OmniVision手机摄像头500万像素SoC苹果今天发布的iPhone 4搭载了一颗500万像素背照式感光元件摄像头，并支持720p 30FPS高清视频拍摄。根据之前的消息，这颗感光元件芯片很可能就是来自OmniVision豪威公司的OV5630/OV5633。而就在同一天，豪威又发布了该感光元件的升级产品OV5640，技术更进一步。
乔布斯在发布会上表示，iPhon 4摄像头感光元件的单个像素尺寸为1.75微米，而豪威今天发布的OV5640则进一步缩小体积，单个像素尺寸仅有1.4微米。该芯片是一颗集成了感光元件和信号处理电路的SoC片上系统产品，采用OmniBSI背照式CMOS技术，像素数为500万，支持拍摄1080p 30FPS或720p 60FPS高清视频。其内部集成的处理电路可执行自动对焦、自动排平衡、自动曝光等影像处理功能，还嵌入了JPEG压缩模块。其最小封装尺寸为5985x5835微米，整个模块的尺寸为8.5x8.5毫米，厚度不足5毫米
Omnivision推出五百万像素高感度CameraChip感测器全球最大的 CMOS 影像感测器供应商 OmniVision Technologies, Inc. (Nasdaq: OVTI) 推出了第一款5百万像素CameraChip(TM)感测器OV5630.
OV5630采用其专有的1.75微米OmniPixel3-HS? 架构，并提供业界一流的低光性能，使新一代的高性能照相手机，在小型化规格下能够提供最优质的数码图像和影像。此外，OmniVision同时推出由OV5630改造的OV5633。OV5633是专为数位相机和数位视频（DSC/DV）的混合相机市场设计。OV5630和OV5633都使用OmniPixel3-HS技术，使在微光图像採集时低光敏感度至960毫伏/勒克斯秒 。该1/3.2-inch的RGB原始感测器提供了不同的主光线角度（Chief ray angle），以适应行动电话及数位相机/摄影机所需的特定
镜头。此两款感测器还支持自动曝光控制，增益控制，白平衡， 50/60 Hz的亮度检测和黑色校准(black level calibration)
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小型汽车影像芯片系统 OV7960 和 OV7962
OmniVision日前所展示的最新 AutoVision 影像解决方案能够解决汽车业的需求，为驾驶人支持应用装置（如倒车摄影机及盲点侦测系统）提供更生动鲜明的影像。仅 1/4 英吋的超薄型 OV7960 和 OV7962 能提供杰出的微光效能 (<0.01/lux)，为全世界最小的 AutoVision CSP (aCSPTM) 封装，体积比竞争的 CMOS 装置可小至 50%。
「我们最新的 AutoVision 装置有绝佳的微光效能，同时兼具超薄型封装，设计者可藉此为下一波的驾驶人支持应用装置提供生动的高定义影像。」OmniVision 汽车解决方案的资深产品经理 Inayat Khajasha 如是说。「我们产品的反应性为业界最佳的 12V/lux-sec，相信我们有足够的能力可以满足汽车制造业新的需求，尤其是现在车用视讯装置越来越受欢迎。」
车用视讯装置即将成为主流
因为汽车制造商在越来越多主流汽车内安装视讯摄影机，所以我们预期，市场对车用视讯摄影机的需求将会增加。根据第三方的市场研究公司 Techno Systems Research (TSR) 的研究指出，在 2008 年时约有 20% 的新车配备整合式摄影机，而到了 2012 年时预计将增加到接近 70%。大部分的单位销售额预计将会是 CMOS 感应器，而 CCD 单位销售额将持续下降。
TSR 资深分析师 Tetsuo Omori 指出，「在当前的经济环境中，汽车制造商不但要求能大幅降低成本，同时还要持续增加新功能并改善影像质量及可靠性。」「OmniVision 新的 AutoVision 解决方案，在恰当的时间提供了恰当的产品，因此应该能够在这个快速成长与转变的市场中，进一步巩固其领导地位。」
业界最先进的影像功能
OV7960/OV7962 承袭了 CMOS 原有的优点，包括较高的整合性与较低的整体用料成本，其效能并超越竞争的 CCD 解决方案。高效能的 OV7960 是建构在最先进的前面照度 (Front Side Illumination，FSI) OmniPixel3-HS 结构上，能提供单一芯片模拟输出感应器的完整功能。OV7960 是依照交错式 NTSC/PAL 信号格式最佳化，以直接连接 75 Ohm 负载量的车内
液晶屏幕或装置，而 OV7962 则是适用于数字循序及模拟应用装置。这两种机型皆可在极大的温度范围下作业，从 -400 C 到 105oC，符合 AEC-Q100 第 2 级的要求。
这两种装置中的额外像素，可以让使用者借着移动垂直和水平方向的影像作用区来调整摄影机的设定。在微调检视区域以补救机器显像偏差时，这项功能特别有用。
独特的失真校正方式
了解到电子式失真校正有延迟、影像分辨率降低和其它处理/热源等严重的缺点，OmniVision 与镜头的合作厂商密切合作，开发出独特的失真校正镜头解决方案，使其拥有最佳的系统效能、优异的整体影像质量。
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美国豪威科技公司世界上最小的视频
传感器——OV6920感光芯片，新型传感器（属于CMOS型）宽度仅为1/18英寸，而同类传感器宽度为1/12～1/7英寸，能提供彩色视频信号的整个芯片外形尺寸为2.1×2.3毫米，它可安装在3.2毫米口径照相机的机身上。
安装有新型传感器的照相机可用于医疗仪器，并能安装在各种内窥镜中，也可以安装于在人体内部“旅行”的诊断电子药丸中。
值得一提的是，OV6920感光芯片灵敏度超群，超纪录达到111.5兆像素。
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OV7940使用优化过的单片CMOS设计，并使摄影模块的成本低于30美元。这一方案有许多应用领域，比如，车辆后方显示（rear-seat displays）、后备摄影机（backup cameras）和先进的安全气囊系统（advanced airbag deployment systems）和车道偏离(lane departure)警告系统。
OV7940符合汽车电子协会（the Automobile ElectronICs Council）的AEC-Q100标准。这一标准包含了一系列的测试项目。这些测试项目包括，预处理能力测试、高湿高温环境测试、和机械、光学和电子参数测试。OmniVision宣称，该产品具有超强的灵敏性和能在-40至80度的环境里正常运行。
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于HMM的嵌入式人脸识别系统研究
关键字：HMM
摘要：系统选用S3C2410A处理器作为硬件平台，Linux操作系统作为软件平台，采用OV7640+OV511的结构实现图像信息采集，使用基于V4L的方法编写图像处理、检测和识别程序，实现了快速、准确识别人脸的功能；并对相关浮点算法进行了改进，极大地提高了ARM处理器上图像预处理的速度。采用基于隐马尔可夫模型(HMM)的方法，简化了人脸检测和识别的过程。
关键词：嵌入式系统；HMM；ARM；人脸识别
0 引言
嵌入式人脸识别系统与传统鉴别身份的系统相比具有很强的优势，无需特殊的采集设备，成本低廉，使用简单；同时，人脸识别不干扰使用者，不侵犯使用者的隐私，属于非侵犯的主动识别，易于为用户所接受。
本文以嵌入式ARM9系统开发为主线，以HMM模型为理论基础，展示了完成图像采集、人脸检测与识别等功能相对应的硬件平台和软件模块的设计及实现过程；并对图像预处理的浮点算法做了优化，极大提高了嵌入式系统的速度。
本系统软件部分可直接应用于带有Linux操作系统的智能手机中，利用手机以及内置的摄像头，即可进行个人面部特征数据分析，然后对比最初存储的人脸信息库，完成身份识别功能。
1 系统架构及其设计方案
本系统采用了Samsung推出的以ARM 920T RISC为内核的处理器——S3C2410A。其优秀的处理性能理所当然地成为便携式设备开发的首选。同时为适应智能手机对视频图像采集的需求，系统采用了基于USB总线的视频采集模块，与串行传输相比极大地提高了数据的采集速率。本系统涉及到数字图像的采集、处理、存储、传输和HMM算法等多种技术。其系统架构如图1所示。
2 图像采集硬件设计
鉴于传统CCD图像传感器昂贵的成本、相对复杂的附加电路和较高的功耗，本系统采用OmniVision公司的OV7640 CMOS芯片作为图像传感器。OV7640是一款低电压(2．5 V)、高灵敏度的CMOS图像传感器。
实时采集存储系统需要高速的数据传输，对系统硬件之问的配合提出较高的要求。本系统设计中，在采集部分和传输部分之间配有相应的缓存区。实际中，采用OV7640及配套的芯片OV511扩展DRAM起缓存作用，实现将数字视频图像通过高速USB送入ARM处理器。OV511是一个专用的数字摄像IC的USB接口芯片。
3 图像采集程序
本系统采用Linux做为操作系统平台，操作系统的移植在此不做过多介绍。
Video4 Linux(简称V4L)是Linux中关于视频设备的内核驱动，它为针对视频设备的应用程序编程提供一系列接口函数，这些视频设备包括现今市场上流行的TV卡、视频捕捉卡和USB摄像头等。Linux内核提供Video4Linux应用程序接口，在程序开发时，首先是基于Video4Linux API函数来设计程序。
基于Video4Linux图像采集的程序流程如图2所示。
4 图像预处理与人脸识别算法及实现
人脸识别过程首先判断输入的人脸图像或者视频中是否存在人脸，如果存在，则进一步给出每个人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征，将其与已有人脸库中的人脸进行对比，从而识别人的身份。
人脸识别的过程可以分为图像预处理、人脸检测和人脸识别三部分。
人脸检测是指从待识别
矩阵中定位人脸区域中各特征区域，并将各个区域分割开。人脸识别是根据已有的人脸数据库，输出待测人脸对应在人脸库中的对象标号。二者互为前提和目的。由于HMM既可完成人脸检测，又可完成人脸识别，因此我们将人脸检测与识别同时处理。
4．1 隐马尔可夫模型(HMM)基本概念
HMM是一组用于特征化信号的统计特性的模型，它包含两个相关的过程：一个是隐含的、不可见的有限状态马尔可夫链，它具有初始状态概率分布函数和状态转移概率矩阵，另外是一组与状态有关的概率密度函数。
一个HMM的构成元素如下：
一个HMM可以简记为λ={A，B，∏}，由于其输入为有限字符集V={v1，v2，… vm}，因此称其为离散隐马尔可夫模型。
4．2 用于人脸识别的HMM模型
根据状态转移的类型，HMM可分为遍历的(ergodic)和从左到右的(left-right)。前者表示状态转移是任意的，可以到本身和其他所有状态，后者状态转移只限于本身和下一个状态。人脸垂直方向由上至下和水平方向从左至右各个区域具有自然不变的顺序，可以用1D-HMM来模拟人脸，如图3所示。
4．3 人脸图像特征提取
设每一个人脸图像宽度为W，高度为H，被划分为互相重叠的块。块的高度为L，重叠深度为P。因此，从人脸图像抽取的总分块数为观察矢量数T，且T=(H-L)／(L-P)+1。参数L和P的选择将影响系统的识别率，大的重叠深度值P增加了垂直特征向量的数量，使系统的识别率提高。L的选择比较微妙，较小的L使观察矢量不能有效鉴别；而大的L使剪切相交特征概率增加。当P大时，系统识别率对L的变化不敏感。分割算法流程如图4所示。
4．4 人脸HMM模型的训练
为人脸图像库中每一个人脸建立一个HMM模型，用同一个人的5张不同人脸照片进行训练。按照子块划分方法，得到的2D-DCT变换系数矢量形成观察矢量序列。用观察矢量序列O={o1，o2，…，oT}进行训练，得到HMM模型参数。
首先对HMM模型λ={A，B，∏}进行初始化，通过自上而下均匀分割人脸图像得到训练数据。模型状态数N=6，与每一个状态有关的观察矢量序列用于得到观察概率矩阵B的初始估计，A和∏的初始值按人脸模型自左到右的结构给出。然后利用最大似然估计算法(Baum-Welch估计算法)重新估计模型参数，检测P(O|λ)的收敛条件。
如果满足式(3)条件，则模型已收敛，结束训练迭代过程；否则继续进行下一次训练。
此处，C为预先给定的阈值。
4．5 人脸图像识别
被识别的人脸图像用于训练过程相同的方法提取观察矢量序列，观察矢量序列的概率由人脸图像HMM模型计算出，即：
当满足式(4)时，被识别人脸对应人脸图像库中第k个人的人脸被识别出。
实验证明，此算法易于实现实时处理，不受脸部表情变化的影响，抗噪声能力强，鲁棒性好。但在人脸识别中的光照问题和姿态问题方面还有待于进一步的研究。
5 结论
基于嵌入式ARM9和HMM算法的人脸识别系统具有体积小，计算量小，运算速度快，性能稳定等特点，能够满足人们对识别设备小型化的需求。相信在不久的将来，基于嵌入式的人脸识别系统会在安检、身份验证、门禁系统、智能考勤等方面得到广泛应用。
本文作者创新点：
人脸识别是生物特征识别中一个重要的研究方向，是间接、无侵犯式身份识别的主要方法。在嵌入式系统进行人脸识别，能够实现人脸识别设备的便携化，将会极大地拓展识别设备的使用范围。识别使用HMM算法，有效地降低了识别算法的空间和时间复杂度，为实时识别提供了可能。
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基于OV7620和ARM开发的图像采集系统
关键字：ARM7 OV7620 图像传感器 SCCB协议 数据采集
0V7620是一种CMOS图像传感器，它被广泛应用在网络摄像头、摄像手机等产品中。由它组成的图像采集系统，比较常见的设计方法为OV7620搭配OV5ll+或CPLD／FPGA。OV511+或CPLD／FPGA采集的图像数据通过USB总线或双端口RAM输出到PC或MCU(ARM、DSP等)，由PC或MCU对图像数据进行进一步的处理。本文所设计的图像采集系统仅用一个ARM芯片就实现了OV7620的功能控制、时序同步、数据采集与处理等功能，系统结构紧凑、实用。
1 硬件结构
OV7620是CMOS彩色／黑白图像传感器。它支持连续和隔行两种扫描方式，VGA与QVGA两种图像格式；最高像素为664×492，帧速率为30fp8；数据格式包括YUV、YCrCb、RGB三种，能够满足一般图像采集系统的要求。
OV7620内部可编程功能寄存器的设置有上电模式和SCCB编程模式。本系统采用SCCB编程模式，连续扫描，16位RGB数据输出。系统硬件结构框图如图1所示。
ARM芯片选用具有ARM7TDMI内核的LPC2210，通过LPC2210的GPIO模拟SCCB总线协议，控制OV7620的功能寄存器。使用LPC2210的3个中断引脚引入OV7620的图像输出同步信号VSYNC、HSYNC、PCLK，以中断方式同步图像数据输出。OV7620的YUV通道输出的16位并行数据通过LPC2210的高16位数据线接入。SST39VF160和IS61LV25616AL为扩展的Flash和SRAM，分别用作程序
存储器和数据存储器。
2 具体实现
2．1 OV7620的功能控制
OV7620的控制采用SCCB(SeriaI Camera ControlBus)协议。SCCB是简化的I2C协议，SIO-l是串行时钟输入线，SIO-O是串行双向数据线，分别相当于I2C协议的SCL和SDA。SCCB的总线时序与I2C基本相同，它的响应信号ACK被称为一个传输单元的第9位，分为Don’t care和NA。Don’t care位由从机产生；NA位由主机产生，由于SCCB不支持多字节的读写，NA位必须为高电平。另外，SCCB没有重复起始的概念，因此在SCCB的读周期中，当主机发送完片内寄存器地址后，必须发送总线停止条件。不然在发送读命令时，从机将不能产生Don’t care响应信号。
由于I2C和SCCB的一些细微差别，所以采用GPIO模拟SCCB总线的方式。SCL所连接的引脚始终设为输出方式，而SDA所连接的引脚在数据传输过程中，通过设置IODIR的值，动态改变引脚的输入／输出方式。SCCB的写周期直接使用I2C总线协议的写周期时序；而SC-CB的读周期，则增加一个总线停止条件。
OV7620功能寄存器的地址为0x00～0x7C(其中，不少是保留寄存器)。通过设置相应的寄存器，可以使OV7620工作于不同的模式。例如，设置OV7620为连续扫描、RGB原始数据16位输出方式，需要进行如下设置：
I2CSendByte()为写寄存器函数，它的第1个参数OV7620为宏定义的芯片地址0x42，第2个参数为片内寄存器地址，第3个参数为相应的寄存器设定值。
2．2 OV7620时钟同步
OV7620有4个同步信号：VSYNC(垂直同步信号)、FODD(奇数场同步信号)、HSYNC(水平同步信号)和PCLK(像素同步信号)。当采用连续扫描方式时，只使用VSYNC和HSYNC、PCLK三个同步信号，如图l所示。时为检测OV7620扫描窗口的有效大小，还引入了HREF水平参考信号。
LPC2210的3个外部中断引脚分别作为3个同步信号的输入，相应的中断服务程序分别为Vsync_IRQ()、Hsync_IRQ()和Pclk_IRQ()。在内存中定义一个二维数组存储图像数据，一维用变量y表示，用于水平同步信号计数；二维用变量x表示，用于像素同步信号计数。图像采集的基本流程为：当用SCCB初始化好OV7620后，使能VSYNC对应的中断，在Vsync_IRQ()中断服务程序中判断是否已取得一帧数据。若是，则在主程序的循环体中进行数据处理；若不是，则使能HSYNC对应的中断，并将y置为O。在Hsync_IRQ()中断服务程序中，判断HREF的有效电平，若有效，则y加1，x置为O，并使能PCLK对应的中断。在Pclk_IRQ()中断服务程序中，判断HREF的有效电平，若有效，则z增加，同时采集一个像素点的图像数据。
2．3 图像数据的输出速度匹配
在OV7620的3个同步信号中，PCLK的周期最短。当OV7620使用27 MHz的系统时钟时，默认的PCLK的周期为74 ns。而LPC2210的中断响应时间远远大于这个值。LPC2210的最大中断延迟时问为27个处理器指令周期，最小延迟时问为4个指令周期，再加上中断服务时间、现场恢复时间等，完成一次中断响应的时问要大于7～30个指令周期。当LPC2210使用最高系统频率60 MHz时，它的中断响应时间远大于O．2～0，6 μs，所以只能将OV7620的PCLK降频。通过设置时钟频率控制寄存器，可将PCLK的周期设为4μs左右。
2．4 图像数据的接入
当OV7620工作于主设备方式时，它的YUV通道将连续不断地向总线上输出数据。如果将OV7620的YUV通道直接接在LPC2210的DO～D15数据总线上，则会干扰数据总线，使LPC2210不能正常运行；如果使用74HC244等隔离，分时使用数据总线的方法，则会大大降低系统的运行速度，使得LPC2210不能及时取走总线上的数据，造成图像数据不完整。由于LPC2210的数据总线宽度为32位，而Flash和SRAM仅占用了低16位数据线D0～D15，困此可以采用图l中的方法，将空闲的高16位数据线D16～D31设为GPIO，用于采集OV7620输出的16位图像数据。
2.5 图像数据的恢复
OV7620采用16位输出方式时，Y通道和UV通道的数据输出格式如表l所列。从表l中可以看出，每一行Y通道和UV通道交替输出上一行的重复数据和本行的新数据。而在一行之内，B数据只在奇数列出现，R数据只在偶数列出现。
下面以一个5×5的像素
点阵为例，详细介绍图像数据的恢复。
首先定义一个5×15的字节型数组，在Pclk_IRQ()中断服务程序中读取5×5个像素点的图像数据；然后对图像数据进行插值，奇数点则在数组的连续3个字节中存入B、G、0，偶数点则存入O、G、R；最后对当前行的每一个字节与下一行对应列的每一个字节求平均值，即可算出当前行的RGB值。而在每一行内，奇数点的R数据和偶数点的B数据可通过分别对其两侧的2个点的R和B数据求平均值得到。
这样，一幅图像就恢复好了。可以直接存成二进制文件(本系统采用串口输出到PC进行显示)，或者增加BMP位图文件头信息，存成biBitCouNt=24的DIB位图文件；也可用LPC2210对此图像数据进行进一步的处理，如指纹识别等。
3 结论
与搭配OV511+或CPLD／FPGA的图像采集系统相比，此图像采集系统极大地简化了系统结构，降低了系统设计成本，缩短了开发周期；图像数据的采集与处理均由ARM芯片完成，因而降低了数据中转过程中传输错误的几率，提高了系统的可靠性。
本系统的图像采集速度主要受限于LPC2210的中断响应时间，如果采用带有DMA控制器，并且具有更高处理速度的ARM芯片，可大大提高整个图像采集系统的速度。例如，采用具有ARM9内核的S3C2410，其最高系统频率达203 MHz，完成一次DMA传送的时间约为30 ns。小于默认的PCLK的周期74 ns，可以实现30 fps的图像采集速度。
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于OV6630图像传感器和DSP的图像采集系统设计
0 引言
DSP是基于可编程超大规模
集成电路和计算机技术发展起来的一门重要技术，DSP芯片的快速数据采集与处理功能以及片上集成的各种功能模块为DSP应用于各种场合提供了极大的方便。而CMOS图像传感器与CCD相比，由于CMOS图像传感器能将时序处理电路和图像信号的前端放大与数字化部分集成 于一个芯片内，因而其发展一直受到业界的高度重视。现在，随着技术与工艺的发展，CMOS图像传感器不仅在噪声上得到了有效改善，而且分辨率也得到了明显提高。CMOS图像传感器将以其低廉的价格、实用的图像质量、高集成度和相对较少的功耗在视频采集领域得到广泛的应用。为此，本文提出了一种基于DSP和CMOS图像传感器，同时由复杂可编程逻辑控制芯片CPLD控制的实时图像采集系统的实现方案。
1 硬件设计
图1所示是该图像采集系统的电路结构框图。由图1可见，该图像采集系统主要由OV6630图像传感芯片、CPLD控制模块、SRAM数据存储器、FLASH程序存储器、DSP信号处理器等几部分组成。其图像采集芯片用美国Omni Vision公司开发的彩色CMOS图像传感器OV6630，该芯片与传统的CCD传感器相比，其最明显的优势是集成度高，功耗小，生产成本低，容易与其它芯片整合。该芯片将CMOS光感应核与外围支持电路集成在一起。由于其运用了专有的传感器技术，因而能够消除普通的光电干扰。该芯片的像素阵列为352×288，即101376像素，还有4行、4列可供选择。图像数据的输出有多种格式(YCrCb4：2：2，GRB4：2：2和RGB原始数据输出格式)，本系统选用8通道Y输出RGB原始数据输出格式，以及逐行扫描的工作方式。其输出格式为：
奇数扫描行BGBG……
偶数扫描行GRGR……
根据人眼对彩色响应带宽不高的大面积着色特点，每个象素没有必要同时输出3种颜色。因此，数据采样时，奇数扫描行的第1，2，3，4，…象素分别采样和输出B，G，B，G，…数据；偶数扫描行的第1，2，3，4，…象素分别采样和输出G，R，G，R，…数据。在实际处理时，每个象素的R，G，B信号由象素本身输出的某一种颜色信号和相邻象素输出的其他颜色信号构成。这种采样方式在基本不降低图像质量的同时，可以将采样频率降低60％以上。
系统中的核心处理芯片选用TI公司的加强型定点DSP芯片TMS320VC5410A，该DSP的工作频率可达160 MHz，内部有64KBRAM空间可以灵活的映射为数据或程序存储空间。由于DSP的内部存储空间有限，所以，本设计在外部扩展了一大小为1 MB的SRAM数据存储器CY7C1021和256 K的FLASH程序存储器SST39VF400A。控制芯片CPLD选用Altera公司的MAX7000系列芯片EPM7128SLC84-15。该芯片包含84个I／O管脚、128个宏单元，每16个宏单元可组成一个逻辑阵列块，工作电压为5.0 V。该芯片在系统中处于总体时序控制地位，既用于给图像传感器芯片提供控制信号。也用于SRAM和FLASH的片选和读写控制，同时还负责LCD的显示控制。
2 软件设计
当系统配置完毕以后，便可以进行图像数据的采集与处理。在采集图像的过程中，最主要的工作是判别一帧图像数据的开始和结束的时刻。在仔细研究了OV6630输出的同步信号(VSYNC是垂直同步信号、HREF是水平同步信号、PCLK是输出数据同步信号)的基础上。笔者用VHDL语言实现了采集过程起始点的精确控制。图2所示为图像采集期间三个同步信号与数据信号的时序关系图。
图2中，每一个帧同步信号VSYNC周期包含288个水平同步信号HREF脉冲，而每一个HREF周期包含352个PCLK时钟脉冲，每一个PCLK时钟可输出一个RGB像素的视频数据。
通过监测系统中的垂直同步信号VSYNC的变化，即可得知新的一帧图像是否开始，一帧图像开始后，仅当HREF为高且PCLK输出下降沿时，才能输出一个有效的像素值。VSYNC的上升沿表示一帧新的图像的到来，下降沿则表示一帧图像数据采集开始(CMOS图像传感器是按列采集图像的)。HREF是水平同步信号，其上升沿表示一列图像数据的开始。PCLK是输出数据同步信号。只有当HREF为高电平时，才能开始有效的采集数据，PCLK下降沿的到来表明数据的产生，PCLK每出现一个下降沿可传输一位数据。HREF为高电平期间，共可传输352位数据。在一帧图像中，即VSYNC为低电平期间，HREF将出现288次高电平。而当下一个VSYNC信号的上升沿到来时，即表明分辨率为352×288的图像采集过程的结束。
CPLD控制的实现过程首先是按顺序检测VSYNC和CHSYNC信号是否有效，这时要注意防止毛刺信号的干扰。由于毛刺信号时间很短，设计时可采用设标志位的方法，即当检测到信号的有效沿后(对于VSYNC是上升沿，而对于CHSYNC是下降沿)，可在等待一定时间后再次检测信号，看其是否仍然有效，如果有效，则说明信号是正确的。
由于系统中的像素数据是按PCLK时钟输出的，所以，可用来存储图像的SRAM使能信号CE。另外，其读写信号也是由CPLD产生的。因此，读信号RE只要在CPLD写操作中置“1”即可。由于在数据输出时，PCLK的上升沿信号比较稳定，而RAM可在WR上升沿将数据写入，因此，可以在HREF有效后(HREF=1)采用PCLK作为写信号RW。
由于图像像素点的个数已知，即数据个数已知，故在计数完毕后，CPLD将发出计数完毕信号。而DSP在接收到中止信号后，即可开始读取RAM中的数据，并对数据进行压缩和相应的处理，然后把数据放到LCD液晶屏的数据总线，最后将采集到的图像在液晶屏上显示出来。图3为图像采集系统的软件流程图。
OV7962、OV10620-C48A、OV8610、OV5610、OV7940、OV5610B、OV6920、OV6630、OV5633、OV7960、OV9810、OV7710、
OV3640、OV9630、OV7411、OV7910、OV7221、OV7620、OV7640、OV7720、OV7949、OV9712、OV7950-C48N、OV6910、
OV511+、OV9710、OV9653、OV2640、OV5116-C28P、OV9655、OV519、OV518+、OV539、OV9660、OV7725-V28A、OV7740、
OV5620-C48A、OV9665、OV529、OV538、OV651、OV681、OV6680、OV6690、OV681、OV7670-V24A、OV7690、OV7692、
SOIOV528