基于DSP机器视觉的道路图像采集和处理系统设计

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基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现

基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现智能交通监控系统是一种基于计算机视觉技术的高效、准确、实时监控系统，它可以通过视觉传感器、图像处理算法和智能分析系统对车辆和行人的行为进行实时监测和分析，从而帮助交通管理部门有效管理交通流量，提高交通安全性和效率。

本文将介绍智能交通监控系统的设计与实现。

1. 引言智能交通监控系统的设计与实现是利用计算机视觉技术处理交通图像，并通过智能分析算法对交通场景进行建模、车辆行为识别、异常行为检测等核心功能来实现的。

本文旨在探讨如何设计和实现一种高效可靠的智能交通监控系统。

首先，我们将介绍系统的整体架构和主要功能模块，然后详细讨论每个模块的设计与实现细节，最后给出实验结果和系统的性能评估。

2. 系统架构智能交通监控系统的整体架构主要包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、目标检测与识别模块、异常行为检测模块和用户界面模块。

图像采集模块负责采集交通场景的图像或视频，图像预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强和校正等预处理操作，特征提取模块提取交通场景中的关键特征，目标检测与识别模块对图像中的车辆和行人进行检测和识别，异常行为检测模块对交通场景中可能存在的异常行为进行识别，用户界面模块用于交互展示系统的运行结果和提供参数调节功能等。

3. 模块设计与实现3.1 图像预处理图像预处理模块主要包括图像去噪、增强和校正等操作。

去噪可以通过滤波器方法，如中值滤波或高斯滤波，对图像进行平滑。

图像增强可以采用直方图均衡化或对比度拉伸方法，提高图像的清晰度和对比度。

图像校正主要利用摄像机标定矩阵或特定几何关系，将图像的畸变进行校正，以保证后续处理算法的准确性。

3.2 特征提取特征提取模块主要负责从预处理后的图像中提取车辆和行人等关键特征。

对于车辆，常用的特征包括颜色、形状和尺寸等；对于行人，常用的特征包括人体轮廓、行走姿势和衣服颜色等。

可以使用机器学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），训练分类器来实现特征提取。

基于DSP的图像采集与处理系统的研究与设计

ＰＣｂａｓｅｄｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｃｒｄａ．Ｂａｓｅｄｏｎｈｅｔｉｎｒｏｔｄｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅｎｄａｂａｓｉｃｐｉｒｎｃｉｐｌｅ．ｈｅｔｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｎｄａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅＷａｓｎａａｌｙｚｅｄ．ｎｄａｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＮ【ＡＴＬＡＢｉｓｄｏｎｅ．ｕｓｅｄｆｏｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｗｉｈｔｈｅｔｔｅｓｔｏｎＤＳＰｐｌａｔｆｏｍ．ｒＴｈｅｔｅｓｔｓｈｏｗｅｄｈａｔｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｗｏｒｋｎｄｉｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ，ｈａｄｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｅａｌ — ｔｍｅｉ．ｉｔＣｎａｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｒｅａｌ — ｔｉｍｅｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｎｇｉ．
ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅＩｍａｇｅＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＤＳＰ

基于DSP机器视觉的道路图像采集和处理系统设计

同时提出了道路图像处理算法流程以及具体的程序框架，最终在软件集成开发环境ＣＣＳ中生成应用程序以及Ｐ１动程序，在多次试验中取得了不错的效果。Ｃ驱
关键词：图像采集；图像处理；ＤＳＰ；Ｐ总线Ｃ１
码芯片ＳＡ１Ａ完成ＡＤ转换，ＳＡ１Ａ允许四路模Ａ７１／Ａ７１拟视频输入，具有两个模拟处理通道，可以对摄像头输
据通过ＣＤ数字相机输入的模拟图像信号，经视频解码Ｃ芯片转换成数字信号，由ＣＬ（ｏｌｘＰｏｒｍｍａｌＰＤＣｍｐｅｒｇａｂｅＬｇｃＤｖｃ）控制经过ＦＦ输入ＤＰ进行图像的增ｏｉｅｉｅＩＯＳ强、去噪、边缘检测等，为实现实时地将原始图像和处
ＳＡＤＡＤ和ＦＴＮＲＷ两种工作模式。按照ＣＩ６１格ＣＲ０式，ＹＵＶ图像分辨率为７０ｘ７，当按行输出时，２５６ＳＡ１Ａ输出数据流大小为：７０ｌ＝４０ｉ因为Ａ７１２ｘ６１４ｂｔ。
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用此开发过程检测新算法的可行性，可以进行图像增强去噪、视频压缩、边缘检测、视觉定位等算法的研究。

基于DSP-BIOS的视频图像采集处理平台软件设计

5.3 视频图像处理效果及人机显示本视频图像采集处理平台软件上移植了多种视频图像处理算法，以下将演示每一个图像处理算法在本系统平台所表现的效果，。
图6(a)中最左边的一幅图像为原始图像，中间及右边中的图像为经过单直方图处理后的结果，中间和右边的图像区别为均衡系数不同，可见经过单直方图增强后前景和背景区别明显增强。图6(b)中左边的一幅图像为原始图像，中间及右边的图像为经过双直方图处理的结果，中间和右边的图像区别为双直方图中的均衡系数不同。可见,经过双直方图增强后,不仅前景和背景区别明显增强，而且保持原背景亮度信息。图7(a)中图像信息依次分别为原始图像、二值化后图像。系统采用最佳阈值提取算法，提取合适阈值。由图可见,二值化后的图像有噪点，由于阈值上下有波动或光线原因，因此采用3×3滑动平均滤波，对局部噪声滤除，图7(b)即为滤波后的图像，可见噪点明显降低，图像连续性较好。，本系统对边沿检测算法处理时采用对整帧图像处理，图8(a)为原始图像，图8(b)为拉普拉斯边沿检测结果，可见系统已经检测到图像的边沿。该软件平台实时性相对高，在视频图像播放处理数据时不会出现明显的延时和卡顿；在用键盘或PC发送控制指令切换算法时同步效果很好，无可视延时。多任务的调度和同步不容易出现死循环，当改变调度次序时也能够继续正常工作。人机交互界面LCD显示能够随着平台状态变化及时显示提醒。TMS320DM6437通过UART向PC发送数据时误码率低。平台上处理的常见图像处理算法均能够获得良好的效果，可见该视频图像采集处理平台软件性能总体上优异。
3 基于DSP/BIOS的系统软件设计视频图像采集处理软件平台对任务复杂、时序要求苛刻，采用基于DSP/BIOS的实时调度内核事先配置线程优先级以及线程触发、挂起、阻塞等相应条件，软件流程。DSP/BIOS内核调度是整个系统的核心。BIOS首先需要初始化DSP，硬件上电复位LOAD程序入口地址，然后需要调用BIOS_Init对BIOS初始化,仍然要在main( )函数中对片内外设等常见DSP配置初始化，这时不能对SWI、TSK等线程操作，因为还没启动BIOS,仍没有起用调度组件，调用BIOS_start完成对BIOS的启动就可进入IDL_loop空闲循环，等待HWI、SWI、TSK等

基于DSP的图像采集板设计

第１６卷第３期
２１年３月００
江苏技术师范学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＪＡＮＧＳＴＥＡＣＨＥＲＳＵＮＩＩＵＶＥＲＳｎＹＴＥＯＦＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏ．６Ｎｏ３１．．１Ｍａ．２０ｒ．０１
基于ＤＳＰ的图像采集板设计
理。图像识别包括诸如条码识别、生物特征识别（人脸识别、指纹识别等）技术、智能交通中的动态对象识
别、写识别等，手涉及的技术领域也越来越广泛。
本文是基于对视频图像进行识别的目的而设计的一种图像采集和处理系统，通过该系统可进一步研究图像处理与识别技术。
收稿日期：０９１— ４修回日期：０９１ — ５２０— ２０；２０ — ２１
基金项目：江苏技术师范学院青年科研基金项目１Ｙ８４）（Ｙ００５作者简介：倪福银（９８）男，１７一，江苏南通人，讲师，硕士，主要研究方向为数字图像处理，ＳＤＰ技术与应用。
（）辑控制芯片ＸＣ５４２逻９１４
图像采集板所采用的可编程逻辑器件为Ｘ９１４芯片。Ｃ５４Ｘ它主要用于产生存储器的地址、／ＡＤ转换器时钟信号、ＭＤ转换器清零信号及存储器的片选信号等，另外，可编程器件还用作总线控制器，控制电路中的不同模块对数据总线、地址总线的使用。Ｃ５４产生必要的逻辑控制和时序，Ｘ９１４将解码得到的亮度数据发送到存储区存储。在ＤＰＳ需要读取状态和图像数据时，产生必要的逻辑控制和时序，将数据从存储区读取并发送给ＤＰＳ。在ＤＰＳ写图像采集板的状态寄存器时，将状态信息存储到相应控制寄存器。

基于图像处理技术的智能交通监控系统

基于图像处理技术的智能交通监控系统智能交通监控系统是一种基于图像处理技术的应用系统，它利用计算机视觉和图像处理算法来实现对交通场景的监控和分析。

本文将从图像采集、图像处理和系统应用等方面对基于图像处理技术的智能交通监控系统进行详细介绍。

一、图像采集技术图像采集是智能交通监控的基础，它通过摄像机等设备对交通场景进行实时拍摄。

近年来，随着图像传感器技术的不断进步，拍摄的图像质量越来越好，能够满足对细节的要求。

此外，图像采集技术还包括亮度、对焦、曝光等参数的自动控制，以及对特定目标的跟踪和定位等功能。

二、图像处理技术图像处理技术是智能交通监控系统重要的组成部分，它通过对采集到的图像数据进行分析和处理，提取有用信息。

常用的图像处理技术包括图像增强、目标检测、目标跟踪、目标识别等。

图像增强技术能够提高图像的清晰度和对比度，减少噪声和模糊。

目标检测技术可以识别出图像中的特定目标，如车辆、行人等。

目标跟踪技术能够实时追踪目标的位置和运动轨迹。

目标识别技术可以根据目标的特征进行分类和识别。

三、系统应用智能交通监控系统的应用非常广泛，它可以为交通运输管理、道路安全监控、交通流量统计等提供重要的支持。

首先，智能交通监控系统可以通过对车辆的检测和识别，实现对交通流量的实时统计和分析。

这对于交通拥堵的监测和疏导非常关键。

其次，智能交通监控系统可以识别并记录交通违法行为，如超速、闯红灯等，为交警部门提供依据和证据。

再次，智能交通监控系统还可以用于车辆的追踪和寻找，对于追踪嫌疑车辆、寻找失踪车辆非常有帮助。

最后，智能交通监控系统还可以与其他系统进行集成，实现更加智能化的交通管理。

在实际应用中，基于图像处理技术的智能交通监控系统还面临一些挑战。

首先，由于交通场景的复杂性，图像处理技术需要能够适应不同天气、不同亮度等环境条件，保证系统的鲁棒性。

其次，大规模的图像数据需要高效的处理算法和计算平台来满足实时性的要求。

此外，智能交通监控系统还需要保护用户的隐私和信息安全，避免被恶意攻击和滥用。

基于机器视觉技术的智能化物流管理系统设计与实现

基于机器视觉技术的智能化物流管理系统设计与实现一、引言随着信息技术的不断发展和普及，智能化物流管理系统越来越得到重视和应用。

基于机器视觉技术的智能化物流管理系统，利用计算机图像处理技术和人工智能算法，可以实现对于物流过程各个环节的智能化监管和控制，从而提高物流效率和精度，减少物流成本和人力资源的浪费。

本文将围绕着基于机器视觉技术的智能化物流管理系统的设计与实现展开，分别从系统需求分析、系统总体框架设计、系统模块设计、数据库设计和系统测试与实现五个方面综述该系统的实现过程和相关技术原理，为智能化物流管理系统的研究和实践提供一定的借鉴和参考。

二、系统需求分析设计与实现基于机器视觉技术的智能化物流管理系统，需要明确该系统的各项需求，包括系统的功能需求、性能需求和操作界面要求，以便为后续系统设计和实现提供基础。

在该系统的需求分析过程中，需要重点考虑以下内容：1、系统功能需求基于机器视觉技术的智能化物流管理系统包括了多个模块，如物流信息采集模块、运输路径规划模块、物流配送模块、物流追踪模块等。

需要明确每个模块所拥有的具体功能，包括信息采集、数据处理、结果输出等，以便为后续系统模块的设计和实现提供指导。

2、系统性能需求在一个智能化物流管理系统中，系统的性能要求极为重要。

这包括系统的响应速度、处理能力、可扩展性、可维护性以及系统的安全等方面。

在需求分析过程中，需要综合考虑这些方面，明确系统对于性能方面的要求，以便于在系统的设计和实现过程中有的放矢的进行优化。

3、操作界面要求系统的操作界面决定了用户的使用体验。

在需求分析过程中，需要明确操作界面的设计要求，包括用户界面的美观、易用性、交互性等方面。

只有合理明确这些要求，才能更好的为用户提供良好的使用体验。

三、系统总体框架设计在需求分析的基础之上，需要基于机器视觉技术的智能化物流管理系统进行总体框架设计。

在该过程中，需要结合各个模块的功能需求和系统性能需求，为整个系统建立起合理的框架结构，从而协调各模块的工作。

基于机器视觉的智能物流系统设计与优化研究

基于机器视觉的智能物流系统设计与优化研究随着社会的不断发展和进步，物流行业也日益受到重视。

为了提高物流运输过程的安全性、准确性和效率，人们开始研究利用机器视觉技术来设计和优化智能物流系统。

本文将讨论基于机器视觉的智能物流系统的设计原理、功能和优化方法。

一、设计原理基于机器视觉的智能物流系统主要依靠计算机视觉技术和人工智能算法来进行物流信息的采集、处理和应用。

其设计原理主要包括以下几个方面：1.1 视觉传感器智能物流系统中常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等设备，用于采集货物和环境的图像和数据。

这些传感器通过光学和激光等技术可以获取到物体的形状、位置、颜色等信息。

1.2 图像处理与分析通过图像处理与分析技术，可以对采集到的图像进行预处理、特征提取和目标检测等操作，从而实现对物体的快速识别与定位。

例如，可以通过算法提取出货物的轮廓，识别出货物的品类和数量。

1.3 信息管理与协调智能物流系统通过信息管理与协调模块，将采集到的物流信息进行整合和处理，实现对物流运输过程中的各个环节进行管理和协调。

例如，可以根据货物的需求和运输路径，自动分配最优的运输方案和资源。

二、功能基于机器视觉的智能物流系统具有以下几个功能：2.1 货物识别与追踪通过视觉传感器和图像处理技术，系统可以实现对货物的自动识别与追踪。

无论是在仓库内还是在运输过程中，系统都能够准确地获取货物的信息，并记录下每一个环节的状态和位置。

2.2 运输路径规划与优化基于物流系统的信息管理与协调模块，可以实现对运输路径的规划和优化。

系统可以根据货物的需求、运输距离和交通状况等因素，自动选择最优的运输路径，从而提高运输的效率和准确性。

2.3 异常检测与预警智能物流系统可以通过机器视觉技术对异常情况进行检测和预警。

例如，可以识别出货物的丢失、损坏等情况，并及时向管理者发出报警信号。

这样可以及时采取措施，避免货物的损失和安全问题。

三、优化方法为了进一步提高基于机器视觉的智能物流系统的效率和准确性，可以采用以下几种优化方法：3.1 算法优化在图像处理和目标检测等方面，可以进行算法的优化和改进。

基于计算机视觉的交通标志识别系统设计与实现

基于计算机视觉的交通标志识别系统设计与实现一、引言随着交通事故的增多，人们越来越关注道路交通事故的预防与防范。

交通标志的作用至关重要。

深度学习在计算机视觉领域被广泛应用，也逐渐被应用到交通标志识别中，为交通安全提供了便利性的同时，也为相关学术领域提供了更多探索的机会。

二、交通标志识别技术现状目前，深度学习技术已经成功应用到交通标志识别领域中。

这种计算机视觉技术利用现有图像数据库来训练卷积神经网络，并结合标注信息对交通标志进行识别。

该技术已经在行人识别、车牌识别、人脸识别等领域中得到广泛应用。

三、交通标志识别系统设计本系统主要分为四个部分：数据库模块、图像处理模块、特征提取模块和分类器模块。

1. 数据库模块数据库模块主要用于存储和管理交通标志图像，并将其与标签信息一一对应。

该模块的构建需要充分考虑存储空间和运行效率。

2. 图像处理模块图像处理模块的主要任务是处理原始图像，将其转化为模型所需的格式，并进行预处理。

此处需要对数字图像处理技术有深入了解。

该模块需要实现的主要功能包括图像增强、去噪等操作。

3. 特征提取模块特征提取模块是整个系统的核心所在，其目的是将经过预处理的图像转换为易于分类器处理的向量。

目前，深度学习技术中常用的有两种：基于卷积神经网络的特征提取和基于矢量量化的特征提取。

前者更加高效、准确，但比较耗费计算资源；后者比较高效、稳定，适合较大规模的图像分类应用。

4. 分类器模块分类器模块可根据实际需求选择不同的分类器模型。

通常，深度学习技术中常用的分类器主要有：支持向量机(SVM)、逻辑回归(Logistic Regression)、决策树(Decision Trees)等。

不同的分类器模型对识别效率和准确率的影响也不同。

四、交通标志识别系统实现本系统的实现采用Python语言编写，具体涉及到的框架和类库有OpenCV、Keras、TensorFlow等。

具体实现过程如下：1. 数据库模块：数据库使用MySQL实现，通过MySQL的存储过程实现图像和标签的批量导入导出。

基于DSP的数字图像处理

实验目的:1. 学习使用MATLAB读取图像，并输出.h文件2. 学习使用TI IMGLIB库函数的使用方法3. 理解掌握Sobel算子进行图像边缘检测的DSP实现实验原理：两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度值不连续的表现。

由于边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，边缘检测就是充分利用了这个特点，对图像各像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。

一阶微分图像的峰值处对应着图像的边缘点；二阶微分图像的过零点处对应着图像的边缘点。

为了提取图像边缘，我们定义了图像的梯度为梯度算子，常用的梯度算子有Robert 算子、Sobel算子、Prewitt算子和拉普拉斯算子等。

实验步骤：一、对lenna.bmp图像的DSP处理1. 用MATLAB读取图像并输出.h文件。

本实验是对经典图像lenna.bmp的读取和数据分析。

程序如下：[I,map]=imread('lenna.bmp');imshow(I)It(:,:,1) = I(:,:,1)';I=double(I');fid=fopen('lenna.h','w');fprintf(fid,'/*lenna image 256*256 */\n\n'); fprintf(fid, sprintf('short lenna[256][256] = {\n')); for ii=1:65536fprintf(fid, '%3d,', I(ii)); if 0 == mod(ii, 8) fprintf(fid, '\n');endendfprintf(fid,'\n};\n'); fclose(fid);运行之后将产生一个lenna.h文件，文件内存取了256*256个数据，供CCS调用。

2. 使用TI IMGLIB实现Sobel边缘检测。

基于DSP和FPGA的图像处理系统设计本科毕业设计

中文题目：基于DSP和FPGA的图像处理系统设计外文题目：IMAGE PROCESSING SYSTEM DESIGN BASED ON DSP AND FPGA摘要本文研究了以TI高性能DSP为核心处理器的视频实时图像处理系统的设计原理与组成，并基于DSP + FPGA架构实现了视频图像处理系统。

本图像处理系统主要由图像采集电路、图像处理电路、显示电路以及系统软件组成。

首先经过CCD图像传感器采集复合视频信号，经过视频A/D处理器(SAA7115)转换成8 bit的数字信号，通过DMA方式存放在双口RAM中，该处理器同时还输出像素时钟信号(PCLK)，场同步(CS)、行同步(HS)、奇偶场(OE)、复合消隐信号(BLANK)。

数字信号处理器DSP(TMS320VC5501)是本处理器的核心部分，其功能是完成整个系统的图像预处理以及数据流存储时序控制等功能。

经过DSP处理后输出8 bit的数字视频信号以及像素时钟信号(PCLK)、场同步(CS)、行同步(HS)，一起送FPGA产生视频信号的时序逻辑，然后送视频D/A处理器(SAA7105H )，最后通过VGA视频接口输出。

静态双口RAM用于存储图像数据的，图像数据的读写控制时序通过DSP来实现。

视频D/A 处理器(SAA7105H)将FPGA输出的数字视频信号、像素时钟、行场同步信号合成为彩色全电视信号然后通过VGA输出。

该视频图像处理系统可以实现实时的数据视频信号的采集、处理及显示，可以应用于视频处理的相关领域。

关键字：DSP；FPGA；图像处理；电路设计；系统软件AbstractThis paper studies the system design principle and composition the of TI high performance DSP core processor for real-time video image processing , and it can achieve video image processing system based on the architecture of DSP and FPGA. The image processing system is composed of image acquisition circuit, image processing circuit, display circuit and system software.After the first CCD image sensor collect the composite video signal, the video A/D processor (SAA7115) is converted into a digital signal of 8 bit, which is stored in dual-port RAM through DMA, the processor also outputs pixel clock signal (PCLK), field synchronization(CS), synchronous (HS), parity field (OE), composite blanking signal (BLANK).DSP digital signal processor (TMS320VC5501) is the core part of this processor, its function is to complete the whole system of image preprocessing and the sequence of data storage control . After DSP treatment, the output of the 8 bit digital video signal and a pixel clock signal (PCLK). The field synchronization (CS), synchronous (HS), which is send to FPGA for producing video signals, then transmitted to the video processor D/A (SAA7105), the final output through a VGA video. Static double port RAM is used to store the image data, the timing control of image data read and writed is realized by DSP. Video D/A processor (SAA7105) compose output digital video signal, a pixel clock and field synchronization signal of FPGA into color TV signal and then output by VGA.The video image processing system can achieve real-time data of the video signal acquisition, processing and display, which can be applied for video processing related fields.Keywords:DSP;FPGA;image processing ;circuit design ;system software目录0 前言 (1)1 绪论 (2)1.1 课题的提出及研究的背景 (2)1.2 研究的目的和意义 (2)1.3 课题研究的主要内容及重点 (3)2 系统总体设计方案 (5)2.1 系统硬件原理框图设计 (5)2.2 系统主要工作模块划分及工作流程 (5)2.2.1 模块划分 (5)2.2.2 系统工作流程 (6)3 图像采集电路设计 (8)3.1 数字图像基础知识 (8)3.1.1 彩色图像空间模型的空间变换 (8)3.2 数字图像传感器V220 (9)3.3 视频解码器SAA7115及I2C控制电路 (10)3.3.1 I2C控制电路 (11)3.3.2 采集解码电路 (11)4 DSP和FPGA为核心的电路设计 (13)4.1 可编程逻辑器件FPGA及DSP处理器概述 (13)4.2 DSP外围电路设计 (14)4.2.1 DSP外部数据存储器和外部程序存储器设计 (15)4.2.2 DSP时钟电路设计 (17)4.2.3 UART接口设计 (18)4.3 以FPGA为核心的电路设计 (20)4.3.1 XC3S100E-4TQ144C管脚功能特性 (21)4.3.2 FPGA外围电路设计 (21)5 系统软件设计 (26)5.1 软件实现的总体方案 (26)5.2 DSP外部数据和程序存储器的读写时序 (28)5.3 DSP内部时钟电路配置 (31)5.4 UART初始化程序设计 (33)5.5 DSP中的I2C模块配置 (34)5.6 FPGA(XC3S100E-4TQ144C)配置模式 (36)6结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)附录A译文 (41)附录B外文文献 (47)附录C电源电路 (54)附录D复位电路 (56)XX大学毕业设计（论文）0 前言视频图像处理[1]作为一种重要的现代技术，己经在通信、航天航空、遥感、遥测、生物医学、军事、信息安全等领域得到广泛的应用，视频图像处理实现技术对相关领域的发展具有深远意义。

基于DSP和CPLD的视频图像采集处理的设计与实现

ｔｏ．ＴＭＳ３０Ｃ５４６ｐｏｅｓｒ，ｐｏｅｓｎｇａｇｏｉｈｓａｏｆｗａｅａｅｕｓｄｆｒｄｉｉａｍａｅｒ１２Ｖ１ｒｃｓｏｒｃｓｉｌｒｔｍｎｄｓｔｒｒｅｏｇｔｌｉｇ
化。系统设计是有效和可行的。
关键词：频信号采集；视图像处理；ＴＭＳ２Ｖ４６处理器；编程逻辑器件；频解码芯片ＴＶ５５３ＯＣ５１可视Ｐ１Ｏ中图分类号：ＴＮ９１Ｔ３１１；Ｐ９文献标识码：Ａ

ｐｏｅｓｎ．Ｆｉａｌｒｃｓｉｇｎｌｙ，ｔｅｖｄｏｉｇｃｕｓｔｏｈｉｅｍａｅａｑｉｉｎ，ｓｏａｅａｄｔａｓｓｉｎ，ｅｇｅｅｔｎａｄｉｔｒｇｎｒｎｍｉｓｏｄｅｄｔｃｉｎｏ
ｐｒｇａｍａｌｏｇｃｄｖｃｏｒｍｂｅｌｉｅｉｅ，ａｄｇｔｌｓｇｌｐｏｃｓｏｉｉａｉｎａｒｅｓｒ，ａｔｒｄｅｃｓＴｈｅｐｉｉｅａｈｎｄｏｈｅｖｉｅ．ｒｎｃｐｌｎｄｔｅ
ＤｅｉｎａａｉａｉｎｏｄｅｍａｅＡｃｕｉｉｉｎａｓｇｎｄＲｅｌｚｔｏｆＶｉｏＩｇｑｓｔｏｎｄＰｒｃｓｉｇＢａｅｎＤＳａｏｅｓｎｓｄｏＰｎｄＣＰＬＤ
ＺｈｕＣａｇｉｏｈｎｌｎ，ＣｈｎｎａｇＱｉｇｍｅ，ＪａｉｏｇｉｉｎＬｈｎ

基于DSP机器视觉道路划线车定位系统研究

２３ＤＰ在图像处理中运用．Ｓ
偏、整齐等现象；弯道半径较小时也无法进行划不在线作业；其是不能实现重复旧线的功能，尤总是需要人工每划一段线进行一次调整，作效率低、工劳动强度大 … 。基于我国道路划线车的现状，能化、精智高度、定性好的划线车势在必行，产品成功的关键稳该
ｐｐｒ１ｅａｇｒｈｏｇｒ－ｒｅｓｉｇａｄａｑｉｉｇｔｅｃａａｔｒｔａａｔｒｏｏｉｏｉｇｏｔａｅａｄｈｒｗｒａｅ．１Ｉｌｏｉｍｉｌｔｆｍａｅｐｅｐｏｅｓｎｎｃｕｒｈｒｃｅｓｉｐｒｍｅｅｐｓｔｎｎ．ｓｆｒｎａｄａｅｎｈｉｃｆｉｗ
系统硬件电路和软件系统。无论是前期的算法组合方案还是软硬件平台方案都达到了定位系统研究的初步
要求。取得了一些成果，为进一步研究应用打下了坚实的基础。
关键词：器视觉；机图像处理；道路边缘；ＳＤＰ
中图分类号：２年期（第１期）２１第４总２２０
研究与分析
基于ＤＳＰ机器视觉道路划线车定位系统研究
陈连勇
（山第一中等专业学校，苏昆山２５０）昆江１３０
摘
要：究了基于ＤＰ机器视觉道路划线定位系统设计方案，讨了图像预处理算法以及定位特征参数获取算法、研Ｓ探

基于DSP和FPGA的实时图像采集处理系统的设计

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｒｅａｌ－ｔｉｍｅｅｍｂｅｄｄｅｄｐｌａｔｆｏｒｍｆｏｒｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎＤＳＰ，
ｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
基于ＤＳＰ和ＦＰＧＡ的实时图像采集处理系统的设计水
戴权，杨应平 ’ ，贾信庭，陈梦苇，李志强
（１．武汉理工大学理学院，湖北武汉４３００７０；
ＦＰＧＡａｎｄＡＲＭ９，ｆｏｒｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓａｂｏｕｔｈｉｇｈ－ｓｐｅｅｄａｎｄｐｏｒｔａｂｉｌｉｔｙ．ＴｈｅｄｅｓｉｇｎｍａｉｎｕｓｅｓＳｏＰＣｏｆＦＰＧＡｔｏｃｕｓｔｏｍｉｚｅＮｉｏｓｌＩ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＷｕｈａｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙ，ｇＷｕｈａｎ４３００７０，Ｃｈｉｎａ）

DSP的数据采集与处理系统的设计与实现_图文(精)

西南交通大学硕士学位论文基于DSP的数据采集与处理系统的设计与实现姓名：赵迎辉申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：史燕20060601西南交通大学硕士研究生学位论文第１页摘要ＤｓＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉ弘ａ１Ｐｒｏｃｃｓｓｏｒ）芯片因其强大的数据处理能力和低廉的价格，近年来得到了飞速的发展．本文论述了一种基于ＤｓＰ和ｃＰＬＤ（ｃｏｍｐｌｅｘＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｅｖｉｃｅ）的数据采集与处理系统的设计方案及其应用，并具体实现了该数据采集与处理系统的硬件和软件设计，对系统做了测试与分析。

首先介绍了ＤｓＰ和ＣＰ【Ｄ的关键技术以及ＤＳＰ芯片删Ｓ３２０Ｆ２４０７Ａ秘ｃＰＩＤ芯片ＥＰＭ７１２８ｓ，简述了系统的结构与功能。

详细介绍了系统的硬件设计和实现方案，包括ＤＳＰ最小系统，ＪＴＡＧ接口，ＰｗＭ（ＰｕｌｓｅＷｉｄｔｈＭｏｄｕｌａｔｉｏⅡ）模块，Ⅱｃ横块，～Ｄ（ＡｎａｌｏｇｔｏＤｉｇｎａｌ）转换通道，通信接口，液晶显示等；论述了如何使用ｃＰｕ｝作为ＤｓＰ与其外围器件之间的接口，并给出了详细的ｃＰＩＤ内部逻辑设计过程。

详细叙述了系统软件的设计与实现过程，包括ｃＭＤ文件的编写，数据采集控制，数据处理，中断处理，数据通信等。

对ＤＳＰ的编程方法进行了详细的讨论。

文中还就如何提高数据采集的速度以及ＤｓＰ数据运算精度等问题进行了讨论，ＤｓＰ与ｃＰＬＤ的结合使用为整个系统的设计带来了很大的灵活性，方便系统升级，对系统的去噪问题利用小波变换去噪方法做了初步的探讨，最后对数据采集系统以及其在信息卡阅读机中的应用进行了详细的测试和分析。

测试结果表明，与传统设备相比本系统在准确性、速度以及灵活性方面有着较强的优势。

论文最后对小波变换去除噪声技术做了仿真，为以后小波变换去噪技术应用到本系统做了些基础工作，对以后的工作做了展望。

关键词：ＤｓＰ，数据采集，ｃＰＬＤ，小波变换西南交通大学硕士研究生学位论文第１Ｉ页ＡｂｓｔｒａｃｔＤｓＰ（Ｄｉｇｉｔａｌｓｉ萨ａｌＰｒｏｃｃｓｓｏｒ）ｃｈｉｐｓｈ丑ｖｃｂｅｅｎｄｅＶｃＩｏｐｉｎｇｎｐｉｄｌｙｉｎｒｃ∞ｎｔｙｃａ捂ｂｃｃ眦ｓｃｏｆｉｔｓｓｔｒｏｎｇｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ柚ｄｌｏｗｃｒｃｏｓｔ．Ｔｈｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｍａｉｎｌｙｄｉｓ∞ｓ∞ｓｔｈｅｄｃｓｉ弘ｉｎｇｐｌａⅡ肌ｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏⅡｉｎｉｎｆ锄ａｔｉｏｎｃａｒｄｒｃａｄｉｎｇｍａｃｈｉｎｃｓ如ｒｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｃｓｓｉｎｇｓｙｓｔｃｍ，ｗｈｉｃｈｉｓｂ勰ｃｄｏｎＤＳＰ蛆ｄＣＰｕ）（Ｃｏｍｐｌ强ＰｒｏＦａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｃＶｉ∞）．Ｏｎｔｈｃｂａｓｉｓｏｆ柚ａｌｙＳｉｓａｂｏｕｔｓｏｍｅｒｃｌａｔｉｏｎａｌａｐｐｌｙｉｎｇｂａｃｋｇｍｕｎｄ，ｔｈｃｄｅｓｉｇｎｉｎｇｐｌ锄ｆｏｒｔｈｃｓｙｓｔ锄’ｓｈａｒｄｗａｒｃａｎｄｓｏｆｃｗ盯ｅｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｓｕｃｃｃｓｓｆＩｌｌｌｙｔｈｒｏｕｇｈｒｅａｓｏｎｉｎｇａｎｄｃｏｍｐ缸ｉｎｇ，也ｅｍｃ也ｏｄｓｆｏｒｔ髂ｔｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇ缸ｅａｌｓｏ舀Ｖ％．Ｆｉ塔Ⅱｙ，ｔｈｉｓｄｉｓｓｃｎａｔｉｏｎｉｎｔｍｄｕｃｅｓｔｈｃｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｃｓＯｆＤＳＰ锄ｄＣＰＬＤｂｒｉｅｎｙ＇ｓｏｍｅｃｈｉｐｓｉｎｆｏ皿ａ廿帆ａｂｏｕｔＴＭＳ３２０Ｆ２４０７Ａ卸ｄＥＰＭ７１２８Ｓａｒｅａｌｓｏ１ｉｓｔｅｄｏｕｔ，ａｎｄａｌｓｏｇｉＶｅａｎｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｓｙｓｔｅｍ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｆｃａｌｉｚａｔｉ蚰ｐｌ蹰ｏｆｓｙｓｔｅｍｆｏｒｈａｒｄｗ缸ｅ蛆ｄｓｏｆ细缸ｅｉｓｃｘｐｏｕｎｄｃｄｉｎｄｃｔａｉｌ，ｉｎｄｕｄｉｎｇＤＳＰｍｉⅡｉｓｙｓｔｅｍ，ＪＴＡＧｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＰｗＭ（ＰｕｌｓｅｗｉｄｔｈＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ）ｍｏｄｕｌｃ，１２ｃｍｏｄｕｌｃ，Ａ，Ｄ（ＡｎａｌｏｇｔｏＤｉｇｉｔａｌ）ｃｏｎｖｅ塔ｉｏｎｃｉｒｃｕｉｔ，ｃｏｍｍ姗ｉｃａｔｉ∞ｉｎｔｅｒｆａｃｃ，ＬＣＤｄｉｓｐｌａｙｍｏｄｕｌｃｅｔｃ．Ｔｈｃｄｅｓｉ印ｉｎｇ粗ｄｒｃａｌｉｚｉｎｇｐｒｏｃｃｓｓｉｓ姐ａｌ”ｅｄａｓｆｏｌｌｏｗｅｄ，ｗｈｉｃｈｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｃ佃ｔｒｏｌｌｉｎｇｏｆｔｈｃｄａｔａ－ａｃｑｕｉｓｎｉｏｎ，ｄａｔａｐｍｃｅｓｓｉｎｇ，ｍｏｔｏｒｃｏｎｔｒｏｌ，ｄａｔａｓｕｂｍｉｔｔｉｎｇ，ＵＳＢｌ．１ａｎｄＳＣＩｉｎｔｅｒｆａｃｅｃｔｃ．ＳＯｍｃｐｒｏ粤印衄ｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｆＤＳＰａｍ“ｓＯｐｒｃｓｅｎｔｅｄ．ＴｈｉｓｄｉｓｓｃｒｔａｔｉｏｎａｌｓｏａｎａｌｙｚｃｓｈｏｗｔｏｉｍｐｒｏＶｅｔｈｃ玛ｓｐｏｎｄｉｎｇａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｋ弘ｄｓｅＯｆｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ姐ｄｐｒｏｃｃｓｓｉｎｇｓｙｓｔｃｍｓ．ＴｈｅｃＯｍｂｉⅡａｔｉＯｎｏｆＤＳＰａｎｄＣＰＩ—Ｄｂｒｉｎｇｓｇｒｃａｔｆｌｃｘｉｂｉｌｉｔｙｆｂｒｔｈｅｓｙｓｔｃｍ’ｓｗｈｏｌｅｄｃｓｉｇｎｉｎｇ，ａｎｄａｌｓｏｃｏｎＶｅｎｉｅｎｔｔｏｕｐｄａｔｃｆｏｒｓｙｓｔｃｍ．Ｔｈｅｓｙｓｔｃｍ’ｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｉｈｆ０眦ａｔｉｏｎｃａｒｄｒｅａｄｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｓａｒｅｔｅｓｔｅｄ粗ｄａｎａｌｙｚｃｄ，ｔｈｅ聆ｓｕｌｔｓｓｈｏｗｓｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｍｅｅｔｓｔｈｃｄｅｍａｎｄｓｏｆｈｉｇｈｓｐｃｃｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ明ｄｒｅａｌ－ｔｉｍｅｐｒｏｃｃｓｓｉｎｇｃｏｍｐｌｅｔｃｌｙ．Ｌａｓｔｌｙ，Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔ０ｈ盯ｄｗａｒｅｒｃｓｏｕｒｃｅｓｉｎｔｈｉｓｓｙｓｔｃｍ，ｄｃｔａｉｌｅｄｔｅｓｔｓａｂｏｕｔｓｏｍｃｍｏｄｕｌｃｓ’：ｆＩｌｎｃｔｉｏｎａ坞ｍａｄｃ，ｗｈｉｃｈｓｈｏｗｓｔｈｉｓｓｙｓｔｃｍｈａｖｅｍｏｒｅａｄＶａｎｔａｇｅｓｉｎａｃｃｕｒａｃｙ、ｓｐｅｅｄａｎｄｎｅｘｉｂｉｌｉｔｙｃｔｃｏｖｃｒｔｒａｄｉｔｉＯｎａｌｅｑｕｉｐｍｃｎｔｓ．Ｔｈｊｓｄｉｓｓｅｎａｔｉｏｎａｄｏｐｔｓｔｈｃｍｃｔｈｏｄｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｏｔｅｓｔａｎｄｖｅｒｉｆｙｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍ，西南交通大学硕士研究生学位论文第ｆＩＩ页ｗｈｉｃｈｕｓｉｎｇｗａｖｃｌｃｔｓｔｒ锄ｓｆｂｍｔｏｇｅｔｒｉｄｏｆⅡｏｉｓｃｓ．ＴｈｉｓｍａｙｌａｙａｆｏｕⅡｄａｔｉｏｎｆｏｒｆｕｔｕ∞ｄｅｓｉ弘ｓ，眦ｄｓｏｍｅｇｌｌｉｄｉｎｇｐｒ孔ｔｉｃａｌｃｏｎｄｕｓｉｏｎｓ盯ｅｄｆａｗｎ．ＣＯ皿【ｂｉｎｉｎｇｗｉｍｔｈｅｌａｔｅｓｔｄｅＶｅｌｏｐｍｃｎｔｉｎｒｃｌａｔｅｄｆｉｃｌｄｓ，ｔｈｉｓｄｉｓｓｅｎａｔｉｏｎａｌｓＯｐｒｃｓｅｎｔｓｐｒｏｓｐｅｃｔｓｆｏｒｆ１１ｔｌｌ托ｗＯｒｋ．Ｋｅｙ№ｒｄｓ：ＤＳＰ；ＣＰＬＤ；ｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；ｗａｖｃｌｃｔｔ砌ｓｆｂ姗西南交通大学硕士研究生学位论文第１页第１章绪论１．１ＤｓＰ与ｃＰＬＤ技术介绍１．１．１ＤｓＰ技术的发展及ＤｓＰ芯片特点数字信号处理（ＤｉｇｉｔａｌＳｉ驴ａｌＰｒｏ∞ｓｓｉｎｇ，简称ＤｓＰ）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。

基于机器视觉的交通标志识别系统设计

基于机器视觉的交通标志识别系统设计近年来，随着交通工具的普及和道路建设的不断发展，交通标志的数量和种类也越来越多，同时，交通事故频发也成为一个社会问题。

因此，交通标志在交通安全方面的作用越来越被人们所关注。

在此背景下，基于机器视觉的交通标志识别系统应运而生。

一、系统概述基于机器视觉的交通标志识别系统是一种可以自动识别道路上各种交通标志的技术，通过摄像头采集屏幕图像，然后运用图像处理技术和机器学习算法，进行图像识别和分类，最终输出标志的类别和信息。

该系统可以实现对驾驶员行为的监测和对交通标志的检测，为交通生命安全提供有力支持。

二、技术实现1.摄像头采集交通标志识别系统需要用到图像信息，因此，首先需要摄像头进行图像采集。

为了保证摄像头的工作效果和准确性，需要选用高清晰度的摄像头，并根据需要将其固定在车辆上或路边，能够拍摄到整个道路范围内的交通标志。

2.图像处理图像处理是交通标志识别系统中最为重要的环节之一。

图像处理涉及到图像的增强、降噪、二值化、边缘检测等技术，以获取更加准确的图像信息。

通过图像处理可以提取交通标志的特征信息，如形状、颜色、大小等等，从而更好地进行分类和识别。

3.特征分类特征分类是交通标志识别系统的核心算法，其目的是将交通标志图像进行分类，以便正确地识别其种类、提示建议或者警告动作。

近年来，机器学习算法在图像识别中日益普及。

机器学习算法能够学习交通标志的特征并自动分类。

深度学习算法是目前特征分类中最流行的技术之一。

4.结果输出最终，交通标志识别系统会将识别结果输出到显示屏上，以提醒驾驶员注意行驶安全。

例如，在驶入限速区域或前方有限速标志的情况下，识别结果可以提示驾驶员减速，并遵循标志的指引行驶。

三、应用场景基于机器视觉的交通标志识别系统可以应用于城市交通系统、公路管理、车载科技等领域中。

1.城市交通系统在城市交通系统中，交通标志识别系统可以用于交通拥堵、事故预警、行车规范等方面。

识别系统能够提高交通标志的有效性，避免交通标志的混淆和错误，促进城市道路交通的安全、高效、和谐。

基于DSP的图像采集与处理的硬件设计

作电压是２８Ｖ采用ＡＳｌ－．５．５，Ｍｌ７２８的线ｌ急压电源变换芯片，ｌｖ蜩；５￣
它很多消费者产品和工业应用的明智选择。
此部分模块包括时钟振荡模块、内存扩展模块、Ｔ６真模ＪＡ仿
ＤＰ术已成为人们日益关注的并得到迅速发展的前沿技Ｓ技术。而基于ＤＰ图像处理设计简便、活，合于新型产品的Ｓ的灵适
研究开发。设计结合以上发展现状分析，定采用通用ＤＰ本决Ｓ芯片来设计图像处理系统的硬件部分。论文主要研究以低端嵌该入式微处理器ＴＳ２Ｌ２０Ａ核心的图像采集处理系统的硬Ｍ３０Ｆ４７为
ＴＳ２Ｌ２０Ａ＝Ｉ司２０年７Ｍ３０Ｆ４７￣Ｔ公０２月新推出的Ｌ２０系列芯Ｆ４ｘ
压器的输出电压以便检测稳压的输出电压的欠压状态。果出如为低电平。出现欠情况的期间内，ＥＥ｛号保持在低电平。在ＲＳＴｇ
一
该方案具有性价比高，实用性强等优点，可广泛应用于基于低端嵌入式图像采集处理的系统中，可以直观地监测控制对象。该方案还可以进步实现许多扩展功能，如电机控制、机器：数字图像处理

基于机器视觉的车道线智能识别系统的设计

基于机器视觉的车道线智能识别系统的设计随着自动驾驶技术的快速发展，车道线智能识别系统在自动驾驶、智能交通管理和驾驶辅助系统中扮演着重要角色。

本文将介绍一个基于机器视觉的车道线智能识别系统的设计。

首先，车道线智能识别系统需要一个高质量的摄像头来获取道路图像。

在现代车辆中，车载摄像头已经普遍存在，可以利用摄像头获取道路图像。

摄像头将实时的道路图像传输到系统内部进行处理。

系统的第一步是图像预处理。

该步骤可以包括图像去噪、图像灰度化、图像二值化等。

图像去噪可以通过滤波算法如高斯滤波器或中值滤波器来实现，以去除图像中的噪声。

图像灰度化将彩色图像转化为灰度图像，简化后续的计算。

图像二值化将灰度图像转化为二值图像，将道路区域与背景分开。

接下来，系统需要提取车道线的特征。

常用的特征提取算法有边缘检测、Hough变换等。

边缘检测算法可以检测出道路图像中的边缘信息，例如Canny算法，它能够有效地识别出图像中的边缘。

Hough变换算法则可以将边缘信息转换为直线信息，在车道线检测中有着重要作用。

在特征提取后，系统需要通过拟合算法来对车道线进行拟合。

常用的拟合算法有最小二乘法、RANSAC等。

最小二乘法可以通过最小化车道线与实际车道线之间的距离平方和来拟合车道线。

RANSAC算法则可以通过迭代的方式剔除异常点，从而更准确地拟合车道线。

拟合完成后，系统需要对车道线进行分类。

这一步可以根据车道线的位置和形状来判断车道线类型，如实线、虚线等。

通过分类可以为后续的车道线控制提供重要参考。

最后，系统需要根据识别到的车道线进行车道线控制。

控制方式可以根据实际需求选择，例如使用电机操纵车辆的方向盘或者发出警示信号来提醒驾驶员。

总之，基于机器视觉的车道线智能识别系统的设计需要经过图像预处理、特征提取、拟合、分类和车道线控制等步骤。

这些步骤相互配合，最终实现对车道线的智能识别和控制。

这样的系统将极大地提高车辆的安全性和驾驶舒适度。

基于DSP的数字图像处理综合实验系统的研制

复、图像分割和图像的识别等。目前，Ｓ（ｉｔＩＤＰＤｇａｍ— ｉｌａｅＰｏｅｓｇｇｒｃｓｉ）技术在图像处理领域应用的十分广ｎ
系统提供足够的功率及稳定的工作电压，以满足系统的正常工作，本实验单独设计了一个供电电路提供给扩展接口使用，不会担心扩展电路模块以后，电源无法
大，在设计本实验系统的时候，Ｓ的大部分引脚以将ＤＰ及ＣＬＰＤ的闲置引脚都扩展出来，本实验系统的
公司的Ｔ３０ｃ５【Ｐ并采用ＸＩＩｅ司的ＣＬＭｓ２ｖ４）ＤＳ，２ＬＮＸ￣．ｖ，ＰＤ芯片作为实验系统的控制芯片，士通公司的ＭＢ２０富Ｆ０
指纹传感芯片采集指纹图像，能够进行指纹图像的采集以及处理实验。实验系统除了可以进行数字图像处理的本实验，还可以进行一些常规ＤＳ的实验。由于ＣＰＤ的管脚功能可以通过编程进行重新定义，用者能够更加容易ＰＬ使
一
干扰。（）中去耦电容的合理配置。配置去耦电容３电路可以抑制因电路状态变化而产生的噪声，是系统电路
稳定性设计的一种常规做法。本实验系统在设计时，在电源的输入端跨接一个１ｕ的电解电容器，并且在每０Ｆ
一
低了学校购买实验仪器的成本。实验系统总体结构设计
的根据自己的需求，实验系统进行二次开发，对完成自主创新设计。关键词：字图像处理；Ｐ实验系统；Ｆ０数ＤＳ；ＭＢ２０

基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现

基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现智能交通监控系统是现代城市交通管理的重要组成部分，它利用计算机视觉技术对交通场景进行实时监测、分析和控制，提高交通安全、减少交通拥堵，为城市交通管理部门提供科学决策依据。

本文将介绍基于计算机视觉的智能交通监控系统的设计与实现。

一、系统设计方案1. 摄像头布局根据交通监控的需求，摄像头应该合理布局在交通要点和重要路段，以保证对交通场景的全面监控。

布置的摄像头数量和位置应经过系统设计专家的合理规划，以达到最佳的监控效果。

2. 图像采集与传输智能交通监控系统需要实时采集交通场景的图像，并将其传输至中央服务器进行处理和分析。

因此，系统设计中需要选择适合的图像采集设备，并建立稳定的图像传输通道，以确保图像的实时性和准确性。

3. 图像处理与分析系统设计中的重要环节是图像处理与分析。

通过计算机视觉算法对采集到的图像进行处理和分析，可以实现交通场景识别、车辆检测与跟踪、交通行为分析等功能。

在设计过程中，需要选择合适的图像处理算法，并结合实际场景进行参数调优，以提高系统的运算效率和准确性。

4. 交通数据存储与管理智能交通监控系统对采集到的交通数据进行存储和管理，以备后续的查询和分析。

设计方案中需要选择合适的数据库系统，并建立数据模型和索引结构，以实现大规模数据的高效存储和查询。

5. 告警与应急处理智能交通监控系统应当具备报警与应急处理的能力，及时发现和处理异常交通情况。

设计方案中应考虑告警机制的设计和应急处理流程的规划，以提高系统的响应速度和处置能力。

二、系统实现流程1. 数据采集与传输系统实现流程的首要步骤是搭建图像采集与传输环境。

选择合适的摄像头设备，并通过网络将图像数据传输至中央服务器。

2. 图像处理与分析搭建图像处理与分析平台，利用计算机视觉算法对采集到的图像进行处理和分析。

通过车辆识别、检测与跟踪等算法，提取并分析图像中的交通信息。

3. 数据存储与管理选择适合的数据库系统，并设计数据模型和索引结构，实现对交通数据的存储和管理。

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+T>LSSIK^ 中的图像数据进行处理，并将结果存放于 ,L)>LSSIK^ 中，不需要更改程序的任何其它部分。 dG(H 7a+7NbI/KGcI88 W dG(HX ‘ SLTc)(GT
在算法程序框架中，我们未对输入的图像数据进行任何处理，而是直接将其拷贝至相应的输出缓冲区中。对应的程序（略）。为实现某种图像处理算法，用户可以对函数
#FFG))F 输出数据流大小为： G%& P)( S)BB&89A 。因为 ,#- 通过 $% 位的 #C#HF" 接口与 <=<> 通信，故 JKL
数据写入 <=<> 时需要在 <=<> 之间实现乒乓切换。这时
)%G
・制造业信息化・
一行 !"#$%&’() 的数据在两片 *+*, 中存储变为 -&#$
。
该图像算法的设计思想首先对原始的灰度图像进行平滑滤波，再对平滑后的图像进行求梯度处理。对于阶跃边缘，在灰度图像上，可把光强斜率最大的地方作为图像的边缘，因此，在灰度图像的梯度图像上找到灰度梯度值最大点的位置，该点的位置就定位边缘点的位置。
&"! #$% 图像处理部分的程序框架
在实验中，我们将采集 .+* （ -5"$"<<）大小的图像。因此程序定义了如下常量： RHIS(TI 1C4,U23:V1:91 W/:0X RHIS(TI 1C4,U9C2 W9C2U/:0U.+*X RHIS(TI 1C4,U9C2UBD: W9C2UBD:U/:0U-5"A5!&X RHIS(TI Y+13? W-5"X RHIS(TI ?C+D?3 W"<<X RHIS(TI *9:4CU2+ZCU+VU/+AC02 \ \ SKN7I 8(]I 然后定义用于存放输入和输出图像 ^_B 信号的数组。用户需要注意的是下面两个数组，它们分别用来存放输入和输出图像的 ^ 分量。在相应的图像处理算法中，用户对 +T>LSSIK^ 中的图像数据进行处理，结果存放于 ,L)>LSSIK^ 中即可。 _(T)< +T>LSSIK^ E *9:4CU2+ZCU+VU/+AC02F ‘ B+V _(T)< ,L)>LSSIK^ E *9:4CU2+ZCU+VU/+AC02F ‘ \ \ ^ SGK B,_3 定义了一个函数 7a+7NbI/KGcI88 WX 。事实上，对于不同的图像处理实验，用户仅仅需要在这个函数中对 \ \ ^ SGK W Y+13?[?C+D?3X
. 语言和汇编语言混合编写，提供可扩展的算法标准，
并可以进行在线仿真调试。程序编译链接成功后可以通过 /.+ 总线写入 *MN8O 存储器中，也可以通过
-"’() ，两片 *+*, 可以满足上述要求。 *+*, 的初始化及
时序由 ./01 实现。
!"! #$% 图像处理模块
片、 <=<>、由 ’-., 构成的采样控制器等部分组成。基本原理是先由 ’’, 摄象机模拟的图像信号，接着视频解码芯片 #FFG))F 完成 F D , 转换， #FFG))F 允许四路模拟视频输入，具有两个模拟处理通道，可以对摄像头输出的标准模拟图像信号进行 F D , 转换，然后输出符合
/.+"#6# 可以兼容 -@-B 和 5B，以适应不同的 /.+ 总线
电压。 /.+"#6# 与 .&"#% 之间不需要信号的电平转换，不需要额外的控制逻辑电路。 /.+"#6# 启动时需要对其
/.+ 总线寄存器和 ?/+ 寄存器参数进行预加载。系统选
./69: ,3;9:3 ）控制经过 <=<> 输入 ,#- 进行图像的增
强、去噪、边缘检测等，为实现实时地将原始图像和处理过的图像存入 -’ 机及显示，并进行后期处理，要求有足够快的传输速度， -’= （ -3591?3572 ’/01/@3@A
’’=H(&) 的格式的 BI%I% 的 )( 位 JKL 数据，其中亮度信
E!F
&") #$% 图像处理算法
本系统的 12/ 图像处理算法主要包括道路图像增强和道路图像主干道边缘提取，算法程序主要在 12/ 软件运行环境 ..2"@" &### 系列（ .GHI .G7JG8IK 2)LH(G ）下由
下转第 !"# 页）。（
%"<
・测试与控制・
!"#$%#&’()*； !"#$%#&’(*)； + + 初始化看门狗。 !,-./ 0)1 2 !"#$%#&’()*； !"#$%#&’(*)； + + 喂狗指令 3 3 看门狗必须激活才能工作。由于看门狗是 4#56%7) 自带的内部电路，因此必须保证 89: 的上电和晶振的起振才可以保证看门狗的正常工作。另外，看门狗计数器是 ); 位的，必须保证在 )<=5; 个机器周期内喂狗一次，
收稿日期：#!!()!*)#+ 作者简介：陈连勇（，男，硕士研究生，江苏建湖 )-.)/ ）人。主要研究方向：图像处理、*#+ 软硬件设计。
#!FQ,FH, 和 <R<! 两种工作模式。按照 ’’=H(&) 格
式， JKL 图像分辨率为 G%& PNG(，当按行输出时，
（南京农业大学工学院，江苏南京
%)&&$)）
摘
要：基于开发的实际应用系统，论述了以 !"#$%&’(%&) *#+ 为核心处理器，并且通过 +’, 总线结合
+’ 机来研制实时道路图像采集、处理及显示系统的硬件设计方案，给出了硬件实现的总体框图。
同时提出了道路图像处理算法流程以及具体的程序框架，最终在软件集成开发环境 ’’# 中生成应用程序以及 +’, 驱动程序，在多次试验中取得了不错的效果。关键词：图像采集；图像处理；*#+；+’, 总线中图分类号：!QT)TUM 文献标识码：F 文章编号：)&&%V((G$ （ %&&(）&BV)%GV&$
号 J 为 M 位、色度信号 ’5 和 ’8 合为 M 位数据。 <=<> 采用 =,!G%L%)N.C 芯片 O<=<> 的深度为 N)%P)M89AO 支持
=@A35:/@@3:A ）是一种高性能的独立于微处理器的 $% 位
或 (B 位局部总线，其传输速率高达 )$%"C D E，能够满
!"& %’( 总线接口模块
本系统采用 /.+"#6# 实现 12/ 的 ?/+ 与 /.+ 总线的连接。/.+"#6# 是专门针对 /.+ 总线和 12/ 接口的芯片，符合 /.+ 局部总线 "@" 规范，能够方便地实现 /.+ 总线与 342-"#.56A 或 .&A 12/ 的 ?/+ 端口的无缝连接。
该模块的核心是 12/，采用 342-"#.&"#%，它是
342-"#.&"#% 的 P3:D 接口进行应用4;#.&"#% 复位时可以自动加载到其内部的程序存储器运行，对算法进行验证
E6Q&F
342-"#.&### 系列 12/ 一种，主要面向视频处理领域的
高速数字信号处理应用。本系统中 342-"#.&"#% 主要完成从 *+*, 读出数据并进行图像的增强、去噪、边缘提取、直线模拟等算法处理。当 ..1 摄像头采集速度为每秒 "5 帧图像时，它留给 12/ 处理的时间最多为每帧 6#78。如果考虑系统有一定的延时以及处理后图像的存储时间，那么 12/ 处理一幅图像时间不能超过 -#78。 12/ 读出 *+*, 中的行数据并存入 219:4 中，一帧图像有 5!& 行，在最后一行时会收到系统的帧中断，这时 219:4 中的图像数据总共有 %66#$5!&;<%#=>。让 342-"#.&"#% 用 -&4 条指令周期的时间处理 <%#=> 的数据显然绰绰有余。满足了系统对实时性的要求。
如晶振为 <> 则 =?@A 需要喂狗一次。
!
结论
制作出样机后与机械系统进行的联机调试，并进行
了 )?’ 小时不间断运行试验。实践证明该控制系统抗干扰能力强、位置控制准确、制造成本低，达到了设计要求和预期效果。参考文献：