令。

1.2 電源電路

電源電路是系統硬件設備中不可缺少的組成部分，電源電路設計的合理性可去報高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統安全地運行。改進設計的控制系統中所有電源均為直流電源。將電源電壓恒定控制在24 V、測距電壓控制在5 V。利用穩壓芯片TPS76822構建電源電路，設定其電壓均為3.3 V[7]。在進行高幀頻二維數字圖像數據的采集過程中，要達到功率最大，需設定電壓為24 V，最大工作電流為0.825A。給出電源電路圖如圖2所示。

圖2 電源電路

綜上所述，完成高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統硬件部分的設計，為系統軟件設計提供最高配置的硬件環境。

2 系統軟件設計

高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統的軟件功能主要包括：數據的采集，數據的過濾，數據采集速率的控制。利用高潮圖聚類方法對數據進行采集，過濾掉沒有采集價值的數據，引入小波理論對數據采集速率進行控制，完成系統軟件部分的優化開發。具體描述過程如下。

2.1 高幀頻二維數字圖像數據的采集

引入超圖聚類方法對高幀頻二維數字圖像數據進行采集，首先利用神經網絡采集算法對二維數字圖像數據進行采集，數據采集過程中，對圖像數據集C進行訓練，由此可以獲得一個數據采集器Bi,根據二維數字圖像數據采集效率的估計和圖像數據屬性值的計算結果融合，得到數據采集函數和每個數據點隸屬數據采集函數的概率，由此完成對二維數字圖像數據的采集。

根據對二維數字圖像數據集的訓練，給出神經網絡采集算法對圖像數據采集效率的估計：

(1)

其中:α代表神經網絡采集算法對圖像數據采集效率的估計值，i代表圖像數據集個數，C代表圖像數據集，m代表圖像數據屬性值。

依據高斯分布的生成，獲得新的圖像數據屬性集，則有數據屬性集T：

(2)

其中:w代表影響圖像數據采集的參數，實驗結果表明，當此參數控制在1-2區間內，圖像數據采集的精度最高，x代表圖像數據采集系數，該系數為1時的數據采集效率最高，改進系統的數據采集效率最貼近于最高數據采集效率。

將圖像數據采集效率的估計值與數據屬性值相融合，得到圖像數據采集函數：

(3)

其中:R代表圖像數據采集函數值，Bi代表圖像數據采集器。

高幀頻二維數字圖像數據采集過程中，每個數據點隸屬數據采集函數的概率為：

(4)

其中:P代表每個數據點隸屬數據采集函數的概率，j代表圖像數據點個數。

通過上述計算結果可知，因為每個數據點隸屬數據采集函數的概率，對二維數字圖像數據的采集有很大影響，所以當P(xj)≥90時，圖像數據采集得以實現，由于在數據采集第一步時對圖像數據采集效率進行了估計，因此P(xj)<90的概率基本可以忽略。

2.2 高幀頻二維數字圖像數據的過濾

利用OCTEON多核處理器對采集的數據進行過濾[8]。過濾過程中，首先判斷其是否為值得采集的數據，然后利用圖像數據的線性相關性矩陣是否超過無用數據的閾值，來判斷無用數據的存在，如果存在無用數據，找出無用數據存在節點，并將其過濾掉。利用OCTEON多核處理器對采集數據進行過濾的具體過程如下。

為了使過濾的數據更貼近圖像數據中值得采集的數據函數，假設，SS0代表圖像數據原始簇的中心集，則有：

re.XY=SS0

(5)

其中:re.XY代表圖像數據根節點的預備中心集。排除數據根節點，對所有數據節點n進行下列設置：

n.XY=pn.XY

(6)

其中:pn.XY代表圖像數據節點n的上級數據節點預備中心集。

以上述計算為依據，分析圖像數據原始簇的中心集SS0，得到數據活動簇中心子集SSactive，如果SSactive=re.XYactive,那么過濾的數據更貼近圖像數據中值得采集的數據函數。

利用圖像數據的線性相關性矩陣是否超過無用數據的閾值驗證公式，判斷數據是否為無用數據，如果為無用數據便將其過濾掉。設定圖像數據的線性相關性矩陣為Wg*g，并對其進行計算，如果線性相關性矩陣計算結果超過分布式數據中無用數據閾值(圖像無用數據閾值范圍為0.01-0.02)，那么便認為此圖像數據為無用數據，則圖像數據的線性相關性矩陣是否超過無用數據的閾值驗證公式為：

(7)

根據式(7)可判斷圖像數據的線性相關性矩陣是否超過無用數據的閾值，如果已經超過，便找出無用數據節點所在位置，并利用OCTEON多核處理器將其過濾出去，完成對圖像數據中無用數據的過濾。

2.3 圖像數據采集速率的控制

以上述數據為基礎，基于小波理論對過濾后的數據進行采集速率控制。對數據采集速率進行控制，主要取決于兩個數據類的相似度，所以要先構建圖像數據相似度模型，然后根據相似度模型將圖像數據進行采集速率控制，最后以H(k,c)所有變化值的和，得到所有圖像數據類間的相似度，并對其進行分組操作，由此完成對圖像數據采集速率控制過程。

假設，構建一個圖像數據相似度模型H(F,K)，其中F代表圖像數據頂點集，K代表圖像數據相似度集，且每個數據相似度k∈K有一個權重M(k)，數據頂點沒有權重。由于在圖像數據采集中，數據相似度k與數據類c同為數據頂點的集合，那么它們之間的關系可定義為：

(8)

其中:H(k,c)代表圖像數據相似度與數據類頂點的關系，|k|代表圖像數據相似度k中的頂點數目，|c|代表圖像數據類c中頂點數目，|k∩c|代表k和c的交集數目。

假設，將圖像數據類ci與cj進行聚類，對于一個數據相似度(|k∩ci|)≠κ，κ代表圖像數據類別總數目，如果H(k,ci)>H(k,cij)表示著圖像數據相似度k中有數據類cj中的頂點，且k中包含了cj的多數頂點，所以H(k,c)值的波動，體現了cj和ci間就數據相似度k而言的近似度。

根據上述內容，給出圖像數據類c的速率函數：

(9)

其中:Q(c)代表圖像數據類c的速率。圖像數據類c的速率是所有圖像數據相似度k權重H(k,c)值的和，該權重是依據數據相似度k以及其數據類c的頂點數目分配的。

綜上所述，根據比較速率控制前后的圖像數據類的相似度來決定速率控制與否，由此將圖像數據速率指數定義為：

f(ci,cj)=Q(ci)-Q(cj)

(10)

其中:f代表圖像數據速率指數，Q(ci)代表圖像數據類ci的速率，Q(cj)代表圖像數據類cj的質量。H(k,c)的變化體現了圖像數據合并類間的相似度變化，計算H(k,c)所有變化值的和，便能得到所有圖像數據類間的相似性。由此完成對圖像數據的采集速率控制。

根據以上步驟，對系統數據采集電路和電源電路等硬件設備進行優化，通過改進開發系統軟件的數據采集、數據過濾和數據采集速率控制功能，完成高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統的設計。

3 實驗結果與分析

為了驗證改進設計的高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統的性能，需要進行一次仿真實驗。在Simulink的環境下搭建高幀頻二維數字圖像數據采集實驗仿真平臺。實驗數據取自于東北大學微機室1 000臺帶有此網絡的計算機，在該實驗中，利用小波理論對1 000臺計算機中的高幀頻二維數字圖像數據進行高精度采集。以此觀察改進系統的有效性和可行性。

圖像數據采集時間是直接反應數據采集速率快慢的關鍵因素，分別采用文獻[8]系統、文獻[9]系統和改進系統對高幀頻二維數字圖像數據進行采集，測試三種不同系統的數據采集時間，測得三種不同系統的數據采集時間對比結果如表1所示：

表1 三種不同系統圖像數據采集時間對比

通過分析表1可得知，采用文獻[8]系統對高幀頻二維數字圖像數據進行采集，其平均數據采集時間約為22 s，其數據采集時間隨數據集的增加大幅度增加。采用文獻[9]系統對高幀頻二維數字圖像數據進行采集，其平均數據采集時間約為16 s，相對文獻[8]系統，其數據采集時間隨數據集的增加，增長幅度較小。采用改進系統對高幀頻二維數字圖像數據進行采集，其平均數據采集時間約為5 s，且數據采集時間隨數據集的增加增長幅度極小。對比三種不同系統的數據采集時間結果，文獻[9]系統的數據采集時間比文獻[8]系統的數據采集時間縮短了一半，改進系統的數據采集時間近乎是文獻[9]系統數據采集時間的一半，因此可得，改進系統的數據采集時間遠遠小于前兩種系統的數據采集時間，這是由于改進系統在數據過濾方面利用了OCTEON多核處理器對高幀頻二維數字圖像數據進行過濾，一是過濾掉惡意數據，二是將沒有采集價值的數據過濾掉，減少了采集時所用時間，提高了采集速率。實驗結果充分說明，改進系統的采集速率更快，采集速率控制精度更高，驗證了改進系統的有效性。

圖像數據采集效率是所設計的高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統的最重要性能指標，分別采用傳統系統和改進系統進行高幀頻二維數字圖像數據的采集，測試兩種種系統的數據采集速率，對比兩種不同系統的數據采集速率(%)結果如圖3所示。

圖3 兩種不同系統數據采集速率對比結果

分析圖3得知，采用傳統系統對高幀頻二維數字圖像數據進行采集，在數據集從5個增加到7個的過程中，其數據采集速率大幅度上升，但其他階段數據采集速率變化較為平穩，平均數據采集速率保持在38%左右。采用改進系統對高幀頻二維數字圖像數據進行采集，在數據集從0個增加到6個的過程中，其數據采集速率大幅度增長，后續階段數據采集速率基本保持穩定，其數據采集速率整體隨圖像數據集的增加呈上升趨勢，平均數據采集速率保持在92%左右。對比傳統系統和改進系統的圖像數據采集速率結果發現，改進系統的數據采集速率遠遠大于傳統系統的數據采集速率，充分說明改進系統的數據采集速率更高，速率控制的更好，驗證了改進系統的可行性。

圖像數據采集精度間接影響圖像數據的采集速率，若數據采集速率快，但數據采集精度低，那么所設計的高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統是毫無實際意義的，因此對改進系統的圖像數據采集精度進行測試，并結合文獻[9]系統、文獻[10]系統的數據采集精度進行對比，測得三種不同系統的數據采集精度(%)對比結果如圖4所示。

圖4 三種不同系統的數據采集精度對比結果

通過圖4可知，三種不同系統在進行高幀頻二維數字圖像數據采集時，均出現三次數據采集精度峰值，且都是在圖像數據集為0～10個，15～20個，40～45個時發生的。文獻[9]系統的三次數據采集精度峰值分別為50%，40%，20%。其平均數據采集精度約為35%。文獻[10]系統的三次數據采集精度峰值分別為60%，50%，42%。其平均數據采集精度約為50%。改進系統的三次數據采集精度峰值分別為90%，80%，70%。其平均數據采集精度約為80%。對比三種不同系統的數據采集精度結果，文獻[10]系統的數據采集精度大于文獻[9]系統的數據采集精度，改進系統的數據采集精度遠遠大于前兩種系統的數據采集精度，近乎是文獻[9]系統數據采集精度的兩倍。實驗結果充分說明，改進系統的數據采集精度更高，數據采集速率控制更高，驗證了改進系統的實用性。

綜合以上實驗說明，所設計的高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統數據采集耗時少，采集速率高，采集精度高，具有良好的速率控制效果，實用性和有效性強，滿足圖像數據采集速率的需求。

4 結束語

改進設計的高幀頻二維數字圖像數據采集速率控制系統有效解決了傳統系統存在的采集耗時較長，采集速率較低，采集精度較低等問題。選用更優秀的數據采集卡對數據采集電路和電源電路進行改進，完善系統硬件設備，優化開發數據采集、數據過濾和數據采集速率控制三個軟件功能，完成高幀頻二維數字圖像數據采集效率控制系統的設計。通過實驗證明，改進的數據采集速率控制系統采集耗時少，速率高，采集精度高，充分滿足對圖像數據采集速率進行控制的需求。但該系統的控制穩定性仍需進行改進，未來將針對系統的控制穩定性進行深入研究，極力為數據采集領域的發展提供良好的幫助。