一种刻度类数据图像处理方法及装置与流程

本发明实施例涉及航空机载领域和硬件图形处理设计领域技术，尤其涉及一种刻度类数据图像处理方法及装置。

背景技术：

随着cpu、图像处理器(graphicsprocessingunit，gpu)等超复杂的商用货架电子组件广泛应用于航空机载座舱显示系统中，显示单元功能的集成度更高，带来了性能和经济性的同时，也为产品的安全性和可靠性带来了挑战。因此，适航规章对座舱显示单元的研制过程提出了很高的要求：

一方面，要求显示单元中关键飞行参数的数据完整性必须达到小于1.0e-7/飞行小时的水平，另一方面，要求整个显示单元中各个组成模块的研制保障等级必须达到b级或以上。

经过对目前显示系统架构的分析，各类输入数据在显示单元内部需要经过cpu的数据处理和gpu的图像生成然后通过现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)的图像叠加，才能送到显示屏显示，根据行业内普遍认可的经验分析，这一数据处理通道在完整性上仅能达到1.0e-6/飞行小时。同时，由于缺乏关于cpu和gpu的有效的历史服役数据，使得我们无法完整的描述由cpu和gpu本身失效以及设计过程产生的错误而导致的异常状态，因此也无法对其可靠性和安全性给出准确的评估，最终导致生成的数据图形的适航可信度无法得到有效的保证。

技术实现要素：

本发明提供一种刻度类数据图像处理方法及装置，能够直接在显示画面中提取当前这些关键参数的显示值，并将这些显示结果发送给负责监控的应用程序，以满足不同的刻度类图像识别需求，保证这些参数在图形生成过程中的数据完整性。

第一方面，本发明实施例提供了一种刻度类数据图像处理方法，包括：

获取接收到的视频的当前帧；

确定所述当前帧上的白线的位置及斜度角；

根据所述白线到预设的飞机符号中心像素点之间的距离，确定俯仰角；

根据所述斜度角，确定横滚角。

可选的，所述确定所述当前帧上的白线的位置及斜度角，包括：

分别从所述当前帧中识别出天、地和白线；

从识别出的天、地和白线获取所述白线的轮廓；

将所述白线的轮廓所在的位置作为所述白线的位置；

确定所述白线的轮廓的斜度角作为所述白线的斜度角。

可选的，所述从识别出的天、地和白线获取所述白线的轮廓，包括：

从所述当前帧截取包括所述天、地和白线的图像；

边缘检测所述图像，得到轮廓二值图；

对所述轮廓二值图中每个像素点的坐标进行霍夫变换，得到相应像素点的霍夫坐标；

确定对应同一霍夫坐标的像素点的个数；

将所述个数最多的像素点组成的轮廓作为所述白线的轮廓。

可选的，所述根据所述白线到预设的飞机符号中心像素点之间的距离，确定俯仰角，包括：

确定所述白线到预设的飞机符号中心像素点的垂直距离；

根据距离和角度的预设对应关系，将所述垂直距离对应的角度作为所述俯仰角。

可选的，所述根据斜度角，确定横滚角，包括：

根据第一公式，确定所述横滚角，所述第一公式为：θ'＝180°-(θ+90°)；

其中，所述θ是所述斜度角，所述θ'是所述横滚角。

可选的，所述方法还包括：

接收采集到的实际俯仰角和实际横滚角；

对比所述实际俯仰角和所述俯仰角，对比所述实际横滚角和所述横滚角；

将对比结果发送回处理器。

第二方面，提供一种刻度类数据图像处理装置，包括：

获取模块，用于获取接收到的视频的当前帧；

第一确定模块，用于确定所述当前帧上的白线的位置及斜度角；

第二确定模块，用于根据所述白线到预设的飞机符号中心像素点之间的距离，确定俯仰角；

第三确定模块，用于根据所述斜度角，确定横滚角。

可选的，所述第一确定模块包括：

识别单元，用于分别从所述当前帧中识别出天、地和白线；

获取单元，用于从识别出的天、地和白线获取所述白线的轮廓；

处理单元，用于将所述白线的轮廓所在的位置作为所述白线的位置；确定所述白线的轮廓的斜度角作为所述白线的斜度角。

第三方面，提供一种计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一所述的刻度类数据图像处理方法。

本发明实施例利用fpga图像处理功能以及并行运算的特性，结合座舱显示系统刻度类飞行参数的显示特点，采用以天地线为基准的直线检测法，巧妙的计算当前显示画面中的俯仰角和横滚角。能够覆盖每一帧显示图像，保证飞行参数的数字及图形处理过程处于监控状态，提高了刻度类类飞行参数显示的完整性，以及cpu、gpu等超复杂商用货架电子组件在航空领域应用的适航取证置信度，从而提高了飞机安全性。

附图说明

图1为本发明实施例提出的总体架构设计的示意图。

图2为本发明实施例提出的刻度类飞行参数显示特点的示意图。

图3为本发明实施例提出的一种刻度类数据图像处理方法的流程图。

图4为本发明实施例提出的霍夫变换计算流程图。

图5为本发明实施例提出的数据对比监控架构图。

图6为本发明实施例提出的算法仿真结果。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

为了满足显示数据的适航置信度，必须通过监控的形式，覆盖从数据处理到图像生成的整个数据通路，以证明该数据通路内数据内容的正确性。因此，有必要针对不同显示形式的关键参数，设计出相应的识别方法并加以监控，这样更够更加直观并且便捷的保证关键参数图形生成的过程满足适航需求。

图1描述了本发明实施例的总体设计架构，包括了座舱显示单元内部数据处理路径与本监控的交互关系。首先输入数据通过i/o总线接口11从飞机网络进入座舱显示系统，随后进入i/o数据处理单元12，其内部包含i/o数据处理应用程序和监控处理应用程序，其中数据处理应用程序将输入数据进行解析，然后进行显示应用处理，该过程中包括了pfd、eicas等应用软件，这些软件对输入数据进行处理并发送到gpu进行图形渲染和符号生成，由于显示画面中可能包含来自不同应用的显示窗口，各个应用软件通过gpu产生视频数据之后需要进行视频图像叠加，形成一帧显示画面。本发明实施例的监控功能单元16位于视频图像叠加之后，在接收经过叠加的图像的同时，还接收序号为12的监控处理应用程序发来的用于生成图像的原始数据，并将飞行数据监控结果返回给序号为12的监控处理应用程序，最终形成数据闭环。因此本发明实施例的监控功能形成的闭环可以覆盖序号为13、14、15三个功能单元，这三个功能单元正是显示单元图形显示功能的主要组成部分。

图2描述了本发明实施例针对的刻度类飞行参数的显示特点。其中21为俯仰角刻度条，中间位0度线，0度线以上代表正数，以下代表负数；23为飞机符号标志，飞机符号标志在显示过程中位于画面中央固定不动，22为飞机符号中心点；24为横滚角刻度条，横滚角刻度条显示为弧形刻度条，中间为0度左右各60度，横滚角弧形刻度条以22飞机符号中心点为圆心，在显示过程中固定不动，横滚角指示符随着飞机姿态在刻度条上左右滚动；25为飞机俯仰角和横滚角数据无效显示标志；26为pfd软件中天地线，天地线与俯仰角0度线重叠，并且随飞机的横滚而转动。

根据以上显示特性，我们可以发现俯仰角与横滚角的显示与天地线息息相关。首先天地线转动的角度取决于飞机当前的横滚角，天地线的角度与横滚角之间存在固定的关系，另外，俯仰角刻度的数值是线性均匀分布的，也就是说可以根据飞机符号中心点到天地线(即俯仰角0度线)距离，计算出当前显示画面中指示的俯仰角数值。因此本专利以天地线为基础，实现对刻度类关键飞行参数的识别和监控算法。

图3描述了本发明实施例中俯仰角和横滚角识别功能的流程。具体流程如下：

步骤一，视频输入31单元进入图像识别模块，并在32单元对视频进行天、地、白线识别和范围截取。

依据rgb值的差异，区分出图像中的地、天和白线。示例的，如果像素点的rgb值分别满足x"9b"<＝r<＝x"a5"且x"5f"<＝g<＝x"69"且x"24"<＝b<＝x"2e"，则识别为地；如果像素点的rgb值分别满足x"5e"<＝r<＝x"68"且x"99"<＝g<＝x"a3"且x"f5"<＝b，则识别为天空；如果像素点的rgb值分别满足r>＝x"f0"且g>＝x"f0"且b>＝x"f0"，则识别为白线。然后，为减少后期的计算量和复杂度，将pfd图像从完整图像中截取出来。截取行范围为25:641，列范围为650:1650的图像。

步骤二，输入的图像进行边缘检测，经过边缘检测后得到二值图像，边缘点像素的值为1，非边缘点为0，并将边缘图像进程存储。二值图像为图像中景物的轮廓二值图像。

步骤三，从存储器中读取二值图像的像素点，计算像素点的坐标位置，对边缘像素点做霍夫变换，计算ρ值36的同时对参数空间进行统计累加，实现霍夫变换在时间上的并行性。

霍夫变换中最关键的运算是根据像素点的坐标位置计算ρ值。公式(1)中涉及三角函数的计算采用查找表实现，查找表中的数分别为0°～89°的正弦函数和余弦函数值乘以1024再取整后的结果，角度的步长δθ＝1°，这样在fpga中只需要进行无符号乘法运算和加法运算。

在连续输入的情况下实时计算像素点的坐标，当选中的像素点为边缘点时才做霍夫变换。当0≤θ<90°时，采用式(1)计算。当90°≤θ<180°时，α＝180°-θ，采用式(2)计算。

ρ＝xcosθ+ysinθ,0≤θ<90°(1)

ρ＝ycosα-xsinα,0≤α<90°(2)

步骤四，完成ρ值之后可以得到天地线的具体参数40，然后分别计算俯仰角41和横滚角42的具体数值。俯仰角的计算可以根据飞机符号中心像素点到直线的距离进行等比换算。横滚角则根据计算出的天地线的角度加上90°即可计算得出，考虑到横滚角的范围在+60°～-60°，则通过公式(3)计算获得。

θ'＝180°-(θ+90°)(3)

图4描述了本发明实施例中ρ值计算的具体流程。主要由查找表、乘法器和加法器构成。利用流水线计算结构，在霍夫变换中完成一个角度的ρ值计算只需要一个时钟周期。首先对存储的二值图像51进行坐标计算52得出坐标(x,y)，然后将坐标与正弦函数57余弦函数58分别进行乘法器运算(53和54)，然后对霍夫参数空间中的ρ,θ进行累加统计55，最后将计算数据进行存储56。

图5描述了本专利中的数据对比功能架构。识别出的俯仰角61和横滚角62被送到监控对比模块66等待处理，同时cpu监控处理应用程序63会将俯仰角和横滚角的原始数据发送至fpga，经过spi数据解析之后，改原始数据也被送到监控对比模块66分别于识别出的俯仰角61和横滚角62进行对比，最后将对比结果进行spi数据打包发送回cpu监控处理应用程序。至此，对显示系统刻度类关键参数(俯仰角横滚角)完整性的监控完成。

图6描述了本发明实施例的算法仿真测试结果。71为显示画面中俯仰角和横滚角的指示状态，72为本发明实施例算法的识别结果，其中横滚角的检测值为c0ee61b8，根据公式转换为十进制的结果为-7.45°，与目测的显示结果相仿，俯仰角的检测值为41316768，根据公式转换为十进制的结果为11.09°，与目测的显示结果相仿。该仿真结果证实了本发明实施例的显示系统刻度类关键参数完整性监控算法的正确性与可用性。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。