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【摘要】 在图像处理方面，嵌入式DSP系统凭借着在应用算法的实时性和系统的整体性能的优越性而备受关注。本文主要研究如何利用嵌入式DSP系统中的摄像头及时、准备地获取绿色作物生长面积。研究内容主要包括：1）嵌入式DSP系统的设计；2）图像采集和绿色作物图像的处理；3）求解图像目标区域在实际农田环境下的实际面积。实验结果表明系统误差范围在0.11%～1.49%之间，可以得到较准确作物生长面积检测。
【关键字】 嵌入式DSP 图像处理 作物面积检测
一、引入
我国是一个粮食大国，粮食的产量问题直接影响到国计民生和社会稳定[1]。因此，及时、准确地检测作物的生长状态是农业领域一个研究热点，作物面积的检测对于评估其产量和质量以及市场都有着非常重要的指导意义。
二、摄像机标定
在图像测量过程以及机器视觉应用中，常常会涉及到这样一个概念，那就是利用摄像机所拍摄到的图像来还原空间中的物体[2]。本文采用张正友标定法[3]进行了摄像机内部参数的获取，而外部参数（拍摄高度、倾角）由系统指定，内外参数可以实现图像坐标到世界坐标的转换。
标定的目的在于求解目标区域单位像素面积，单位像素面积与目标区域像素点个数的乘积即真实环境下的作物生长面积。对于不规则的图形，可通过其最小外切矩形进行单位像素面积的求解，边的单位像素距离为其世界坐标边距与图像坐标边距的比值，一对邻边的单位像素距离乘积即单位像素的面积。
三、图像采集与绿色作物图像处理的理论基础
上世纪70年代末麻省理工的Marr教授创立了计算机视觉理论框架[4]是本文图像处理所采用在主导思想。
3.1图像采集
本系统采用以CCD（Charge-Coupled Device，电荷耦合器件） 为图像传感器元件的网孔USB摄像头获取图像。摄像头上集成镜头、图像传感器控制器和USB接口，嵌入式ARM处理器、单片机或者PC机作CPU，摄像机将数据通过USB接口传输到CPU，因此摄像头内不需要大容量存储器作图像缓存。
3.2图像预处理方法
由于作物颜色一般为绿色，本文对采集到的作物图像要进行预处理（绿色提取、二值化处理、滤波处理）。
四、嵌入式DSP系统设计
嵌入式DSP器件包含稳定、可重复、可大规模化等特点，特别是其可编程性特征为数字信号处理带来了巨大的发展空间。
4.1嵌入式DSP系统开发流程
该系统的主要组成模块包括ARM子系统、DSP子系统、JATG仿真器以及程序编译器CCS。在系统的开发过程中，将装有CCS编译器的主机通过JATG系统仿真器与嵌入式DSP硬件系统相连接，由CCS3.3和JATG仿真器联合进行DSP系统的程序调试。
系统开发的难点在于作物生长叶面积计算算法的移植。在移植过程中，需要考虑到嵌入式DSP系统与VC++软件之间存在内存使用情况、数据类型转换、程序执行顺序等方面的差异。
4.2基于嵌入式DSP作物生长面积检测流程
基于嵌入式DSP的作物面积检测流程为：1）嵌入式DSP系统的初始化； 2）图片扫描及预处理；3）扫描黑色像素点个数；4）根据内、外参数计算出单位像素面积；4）计算图像中目标作物的实际面积。
4.3基于嵌入式DSP系统作物生长面积信息获取
本文采用300*400mm大小的实验板模拟田间作物在选定的拍摄高度和倾角下进行了系统测试。当拍摄高度为700mm，倾角分别为15°、20°、25°、30°时的实验误差分别是0.94%、1.49%、1.02%、0.69%；当拍摄倾角为20°，高度分别为800 mm、900 mm、1000 mm、1100 mm时的实验误差分别是0.16%、1.08%、0.11%、1.07%。
五、结论
本文在农田信息化领域中利用嵌入式DSP设计了一种提取农作物面积的检测系统，将主要的图像处理工作放在嵌入式DSP系统中实现，充分利用了嵌入式DSP芯片在图像处理方面的强大功能，从而降低计算机的任务量。实验结果表明本文设计的检测农作物面积的嵌入式DSP系统具有较高的可靠性，误差范围在0.11%～1.49%之间，这对于作物的生长状态的评估有着非常重要的指导作用。
参 考 文 献
[1] 张开华，万敏.加大农村基础设施建设投入力度研究[J].科技进步与对策，2010，16（27）：53-57.
[2] 孙玉青，冀小平.Matlab标定工具箱在摄像机定标中的应用[J].太原科技，2010，3：99-100.
[3] Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration[J].IEEE Trans. PAMI， 2000，22（11）：1330-1334.
[4] 马颂德，张正友.计算机视觉.北京：科学出版社，1998，52-55.
【关键字】 嵌入式DSP 图像处理 作物面积检测
一、引入
我国是一个粮食大国，粮食的产量问题直接影响到国计民生和社会稳定[1]。因此，及时、准确地检测作物的生长状态是农业领域一个研究热点，作物面积的检测对于评估其产量和质量以及市场都有着非常重要的指导意义。
二、摄像机标定
在图像测量过程以及机器视觉应用中，常常会涉及到这样一个概念，那就是利用摄像机所拍摄到的图像来还原空间中的物体[2]。本文采用张正友标定法[3]进行了摄像机内部参数的获取，而外部参数（拍摄高度、倾角）由系统指定，内外参数可以实现图像坐标到世界坐标的转换。
标定的目的在于求解目标区域单位像素面积，单位像素面积与目标区域像素点个数的乘积即真实环境下的作物生长面积。对于不规则的图形，可通过其最小外切矩形进行单位像素面积的求解，边的单位像素距离为其世界坐标边距与图像坐标边距的比值，一对邻边的单位像素距离乘积即单位像素的面积。
三、图像采集与绿色作物图像处理的理论基础
上世纪70年代末麻省理工的Marr教授创立了计算机视觉理论框架[4]是本文图像处理所采用在主导思想。
3.1图像采集
本系统采用以CCD（Charge-Coupled Device，电荷耦合器件） 为图像传感器元件的网孔USB摄像头获取图像。摄像头上集成镜头、图像传感器控制器和USB接口，嵌入式ARM处理器、单片机或者PC机作CPU，摄像机将数据通过USB接口传输到CPU，因此摄像头内不需要大容量存储器作图像缓存。
3.2图像预处理方法
由于作物颜色一般为绿色，本文对采集到的作物图像要进行预处理（绿色提取、二值化处理、滤波处理）。
四、嵌入式DSP系统设计
嵌入式DSP器件包含稳定、可重复、可大规模化等特点，特别是其可编程性特征为数字信号处理带来了巨大的发展空间。
4.1嵌入式DSP系统开发流程
该系统的主要组成模块包括ARM子系统、DSP子系统、JATG仿真器以及程序编译器CCS。在系统的开发过程中，将装有CCS编译器的主机通过JATG系统仿真器与嵌入式DSP硬件系统相连接，由CCS3.3和JATG仿真器联合进行DSP系统的程序调试。
系统开发的难点在于作物生长叶面积计算算法的移植。在移植过程中，需要考虑到嵌入式DSP系统与VC++软件之间存在内存使用情况、数据类型转换、程序执行顺序等方面的差异。
4.2基于嵌入式DSP作物生长面积检测流程
基于嵌入式DSP的作物面积检测流程为：1）嵌入式DSP系统的初始化； 2）图片扫描及预处理；3）扫描黑色像素点个数；4）根据内、外参数计算出单位像素面积；4）计算图像中目标作物的实际面积。
4.3基于嵌入式DSP系统作物生长面积信息获取
本文采用300*400mm大小的实验板模拟田间作物在选定的拍摄高度和倾角下进行了系统测试。当拍摄高度为700mm，倾角分别为15°、20°、25°、30°时的实验误差分别是0.94%、1.49%、1.02%、0.69%；当拍摄倾角为20°，高度分别为800 mm、900 mm、1000 mm、1100 mm时的实验误差分别是0.16%、1.08%、0.11%、1.07%。
五、结论
本文在农田信息化领域中利用嵌入式DSP设计了一种提取农作物面积的检测系统，将主要的图像处理工作放在嵌入式DSP系统中实现，充分利用了嵌入式DSP芯片在图像处理方面的强大功能，从而降低计算机的任务量。实验结果表明本文设计的检测农作物面积的嵌入式DSP系统具有较高的可靠性，误差范围在0.11%～1.49%之间，这对于作物的生长状态的评估有着非常重要的指导作用。
参 考 文 献
[1] 张开华，万敏.加大农村基础设施建设投入力度研究[J].科技进步与对策，2010，16（27）：53-57.
[2] 孙玉青，冀小平.Matlab标定工具箱在摄像机定标中的应用[J].太原科技，2010，3：99-100.
[3] Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration[J].IEEE Trans. PAMI， 2000，22（11）：1330-1334.
[4] 马颂德，张正友.计算机视觉.北京：科学出版社，1998，52-55.