摘要
非制冷红外成像技术具有非常广泛的应用前景。但是,目前非制冷红外成像芯片存在非均匀校正、图像细节增强和条纹噪声等亟待解决的问题。论文提出并设计一种面向非制冷红外成像的图像处理专用SoC芯片,芯片集成了一个CPU、两个DSP处理器和一个红外图像处理专用加速器,单芯片可实现非制冷低功耗红外图像的非均匀校正、图像滤波、直方图均衡、数字图像细节增强、条纹消除和目标检测跟踪等实时图像处理。同时,研究开发了面向芯片应用的非制冷低功耗红外图像处理算法。采用65-nm CMOS工艺实现了非制冷红外图像专用处理SoC芯片,实现了基于非制冷红外成像芯片和图像处理SoC芯片的小型低功耗非制冷红外成像系统。测试结果表明成像系统可以实现清晰的非制冷红外成像、目标检测及目标跟踪等功能,系统功耗小于2 W,体积相比传统的系统减小了50%,满足对体积、功耗、性能要求比较高的系统的应用需求,具有较高的工程应用价值和前景。
关键词
非制冷探测技术具有体积小、功耗和成本低等特点,得到了极大的推
非制冷红外成像器件的晶圆级封装及低成本封装工程化应
科研人员已经关注到使用FPGA或DSP等通用器件给系统所带来的问题,并开展了相关图像处理芯片的研究,例如汪健等
本文提出并设计一种面向非制冷红外成像的图像处理专用SoC芯片,芯片包括一个CPU、两个DSP处理器和一个红外图像处理专用加速器,单芯片可实现非制冷低功耗红外图像的非均匀校正、图像滤波、直方图均衡、数字图像增强、条纹消除和目标检测跟踪等实时图像处理功能;设计面向SoC芯片应用的红外图像处理算法。采用65-nm CMOS工艺研制了非制冷红外图像专用处理SoC芯片,实现了小型化和低功耗的非制冷红外成像系统,系统可以实现清晰的非制冷红外成像、目标检测及目标跟踪等功能。

图1 图像处理SoC芯片系统架构
Fig.1 Architecture of infrared image processing SOC chip system
图像加速器主要包括图像预处理和图像增强两个模块。主要完成非均匀校正、条纹消除、图像细节增强、图像滤波四大功能。芯片含PAL、Cameralink视频接口、32bit@1600M数据率DDR接口和各种通用数据通信接口。
红外图像实时处理的数据量大,以1 024×768规模的红外焦平面阵列为例,如果每个像元信号精度是12 bit,图像60帧/秒,则传输的数据量高达67.5 MB/s,对图像处理SoC芯片的运算能力提出了很高的要求。红外图像处理加速器通过硬件并行处理的方式提高处理速度,主要包括如下图像预处理和图像增强两个模块,辅助DSP实现各种不同的图像处理算法,包括对图像进行预处理、图像增强、温度探测、图像识别、目标跟踪测量等等。

图2 图像预处理模块结构图
Fig.2 Structure of image preprocessing module
红外成像系统产生非均匀性噪声是其主要缺陷,其性能受阵列中成像器件单元的空间非均匀性的影响很大,这种非均匀性使获取的图像畸变,模糊不清,无法成像。非均匀校正算法的任务就是补偿空间非均匀性、更新补偿算法来解决成像器件响应的时变。
红外图像的非均匀校正通常采用基于定标的非均匀校和偏置校正系数
,从而实现非均匀性校正两点校正硬件实现简单,但成像过程中由于成像器件响应的非线性误差较大。一般在工程应用中采用最小二乘法进行曲线拟合,可得出多项式的系
基于场景的非均匀校正技术是利用每帧图像中的场景信息来进行校正的,无需大量的辅助器件(如黑体光学设备等),可以实时产生和更新校正系数,能够解决非均匀性的时间漂移问题,与定标校正形成了很好的互补。基于场景的非均匀校正方法主要包括神经网络

图3 非均匀校正算法流程图
Fig.3 Flow chart of nonuniformity correction algorithm
算法步骤如下:
①盲元检测,通过预置校正系数进行盲元检测和像素修正。根据前面获取的盲元位置信息,对输入原始图像进行盲元补偿,得到经过第一次盲元补偿的图像,并采用该盲元补偿后的图像计算期望值,期望值的计算公式由下
. | (1) |
②采用定标校正法获得红外成像系统工作温度区间内的校正系数,即采用两点或多项式校正系数作为神经网络法非均匀校正的系数更新迭代初始值,其好处是可以加快收敛速度,对校正温度区间内的输入图像使用如下
, | (2) |
, | (3) |
③神经网络系数更新,采用最陡下降法如下式:
; ,
(4)
式(4)中:的值根据下
. | (5) |
④计算低通滤波器输出,计算公式为:
. | (6) |
⑤执行时域高通非均匀校正,校正公式为:
. | (7) |
将时域高通校正后的图像作为最终的输出图像。
图像增强模块主要负责对预处理后的图像进行数字细节增强,主要功能包括滤波模块(低通滤波、均值滤波、高斯滤波、双边滤波等)、非线性变换、图像分层、线性变换及存储,其内部结构如

图4 图像增强模块结构图
Fig.4 Structure of image enhancement module
●滤波模块,滤波模块主要包括低通滤波、均值滤波、高斯滤波、双边滤波等功能,滤波器最大支持9x9掩模,掩模可配。
●图像分层,最大设定5层分层,可根据均值方差进行数据分层。
●非线性变换,支持傅里叶变换、指数变换、对数变换、三角函数变换等。
●线性变换及求和,采用可配置方式对分层数据进行数值求和、数据格式化。
由于红外传感器本身的特性,红外图像相比可见光成像在信噪比、对比度和成像细节上均较差,不经处理的红外图像很难被识别,提高目标图像与背景之间的对比度是改善红外成像系统的有效手段。特别是在城市安防、无人机搜救等领域对于图像的显示效果要求较高,因此需要对图像进行增强显示。为了提高红外成像系统的成像质量,必须在图像的预处理阶段对噪声进行滤除,同时对图像中的目标特性加以增强,目前的红外图像增强的算法有很多种,大多都是基于空间域和频率变换域的,提取空间域和频率变换域所需的主要算子进行硬件实现,可以扩展SoC芯片图像增强算法的能力。目前该款芯片支持DDE、直方图均衡、双边缘滤波、Retinex算法、线性反锐化掩膜增强及变换域图像增强等算法,各个图像增强算法的具体实现流程这里不再赘述。
芯片功能设计的正确与否需要软硬件协同设计和仿真进行验证,本文选取条纹消除、基于场景的校正、图像增强等三个算法进行介绍。通过主观和定量化的客观指标进行评价,主管评价主要是基于人眼的视觉效果,这里不再赘述。目前有很多种定量的客观评价标准用于红外图像非均匀校正和图像增强的评估,但是还没有一个统一的评价标准,我们选取应用广泛的峰值信噪比(PSNR
红外图像非均匀性中有一类跟焦平面结构相关的条纹非均匀性噪声,简称条纹噪声。条纹噪声是焦平面阵列成像过程中,由于传感器的响应不均匀造成的原始数据在一定方向上出现的灰度值连续偏高或偏低的现象,其非均匀性同样存在时间漂移特性。本文主要针对直方图统计方

(a)

(b)

(c)

(d)
图5 条纹消除仿真验证效果图, (a)含有条纹噪声原图, (b) 区域均值的行偏置校正仿真验证效果图, (c) 频域二维中值滤波仿真验证效果图, (d) LMS的自适应滤波仿真验证效果图
Fig. 5 Verification of stripe elimination, (a) original image with stripe noise, (b) verification of line offset correction of regional mean, (c) verification of frequency domain 2D median filtering, (d) verification of adaptive filtering of LMS
定量化评估指标如下
评价指标 | 原始 图像 | 区域均值的行偏置 | 频域二维中值滤波 | LMS的自适应滤波 |
---|---|---|---|---|
峰值信噪比(PSNR) | -- | 19.851 4 | 28.290 1 | 25.286 6 |
均方根误差(RMSE) | 0 | 25.939 9 | 9.818 3 | 13.874 3 |
粗糙度() | 0.112 9 | 0.081 6 | 0.0812 | 0.101 |
通过对
针对基于场景校正算法中的神经网络算法、高通滤波算法和恒定统计平均算法进行仿真验证,三种算法的仿真验证效果图如

(a)

(b)

(c)

(d)
图6 基于场景的非均匀校正仿真验证效果图, (a)校正前原图, (b) 神经网络法仿真验证效果图, (c) 高通滤波校正仿真验证效果图, (d) 恒定统计平均法校正仿真验证效果图,
Fig.6 Verification of scene-based nonuniformity correction ,(a) original diagram before correction, (b) verification of neural network method, (c) verification of high pass filter correction,(d) Verification of constant statistical average correction
定量化评估指标如下
评价指标 | 原始 图像 | 神经 网络法 | 高通 滤波法 | 恒定统计平均 |
---|---|---|---|---|
峰值信噪比(PSNR) | -- | 10. 110 9 | 10. 078 5 | 8.849 8 |
均方根误差(RMSE) | 0 | 79. 615 3 | 79. 912 8 | 92.055 4 |
粗糙度() | 0.504 9 | 0.185 3 | 0.367 2 | 0.224 2 |
通过对
为了提高红外成像系统的成像质量,必须在图像的预处理阶段对噪声进行滤除,同时对图像中的目标特性加以增强,目前的红外图像增强的算法有很多种,大多都是基于空间域和频率变换域的,本文主要针对基于空间分层细节增强的Retinex算法、全局直方图均衡和变换域增强-对数变换算法等三种算法进行软硬件仿真验证,三种算法仿真验证效果图如

(a)

(b)

(c)

(d)
图7 图像增强仿真验证效果图, (a)原图, (b) Retinex算法仿真验证效果图, (c) 全局直方图均衡仿真验证效果图, (d) 变换域增强-对数变换仿真验证效果图
Fig.7 Verification of image enhancement, (a) original diagram, (b)verification of Retinex algorithm, (c)verification of global histogram equalization, (d)verification of transform domain enhancement -logarithmic transform
定量化评估指标如下
评价指标 | 原始图像 | Retinex算法 | 全局直方图均衡 | 变换域增强-对数变换 | |
---|---|---|---|---|---|
信息熵(IE) | 5.201 4 | 6.285 9 | 7.821 7 | 6.384 1 | |
平均梯度(AVG) | 3.235 7 | 4.516 4 | 6.521 4 | 4.431 2 | |
峰值信噪比(PSNR) | -- | 21.765 4 | 7.477 4 | 16.754 6 |
通过对
采用65-nm CMOS工艺实现了非制冷红外成像的图像处理专用SoC芯片,

(a)

(b)
图8 红外图像处理SoC芯片, (a) SoC芯片版图,(b)SoC裸片
Fig.8 Infrared image processing SoC chip, (a)SoC chip layout,(b)SoC die
标类型 | 设计值 |
---|---|
芯片物理参数 | 尺寸6 mm×6 mm;小于1.2 W;设计工艺65 nm。 |
处理器参数 | 2核DSP,400 MHz, DSP核单周期完成64次16 bit MAC;单核CPU,200 MHz片上存储1.5 MB。 |
图像处理加速器参数 | |
功能 | 非均匀校正、图像滤波、条纹消除、图像增强。 |
工作频率 | 250 MHz。 |
接口参数 | |
通用接口 | 2个SPI;2个UART;32个GPIO;1个I2C;2个CAN 总线接口。 |
Ethernet接口 | 支持百兆和千兆网口。 |
图像输出接口 | Cameralink :1个,60 fps,1 280×1 024,LVDS输出;PAL:1个,标准输出。 |
DDR | DDR3,工作频率400 MHz,32位,支持1 GB DDR容量。 |
AD接口 | 8通道,16 bit,支持并行及LVDS格式。 |
将海康微影公司晶圆级封装的非制冷红外成像器件与图像处理专用SoC芯片进行了系统集成,实现了小型化和低功耗的非制冷红外成像系统。

(a)

(b)
图9 非制冷红外成像器件 (a)1 280×1 024非制冷红外成像器件,(b)1 024×768非制冷红外成像器件
Fig.9 Infrared imaging device (a) 1 280×1 024 uncooled infrared imaging device, (b) 1 024×768 uncooled infrared imaging device
指标类型 | 具体指标 |
---|---|
成像器件探测波段 | 7~14 μm |
成像器件分辨率 | 1 280×1 024 |
成像器件像元尺寸 | 12 μm |
成像帧率 | 30 fps |
图像输出格式 | LVDS格式输出 |
NETD | NETD<40 mK(@F/1.0,25 Hz 300 K) |
成像器件尺寸 | 20.9 mm×19.9 mm×1.3 mm |
封装重量 | <2 g |
典型功耗 | <450 mW @25 Hz,300 K |
工作温度 | -40℃~+85℃ |
封装形式 | WLCSP晶圆级封装 |
非制冷红外成像系统相比传统红外探测系统尺寸可减小50%以上,功耗可以控制在2 W左右,远小于通用器件实现的红外探测系统动辄十几瓦的功耗。

(a)

(b)

(c)

(d)
图10 小型化低功耗红外探测微系统机芯、原理样机及成像, (a) 1 024×768成像机芯,(b)1 280×1 024红外探测系统原理样机, (c)1 024×768成像图,(d)1 280×1024成像图
Fig. 10 Miniaturized low power infrared detection microsystem movement, principle prototype and imaging, (a) 1 024×768 imaging movement, (b) 1 280×1 024 infrared detection system principle prototype, (c) imaging of 1 024×768, (d) imaging of 1 280×1 024
红外探测微系统可实现非均匀校正、温度检测、图像增强、目标检测和目标跟踪等功能。

(a)

(b)

(c)
图11 1 280×1 024成像微系统原理样机非均匀校正测试效果, (a)读出电路无NUC、SoC芯片无NUC, (b)读出电路片内NUC、SoC芯片无NUC, (c) 读出电路片内NUC+SoC芯片NUC
Fig. 11 Nonuniformity correction test effect of 1 280×1 024 imaging microsystem principle prototype, (a) no NUC in readout circuit, no NUC in SoC chip, (b) NUC in readout circuit chip, no NUC in SoC chip, (c) NUC in readout circuit chip + NUC in SoC chip




图12 1 280×1 024成像微系统原理样机目标检测及目标跟踪效果图
Fig. 12 Diagram of target detection and target tracking of 1 280×1 024 imaging microsystem principle prototype
本文设计了一款低功耗非制冷红外图像处理SoC芯片。芯片实现和系统验证结果表明,该SoC芯片既能够完成红外图像的非均匀校正、图像增强、条纹消除和目标检测跟踪的加速处理,芯片功耗小于1.2 W,面积为6mm x 6mm。红外图像处理SoC芯片与非制冷红外成像器件集成研制了低功耗非制冷红外成像系统,系统功耗小于2 W,体积相比传统的系统减小了50%,满足对体积、功耗、性能要求比较高的系统的应用需求。
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