基于DSP图像处理开题报告
基于FPGA和DSP的CIS图像处理系统的研究与实现的开题报告
在硬件平台的搭建过程中，需要选取适合的FPGA和DSP芯片，并将二者采用高速接口连接。在搭建完成后进行调试，以确保硬件平台的正常运行。
3、CIS图像处理系统的设计、实现和优化：
本文将采用软硬件协同设计的方法进行整个系统的设计和实现。即在硬件平台的基础上，将图像处理算法用FPGA进行实现，DSP用于控制和数据传输。优化部分可以采用算法优化、硬件优化等方法，以提高系统的运行速度和稳定性。
2、第五周至第八周：设计并实现CIS图像采集和预处理算法，并将其移植到FPGA上进行硬件实现；
3、第九周至第十二周：设计并实现CIS图像特征提取和图像增强算法，并将其移植到FPGA进行硬件实现；
4、第十三周至第十六周：搭建FPGA和DSP硬件平台，进行调试和优化；
5、第十七周至第二十周：实现完整的CIS图像处理系统，并进行测试和优化；
四、可行性分析
本文所提出的基于FPGA和DSP的CIS图像处理系统，具有实用性和先进性，其可行性分析如下：
1、技术可行性：
FPGA芯片和DSP芯片在图像处理领域应用较为广泛，已经有许多成功的案例。因此，本文所提出的CIS图像处理系统基于这些成熟技术实现，其技术可行性较高。
2、实际可行性：
随着图像处理技术在各个领域中的应用逐渐增加，对于实时、高效的处理需求也越来越大。本文所提出的CIS图像处理系统恰好可以满足这些需求，因此具有较高的实际可行性。
6、第二十一周至第二十四周：撰写论文并进行修改及排版等工作。
六、参考文献
1.金秋濂，基于FPGA的图像处理技术研究，电子技术，2010年第11期；
2.阮瑞雷，基于DSP+FPGA平台的图像处理技术研究，微型机与应用，2011年第22卷；
基于DSP的多路图像采集系统的开题报告
基于DSP的多路图像采集系统的开题报告一、选题背景：随着计算机技术与数字信号处理技术的不断进步，多媒体技术已经成为当前计算机领域的重要研究方向之一。
图像采集作为多媒体技术的重要组成部分，其主要任务是将物理世界中的图像信息转化为数字信号，使处理和传输更加方便快捷。
因此，研究和开发多路图像采集系统具有重要的实际意义和应用价值。
二、选题意义：基于DSP的多路图像采集系统是一种新兴的图像采集技术，具有采集速度快、采集准确、图像质量高等优点，已经广泛应用于机器视觉、视频监控等领域。
本课题旨在通过学习和探究基于DSP的多路图像采集系统的实现原理和技术方法，开发出一种高性能、高可靠性、易操作的图像采集系统，为多媒体技术的发展做出贡献。
三、选题目标：本课题的主要目标是设计和实现一种基于DSP的多路图像采集系统，完成以下具体任务：（1）研究基于DSP的多路图像采集技术的实现原理和技术方法，了解DSP的特点和应用场景；（2）设计多路图像采集系统的硬件平台，包括采集卡、信号处理单元和存储单元等；（3）开发多路图像采集系统的软件平台，包括图像采集、图像处理和存储等模块，实现对多路图像的同时采集、处理和存储；（4）进行系统测试和性能评估，验证多路图像采集系统的功能和性能指标，包括采集速度、采集精度和图像质量等。
四、选题内容：本课题的内容主要包括以下几个方面：（1）多路图像采集技术的研究和分析，深入了解基于DSP的多路图像采集技术的实现原理和技术方法；（2）多路图像采集系统的硬件设计，包括采集卡、信号处理单元和存储单元等，实现对多路图像的同时采集和处理；（3）多路图像采集系统的软件设计，实现对多路图像的同时采集、处理和存储，并具有图像处理和实时展示功能；（4）系统测试和性能评估，验证多路图像采集系统的功能和性能指标，包括采集速度、采集精度和图像质量等。
五、选题方法：本课题的研究方法主要包括以下几个方面：（1）文献调研和资料收集，查阅相关领域的文献和资料，了解多路图像采集技术的实现原理和技术方法；（2）系统需求分析和功能设计，根据实际应用需求和技术要求，确定多路图像采集系统的功能和硬件平台；（3）软硬件设计和实现，根据系统设计要求，完成多路图像采集系统的硬件设计和软件开发；（4）系统测试和性能评估，对多路图像采集系统进行测试和评估，验证系统的功能和性能指标。
基于DSP的高速数字图像获取技术研究的开题报告
基于DSP的高速数字图像获取技术研究的开题报告一、研究背景随着科技的不断发展，数字图像处理技术在人们的日常生活中越来越普及。
数字图像获取是数字图像处理的第一步，其快速、准确的获取是保证数字图像处理结果准确的前提。
因此，数字图像获取成为数字图像处理中至关重要的一环。
而现今大多数数字图像获取设备大多采用模拟CCD或CMOS图像传感器来获取图像信号，其采样速度常常受限于硬件设备性能，因此，如何提高数字图像获取的速度成为了研究热点之一。
二、研究内容和目标本文旨在研究基于DSP的高速数字图像获取技术。
采用DSP作为数字图像处理平台，通过系统设计和算法优化等手段提高数字图像获取的速度。
具体研究内容主要包括以下几个方面：1. 研究数字图像获取的基本原理和方法，了解图像传感器的工作原理及其采样速度。
2. 设计基于DSP的数字图像获取系统，包括系统硬件设计及其接口设计。
3. 优化数字图像获取算法，提高采样速度，并确保采集的图像质量。
4. 验证系统的正确性和可行性，进行系统测试和性能评估。
本文的目标是实现基于DSP的高速数字图像获取技术，能够实时采集高清图像，满足实际应用需要。
三、研究方法和技术路线1. 理论分析与文献综述，深入研究数字图像获取的原理和方法，并对目前已有的数字图像获取技术进行调查和分析。
2. 系统设计：确定基于DSP的数字图像获取系统硬件框架，包括采集模块设计、图像处理模块设计，硬件接口设计等。
3. 算法优化：采用 FPGA 进行极限优化，提高采样速度。
借助DDS模块实现采样时钟信号生成，提高采样准确率。
4. 系统测试：完成DSP系统的硬件和软件设计并进行实验，对系统进行性能评估，分析和总结测试结果。
四、研究意义本文主要研究基于DSP的高速数字图像获取技术，研究成果对于数字图像获取和其它相关领域的学术研究和工程发展具有重要意义。
主要有以下几个方面：1.拓展了数字图像获取技术的研究领域，提高了数字图像处理的效率。
DSP开题报告
三、数字滤波器的基本原理
数字滤波器(Digital Filter，简称为DF)是指用来对输入信号进行滤波的硬件和软件。所谓数字滤波器，是指输入、输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的器件。数字滤波器和模拟滤波器相比，因为信号的形式和实现滤波的方法不同，数字滤波器具有比模拟滤波器精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活、不要求阻抗匹配等优点。
2.流水线操作
DSP芯片广泛采用流水线，以减少指令执行周期。TMS320系列DSP处理器流水线深度从2到6级不等，其中笔者所使用的TMS320C5402有6级流水线使得像取指、译码、执行等操作可以独立的进行，使得指令的执行能完全重叠。在一个指令周期中，数条指令处于激活状态，只是当中断产生时处于各级流水线上的指令才作废。重新开始新的流水操作。因此一般情况流水线操作使DSP芯片的执行具有高效性。
(1)
(2)
（2）FIR数字滤波器设计方法：从数字滤波器的概念及基本原理的分析，得出数字滤波器设计的基本步骤，并探究了常用的力量三种设计方法:窗函数法、频率抽样法、切比雪夫逼近法。找出设计方法存在的问题，引入遗传算法解决了窗函数法和频率抽样设计法存在的缺陷，结合FIR数字低通和带通滤波器设计中的两个例子，给出了算法实现FIR滤波器设计的具体操作步骤和实验结果，才能较好地满足了预期的频率特性。
基于DSP的CCSDS图象压缩算法实现的开题报告
基于DSP的CCSDS图象压缩算法实现的开题报告
一、课题背景
CCSDS（Consultative Committee for Space Data Systems）是一个国际性的组织，旨在发展航天数据系统标准。
在航天任务中，图象压缩是关键的数据处理环节之一，CCSDS的标准化图象压缩算法也成为了航天行业中普遍使用的技术之一。
现如今，数字信号处理（DSP）技术的不断发展，为CCSDS标准化图象压缩算法的实现提供了更为优良的条件。
二、研究目的
本研究的目的是基于DSP实现CCSDS图象压缩算法，研究其在航天应用中的效果。
通过实验验证，可以证明基于DSP的CCSDS图象压缩算法在航天应用中具有优越性能，能够提高数据传输的效率，减少数据存储量。
三、研究内容
本研究的主要内容包括以下几点：
1.深入学习CCSDS标准化图象压缩算法的原理和特点，了解其在航天应用中的意义和应用。
2.研究DSP技术的特点和应用，并掌握DSP相关开发技术和工具的使用方法。
3.基于DSP的软硬件平台，实现CCSDS标准化图象压缩算法，并进行实验验证，比较其与其他图象压缩算法在航天应用中的性能差异。
四、研究意义
通过本研究的实践，可以使人们更好地了解CCSDS标准化图象压缩算法的特点和应用，在航天领域得到更好的应用。
此外，本研究的成果还对于DSP技术在航天应用中的推广具有重要的意义，有助于DSP技术的进一步发展和应用。
基于DSP的多光谱图象数据压缩技术研究的开题报告
基于DSP的多光谱图象数据压缩技术研究的开题报告1. 研究背景多光谱图像数据在遥感、医学成像等领域应用广泛，但其数据量庞大，传输、存储、处理等方面的要求很高。
目前，常用的压缩算法包括JPEG、JPEG2000、H.264等，但这些算法对多光谱图像数据的压缩效果较差，精度不高。
因此，需要研究一种基于DSP的多光谱图像数据压缩技术，以满足高效、精确的数据压缩需求。
2. 研究目的本研究旨在针对多光谱图像数据的特点，基于DSP技术提出一种高效、精确的数据压缩技术，以实现对多光谱图像数据的有效压缩。
3. 研究内容（1）分析多光谱图像数据的特点，探讨基于DSP的数据压缩技术应该具备的特点和优点。
（2）研究和实现基于DSP的多光谱图像数据压缩算法，其中将会融合DWT、DCT、SPIHT等方法，并对算法进行优化和改进，以提高压缩效率和数据还原质量。
（3）在DSP开发板上实现压缩算法，并进行实验验证。
通过对不同类型、大小的多光谱图像数据进行压缩和还原，分析算法的压缩效率和数据还原质量等方面的性能表现。
4. 研究意义该研究的成果将为多光谱图像数据的高效处理提供技术支持和实现途径，同时也为压缩算法的优化和改进提供新的思路和方法。
在实际应用中，对于多光谱图像数据的存储、传输和处理等方面将产生重要的应用价值。
5. 研究方案（1）收集和整理多光谱图像数据及其特点，对多光谱图像数据进行预处理和分析。
（2）研究和设计基于DSP的压缩算法，并对算法进行优化和改进。
（3）在DSP开发板上实现压缩算法，并进行实验验证。
（4）分析实验结果，评估算法的性能表现。
（5）撰写研究论文，并进行综述和总结。
6. 研究进度（1）第1-2个月：进行多光谱图像数据的收集和整理工作，对数据进行预处理和特征分析。
（2）第3-5个月：研究和设计基于DSP的压缩算法，并进行优化和改进。
（3）第6-8个月：在DSP开发板上实现压缩算法，并进行实验验证。
（4）第9-10个月：分析实验结果，评估算法的性能表现，并撰写论文。
基于DSP的X射线图像实时处理系统的研究与实现的开题报告
基于DSP的X射线图像实时处理系统的研究与实现的开题报告一、研究背景和意义X射线技术广泛应用于医学、工业、安全等领域，产生了大量的X射线图像。
X射线图像具有较高的细节和对比度，但也存在一定的噪声和图像模糊等问题，影响了图像的质量和诊断的准确性。
因此，对X射线图像进行实时处理和优化具有重要的意义。
数字信号处理是一种重要的信号处理方式，能够有效地处理信号噪声、抑制干扰、增强信号等，广泛应用于图像处理、音频处理、视频处理等领域。
基于数字信号处理的实时X射线图像处理系统能够实时对X射线图像进行降噪、增强、去模糊、边缘检测等处理，提高图像的质量和诊断的准确性，对医学、工业、安全等领域具有重要的应用价值和学术研究意义。
二、研究内容和研究方法本研究的主要内容为基于DSP的X射线图像实时处理系统的研究与实现。
具体研究内容包括以下几个方面：1. X射线图像处理算法的研究：包括X射线图像降噪、去模糊、增强、边缘检测等处理算法的研究和优化，探究不同算法的优缺点，选择合适的算法并进行改进和优化。
2. 实时图像处理系统的设计：基于TMS320C6713数字信号处理器，设计实时X射线图像处理系统，采用模块化设计和软硬件相结合的方式，实现图像采集、处理、显示和存储等功能。
3. 系统实现和性能评价：实现设计的实时X射线图像处理系统，并对其性能进行评价，包括实时性、图像质量、处理效果等。
本研究将采用实验与理论相结合的方法，通过MATLAB仿真和DSP实验验证算法的有效性和可行性，设计并实现实时X射线图像处理系统，对系统的性能进行评价。
三、研究进展和预期目标目前，已通过文献调研和算法研究，了解了常用的X射线图像处理算法，并探究了不同算法的优缺点。
同时，已搭建了基于MATLAB的X射线图像处理系统，实现了图像降噪、去模糊、增强和边缘检测等处理算法，并初步验证了算法的有效性和可行性。
下一步，将进一步完善和优化算法，基于TMS320C6713数字信号处理器，设计实时X射线图像处理系统，并对其性能进行评价。
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作为一个不稳定的系统模型，非常适合我们做姿态控制系统研究。
我们先用动力学方法，对自平衡小车系统做力学建模，对自平衡小车的硬件结构做出设计。
同时，为了改善系统性能，我们设计一个数字滤波算法。
最后，我们设计出自平衡小车相应的控制算法。
自平衡小车是基于倒立摆的一种不稳定系统。
因其具有可以实现原地回转和任意半径转向，移动轨迹灵活且减少占地面积等特点，所以是一个极具潜力的实验平台。
同时通过对自平衡小车控制进行研究，它的成果能够推广到其他类似的领域，其因而成为了国内外研究的热点之一。
目前国内外学者已经制作出了各种类型的二轮自平衡小车。
本文主要通过对自平衡小车进行动力学分析，建立数学模型以及设计数字滤波器等手段，为两轮自平衡小车的设计以及控制算法的优化提供依据。
1 动力学建模[1]fL为地面对车轮的摩擦力，FL为车体对车轮作用力的水平分量，ML为电机输出给车轮的作用力矩，mL为车轮质量，XL为车轮位移，R为车轮半径，I为车轮的转动惯量，?z为车轮转过角度。
先对一个车轮建立方程，由牛顿第二定律得水平方向合力为?Fx?Mad2XL?fL?FL (1-1) 得 mdt2绕轮轴心的转动力矩?M?转动惯量?角加速度d2?z?ML?fLR (1-2) 所以Idt2(1-1)和(1-2)约去fL得到d2XLMLId2?zm??FL? (1-3)RRdt2dt2?角加速度?线加速度转动半径d2?z1d2XL?∴ Rdt2dt2Id2XLML??FL(1-4) ∴(m?2)2RRdtF为两个车轮对车体的水平作用力的合力且F?2FL，N为两个车轮对车体的垂直作用力合力，mc为车体质量，?p为车体轴线和铅垂线的夹角。
DSP用于图像压缩的研究与实现的开题报告
DSP用于图像压缩的研究与实现的开题报告【摘要】DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是一种基于数字信号进行数据处理的技术。
在图像处理领域，DSP常常用于图像压缩，以减少图像数据的存储量和传输带宽。
本文将讨论DSP用于图像压缩的原理、方法和实现过程。
首先介绍了基于离散余弦变换（DCT）和小波变换的图像压缩方法；然后，探讨了DSP芯片在图像压缩中的应用，包括TI的TMS320系列DSP芯片和ADI的Blackfin系列DSP芯片；最后，本文提出了一种基于DCT和TI的TMS320C6713 DSP芯片的图像压缩方案，并对该方案进行了实现和评估。
【关键词】 DSP；图像压缩；DCT；小波变换；TI TMS320；ADI Blackfin；实现；评估【正文】一、研究背景数字图像是一种常见的媒体形式，广泛应用于多个领域，如电视、电影、广告、游戏等。
但是，数字图像的存储和传输成本往往很高，因为图像数据的大小通常很大。
因此，图像压缩就成为了一种重要的技术，其目的是减少图像数据的存储量和传输带宽，同时保持尽可能高的图像质量。
目前，图像压缩技术已经得到了广泛的应用。
其中，基于离散余弦变换（DCT）和小波变换的压缩方法尤为常见。
这些方法可以用于将高质量的图像压缩到较小的文件大小，而且在图像恢复时，图像的质量损失较小。
因此，这些方法常常被用于数字图像传输、图像存储、网络视频流等领域中。
二、研究内容本文将探讨DSP用于图像压缩的原理、方法和实现过程。
主要研究内容如下：1.基于离散余弦变换和小波变换的图像压缩方法。
2.DSP芯片在图像压缩中的应用。
其中，将重点介绍TI的TMS320系列DSP芯片和ADI的Blackfin系列DSP芯片。
这些芯片具有高性能、低功耗、可编程性等优点，适合在图像压缩领域中应用。
3.一种基于DCT和TI的TMS320C6713 DSP芯片的图像压缩方案。
该方案将采用TI TMS320C6713 DSP芯片，将图像压缩分为两个阶段：离散余弦变换（DCT）和量化及熵编码。
图像处理开题报告
图像处理开题报告图像处理开题报告一、引言图像处理是一门涉及数字图像的处理、分析和解释的学科。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都有着广泛的应用，如医学影像、人脸识别、图像搜索等。
本文将从图像处理的基本原理、应用领域和未来发展方向等方面进行论述。
二、图像处理的基本原理图像处理的基本原理包括图像获取、图像增强、图像分割、图像压缩和图像识别等。
首先，图像获取是指通过摄像机、扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字图像。
然后，图像增强通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，提升图像的质量和清晰度。
接下来，图像分割是将图像分割为不同的区域，以便进行后续的分析和处理。
图像压缩则是通过编码算法将图像数据压缩，以减少存储空间和传输带宽。
最后，图像识别是利用机器学习和模式识别算法，对图像进行分类和识别。
三、图像处理的应用领域图像处理在各个领域都有着广泛的应用。
在医学影像领域，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
通过对医学图像进行分析和处理，可以提取出病变区域，辅助医生进行判断和决策。
在人脸识别领域，图像处理可以帮助识别人脸特征，实现人脸的自动识别和验证。
这在安全领域和人机交互领域都有着重要的应用。
此外，图像处理还可以应用于图像搜索、虚拟现实、自动驾驶等领域，为人们的生活带来了便利和创新。
四、图像处理的未来发展方向随着人工智能和深度学习的发展，图像处理将迎来更加广阔的发展前景。
首先，基于深度学习的图像处理算法将更加精准和高效。
深度学习可以通过大量的数据和复杂的神经网络模型，实现对图像的自动学习和特征提取。
其次，图像处理将与虚拟现实、增强现实等技术相结合，创造出更加沉浸式和逼真的视觉体验。
再次，图像处理将与物联网技术相融合，实现对物体的智能感知和识别。
通过将图像处理与其他领域的技术结合，图像处理的应用将更加广泛和多样化。
五、结论图像处理作为一门重要的学科，对于现代社会的发展起着重要的推动作用。
本文从图像处理的基本原理、应用领域和未来发展方向等方面进行了论述。
基于DSP的图像融合系统研究及实现的开题报告
基于DSP的图像融合系统研究及实现的开题报告1. 研究背景随着计算机与数字信号处理(DSP)技术的不断发展，图像融合技术在军事、航天、医学、工业等领域得到了广泛应用。
由于图像信息的多样性，不同传感器获取的图像信息会存在一定的差异，如分辨率、亮度、对比度等。
所以，将多个传感器获取的图像信息融合，能够增强图像的鲁棒性、决策性和鉴别性。
目前，图像融合技术主要包括基于像素的融合、基于变换的融合和基于深度学习的融合等。
其中，基于像素的融合方法最为广泛应用，其基本原理就是将两幅图像的象素点逐一融合，从而得到融合后的图像。
此外，对于实时性要求高的应用，基于DSP的图像融合系统也成为了研究热点。
2. 研究内容和方法本次研究旨在开发一个基于DSP的图像融合系统，具体研究内容和方法如下：(1) 建立图像融合的数学模型，对不同算法进行比较和分析，选取适合基于DSP实现的算法进行研究。
(2) 设计并实现基于DSP的图像融合系统，包括图像采集、图像预处理、图像融合和图像显示等功能。
(3) 对系统进行性能测试和评估，主要包括图像质量、实时性、稳定性和可靠性等方面的测试和评价。
3. 研究意义本次研究对于推动基于DSP的图像融合技术的发展，提高图像融合系统的实时性和可靠性，具有一定的实际应用价值。
此外，相关研究成果还有望为军事、航空等领域的目标跟踪、医学影像诊断等提供技术支持，具有广泛的应用前景。
4. 研究进度截至目前，已经完成了系统设计方案的制定和相关算法的研究。
下一步将开始系统硬件平台的搭建，并进行软硬件联合调试，争取在本学期末完成系统的实现和调试工作。
基于DSP的图像增强技术的开题报告
基于DSP的图像增强技术的开题报告一、题目基于DSP的图像增强技术二、选题背景随着数字图像处理技术的发展，图像增强技术成为数字图像处理领域中的重要研究方向。
图像增强技术是一种以提高图像视觉质量为目标的图像处理技术，其主要应用于医学图像处理、军事侦查、安防监控等领域。
其中，数字信号处理（DSP）技术在图像增强中起着关键作用。
目前，大量的研究人员致力于图像增强技术的研究，然而，这些技术的研究多数基于计算机软件，其处理速度和效果受到了许多限制。
而基于DSP的图像增强技术具有较高的计算能力和实时性能，能够满足更加严格的实时处理要求。
三、研究目的和意义本研究旨在探究基于DSP的图像增强技术，通过对DSP处理器的概述、图像增强技术的研究和算法优化，实现对数字图像的高效增强处理。
本研究的目的是：1.了解DSP处理器的结构和工作原理，掌握基于DSP的信号处理流程；2.研究图像增强技术的理论基础及应用，掌握代表性处理算法及其优缺点；3.对图像增强算法进行优化，提高其处理速度和抗噪性能；4.实现基于DSP的图像增强处理，优化算法实现指令集优化、并行处理等技术，提高系统的实时处理能力和效果；5.通过测试和验证，评估所设计和实现的系统的性能和效果。
四、研究内容和方法1. DSP理论基础的学习与掌握，包括DSP的基本结构和工作原理、信号处理流程等。
2. 图像增强技术的研究，包括基于空域、频域和小波变换的代表性增强算法及其应用场景、技术优缺点等；3. 对代表性的图像增强算法进行改进和优化，提高其处理速度和抗噪性能；4. 实现基于DSP的图像增强处理，设计相应的算法架构和处理流程，优化算法实现指令集优化、并行处理等技术；5. 对所设计和实现的系统进行性能和效果测试和验证，评估其处理速度和增强效果。
研究方法包括文献调研、MATLAB仿真实验、C语言程序设计等。
五、拟解决的关键技术与难点1. 基于DSP的图像增强技术的设计和实现；2. 图像增强算法的优化和改进，提高处理速度和抗噪性能；3. 并行处理、指令集优化等技术的应用，提高系统的实时处理性能。
基于DSP的手机实时图像浏览平台的软件设计的开题报告
基于DSP的手机实时图像浏览平台的软件设计的开题报告一、选题背景移动互联网市场的迅速发展使得手机成为人们生活中必不可少的设备之一，手机的摄像功能也得到了不断的提升。
与此同时，基于数字信号处理（DSP）的图像处理技术也得到了广泛应用，应用场景丰富。
为了满足人们对于图像处理的需求，本项目基于DSP的手机实时图像浏览平台的软件设计应运而生。
二、研究内容与目的该项目的研究内容主要包括以下方面：1.基于DSP的图像处理算法设计；2.手机端实时图像传输与显示技术；3.利用人机交互的方式，设计用户友好的操作界面。
该项目的主要目的是利用DSP的图像处理算法和手机实时图像传输与显示技术，实现一款能够快速浏览、编辑、分享图像的平台软件。
三、研究方案与步骤1.系统设计及架构设计：本项目系统构建的核心思路就是DSP与手机的有机结合，采用模块化的设计思想，分为DSP端和Android端两部分，采用DSP芯片实现图像处理算法，最终生成用于Android平台上的可交互、实时、高效的图像处理软件。
2.图像处理算法设计：本项目会使用到一系列基于DSP的图像处理算法，比如轮廓提取、图像降噪、图像增强等。
其中，轮廓检测和图像增强算法是本项目的重点。
3.手机实时图像传输与显示：在这一步，我们需要利用手机的传感器，如摄像头，完成图像的实时传输和显示。
主要是通过Android平台上的摄像头API来实现。
4.用户友好的图像编辑界面的设计：在软件界面的设计中，要考虑到界面的易用性和设计美观性等因素，同时又要满足图像编辑的需要，再结合用户的使用习惯和喜好进行个性化的设计。
四、研究结果与预期通过以上步骤的实现，预计可以实现一个移动端的图像处理应用程序，具有以下优点：1.实现基于DSP的高效边缘检测、图像锐化、颜色调整、滤波等一系列高级图像处理算法，提高图像处理效率；2.实时的图像传输和显示，使用户能够随时随地进行图像处理和编辑，提高了使用的便利性和灵活性；3.设计一个简单易用的图像编辑界面，使用户能够快速、简单地进行图像处理，提高用户满意度。
基于DSP的手机实时图像浏览平台的硬件设计的开题报告
基于DSP的手机实时图像浏览平台的硬件设计的开题报告一、选题背景随着智能手机的普及，人们越来越需要通过手机对图像进行实时浏览和处理。
虽然现有的手机图像浏览软件已经实现了基本的功能，但是它们的处理速度和效果却不如人意。
这是因为现有的图像处理软件主要依靠CPU来计算，而CPU的计算速度和能力有限。
因此，设计一款基于DSP的手机实时图像浏览平台，能够有效地提高图像处理速度和效果，符合当前市场的需求。
二、选题意义通过本项目的实现，能够有效地提高图像处理速度和效果，使用户可以更加流畅地对图像进行浏览和处理。
此外，该图像处理平台也可以为物联网、智能家居等领域提供更加高效的图像处理技术支持。
相信该项目的实现将会对社会产生积极的影响。
三、主要研究内容1、设计基于DSP的手机实时图像浏览平台的硬件系统。
2、实现图像的采集、预处理和显示功能。
3、优化图像处理算法，提高处理速度和效果。
四、实施方案和方法1、硬件设计方案采用TI公司的TMS320C6678 DSP芯片作为核心处理器，并与其他外围芯片进行连接。
硬件系统可分为以下主要模块：采集模块、预处理模块、DSP模块、显示模块和其他辅助模块。
2、软件设计将采用C语言和Assembly语言进行编码。
通过设计高效的算法，将图像处理速度提高到最大化，保证对于用户的响应速度。
3、对设计的系统进行软硬件的联合调试，并根据实际测试结果进行优化与修改，保证系统稳定可靠。
五、预期成果最终实现一款基于DSP的手机实时图像浏览平台，具备快速、高效、稳定的图像处理能力，使用户可以更加流畅地对图像进行浏览和处理。
六、研究难点和挑战1、如何利用DSP芯片的计算能力，提高图像处理速度和效果。
2、如何实现DSP芯片与其他外围芯片之间的高速数据传输，保证系统的整体性能。
3、如何优化图像处理算法，提高效率和准确率。
七、研究进度安排1、第一阶段：调研，对目前市面上的DSP芯片的应用及其特性进行研究，并对实验中所需的传感器进行选型和测试。
基于DSP的夜视图像处理研究的开题报告
基于DSP的夜视图像处理研究的开题报告一、选题背景随着科技的发展，夜视技术已经成为重要的研究领域。
夜视技术在许多领域都有应用，如军事、安防、航天等。
夜视图像处理技术是夜视技术中重要的组成部分，通过对夜视图像的处理，可以提高其清晰度、对比度和信噪比等，从而更好地满足各个领域对夜视技术的需求。
其中，DSP 作为一种强大的数字信号处理工具，可在夜视图像处理中发挥重要作用。
二、选题意义在现实应用中，夜视图像往往存在着很多噪声和模糊，极大地影响其识别和判断能力。
针对这些问题，通过利用DSP来对夜视图像进行处理，可以有效地提高夜视图像的质量。
此外，夜视技术也是军事、安防及其他领域中不可或缺的技术，本研究通过对夜视图像处理的研究，有助于更好地满足各个领域对夜视技术的需求，具有一定的实用价值和应用前景。
三、研究内容和方法本研究旨在利用DSP完成对夜视图像的预处理和增强，具体内容包括：1. 夜视图像的预处理。
预处理是夜视图像处理的重要步骤，本研究将针对夜视图像中的噪声、模糊等问题进行预处理，以提高其质量。
2. 夜视图像的增强。
本研究将运用DSP进行对比度增强、锐化、噪声抑制等操作，以提高夜视图像的清晰度。
3. 夜视图像处理的实验测试。
本研究将通过实验测试夜视图像处理的效果，包括图像清晰度、对比度、信噪比等，以验证研究的可行性和有效性。
本研究将采用实验研究方法，包括图像采集、数字信号处理和实验测试等。
同时，还将运用相关软件、工具和分析方法，以提高研究的可靠性和准确性。
四、预期结果及贡献通过本研究，可以有效地提高夜视图像处理的质量和效率，具体成果包括：1. 夜视图像的预处理和增强，提高其清晰度、对比度和信噪比等，从而更好地适应各个应用领域的需求。
2. 采用DSP进行夜视图像处理，为夜视技术在军事、安防、航天等领域的应用提供了新的可能性。
3. 提高夜视技术在各个领域的应用价值，为相关领域的发展做出贡献。
五、研究进展和计划目前，本研究已完成夜视图像的采集和处理，并进行了初步实验测试。
基于DSP的超光谱图像压缩技术的研究及实现的开题报告
基于DSP的超光谱图像压缩技术的研究及实现的开题报告一、选题的背景和意义随着遥感技术的发展，获取的遥感数据量不断增加。
其中，超光谱图像数据是遥感数据中的一种，具有高光谱分辨率和高空间分辨率的特点，能够提供大量的地物光谱信息。
然而，超光谱图像数据的体积较大，传输和存储的成本也较高。
因此，如何对超光谱图像数据进行有效的压缩成为了一个热门的研究领域。
数字信号处理（DSP）作为一种重要的技术手段，已经广泛应用于压缩算法中。
基于DSP的超光谱图像压缩技术，能够实现高效率、低失真的数据压缩，降低传输和存储成本，具有重要的研究价值和实际应用价值。
二、研究内容和方法本课题主要研究基于DSP的超光谱图像压缩技术。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 对超光谱图像进行预处理，包括图像均衡化、降噪等；2. 进行色彩转换，将RGB图像转换为HSV图像；3. 利用小波变换对图像进行多尺度分析；4. 采用熵编码对图像进行压缩。
本研究将采用实验研究方法和计算机模拟方法相结合。
首先，在MATLAB平台上对超光谱图像进行预处理、色彩转换和小波变换，并选择不同的压缩比进行压缩编码，最后进行解码和重构，比较压缩前后图像的质量变化。
然后，将该算法移植到DSP平台上进行验证。
三、预期研究成果和意义预期实现基于DSP的超光谱图像压缩算法，并进行算法实现上的优化，比较不同压缩比下的压缩质量。
同时，预期研究成果将具有以下意义：1. 探索一种基于DSP的超光谱图像压缩技术的新方法，为超光谱图像数据的有效处理和应用提供技术支持；2. 优化算法实现，提高算法的实时性和压缩效率；3. 实现低失真的压缩，降低传输和存储成本，促进超光谱图像的广泛应用。
基于DSP的图像检测与铁路安全技术的研究的开题报告
基于DSP的图像检测与铁路安全技术的研究的开题报告一、研究背景随着铁路的不断发展，铁路交通安全问题也成为人们关注的焦点。
而图像检测技术在铁路交通安全的应用中具有非常广泛的应用前景。
通过使用数字信号处理器（DSP），可以将图像检测技术应用于铁路交通安全中，从而实现对行驶中的列车、行人、车辆等物体的检测和识别，为铁路交通安全保驾护航。
二、研究内容1. 图像采集技术的研究图像采集技术是图像检测技术的前提，研究如何获得高质量的图像是本项研究的重点。
本项研究将探究合适的图像采集方式、图像采集设备等。
2. 图像处理技术的研究图像处理技术是图像检测的关键技术。
本项研究将探究常用的图像处理算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等，并优化算法以适用于铁路交通安全检测。
3. 基于DSP的图像识别系统的设计与实现本项研究将设计一套基于DSP的图像识别系统，包括硬件与软件实现的部分。
该系统将能够实现对铁路交通安全中的行驶中的列车、行人、车辆等物体的检测和识别。
三、研究意义本项研究将为铁路交通安全提供一种可靠的技术手段，从而提高铁路交通安全水平。
此外，该项研究还将为图像检测技术的研究提供一定的参考价值。
四、研究难点1. 在铁路交通安全中，常常存在复杂背景下的物体识别问题，需要设计合适的算法进行优化处理。
2. DSP硬件平台的设计与实现需要与图像处理算法相差不远，需要具备较高的工程技术水平。
五、研究进度安排本项研究预计需要6个月的时间，主要进度安排如下：第1个月：研究图像采集技术与图像处理算法；第2-4个月：设计并优化图像检测与识别算法；第5-6个月：基于DSP的图像识别系统的设计与实现。
六、预期成果1. 掌握图像采集与处理技术，提高图像检测算法的精度和效率。
2. 设计并实现一套基于DSP的图像识别系统，可以在铁路交通安全领域中得到广泛应用。
3. 发表相关学术论文一篇。
基于DSP的被动毫米波成像处理器研究的开题报告
基于DSP的被动毫米波成像处理器研究的开题报告一、研究背景毫米波成像技术是一种无损检测技术，具有在低能量辐射下能够实现人体隐私保护的优势。
因此，被动毫米波成像技术越来越受到关注。
被动毫米波成像技术的优点是无需发射高能量辐射，能够在不破坏受测物体的情况下对其进行成像。
利用人体或其他物体本身发出的微弱热辐射进行成像，可以实现对于隐私的保护。
这种成像技术可以广泛用于安防、医疗、人机交互等领域。
而基于数字信号处理的处理器高效完成毫米波图像的处理和分析，可以提升该技术在实际应用中的性能和可靠性。
二、研究内容本课题的研究内容主要包括以下三个方面：1. 基于DSP设计被动毫米波成像处理器的硬件系统，实现模拟信号采集、模数转换、数字信号处理等功能。
2. 开发适应被动毫米波成像的图像处理算法，采用合适的滤波、增强、分割等技术对毫米波图像进行处理。
3. 针对常见的成像应用场景，设计相应的特定算法，并开发应用软件，实现正确显示被动毫米波图像。
三、研究意义1. 针对目前被动毫米波成像技术中的信号处理问题，提出高效的处理方法，可以提高成像的准确性和精度。
2. 设计基于DSP的处理器硬件系统，能够在实际应用中对信号进行即时处理，提高处理效率，降低延迟。
3. 研究成果可在安防、医疗等领域得到广泛的应用，此外，基于本研究可扩展的思路，可以为工业自动化、智能交通等方向的研究提供借鉴。
四、研究方法1. 使用C语言、Verilog等开发工具设计处理器的硬件系统，完成模拟信号采集、模数转换、数字信号处理等功能。
2. 采用MATLAB、Python等工具探究被动毫米波图像处理领域的临界问题，并开发适应被动毫米波成像的图像处理算法。
3. 结合处理器硬件系统和图像处理算法，设计实现毫米波图像应用软件，该软件可适应多种成像场景，并展示处理结果。
五、预期成果完成基于DSP的被动毫米波成像处理器，开发适应毫米波图像处理需求的图像处理算法，并设计开发毫米波图像应用软件，以此提高被动毫米波成像技术在安防、医疗等领域的应用水平。
基于DSP的机车监控视频处理技术的研究的开题报告
基于DSP的机车监控视频处理技术的研究的开题报告题目：基于DSP的机车监控视频处理技术的研究研究目的：目前，机车交通事故频发，为了提高行车安全，需要对机车进行监控，及时发现问题并进行处理。
本研究旨在通过基于DSP的机车监控视频处理技术的研究，解决机车监控过程中存在的问题，提高机车监控的效率和准确性。
研究内容：本研究计划从以下几个方面进行深入探讨：1. 监控视频采集技术：研究机车监控视频的采集技术，包括摄像头的选择与配置、视频采集卡的使用等。
2. 视频处理技术：研究机车监控视频的处理技术，包括视频压缩、视频流处理、视频储存等。
3. DSP技术应用：基于DSP技术，实现机车监控视频的快速处理，包括图像增强、人脸识别、异常检测等。
4. 系统集成与优化：对研究成果进行系统集成和优化，搭建完整的机车监控系统，并对其进行实际应用测试，不断优化和完善。
研究方法：本研究将采用文献资料法、实验研究法和系统集成测试法相结合的研究方法。
通过阅读相关文献和资料，了解机车监控视频处理技术的最新研究进展和存在的问题。
然后进行实验测试，验证DSP技术在机车监控中的应用效果。
最终进行系统集成和优化，搭建完整的机车监控系统，并进行实际应用测试评估。
预期目标：本研究旨在研究基于DSP的机车监控视频处理技术，预期可以达到以下目标：1. 实现机车监控视频的实时采集和快速处理，提高机车监控效率。
2. 基于DSP技术实现机车监控视频的图像增强、人脸识别和异常检测等功能，提高机车监控准确性。
3. 搭建完整的机车监控系统，进行实际应用测试评估，为机车交通事故的预防和管理提供有效支持。
参考文献：1. 马聪，王新兵. 基于DSP的机车视频质量检测技术研究[J]. 机车电传动, 2019, 3(2):139-142.2. 姜春明，赵芝琼，董绍波. 基于DSP的机车视频图像处理技术研究[J]. 电子技术 & 应用, 2017, 43(03):143-145.3. 钟瑜琳，邓雪峰，魏志勇. 基于DSP的机车行车记录仪视频流采集技术研究[J]. 科技经济导刊, 2019, 18(19):49-50.。
以DSP实现移动物体的图像检测和追踪系统的开题报告
以DSP实现移动物体的图像检测和追踪系统的开题报告一、选题背景与意义随着科技与工业的发展，自动化技术在人类生产和生活中得到广泛应用。
目前，自动化技术已经覆盖了各个领域，其中，图像处理技术是自动化技术中的重要组成部分。
移动物体的图像检测和追踪是一种常见的图像处理任务，其在人机交互、智能监控领域有着广泛应用。
例如，在公共场所（如地铁站、机场、商场等）进行视频监控时，若存在可疑人员或涉嫌犯罪行为，需要及时对其进行检测和追踪，实现对该人员的迅速定位和抓捕。
在此背景下，本课题旨在开发一种基于DSP实现移动物体的图像检测和追踪系统，该系统可以实时检测场景中运动的物体，并记录其运动轨迹，从而实现对物体的追踪。
二、研究内容本课题主要研究内容包括以下几个方面：1、图像采集：使用摄像头采集场景中的图像，获取移动物体的视觉信息。
2、图像预处理：对采集的图像进行预处理，包括噪声滤波、灰度变换、二值化等，以减少噪声干扰，提高移动物体的检测效果。
3、移动物体的检测：通过图像处理算法，实现对场景中运动的物体进行检测。
4、移动物体的跟踪：通过对移动物体的特征点进行提取和跟踪，实现对物体的追踪。
5、图像展示：在系统界面中展示检测到的移动物体及其运动轨迹，让用户可视化地观察移动物体的运动路径和行为轨迹。
三、技术路线1、算法设计方案本系统的移动物体图像检测和追踪算法方案如下：（1）背景差分法：使用背景差分法实现场景中移动物体的检测。
该方法需要获取场景的背景图像并建立背景模型，通过比对当前图像和背景图像的差异，检测场景中的移动物体。
（2）角点检测：为检测移动物体，需要对图像中的角点进行提取，获取移动物体的特征点。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等。
（3）KLT光流跟踪：使用KLT光流跟踪算法对检测到的特征点进行跟踪，实现对移动物体的追踪。
2、DSP硬件选型本系统将基于DSP实现移动物体的图像检测和追踪，选用合适的DSP芯片非常重要。
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硬件系统的核心处理器是TI公司的TMS320DM642 DSP芯片。系统工作过程是，视频输入设备输入的图像数据经视频解码器解码后传输至TMS320DM642，TMS320DM642对图像数据进行存储、处理、采集。
整个系统由模拟信号调理电路、转换器、可编程时序逻辑电路、通用DSP、通用存储器和标准串行口及外围电路组成。系统能采集标准的模拟视频信号。可以从采集到的模拟视频信号中分离出标准的静态图像并以位图形式保存。可以独立脱机完成从视频采集、图像提取到图像分析的全部工作。可以通过串行口与其它处理器交换数据。
算法：
数字图像处理即把空间离散、幅值量化的数字图像，经过一些特定数理模式加工处理，以有利于人眼视觉或某种接收系统的过程。广义讲，一般数字图像处理的方法主要包括：图像变换，图像增强，图像复原，图像压缩编码，图像分析，模式识别等内容。图像分析和模式识别是相对独立的，其基本特点是输入为图像，而输出是对图像的分析、特征分类或是对图像的描述、解释。
本科生毕业设计开题报告
题目:基于DSP的图像处理系统设计与实现
学院：信息工程学院
专业：通信工程
班级：10通信一班
姓名：吴任仁
学号：201032050157
指导教师：高飞飞
2013年10月20日
1、选题背景（含题目来源、应用性和先进性及发展前景等）
题目来源：
视觉是人类最重要的感知之一。人们通过它接收到有关外部世界的大部分信息。大量的统计证明，人类凭眼睛获得的图像信息占人类感觉器官获得信息总量的90%以上。正是这个原因，图像在科学与技术以及日常生活中是十分重要的。随着信息技术的快速发展，存储器与处理器已经能满足图像采集和处理的要求。因此在当今信息化社会里，数字化的图像处理己成为发展的大趋势。数字图像处理，就是指用数字图像处理技术，对图像进行某种运算和处理，从而达到预期的目的。
二、设计方案（含设计主要内容、方法手段及预期达到的目标）
本系统采用通用DSP控制通用高速视频转换器,对外接的摄像头输出的模拟视频信号进行采集,获得需要分析的原始视频信号,并通过运行在同一片通用DSP芯片中软件的提取子函数,对该原始视频信号中的静态图像信号进行提取和整理,并依靠该DSP和相应软件实现后续的图像分析和处理,从而实现对模拟视频信号的采集、提取、处理和分析一体化。其中DSP芯片承担着三种任务:图像采集控制、信号提取、图像分析和处理。系统最终可以实现用中值滤波、傅立叶变换等算法处理图像。
发展前景：
图像处理的发展与计算机以及硬件技术的发展是紧密联系的。最早发表有关计算机处理图像信息的文章的时间要追溯到20世纪50年代，随着计算机以及硬件技术的高速发展，性能大幅度提高，而价格却大幅度下降，无疑推动了图像处理技术的发展。
随着微型计算机的发展和普及，现代的图像处理方式越来越向高速、小型、简洁的方向发展，图像处理逐渐由专用、笨重的图像处理机过渡到通用、小型的微型机方式，但是由于图像的数据量很大，算法复杂程度高，人们经常使用软件来处理，软件往往局限于计算机的配置，使得图像处理速度比较慢、实时性差、价格高，不适宜在小规模、小环境内使用。与此同时数字信号处理各种算法日趋完善，特别是运算能力的很强的数字信号处理器(DSP)的问世，使现代图像处理系统进入了和计算机紧密结合的全数字体制的阶段。以DSP为核心的硬件系统同样可以用来进行图像处理，为这个问题的解决带来了新的途径。
3、进度安排
2013
年
秋
季
第4~7周
确定毕设题目，选定设计方向
第8~9周
查阅相关资料，完成开题报告
第10~15周
完成图像处理系统硬件设计
第15~18周
撰写中期报告，中期答辩
2014
年
春
季
第1~4周
完成直方图统计、中值滤波、傅立叶变换、图像取反处理的算法设计
第4~6周
完成cabor变换和H.263编码解码的算法设计
[10]容观澳.计算机图象处理[M].北京:清华大学出版社，2000. 17-25
[11]姚海根.图像处理[M].上海:上海科学技术出版社，2000. 25-30
[12]王耀南.计算机图像处理与识别技术[M].北京:高等教育出版社，2001. 107-123
[13]卡斯尔曼.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社，2002. 375-404
4、图象取反处理：将图象按象素按位进行求反，取得类似照相底片效果。求反处理的图象与原始图“黑白颠倒”，可以看清原始图中灰黑区域的情况。
5、cabor变换：cabor变换属于加窗傅立叶变换，可在频域的不同尺度、不同方向上提取相关特征，因此用cabor函数的变换对图像进行滤波，得到的是图像平滑的效果.
6、H.263编码解码：实验程序在ICETEK-DM642-AVM板上实现D1格式的H.263编码和解码。程序将摄入的视频图象首先进行编码，产生H.263码流，再由解码程序处理此码流，生成目标视频送显示设备显示。
[14]黄贤武.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:电子科技大学出版社，2000. 95-115
[15]刘政凯.微机计算机数字图象处理技术[M].合肥:安徽科学技术出版社，1991.203-214
[16]冈萨雷斯.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社，2003.
[17]朗锐.数字图像处理学[M]，北京希望电子出版社，2002.12:471-473
[7]郭灿新,张绍峰等.CF卡文件系统在DSP数据采集中的开发应用.电子技术应用[J],2006.
[8]洪子泉,杨静宇.用于图像识别的图像代数特征抽取[J]，自动化学报，1992,18像缺陷识别算法的研究与应用[J].北方交通大学学报. 2002(2): 19-22.
第7~10周
完成软件设计
第11~13周
撰写毕业论文，进行毕业答辩
四、参考文献（外文参考文献不少于2篇）
[1]季昱,林俊超,余本喜.DSP嵌入式应用系统开发典型实例[M].北京:中国电力出版社,2005.
[2]TexasInstruments.TMS320DM642 Video/Imaging Fixed-Point Digital Signal Processor Data Manual[Z]. SPRU234A.2004.8.
具备高速视频采集能力，高精度视频解析能力，动态范围大输入信号幅度、带宽可调，具备100MHz图像信号处理能力，非易失存储器可以同时存储512KB图像数据，高达230Kbit/s的串行数据交换。
软件：
本系统的软件需要实现以下的功能,即将视频信号数字化存储下来并对其中的图像进行分离,然后根据需要进行后续处理。为了实现软件的功能,将软件分成三个大的功能模块分别进行设计,这三个模块分别是:图像采集模块、图像分离模块和图像处理模块。
本图像处理系统主要对以下算法进行设计：
1、直方图统计：灰度直方图是数字图象处理中一个最简单、最有用的工具，它描述了一幅图象的灰度级内容。
2、中值滤波：中值滤波是一种非线性的信号处理方法。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来替代值定点的灰度值。
3、傅立叶变换：傅立叶变换是一种常见的正交变换，它在一维信号处理中得到了广泛应用。
应用性和先进性：
近年来，由于图像处理方法不断改进，计算机体积缩小，性价比成倍提高，使得图像处理得到广泛普及。图像处理技术已大量地用在工业生产中。现代信息技术的迅猛发展，使得待处理的信息量急剧增加，图像处理方面的研究与应用引起了更广泛的关注。近年来，DSP技术的发展不断将数字信号处理领域的理论研究成果应用到实际系统中，并且推动了新的理论和应用领域的发展，对图像处理等领域的技术发展也起到了十分重要的作用。基于DSP的图像处理系统也被广泛的利用于各种领域。例如，使褪色模糊了的相片重新变的清晰;从医学显微图片中提取有意义的细胞的特征等等。现在图像处理已经广泛应用于各个领域。
[5]TexasInstruments.TMS320C6000 DSP External Memory Interface (EMIF) Reference Guide[Z]. SPRU266B.2004.4.
[6] Compact Flash Association. CF+ and Compact Flash Specification Revision 3.0[Z]. 2004.
视频采集：本部分的基本工作是连续控制AD,对输入的模拟视频信号进行模数转换后存入SRAM中。这里需要解决两个问题,获取完整的图像以及图像的存放。
图像分离模块：这部分的软件首先要在SRAM中存储的视频流中找到一场完整图像的开始,然后才能从该完整图像场的开始点起将这场图像的数据按行、场排列提取出来。
图像分析功能模块：当实现了图像提取后,图像数据就以位图的形式存放在SRAM中。在这个功能模块中,就可根据需要和设计要求编写相应的算法实现设计功能,或者也可以调用现有的经过优化的程序和函数对图像进行进一步的分析。
[18]许万里,苑惠娟,郑伟.工业视觉检查系统中的图像处理及模式识别[J]。哈尔滨理工大学学报，2001，6 (4):22-27
[19]王金涛,刘文耀等.数学形态学算法的DSP实现[J].光电工程，2002 (2) .
[20]任俊，涂晓昱等利用DSP的实时图像识别系统的设计与应用[J]光电工程2004第31卷第2期：66-69
[3]TexasInstruments.TMS320C64x DSP Two-Level Internal Memory Reference Guide[Z]. SPRU610B.2004.8.
[4]TexasInstruments. TMS320C6000 DSP Enhanced Direct Memory Access (EDMA) Controller Reference Guide[Z]. SPRU234A. 2004.11.