[发明专利]多处理器嵌入式图像采集和处理方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理装置及方法，尤其涉及一种多处理器嵌入式图像采集和处理方法和装置。

背景技术

机器视觉在高速、实时特征文字和特征符号识别领域的应用越来越广泛。现有的嵌入式机器视觉系统一般由一个图像传感器和一个处理器组成。处理器用来采集和处理图像传感器生成的图像。有的系统可以由多个图像传感器和一个处理器组成。处理器可以有选择地选择其中来自某个图像传感器的图像进行处理。

在高速图像采集和处理系统中，图像传感器的速度非常快，通常一个处理器无法完成实时图像处理。现有的做法是，先把图像存储在内存中，然后以相对比较慢的速度把图像送给处理器进行处理。这种做法的最大缺点是，系统无法进行实时处理，导致在某些对时间要求苛刻的应用场合，系统不能达到需要的技术指标。

中国专利200810056124.6提出了多个传感器和多个处理器的系统架构，其优点是系统处理能力强，可以并行处理多个图像源的图像。但其缺点是由于使用了多个传感器，需要配备多个光学系统，使得系统复杂，成本高。

在视频和图像处理领域，一些专利申请提出了图像分割的概念。中国专利200610052661.4提出了将图像沿水平或垂直方向分割成多块，或分割成田字型的四块的方法。由于需要用到运动估计的算法，每个图像块的处理都需要用到相邻图像块的信息。中国专利200710097644.7也提出了图像分割的概念以及光栅扫描或行扫描的算法。它提出的图像处理算法也需要用到运动估计，因此需要用到相邻或之前的图像块的信息。这两个专利的算法使得处理器之间具有一定的耦合性，因此算法比较复杂，而且行扫描的方式并不能大幅提高并行处理的效率。

中国专利200710182320.3提出了全景图像合成的算法。其原理是先采集多幅有重叠区域的图像，然后根据图像的相似程度找到重叠区域，最后进行合并。由于事先并不知道重叠的区域有多大，所以这种算法需要大量的运算。

上述的这些方法各有其优点，虽可以解决图像和视频处理领域中某些特定的应用中的一些问题。但是对于高速、实时特征文字和符号识别领域的应用，这些方法有明显的缺点，如算法复杂、效率低、成本高等

发明内容

本发明的目的就是为解决上述问题，提供一种算法简单、高效而且成本低的多处理器嵌入式图像采集和处理方法和装置，包括图像处理的硬件结构、图像分割方法、图像处理算法和图像合成方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种多处理器嵌入式图像采集和处理装置，它包括图像传感器，图像传感器与图像传感器控制电路连接，图像传感器与图像采集和分割模块连接，图像采集和分割模块则与多个子处理器连接，各子处理器分别与相应的存储器连接；图像传感器控制电路还分别与图像采集和分割模块及各子处理器及相应的存储器连接。

一种多处理器嵌入式图像采集和处理装置，它包括图像传感器，图像传感器与图像传感器控制电路连接，图像传感器与图像采集和分割模块连接，图像采集和分割模块则与多个子处理器连接，各子处理器分别与相应的存储器连接；各子处理器及相应的存储器与主处理器连接，主处理器还分别与图像传感器控制电路何图像采集和分割模块连接。

所述图像传感器为CMOS图像传感器或CCD图像传感器。

所述图像传感器为的分辨率大于50万像素，速度达到至少100帧每秒的面阵图像传感器。

所述图像传感器为分辨率大于4000个像素，速度达到至少6000行每秒的线阵图像传感器。

所述图像传感器控制电路提供传感器工作所需要的时序信号，用于对图像传感器的增益、速度参数进行设置。

所述图像采集和分割模块把图像传感器生成的图像按列分割成多个图像区域，相邻区域之间设有共享的区域，再把分割后的多个区域的图像分别发送给各个子处理器进行并行处理。

所述主处理器把各个子处理器输出的图像合并成完整的图像。

一种采用多处理器嵌入式图像采集和处理装置的图像处理方法，

1)图像采集；

2)对图像进行分割

按照像素列进行图像分割；并在分割时在相邻两分割图像间建立一个共享区域，共享区域的图像既属于其左边相邻的区域，也属于右边相邻的区域；

3)各子处理器根据所需的工作，对接收到的各个分割后图像进行单独的分析处理，根据分析处理结果判断图像是否符合要求或者将结果输出。

一种采用多处理器嵌入式图像采集和处理装置的图像处理方法，

1)图像采集；

2)对图像进行分割