能見度是氣象觀測中的重要參數，其對于航空航天、鐵路、公路等具有重要的應用價值。數字攝像法是根據能見度定義以及人眼視覺閾值效應自動獲得能見度值的，是一種較為新型的探測能見度的方法。其基本思路是通過直接處理攝像機（CCD）攝取的選定目標物的圖像，分析亮度信息來獲得能見度數值。文章研究了雙光源攝像法夜間能見度測量方法，設計了基于DSP的小型化嵌入式系統，從硬件和軟件設計兩方面

對系統進行了研究，實現了夜間能見度的計算。實驗結果表明該系統可以用于夜間能見度的觀測。

1 數字攝像法探測夜間能見度原理

采用雙光源法開展夜間能見度探測的原理如圖1所示。

雙光源法是基于比爾-朗伯定律，通過圖像灰度信息得到光源與黑體的視亮度衰減，進而反演大氣消光系數來計算能見度的一種方法。獲得的大氣消光系數為：

式中：分別為光源1，2，黑體1，2的視亮度；D1和D2分別為光源1，2距攝像機的距離。

再根據人眼視覺閾值效應得到能見度值為D=ln（1/0.02）/σ。

2 嵌入式系統硬件設計

2.1 系統總體方案設計

系統其主要由目標光源與黑體、攝像機和信號處理平臺組成。信號處理平臺完成信號的圖像采集、分割與能見度計算功能。本文設計了一套以TMS320DM642為核心，結合CY37064P100，TVP5150PBS，SAA7121，DMT32240T035_01WN的圖像實時采集與處理平臺。該平臺完成圖像的采集與分割定位的處理，目標光源與目標黑體的視亮度以及能見度值的計算。圖2為系統模塊結構圖。

采用PAL制式的攝像頭提供25幀/s的視頻流。CCD采集圖像并通過視頻解碼芯片將輸入視頻流轉化為8位ITU-R BT.656格式視頻數據，經過DSP圖像處理得到能見度的數值。再通過DM642擴展的串口通信電路與帶串口的液晶屏通信，把能見度數值顯示在液晶屏上。同時視頻編碼芯片將DSP處理后的BT.656格式的視頻數據轉化為PAL制式的視頻信號，通過監視器顯示處理后的目標光源和目標黑體的圖像。

2.2 嵌入式信號處理系統硬件設計

2.2.1 視頻采集模塊

采用8位模擬工業攝像機直接攝取PAL制的視頻圖像，送入視頻解碼器。解碼后輸出ITU-R BT.656格式數據。解碼器采用高性能、封裝小（32腳TQFP）、功耗小（小于150 mW）的TVP5150PBS，將PAL視頻信號轉換成數字色差信號（YUV 4:2：2）。圖3為視頻解碼模塊與DSP接口圖。

在外部視頻輸入（0~1 Vpp）與TVP5150PBS視頻輸入之間設計分壓電阻網絡來使得TVP5150PBS的輸入電平為0~0.75 Vpp.

系統設置視頻口VP1的A通道作為視頻輸入口。TMS320DM642的I2C接口實現對TVP5150芯片內部寄存器的初始化和配置。TVP5150芯片的SCL，SDA引腳分別與TMS320DM642時鐘、數據地址線相連，通過SCL，SDA的時序配合完成DSP向視頻解碼器芯片寄存器寫入和讀出數據。TVP5 150接收攝像機的視頻信息，經過解碼后的數據串行輸出。數字視頻流包含奇偶場指示信號FI、場同步信號、行同步信號、像素時鐘、YUV數據輸出等元素，數據率約165 Mb/s.

2.2.2 圖像處理模塊

系統采用TI公司的面向數字媒體應用的32位定點DSP芯片TMS320DM642完成信號處理的過程。TVP5150輸出的BT.656視頻流經過TMS320DM 642的視頻口后存入2 560 B的VP1A通道FIFO.由于圖像數據量大，需要外擴片外存儲器用于存放圖像數據信息。通過EDMA通道把FIFO中的數據搬入片外存儲器SDRAM.當視頻口VP1的A通道出現視頻Y，U，V分量數據搬運請求后，在程序中便會觸發EDMA處理函數，完成FIFO數據向SDRAM的搬運。VP1EVTYA，VP1EVTUA，VP1EVTVA分別為發生在VP1A通道上與視頻Y，U，V分量相關的事件，與DM642 EDMA對應通道相連。當FIFO向SDRAM搬運完數據后運行在FLASH中的程序開始調用圖像數據，進行算法處理，求取光源和黑體的亮度值，完成能見度的計算。

2.2.3 視頻顯示模塊

視頻顯示部分通過視頻編碼芯片把BT.656格式的視頻數據轉化為PAL制式的視頻信號，然后送入監視器顯示處理后的目標光源和目標黑體圖像。采用SAA7121H編碼器，將TMS320DM642的VP0 A通道設置為視頻輸出口。圖4為視頻編碼模塊與DSP連接圖，CVBS_OUT為解碼輸出的復合視頻。與TVP5150一樣，SAA7121芯片內部各個寄存器的配置通過TMS320DM642的I2C接口配置，且可以與TVP5150共用TMS320DM642的I2C總線。

2.2.4 串口通信模塊

系統在DSP外部通過CY37064P100和TL16C752B擴展串口通？

電路實現主芯片與帶串口液晶屏之間的通信，將夜間能見度值顯示在液晶屏上。圖5為串口通信模塊設計圖。選擇串口液晶屏實現能見度數值的顯示和歷史曲線的繪制。

3 嵌入式系統軟件設計

3.1 基于DSP/BIOS和RF5系統軟件設計

DSP/BIOS是基于CCS的一個嵌入式操作系統，其多線程機制可以方便進行多任務應用程序的編寫。與傳統的匯編語言和C語言編寫的DSP程序相比，DSP/BIOS可以有效地提高代碼執行效率，利于行代碼執行情況的實時監控。RF5是基于DSP/BIOS的應用程序設計框架，實現存儲管理、線程模型和通道封裝。運用RF5參考框架可以大大縮短開發者的難度和時間。根據系統需要，在基于RF5參考框架上進行嵌入式軟件的編寫，圖6為軟件程序流程圖。

各個處理任務之間采用SCOM消息機制進行通信。圖像采集任務采集數據后，通過SCOM消息傳輸給處理任務；處理任務對圖像進行相關的處理及能見度計算后，通知采集任務進行下一次的采集處理，并將處理的結果傳給輸出任務進行顯示。同時，處理任務協調該任務和其他兩個任務之間的通信。

3.2 能見度計算的圖像處理算法研究

能見度計算任務是DSP嵌入式軟件的核心，其圖像處理方法是系統可靠性的關鍵。數字攝像夜間能見度儀通過圖像處理計算兩相同亮度光源經過不同距離衰減之后的目標光源視亮度，根據視亮度反演大氣消光系數完成能見度值的測量。其圖像處理過程主要分為圖像預處理、圖像分割與定位、能見度值的計算三部分。

3.2.1 圖像預處理

圖像預處理主要對采集的光源圖像進行圖像濾波處理，以達到去除背景噪聲和雜散光等的影響，使目標光源和黑體圖像亮度均勻。由于該系統的能見度儀主要安裝在高速公路上用于能見度預警，在低霧、雨天等天氣條件下，圖像的清晰度不高。另外CCD在圖像采集和傳輸圖像的過程中也會產生相應的噪聲污染。因此，需要對圖像進行預處理。

采用了頻域增強法使得圖像清晰化。對圖像進行傅里葉變換，在頻域進行濾波處理，再將濾波后的圖像反變換到空間域，從而獲得增強后的圖像。另外利用小波變換在信號去噪和數據壓縮領域的良好效果，采用小波閾值去噪法。基于信號和噪聲頻率和幅值不同，對圖像進行二維小波變換，根據圖像原始信息和噪聲小波變換系數的差異，設定閾值去除小波系數中的噪聲元素，用經過處理的小波系數進行二維小波反變換得到去噪后的圖像。　　3.2.2 圖像分割與定位

數字攝像法測量夜間能見度關鍵在于準確地提取出圖像的亮度信息。在亮度的計算過程中，準確地分割出光源圖像是計算過程中的關鍵。簡單的閾值分割易造成誤判，影響能見度的計算。圖像分割研究合適的適合兩個目標光源和黑體的分割算法，取光源中亮度比較均勻的部分作為光源和黑體的亮度值。

選擇合適的USAN區域，利用SUSAN邊緣檢測算子，進行圖像的邊緣檢測。根據所得到的邊緣進行圖像的分割，得到光源二值圖像。取正方形的模板在光源部分進行亮度值搜索計算，求出方框內亮度最大的區域，以此區域作為光源的亮度值。再根據圖像尺寸與對應像素個數的關系，求出黑體的位置，進行黑體亮度值的計算。圖7顯示了從圖形分割到定位的過程。

3.2.3 能見度值的計算

通常能見度的變化實時性要求不高，可根據DSP計算的效率，每取100張圖疊加求平均亮度，再將計算出的目標光源和目標黑體的亮度值分別代入消光系數σ和能見度D計算公式，完成能見度的計算。

4 實驗效果分析

實驗選擇合肥董鋪島觀測場地進行能見度實驗，實驗中采用100幀圖像進行平均來求取亮度值。圖8為嵌入式系統計算能見度值通過串口液晶屏的顯示。

實驗根據合肥6月天氣情況，取19:30到第二天的5:00為夜間，測量能見度。圖9為2012年6月8日至6月12日的測量結果。從測量結果可以看出數字攝像夜間能見度儀同前向散射能見度儀有幾乎完全相同的變化趨勢，最大相對標準誤差為15%，滿足世界氣象組織關于標準能見度儀誤差小于20%的規定。

5 結語

本文設計的基于DSP和CPLD的數字圖像處理平臺的設計方案應用到數字攝像夜間能見度測量中可以得到圖像的實時顯示與能見度的計算。采用的圖像分割與定位算法可以獲得較小的亮度誤差，能見度值也與人工觀測值十分接近，誤差在可接受的20%內。該系統具有可靠性高、實時性強、速度快等特點，經實驗驗證滿足數字攝像夜間能見度測量的要求，理論上可以應用到夜間能見度的觀測當中，可以作為后期研發的平臺繼續開展數字攝像夜間和白天能見度方面的探測。