（信号与信息处理专业论文）基于tms320vc5502的手背静脉识别系统设计.pdf

摘要 摘要 当今网络信息化时代的一大特征就是身份的数字化，如何准确鉴定一个人 的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键社会问题。基于 生物特征的身份认证，由于利用了人体固有的生理和行为特征而展现出极大的 优越性和可靠性。本设计就是根据静脉图像因人而异，而且近红外光可以被血 液强烈吸收而被其他人体组织散射的特性，设计出利用静脉图纹进行身份识别 的手背静脉识别系统。 系统由图像采集模块和数据处理模块两个部分组成。该系统是在基于 t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 作为数据处理芯片的基础上，通过c p l d 控制器件控制c m o s 图像传感芯片采集手背静脉图像。采集到的数据传输到v c 5 5 0 2 完成图像处理及 识别，识别结果通过i o 口传输到显示设备上显示。 在完成系统设计的基础上，对基于m a t l a b 平台开发的图像处理及识别算 法进行c 语言的算法移植。并且根据芯片的结构特点和性能，对算法进行优化， 使系统能够正确、高效地运行。 算法的优化主要针对数据处理模块特点、预处理算法和识别算法三部分。 其中在预处理算法中引入了矩量保持的自动阈值分割算法，它是基于阈值化后 的图像保持原各阶矩不变的原则来选择阈值，是一种自动阈值分割方法。相比 较原有按经验确定阈值的方法，更具有通用性。 最后，根据实验结果和系统要求，确定了系统算法的最终方案。 关键词：静脉识别，t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 ，算法优化，矩量保持法 a b s t r a c t a b s t r a c t n o wt h ed i g i t i z a t i o no ft h es t a t u si so n eo ft h eb i g g e s tc h a r a c t e r i s t i co ft h e n e t w o r ki n f o r m a t i o nt i m e h o wt od i s c r i m i n a t et h es t a t u sa c c u r a t e l ya n dp r o t e c tt h e i n f o r m a t i o ns e c u r i t yi sa l le s s e n t i a ls o c i a lq u e s t i o n t h ei d e n t i t ya u t h e n t i c a t i o n t e c h n o l o g yb a s e do nb i o l o g i c a lc h a r a c t e r i s t i ch a ss h o w e dag r e a to fa d v a n t a g e s b e c a u s eo ft h eu s eo fi n h e r e n tp h y s i o l o g ya n db e h a v i o rc h a r a c t e r i s t i c so fh u m a n t h i s d e s i g ni sa c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i c st h a tt h ei m a g e so fv e i nv a r yf r o mp e r s o nt o p e r s o na n dn e a ri n f r a r e dl i g h tc a nb ea b s o r b e di n t e n s i v e l yb yt h eb l o o d ，w h i l e d i s p e r s e db yo t h e ro r g a n so ft h eb o d y , a n dah a n dv e i nr e c o g n i t i o ns y s t e mw h i c h c a r r y i n gt h r o u g hr e c o g n i t i o nb ym e a n so f v e i np i c t u r e sc a nb ed e s i g n e d t h i sd e s i g nh a st w op a r t s ，i m a g ec o l l e c t i o na n dd a t ap r o c e s s i n gm o d u l e t h i s s y s t e mi sd e s i g n e db a s e do nt m s 3 2 0 v c 5 5 0 2a st h ed a t ap r o c e s s i n gc h i p ，t oc o n t r o l t h ec m o ss e n s o rg e t t i n gi m a g e so fh a n dv e i nt h r o u g hc p l d ，t r a n s f o r mt h e mt o v c 5 5 0 2t oc o m p l e t et h ea r i t h m e t i ca n dd i s p l a yt h er e s u l tt h r o u g hi 0 a f t e rc o m p l e t i n gs y s t e md e s i g na n dg e t t i n gt h ep r o g r a mo ft h ea r i t h m e t i c d e v e l o p e do n t h e p l a t f o r m o fm a t l a b ，id ot h ew o r ko ft h ea r i t h m e t i c t r a n s p l a n t a t i o nb a s e d0 1 1cl a n g u a g e a n dt h e nio p t i m i z et h ea r i t h m e t i ca c c o r d i n gt o t h ed e s i g nf e a t u r ea n dp e r f o r m a n c eo ft h ec h i pt om a k et h es y s t e mw o r kc o r r e c t l y t h ea r i t h m e t i co p t i m i z i n gb a s i c a l l yc o n c e n t r a t e so nt h r e ea s p e c t so fd a t a p r o c e s s i n gm o d u l e sc h a r a c t e r i s t i c ，p r e t r e a t m e n ta n dr e c o g n i t i o na r i t h m e t i c t h e m o m e n t - p r e s e r v i n ga u t ot h r e s h o l di m a g es e g m e n t a t i o na l g o r i t h mi su s e di nt h e p r e t r e a t m e n ta r i t h m e t i c i ti sa na l g o r i t h mt oc h o o s et h r e s h o l db yt h ep r i n c i p l eo f k e e p i n gt h em o m e n ti n v a r i a b l ea f t e rs e g m e n t a t i o na n di ti sa na u t ot h r e s h o l di m a g e s e g m e n t a t i o na l g o r i t h m c o m p a r i n gw i t ht h eo r i g i n a la l g o r i t h mb a s e do ne x p e r i e n c e t og e tt h r e s h o l d i ti sm o r eu n i v e r s a l f i n a l l y , t h ef i n a lp r e c e p ti sm a d eb yt h ee x p e r i m e n t a lr e s u l ta n ds y s t e mr e q u e s t s k e yw o r d s ：v e i nr e c o g n i t i o n ，t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 ，o p t i m i z a t i o n ，m o m e n t p r e s e r v i n g i i 学位论文版权使用授权书 本人完全了解同济大学关于收集、保存、使用学位论文的规定， 同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版 本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、 扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供 本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有 关部门或者机构送交论文的复印件和电子版；在不以赢利为目的的前 提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 学位论文作者签名：彳钕 9 9 年i ；月f 孑日 经指导教师同意，本学位论文属于保密，在年解密后适用 本授权书。 指导教师签名：学位论文作者签名： 年月日年 月 日 同济大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行 研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文 的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的 作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任 由本人承担。 签名：伶敏 勰年吾月廖日 第1 章引言 1 1 背景 第1 章引言 二十一世纪是信息技术、网络技术的世纪，也是人类摆脱传统的技术束缚 越来越自由的世纪。网络信息化时代的一大特征就是身份的数字化和隐性化， 如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个 关键社会问题。信用卡号、银行帐号、身份证号、网络登录号，我们越来越多 地需要记忆各种进行身份识别的密码，有没有什么方法能使我们既能准确鉴定 一个人的身份，又不用记忆各种密码? 生物特征识别技术正好可以解决上述问 题。利用生物特征的身份认证，由于利用了人体固有的生理和行为特征而展现 出极大的优越性和可靠性【1 1 。 所谓生物识别技术( b i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g y ) 就是利用人体生物 特征进行身份认证的一种技术【3 1 。生物特征是唯一的( 与他人不同) ，可以测量 或可自动识别和验证的生理特性或行为方式，分为生理特征和行为特征。常用 的生物特征包括：脸像、虹膜、指纹、掌纹、声音、笔迹等。与传统的身份鉴 定技术相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有以下优点： ( 1 ) 不易遗忘或丢失； ( 2 ) 防伪性能好，不易伪造或被盗： ( 3 ) “随身携带 ，随时随地可用。 “9 1 1 ”恐怖袭击以后，由于反恐、刑侦、信息安全、金融安全等多方面的 需要，传统的以密码为特征的身份识别技术开始越来越难以满足这些行业高安 全性的要求，生物识别技术受到格外重视。随着中国2 0 0 8 年奥运会的召开，就 更加要求做好和完善安全防护工作，这就需要进一步的运用生物识别技术来加 强安全性。 1 2 主要的生物识别技术概述 目前，主要应用的生物识别技术有：虹膜，指纹，面像，签名，声音，步 第1 章引言 态等等多种生物识别技术【4 1 。以下介绍一些常用的生物识别技术【5 _ 9 1 。 虹膜身份识别技术：虹膜是瞳孔与巩膜间的环形可视部分，其具有终身不 变性与差异性。人在出生半年至一年内虹膜发育完全，此后终生不变，而且不 易因一般疾病的影响而改变。同时，每一个人的虹膜彼此都不相同。也正是因 为虹膜的这两个特性，使得虹膜具备了区别个体的条件。虹膜技术可能会是最 可靠的生物识别技术，但是它需要较好光源，而且现在也出现造假的虹膜，这 些因素都制约了这项技术的发展。 指纹身份识别技术：指纹识别作为身份识别技术已经有很长的历史了，指 纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征，特征点如嵴、谷和终 点、分叉点或分歧点，平均每个指纹都有几个独一无二可测量的特征点，从指 纹中抽取的特征值可以非常的详尽，可以可靠地确认一个人的身份。指纹是人 体独一无二的特征，如果要增加可靠性，只需登记更多的指纹、鉴别更多的手 指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的。但是最近出现一种指 纹膜，戴在手上可以使识别系统产生误判，这也说明指纹识别技术的可靠性已 经降低了。 面像身份识别技术：面像身份识别技术通过对面部特征和它们之间的关系 来进行识别，识别技术是基于这些唯一的特征而进行的。面像识别是非接触的， 用户不需要和设备直接的接触。但是对于因人体面部的如头发，饰物，变老以 及其他的变化需要通过人工智能补偿，这样就造成了算法的进一步复杂化，也 影响了识别结果的可靠性。 声音身份识别技术：声音身份识别是一种行为识别技术，识别设备不断地 测量、记录声音的波形和变化。声音识别是一种非接触的识别技术，用户同样 可以不需要和设备直接接触，可以是在十分自然、舒适的环境里进行身份识别。 但是它也存在不少问题：作为行为识别技术，声音变化的范围太大，很难精确 的进行识别匹配；影响声音采集的因素很多：声音的大小，讲话的语速和一些 不定的因素( 如生病感冒时) 会发生音质的改变，这些都将影响最后比对的结 果；声音识别还有一个更大的问题，就是人们可以利用录制合法用户的声音， 进行伪造，从而达到欺骗识别器件的目的。 静脉血管身份识别技术：它采集的生物数据是人体的手背或手指血管，它 具有很强的普遍性和唯一性，绝大多数人的血管图像随着年龄增长不会有大的 变化。血管位于体表内，是非接触性的信息采集，不会造成采集界面污染。而 第1 章引言 且也很难伪造或是手术改变。它是一项新兴的、可靠的识别技术。本文研究的 内容就是基于此技术的手背静脉识别系统的设计。 1 3 手背静脉识别系统的理论基础及研究动态 人的手背静脉识别技术是根据人体骨骼、肌肉组织的特点，当入射光波长 在0 7 2 1 1 0 m 时，可较好地穿透骨骼和肌肉，凸现出静脉结构，由红外c c d 摄像机成静脉图像来识别个体【1 0 】。这种识别方式是非接触式，且静脉图像在一 定时期内很难改变。从而，由此项技术构成的系统在人员识别方面有很高的精 度，在安全保护领域有非常广阔的前景。 人体静脉血管近红外成像是一项在医学上应用非常广泛的技术，田纳西州 大学的z e r n a n 教授等人【l 卜1 4 】根据一些肉眼很难看到位于皮肤下的静脉血管，在 均匀近红外光的照射情况下可以显示出来的原理，设计出一种可以辅助医护人 员更迅速地找到静脉位置的仪器。直到1 9 9 2 年，文献 1 5 】报道可将该技术作为 一种新的生物特征识别技术来加以应用。2 0 0 0 年，m k o n o 等在日本日立公司的 资助下，首次研制出用于人员识别的手指静脉近红外识别系统【l6 1 ，并将其应用 于人员识别【1 7 】。由于人的手背比手指有更为丰富的静脉血管，可以提取更多的 人体特征。随后，国内外学者们尝试对手背静脉成像技术及其在人员识别方面 进行研究【1 8 , 1 9 】。清华大学的林喜荣等【2 0 2 1 1 利用自主设计的近红外血管图像采集仪 提取血管静脉的原始图像，并进行相关的图像增强和识别算法的研究。哈尔滨 工程大学的王科俊等【2 2 彩】也进行了相关的研究，提出采用了新的阈值图像法。 经过几年的发展，手背静脉识别技术有了很大的发展。由于其相比较于其 他生物识别技术的优越性，必将成为生物识别技术里的热点项目。 1 4 课题研究内容 随着手背静脉识别技术的发展、成熟，人们更需将这一技术运用到实际生 活中，成为生物识别产品。其中，由于利用嵌入式技术设计实现的产品具有成 本低，体积小，功耗低的特点，所以非常适合应用于实际生产中。 本课题的主要研究内容就是在对手背静脉识别系统的研究基础上，利用 t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 的d s p 芯片完成系统设计。 第1 章引言 它首先就是在对所选择的v c 5 5 0 2 d s p 芯片的数据参数及开发流程了解的基 础上，配合手背静脉识别系统的特点，进行相应的模块设计。该系统包括：图 像采集模块及数据处理模块两个部分。主要通过控制c m o s 传感器芯片采集近 红外光下的手背静脉原始图像，再将数据传送到d s p 系统上进行原始图像数据 的处理，识别结果通过i o 口传输到显示器件上显示。 同时，也要完成对手背静脉识别系统的算法移植和优化问题。一个好的嵌 入式系统最重要的就是保证实时性问题，这就需要对原有m a t l a b 算法进行c 语言的移植，并根据芯片的特点做相应的优化。 最后，就是根据图像处理的效果、实验的结果分析以及各方面情况的考虑， 完成系统最终方案的确定。 1 5 论文章节安排 论文共分为六个部分。 第1 章为引言部分。主要介绍了手背静脉识别技术的背景和课题的研究意 义、内容及理论基础。 第2 章介绍了d s p 应用系统的开发流程，器件的选型以及系统采集模块和 数据处理模块的设计。 第3 章介绍了算法的c 语言移植，包括图像预处理算法和识别算法。 第4 章为算法优化部分。针对三个不同方面提出了不同的优化方案，其中 将矩量保持法的优化方法运用于图像预处理部分，取得了明显的效果。 第5 章根据前一章的优化算法及系统的特点，最终确定了系统算法方案， 完成了系统的流程图，并根据实验结果加以分析。 第6 章总结了本课题的工作，并对未来的工作方向作了展望。 4 第2 章系统设计 第2 章系统设计 2 1d s p 应用系统的开发 数字信号处理( d i 百t a ls i g n a lp r o c e s s i n g ，简称d s p ) 是一门涉及许多学科 而又广泛应用于许多领域的新兴学科。数字信号处理是利用计算机或专门处理 设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等 处理，以得到符合人们需要的信号形式。 数字信号处理一般采用专用的d s p 芯片实现，d s p 芯片是一种具有特殊结 构的微处理器。d s p 芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的 硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的d s p 指令，可以用来快速地实 现各种数字信号处理算法。 数字信号处理( d s p ) 系统是以数字信号处理为基础的，因此具有数字处理 的全部优点： ( 1 ) 接口方便。d s p 应用系统与其他以现代数字技术为基础的系统或设备 都是相互兼容的，它与这样的系统接口以实现某种功能要比模拟系统与这些系 统接口要容易得多。 ( 2 ) 编程方便。d s p 应用系统中可编程d s p 芯片可使设计人员在开发过程 中灵活方便得对软件进行修改和升级。 ( 3 ) 稳定性好。d s p 应用系统以数字处理为基础，受环境温度以及噪声的 影响较小、可靠性高。 ( 4 ) 精度高。1 6 位数字系统可以达到1 0 巧级的精度。 ( 5 ) 可重复性好。模拟系统的性能受元器件参数性能变化的影响比较大， 而数字系统基本不受影响，因此数字系统便于测试、调试和大规模生产。 ( 6 ) 集成方便。d s p 应用系统中的数字部件有高度的规范性，便于大规模 集成。 正是因为这些突出的优点已经使它在通信、语音、图像、雷达、生物医学、 工业控制、仪器仪表等领域得到越来越多的应用。 图2 1 为d s p 应用系统设计的一般流程： 5 第2 章系统设计 图2 1d s p 应用系统的设计流程 从这个流程图中我们可以发现，设计实时的d s p 应用系统主要包括硬件设 计和软件设计两个方面。硬件设计首先要根据系统要求，选择合适的d s p 芯片， 再完成系统的整体硬件框架设计；软件设计和编程主要根据系统要求和所选的 d s p 芯片编写相应的d s p 汇编程序，若系统运算量不大且有高级语言编译器支 持，也可用高级语言( 如c 语言) 编程。当然由于现有的高级语言编译器的效 率还比不上手工编写汇编语言的效率，因此在实际应用系统中常常采用高级语 言和汇编语言的混合编程方法，即在算法运算量大的地方，用手工编写的方法 编写汇编语言，而运算量不大的地方则采用高级语言。采用这种方法，既可缩 短软件开发的周期，提高程序的可读性和可移植性，又能满足系统的实时运算 的要求。 2 2 系统简介 手背静脉识别系统所要完成的一个工作就是：通过控制前端图像传感器得 到原始近红外光下的手背静脉图像，再把图像传送到所选用的d s p 系统板上， 完成对原始图像的预处理工作和识别算法，接着通过相应的显示工具，把识别 6 第2 章系统设计 的结果通过i o 口传送显示出来。根据这一流程要求，可以开展相应的d s p 器 件选型工作。 2 2 1 器件选型 要设计一个完整、可行的d s p 系统，最重要的就是要根据系统的性能要求 以及成本、功耗等方面的考虑，选择合适的d s p 芯片。 ( 1 ) d m c u 开发平台 在设计的初期是采用骏亿公司生产的d m c u 作为实验样机。它融合了m c u 和d s p 的能力于一个处理器核心，采用1 6 位的中央处理器，4 层高效能管线化 结构在m c u 和d s p 执行指令时，只需一个工作周期，同时它支持一个乘法指 令在一个工作周期内可以完成数据搬移和最佳化f i r 算法。 但由于其主频比较低，当其主频为2 0 m h z ，完成一个空间平滑滤波以及灰 度拉伸需要2 秒多的时间，这还是预处理算法中较为简单的一部分，不能满足 系统实时性要求，延迟太大，所以只能做实验使用。 ( 2 ) t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2d s p 平台 最终选择了美国德州仪器公司的t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 芯片作为完成图像预处理 及识别算法的d s p 芯片，它具有以下特点和优势。 t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 是t i 公司c 5 0 0 0 系列d s p 芯片中一款高性能、低功耗的 定点d s p 芯片，工作时钟频率为2 0 0 m h z 一3 0 0 m h z ，完成一个指令周期的时间 为5 n s 3 3 n s ，1 6 k b y t e 的指令缓存，每个周期能执行两条指令。内部集成有两 个专用硬件乘法器，分别可以在一个指令周期完成一次1 7 位的定点乘法运算， 乘加运算的速度可以达到6 0 0 m i l l i o n 次每秒。同时8 段4 kx1 6 b # d a r a m 构成 3 2 k x1 6 6 f t 的片上r a m ，1 6 k x1 6 b i t 片上r o m ，8 m x1 6 b i t 的最大外部寻址空 间和3 2 位的e m i f 可与s r a m ，e p r o m ，s d r a m ，s b r a m 实现无缝连接。 这些都使t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 适合于完成有一定复杂性的图形图像算法，适合本系 统一定实时性的要求。且它由足够的存储空间，来存储所需处理的原始图像和 经过预处理的图像数据。 2 2 2 系统设计 在完成了d s p 芯片选型之后，就可以开始关于系统的整体设计了。 7 第2 章系统设计 图2 2 为系统的硬件框图： 存储器 图2 2 手背静脉识别系统的硬件框图 手背静脉识别系统主要由两个部分组成：图像采集模块和数据处理模块。 图像采集模块包括：c m o s 图像传感器和c p l d 逻辑控制芯片两部分。系 统采用台湾宜霖公司的a r a m i se v s l 0 0 k 图像传感器芯片作为采集芯片，完成 在近红外光下的手背静脉图像的采集功能。而由于如使用外部存储器的条件下 v c 5 5 0 2 的g p i o 口很少，所以需要采用x i l i n x 公司的c p l d 器件x c 9 5 3 6 x l 作为逻辑控制部件，实现c m o ss e n s o r 的配置、控制及静脉图像存储空间的地 址生成等功能。 数据处理模块的核心为t i 公司生产的t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 芯片为核心处理单 元，同时结合f l a s h 和s r a m 等存储器以及其他外部接口来共同完成手背静 脉图像的处理和识别算法。在数据处理模块中还要包括识别结果的显示设备， 这样才能把识别的结果显示出来。 下面就分别来介绍这两个模块。 2 3 图像采集模块 图像采集模块的设计目标是能采集到高信噪比的红外静脉图像，模块由图 像传感器芯片，输出输入接口，c p l d 控制部件等部分组成。其中的核心部分就 是对图像传感芯片的选择。 目前主流的图像传感器包括c c ds e n s o r 和c m o ss e n s o r 。过去很长一段时 间，c c d 传感器技术研究主要关注如何提高它的灵敏度，而在系统集成度，功 第2 章系统设计 率消耗和供电电源方面关注较少。c m o s 技术正好与之相反，它考虑如何更有 效地利用现有的c m o s 集成电路生产设备，而较少关心灵敏度等指标【3 们。因此， c m o ss e n s o r 在价格和电路设计的便利性方面占据优势，在分辨率要求不高的 低端市场占据大部分市场份额。 随着传感器市场的不断扩大，不少c c d 与c m o s 厂商都开始在各自的弱项 上投入更多精力进行研究。目前主要的差别在于c c d 传感器的像元尺寸可以比 c m o s 做的更小，而在单色成像应用领域，c m o s 由于集成的优势仍然具备价 格优势。 。 在本系统中，因为只要求得到手背静脉的灰度图像，所以可以选择在单色 成像有优势的c m o s 传感器即可。同时，图像采集是在近红外的条件下进行的， 所以就需要能工作在红外条件下的c m o s 传感器，这里选择台湾宜霖公司的 a r a m i se v s l 0 0 k 图像传感器芯片进行图像采集。 2 3 1 r a m i se v s l 0 0 k 简介 a r a m i se v s i o o k 是台湾宜霖科技股份有限公司生产的一款能够进行行 列寻址的c m o s 图像传感器芯片。它具有以下等特点【3 1 】：3 5 2 x 2 8 8 的有效像素， 具有x y 行列寻址，片上8 位a d 转换器。所谓行列寻址就是用户可以先输入 所需像素的行地址并锁存，然后输入该像素的列地址就能得到该像素的灰度值。 但此时的灰度值是模拟量，这时就可以利用其芯片自带的a d 转换器进行模数 转换，得到8 位的灰度值数字量，这样就能直接供后端的数字处理模块使用了。 同时，这样的处理方式对于后端的处理平台也有很大的好处，可以不必将整幅 图像都转移到存储区域中去，只需将所需区域的像素采集下来进行处理即可。 而且由于e v s l 0 0 k 在运行时，无需时钟脉冲驱动，所以此模块无需任何时钟信 号，这大大简化了模块的设计。 对e v s l 0 0 k 的控制是由一些所谓的“基本操作 完成的。这些基本操作类 似于微处理器的一组指令集。由这些基本操作可以组成不同的操作模式。它包 括带无固定模式噪声补偿的全屏图像传感，带瞬时低通滤波的全屏图像传感， 行图像传感，行差分图像传感等。其中全屏图像传感模式是最简单的一种模式， 可以使用在曝光过程和图像读取过程分开进行的应用中。在本系统模块中，就 选用全屏图像传感器模式，因为可以采用图像采集过程与读出过程分开进行的 9 第2 章系统设计 方式。 2 3 2 图像采集模块的组成 在本节的开头就曾提过，图像采集模块主要由图像传感器芯片，输出输入 接口，c p l d 控制部件等部分组成。 具体来说，就是：e v s l 0 0 kc m o s 传感器就在与c p l d 相连的控制信号的 控制下，进行全屏像素取样，图像的读取，并通过片上的a d 转换得到8 位图像 信号经输出接口传输到相应的数据处理模块中；同时对于c p l d 传出的 e v s l 0 0 k 控制信号，也是通过输入输出接口得到相应的控制信号。这样一个过 程，就构成了一个完整的图像采集模块。 2 3 3 输入输出接口设计 输入输出接口设计就是关于图像采集模块与数据处理模块之间通信的接 口，它关系到控制c m o s 传感器进行图像采集以及如何将采集到的数字信号传 输到数据处理模块的核心，用来完成系统的算法及识别结果的显示。此系统中， 模块的接口设计成与一般的异步存储器接口类似，由8 路数据信号，9 路地址信 号，以及一些控制信号( c s ，r e ，w e ，o e ，r s t ) 组成，其中9 根地址信号 和控制信号与c p l d 相连，8 根数据信号与e v s l 0 0 k 相连。 在模块内部的e v s l 0 0 k 与逻辑控制芯片的接口中，采用的是x i l i n x 公司 的c p l d 器件x c 9 5 3 6 x l ，它主要功能为根据后端处理平台所发送过来的地址 信号与控制信号，产生相应的e v s l 0 0 k 控制信号，它共有3 4 个i o 口【强j 。 e v s l 0 0 k 的工作模式主要有两种：全屏图像传感模式和基于行的图像传感 模式。基于行的图像传感模式工作速度较快，但图像质量较差，且控制引脚较 多，全屏图像传感模式的工作速度较慢，但图像质量较高，控制引脚较少。在 本模块中，e v s l 0 0 k 采用全屏图像传感模式。在这种模式一f ，s a m p 和s a m p g 、 g 和p r e c 可以连接在一起，r e a d 和s e l 可以永久置高，因此对e v s l 0 0 k 进 行控制共需要p r e c 、s a m p 、c l p l 、x y s e l 、a d c l k 和a d o e 这6 路信号， 这些信号可以直接与c p l d 的i o 口相连，此外e v s l 0 0 k 的9 根地址线也要与 c p l d 相连。 l o 第2 章系统设计 e v s l o o k c p l d s a m p s a m p g gi 0 p r e c c l p li o x y s e li 0 a d c l ki o a d o e i o a 0 ：8 a 0 ：8 】 图2 3e v s l 0 0 k 与c p l d 的接口 图2 3 为根据以上分析所得的e v s l 0 0 k 与c p l d 的接口。 2 4 数据处理模块 数据处理模块的核心就是对从图像采集模块中传来的手背静脉原始图像信 号进行数字信号处理的d s p 芯片了，这里采用的就是德州仪器( t i ) 公司生产 的c 5 0 0 0 系列t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 的d s p 芯片。 2 4 1t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 简介 t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 是德州仪器c 5 0 0 0d s p 系列中的新产品，它对c 5 4 x 有着 很好的继承性，继承了其低功耗、低成本的发展趋势，但与其相比性能大约提 升了5 倍，而功耗降为1 6 。v c 5 5 0 2 核有两个乘法与累加器( m a c ) ，增加了累 加器( a c c ) 、算术逻辑单元( a l u ) 、数据寄存器等，配合以并行指令，所以 每个机器周期的效率提高了一倍。 它具有以下等特剧3 4 】： ( 1 ) 低功耗，高性能，3 3 3 - - 5 n s 指令周期，时钟频率可达3 0 0 m 。 ( 2 ) 1 6 k b y t e 的指令缓存，每个周期能执行两条指令。 ( 3 ) 双乘法器每秒能执行6 0 0 ，0 0 0 ，0 0 0 乘法一累加指令。 ( 4 ) 8 段4 k x1 6 b i td a r a m 构成3 2 k x1 6 b i t 的片上r a m ，1 6 k x1 6 b i t 片 上r o m ，8 m x1 6 b i t 的最大外部寻址空间。 ( 5 ) 3 2 位的e m i f 可与s r a m ，e p r o m ，s d r a m ，s b r a m 实现完全连 第2 章系统设计 接。 ( 6 ) 拥有d m a ，m c b s p s ，g p i o ，8 1 6 位h p i 等片上外设，2 个6 4 位定 时器，一个6 4 位看门狗定时器，片上集成了1 2 c 总线，u a r t 接口。 ( 7 ) 支持i e e e 1 1 4 9 1 边界扫描；内部集成可编程锁相环，片上时钟发生 电路；3 3 v 的i o 供电和1 2 6 v 的核心供电。 2 4 2 数据处理模块的组成 数据处理模块中的关键就是d s p 系统的设计，包括它的d s p 芯片核心 v c 5 5 0 2 、外围电路、电源管理、时钟的产生j t a g 测试接口等等方面。同时一 个数据处理模块，还需要有存放系统程序代码和相关数据的存储器( f l a s h 和 s d r a m ) 。而且为了配合系统显示识别结果的需要，在数据处理模块中还要加 一l z 识别结果显示的部分，这里采用l e d 指示灯来显示识别结果：一个灯亮表示 识别通过；另一个灯亮表示识别失败，这可以通过v c 5 5 0 2 相应的引脚来进行控 制。 c o d e c ( 立体声) 双嚣u r t d s p 总线 剖哮 t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 3 0 0 m i i z 8 k * 1 6 倚l - c a c h e 3 2 k * l6 - 位s r a m 1 6 1 6 - 能r o m s d r a m 基木配置t2 m 3 2 - 位 f l a s h 基奉配置：2 5 6 k * 1 6 - 位 总线扩展( 数据地址、m c b s p 、h p i 图2 4s e e d - d e c 5 5 0 2 功能框图 第2 章系统设计 在系统实验阶段，使用s e e d d e c 5 5 0 2 的d s p 系统。 它采用t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 3 0 0 m h z ，实现高速( 6 0 0 m m a c s ) 运算和大容量 存储。图2 4 为它的功能框图，从图中我们可以发现它为用户提供了良好的可 供开发使用的扩展接口，可以与图像采集模块的接口相连，进行图像采集和传 输图像信号。双路u a r t 模块能完成系统与p c 机之间的通信功能，在设计最小 d s p 系统时，可以参照这一系统框图设计，但可去除不需要的模块如c o d e c ( 立 体声) 等即可。 在这数据处理模块中最重要的就是存储器了，t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 整个寻址空 间大小为1 6 m 字节，其中片内d a r a m 占6 4 k 字节，r o m 占3 2 k 字节，其余 存储空间被映射到片外4 个片选空间，如表2 1 所示。 表2 1v c 5 5 0 2 的存储结构 地址范围( b y t e ) 存储空问类型 0 0 0 0 0 0 h 0 10 0 0 0 h内部d a r a m 0 1 0 0 0 0 i f f 8 0 0 0 h 外部空间( c e 0 c e 3 ) f f 8 0 0 0 h f f f f f f h 引导r o m s e e d d e c 5 5 0 2 系统上，通过e m i f 扩展的外部存储资源有：f l a s h 基本配 置2 5 6 k 1 6 位和s d r a m 2 m x 3 2 位。由于手背静脉识别系统算法数据量的要 求，每次识别一定需要两幅图像进行，而每幅静脉图像大概为9 9 k x 8 b i t s ，这样 片外s d r a m 可以存放一定的图像数据。同时f l a s hm e m o r y 可以作为存放相应 的程序代码，在上电或复位时，加载到片内d a r a m 运行。 而且d e c 5 5 0 2 系统共有4 个发光二极管，其中两个为5 v 和3 3 v 电源的指 示灯，而d 1 和d 5 可以用来作为识别结果显示的指示灯来使用。d l 由v c 5 5 0 2 的x f 引脚控制，x f 输出“1 时( b s e tx f ) ，点亮d 1 ；x f 输出为“o ”时( b c l r x f ) ，熄灭d l 。同理l e d 指示灯d 5 由v c 5 5 0 2 的g p l 0 7 引脚控制。 这样，一个完整的数据处理模块就可以运行了。 第3 章系统算法的移植 第3 章系统算法的移植 3 1 算法的c 语言移植 现有的算法是在通用计算机的m a t l a b 软件平台上确定的，还需要在嵌入 式系统平台上实现。由于嵌入式平台自身的特点，在将图像预处理及识别算法 进行移植时会遇到一些问题，其中最主要的就是实时性与存储空间的问题。 实时性是嵌入式系统应用的一个重要的特点，实时性要求最基本的一个特 征就是对处理时间的严格控制。针对不同的应用环境，系统的处理时间必须严 格控制在一定范围内。 一般嵌入式系统的特点是尺寸小巧、价格低廉，多数不能像通用计算机一 样配备硬盘。因此，其存储空间收到一定的限制，多为千字节或兆字节的量级。 对于一幅手背静脉图像，所占据的存储空间远远小于计算机可以提供的空间， 即使图像变得很大或是有大量的图像数据存在，由于计算机具备极好的可扩展 性，依然能够满足存储的要求，这就意味着无需考虑存储空间的问题。对于一 个识别系统而言，由于采用了d s p 芯片作为图像处理平台，因此必须充分考虑 嵌入式系统的特点。 虽然我们使用的嵌入式系统是支持m a t l a b 语言编程的，而且使用 m a t l a b 进行数字图像处理算法的开发上有着比较直观的优点，但是由于在做 算法处理时的效率差异，会影响系统的实时性要求，所以我们这里可以选择使 用汇编语言或者c 语言进行算法的改写移植( c 5 0 0 0 平台支持c 、汇编和两者 混合编程的开发方法) 。但是由于汇编语言编写起来的工作量较大，且不同d s p 芯片的汇编指令都有所差异，这就造成了使用汇编语言编程的可移植性较差。 而c 语言因其灵活性及易移植性成为嵌入式系统开发的趋势，且由于c 语言设 计能有效降低开发难度，缩短开发时间，所以在进行系统算法的移植过程中， 选择c 语言作为开发语言。下面就进行c 语言的算法移植。 3 2 算法概述 1 4 第3 章系统算法的移植 在进行算法c 语言移植之前，先来介绍一下现有的基于m a t l a b 平台开发 的算法。 图像预处理系统识别 图3 1 系统算法的流程图 系统的算法主要分为两个部分：图像预处理部分和系统的识别算法部分。 图3 1 为系统算法的流程图。 当原始的手背静脉图像数据从前端采集模块传来之后，先要对图像进行预 处理，主要是图像增强、二值化和数学形态学等方面的算法，其中包括图像的 平滑滤波算法、灰度图像转换为黑白的二值化图像处理方法和图像的细化算法。 而在图像二值化处理之前和之后都要进行一定的修饰算法，主要是去除噪声和 孤立点等方法。 在进行好图像预处理之后，就要进入系统的识别算法部分。它主要有两个 模板匹配算法组成：一个是一种异或操作的模板匹配算法，计算出两幅静脉图 像的不同程度得到一个不匹配率的值，然后根据判断这个值来决定是否进入下 一种模板匹配算法；第二种模板匹配算法是在基于细化后图像的双向匹配算法， 这种算法相较于前者比较复杂。 下面就按照图像与处理算法和系统识别算法两个方面介绍系统算法的c 语 言移植。 3 3 图像预处理算法 图像预处理算法就是对原始的手背静脉图像进行一系列的图像处理算法， 它包括有图像几何变换、图像增强算法、图像分割算法和数学形态学等几个大 类算法。在本系统中，主要运用到平滑滤波、二值化算法和细化算法。 3 3 1 图像平滑滤波 第3 章系统算法的移植 图像平滑滤波是属于空域滤波增强的一种方法，而空域滤波增强是图像增 强的方法之一。图像增强技术作为一大类基本的图像处理技术，其目的是对图 像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”，更“有用”的图像。目 前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同，可分为基于图像域的方法和 基于变换域的方法两类。顾名思义，前者直接在图像所在空间进行处理，而后 者对图像的处理是通过在图像的变换域而间接进行的。进一步而言，前者根据 对图像的每次处理是对单个象素进行的或者是对小的子图像( 模板) 进行的可 分为两组：基于象素( 点) 的和基于模板的。在基于象素的处理( 也叫点处理) 中，增强过程对每个象素的处理与其它象素无关；而模板处理则是指每次处理 操作都是基于图像中的某个小区域进行的。 图像平滑滤波是基于图像域处理的方法中关于模板使用的处理方法，它是 为了去除噪声，使图像平滑化，也即消除图像在传输过程中或是量化等处理过 程中产生的寄生效应。 在此算法中，平滑滤波使用的模板为3 x 3 的模板，所有的系数都为l ，为保 证输出图像仍在原来的狄度值范围内，就必须在算的值除以9 再赋值。因为在 下面所介绍的反锐化掩模算法中也要使用类似的平滑滤波，所以在这里简要介 绍一下移植后的c 语言平滑滤波函数i m f i l t e r ，因为在m a t l a b 平台中有集成 好的专门的函数可以调用，而在移植过程中就必须自己加以编写，这在之后的 算法移植过程中十分普遍，这里就简要说明一下，在以后的算法中如无特殊情 况就不再说明了。 v o i df i l t e r ( d o u b l e *