利用DSP实现图像的灰度处理
DSP及其在图像处理中的应用
地量化为 ０或 ２ ５ 这样 的图像将在直方 图的两端产生两个尖峰 ５， 脉冲。另外 ， 对灰度直方图的应用是通过其来直接计算综合光密
度（Ｏ ， Ｉ Ｄ）该值可 以在一定程度上反 映图像 的质量 。Ｉ Ｄ的计算 Ｏ 过程表达如下 ：
４ ６
Ｉ＝ｆ ） ）， Ｏ 』Ｄ，（ｄ） Ｄ ｙ （ （ｄ ，
导一
Ｊ（ｄ ｋｋ Ｎ ）
（ ５ ）
从式（ ） 以看 出 ＭＧ ５可 Ｌ实际为 Ｉ Ｄ与面 积的比值 。 Ｏ
３ 灰 度算 法的 实现
灰度直方图统计算法 非常简单 ：先分配 一定 数 目的灰度 计
数器 ， 然后对图像所有像素进行 扫描 ， 同时启 动计数器开始 统计
幅图像 是否合理利用全部允许使用 的灰度级范 围，好 的数字
图像 应尽 可能地对其加 以利用 ， 否则等于增加了量化的间隔 。通
过对直方图两端所进行的检验 ，还可 以从 一个侧面判断一 幅图 像是否为合格的数字化图像 ，其依据是 如果 原始 图像具有超 出 数字化器所能表达的灰度范围 ，则这些 超出的部分将会被简单
图 １ Ｄ ６ ２评估板示意图 Ｍ４
（ ２ ）
式中 儿 ｂ分别为 图像 的高度 和宽度 ，对于数 字图像 由于被
量化为离散 的点 ， 因此上述积分可 以用求 和来近似 ； 于有 ２ ６ 对 ５ 个灰度级 的图像 ， 度为 ｋ的像 素数 ｍ 可用 函数 Ｎ（ ） 表示 ， 灰 ｋ来 则式（ ） ２ 可改写成 ： ２１ 灰 度变换概述 ． 图像 灰度 的变换 （ ｒｙ Ｓ ａ ｒｎｆｒ ｔ ｎＧ Ｔ 是 图像增 Ｇ ａ — ｃｌＴａ ｓ ｍａ ｏ ， Ｓ ） ｅ ｏ ｉ 强处理技术 中一种非 常基 本而又直 接的空域 图像处 理 的方 法 ， 同样是 图像 数字化 软件 与显示 软件 的一个 非常重 要 的组成 部
动态差分阈值法
动态差分阈值法动态差分阈值法是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的算法。
该算法通过调整阈值来实现对图像中物体的分割，以消除背景噪声和平滑轮廓。
下面将分步骤介绍该算法的实现过程。
第一步：灰度化灰度化是将图像从RGB颜色空间转换到灰度颜色空间的过程。
该过程使得算法处理的图像数据量更小，并且在保留有用信息的同时，可以减少数据维度。
在该算法的实现中，使用的是加权平均法，即将RGB三个通道的像素值加权平均，得到图像的灰度值。
第二步：滤波处理滤波处理是为了去除图像中的噪声和过度平滑的像素。
在动态差分阈值法中，使用的是高斯滤波器，它通过叠加多个高斯函数来平滑图像，并在保留边缘信息的同时，消除高频噪声。
对于一般情况，高斯滤波器的大小视图像的分辨率而定。
第三步：求取差分差分操作是该算法的关键步骤之一。
该步骤通过计算像素与相邻像素的差异值来确定图像中的边缘位置。
在动态差分阈值法中，使用的是一阶差分算子，在计算差分过程中，需要保证差分结果的有效性，即排除噪声的干扰。
第四步：动态阈值处理动态阈值处理是根据图像的差分值来进行分割处理的过程，该过程的目的是去除噪声和保留有限的边缘信息。
在动态差分阈值法中，采用的是一种自适应线性阈值化算法，通过设置参数来调整阈值的大小，从而实现对图像的自适应分割。
第五步：二值化最后一步是将阈值化后的图像进行二值化，即将阈值化后的像素按照设定的阈值进行二进制划分。
该过程通常涉及到的计算能力较小，因此算法的速度会比较快。
综上所述，动态差分阈值法在图像分割中发挥了重要的作用。
该算法的实现过程相对简单，通过灰度化、滤波处理、差分计算、动态阈值处理和二值化处理五个步骤，就能够得到一幅满足分割要求的二值化图像。
该算法在很多场合下都得到了广泛的应用，包括检测人脸、检测车辆等。
DSP图像处理技术-实验报告模板New1
西安**大学通信与信息工程学院《DSP数字图像处理技术》课内实验报告（2016/ 2017 学年第 2学期）学生姓名： 88888专业班级： 7777学号： 0000指导教师： 0000目录实验1：Code Composer Studio入门实验 0一、实验目的 0二、实验原理 0三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (1)四、实验小结 (1)实验2：编写一个以C语言为基础的DSP程序 (4)一、实验目的 (4)二、实验原理 (4)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (4)四、实验小结 (6)实验3：图像灰度化实验 (7)一、实验目的 (7)二、实验原理 (7)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (7)四、实验小结 (8)实验4：图像平滑实验 (10)一、实验目的 (10)二、实验原理 (10)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (12)四、实验小结 (15)实验5：图像锐化实验 (16)一、实验目的 (16)二、实验原理 (16)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (16)四、实验小结 (18)实验6：图像灰度变换实验 (21)一、实验目的 (21)二、实验原理 (21)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (21)四、实验小结 (22)实验7：图像均衡化实验 (24)一、实验目的 (24)二、实验原理 (24)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (24)四、实验小结 (24)实验8：图像边缘检测实验 (28)一、实验目的 (28)二、实验原理 (28)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (28)四、实验小结 (30)实验总结与心得体会 (36)实验1：Code Composer Studio入门实验一、实验目的1、学习创建工程和管理工程的方法2、了解基本的编译和调试功能3、学习使用观察窗口4、了解图像功能的使用二、实验原理开发 TMS320C6xxx 应用系统一般需要以下几个调试工具来完成：1. 软件集成开发环境（CCS）：完成系统的软件开发，进行软件和硬件的仿真调试，它是硬件调试的辅助工具。
LED显示屏灰度调制算法
LED显示屏灰度调制算法PWM（Pulse Width Modulation，脉宽调制）调制算法是一种常用的数字灰度调制方法。
它通过控制信号的脉冲宽度来实现对灰度级别的控制。
PWM算法将时间分为多个周期，在每个周期内，通过调节脉冲的高电平时间来控制LED的亮度。
PWM调制算法的基本原理是，将输出信号与一个固定频率的周期信号进行比较。
输出信号的占空比决定了接下来一个周期内的高电平时间。
在一个周期内的每个周期信号上，高电平时间越长，LED的亮度越高，高电平时间越短，LED的亮度越低。
PWM调制算法的具体步骤如下：1.初始化：设置PWM调制频率和灰度级别数量。
一般来说，调制频率越高，图像的显示效果越好，但对硬件的要求也越高。
2.读取图像：将待显示的图像数据读取入内存。
3.处理图像：将图像数据进行处理，根据PWM调制算法生成相应的脉冲宽度。
4.输出信号：将生成的脉冲宽度控制LED显示屏的亮度。
具体来说，处理图像的步骤如下：1.对图像进行灰度化处理：将图像的RGB值转换为灰度值。
2.根据灰度级别生成脉冲宽度：根据灰度级别的大小生成对应的脉冲宽度。
3.输出PWM信号：将生成的脉冲宽度的数据输出，控制LED的亮度。
以上就是LED显示屏灰度调制算法的基本原理和步骤。
通过PWM调制算法，可以实现对LED显示屏上图像的灰度级别进行精细的控制，达到更好的显示效果。
同时，PWM算法相对简单，易于实现，并且在LED显示屏上广泛应用。
但是，PWM调制算法也存在一些问题，比如在低亮度下可能会出现明显的闪烁现象，需要进一步的优化和改进。
总之，LED显示屏灰度调制算法是一种常用的调制算法，通过控制信号的脉冲宽度来实现对LED显示屏上图像的灰度级别的调节和控制，最终达到更好的显示效果。
数字视频处理_数字视频处理中运动估计的方法及应用
运动就是对应于角度轴上的平移，使用相位相关法可以找到这个平移量。同样，使用对数坐标轴，尺度变 换可以由频率域的平移变换得到。然而Fourier变换给相位法带来了额外的汁算量°
像序列运动估计技术的应用
图像序列运动估讣技术已经广泛运用于国民经济中的许多领域，特别对数字视频编码技术、电子稳像 技术以及图像配准技术等方而有重要的支撑作用。
2.
利用特征法进行运动估计，首先要在参考图像中确左一组特征结构作为标识，并对当前图像进行搜索，以 寻找到对应的特征结构，从而获得图像序列的运动量。可以利用的主要特征量有：角点、直边缘、曲线边 缘等局部特征和形心、表而积、惯量矩的长短轴等全局特征。利用特征法估计视频图像序列帧间运动矢量 的基本步骤为：1)图像序列中每一帧图像进行处理提取特征量;2)确立特征量的帧间对应关系；3)计算特 征量的运动参数并求出图像的运动矢量。其中，确立对应关系是指求每个肖点对应的一个匹配，去除所有 其他连接，是估计图像运动特性中最困难的问题。目前提出了一种基于特征点集二维运动模型的全局运动 估计。其原理是：选取图像不同区域内的多个特征点，构成特征点集，点集内各点之间的相对位置形成稳定 的结构，约朿每点的局部运动必须保持全局一致性，从而保证运动估计的全局性和鲁棒性，提高抗噪声干 扰的能力。寻找点集之间的转换关系，就是待求的稳左的全局运动矢量。由于基于特征点的运动估计算法 易受噪声和图像遮挡的影响，利用图像边缘特征的运动估汁算法得到发展。有一种基于多直线特征的全局 运动估计算法。它通过小波变换法提取图像中的边缘，并利用Hough变换法提取图像中的直线段特征, 然后按照直线段的特征参数和位程选择原则选择具有分布特性的多个直线段，并通过对应的直线段特征比 较讣算局部运动参数和全局运动参数。相位相关法是一种频域运动检测方法，它利用了Fourier变换的 移位性质，即时域中的移位等于频率域中的相移。若一幅图像是另一幅图像的平移后的复制品，如：
DSP课设数字图像处理——二值化
DSP技术及应用课程设计报告课题名称：数字图像处理——二值化学院：电气信息工程学院专业：通信工程班级：姓名：学号：指导教师：董胜成绩：日期：2014.6.9-2014.6.20目录一、设计目的及要求 (2)二、设计所需的软件介绍 (2)三、设计原理 (3)四、程序流程图 (6)五、设计程序 (7)六、处理后的效果展示 (11)七、课程设计心得 (15)八、参考文献 (16)一、设计目的及要求：目的：1、掌握CCStudio3.3的安装和配置；2、掌握数字图像处理的原理、基本算法和各种图像处理技术；3、掌握图像的灰度化、二值化和灰度直方图的原理及编程思路；4、掌握图像滤波（图像锐化、中值滤波、边缘检测、特征识别等）的基本原理及编程方法及编程思路；要求：1、能够根据设计题目要求查阅检索有关的文献资料，结合题目选学有关参考书。
查询相关资料，初步制定设计方案。
2、用CCS软件进行C语言设计相关算法，实现对图像的采集及处理。
3、编写相应的C语言程序实现各种图像处理。
二、设计所需的软件介绍：英文全称：Code Composer Studio 中文译名：代码调试器，代码设计套件。
CCS的全称是Code Composer Studio，它是美国德州仪器公司（Texas Instrument,TI）出品的代码开发和调试套件。
TI公司的产品线中有一大块业务是数字信号处理器（DSP）和微处理器（MCU），CCS便是供用户开发和调试DSP和MCU程序的集成开发软件。
Code Composer Studio v3.3 (CCStudio v3.3) 是用于 TI DSP、微处理器和应用处理器的集成开发环境。
Code Composer Studio 包含一整套用于开发和调试嵌入式应用的工具。
它包含适用于每个 TI 器件系列的编译器、源码编辑器、项目构建环境、调试器、描述器、仿真器以及多种其它功能。
Code Composer Studio IDE 提供了单个用户界面，可帮助您完成应用开发流程的每个步骤。
DSP在图像处理中的应用
DSP在图像处理中的应用与发展班级：姓名：学号：DSP在图像处理中的应用与发展摘要：在过去的几年中，各种各样的数字信号处理方法层出不穷。
数字信号处理器已经成为许多消费、通信、医疗、军事和工业类产品的核心器件。
在实际应用中可以选用的数字信号处理实现方法很多。
但是，数字信号处理器(DSP)以其在处理速度、价格和功耗上的无以替代的优势赢得了大多数用户的信任。
随着信息家电、网络通信和3G移动通信的飞速发展，作为最关键的核心器件的数字信号处理器，将会把人们带人高速信息化的时代。
而基于DSP的数字图像处理技术也随之DSP的发展而不断革新。
图像处理技术最初是在采用高级语言编程在计算机上实现的，后来还在计算机中加入了图像处理器(GPU)，协同计算机的 CPU工作，以提高计算机的图形化处理能力。
在大批量、小型化和低功耗的要求提出后，图像处理平台依次出现了基于VLSI 技术的专用集成电路芯片((ASIC)和数字信号处理器((DSP)。
但基于DSP的图像处理系统以其可降低体积、重量与功耗，同时价格也较低，具有较高的可靠性，且易于维修与测试，对噪声与干扰有较强的抗干扰能力，越来越受到了人们的青睐。
图像处理与识别是DSP应用中的一个极其重要的领域。
随着近年来对图像高速实时处理的要求，基于DSP的数字图像处理技术发展迅速，在超声图像、红外图像、天文图像、医疗影像和军事等领域等到了广泛的应用。
其目前主要向着多DSP并行运算、多CPU实时系统、分布式实时系统等方向发展。
而一些新的数学方法像模糊论集的引入、神经网络理论的实用化以及分形几何学的应用尤其是小波变换正逐步应用于处理图像的DSP系统中。
这使得用于图像处理的DSP系统向着集成化、并行化、开发简易化和标准化方向发展。
1 、DSP和图像处理技术的发展概况基于DSP的数字图像处理技术是一种新兴的边缘融合技术，可以通俗的理解为DSP与图像处理的结合，现今，它逐步的走向成熟。
成为一门新兴的学科，越来越多的人们投入到了它的研究中。
基于DSP的图像处理
基于DSP的图像处理15级电气二班曹永鸿1.1图像处理的基本概念图像处理是指安之低昂的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除默写不需要的信息，他是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，一直不感兴趣的特征，是指改善图像质量丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
图像处理就是增强图像中用户感兴趣的信息，其主要目的有两个：一是改善图像的视觉效果，提高图像成分清晰度；二是使图像变得更有利于计算机处理。
1.2.1 TMS320C6000 DSP芯片的硬件系统本文选择TI公司的TMS320C6000系列开发板，作为算法实现的嵌入式硬件平台。
TMS320C6000系列DAP是美国TI公司于1997年推出的新一代高性能的数字信号处理芯片，具有很高的工作频率和极强的并行处理能力。
片内有A、B两组共8个并行处理单元，每组内分为L、M、D、S四个单元，每组处理单元结合同侧的寄存器和数据通道，构成了一个完整的数据处理单元。
C6000处理器的A、B两个王正德数据处理单元之间可以通过两条数据交叉通路进行数据交叉访问，所以这样的硬件结构非常适合实现数据的并行处理，利于实现数据实时处理。
1.3基于DSP的图像处理实现图像处理技术基本上可以分成两大类：品与处理法和空域处理法。
频域处理法的基础是卷积定理，它是将图像看做波，然后利用信号处理中的手段对图像波进行处理。
空域处理法的基础是灰度映射变换，它是直接针对图像中的像素进行处理，所用到的映射变换拒绝与增强的目的，例如增强图像的对比度，改善图像的灰度层次等处理均属于空域处理法的范畴。
1.3.2数字图像边缘检测 sobel 算子这种做法能够在增强目标边缘细节的同时以削弱部分高频成分的噪声。
Sobel边缘检测增强算法的变异是从抑制噪声并增强目标的方向入手。
从理论上来说，本方法可以大大提高对红外目标的探测识别能力。
另外，从最终增强的结果与原始图像比较情况来说，图像的每个区域的细节都得到了很好的提升。
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。
图像处理——灰度化、二值化、膨胀算法、腐蚀算法以及开运算和闭运算
图像处理——灰度化、⼆值化、膨胀算法、腐蚀算法以及开运算和闭运算⼀、RGBRGB模式使⽤为图像中每个的RGB分量分配⼀个0~255范围内的强度值。
RGB仅仅使⽤三种颜⾊，R(red)、G(green)、B(blue)，就能够使它们依照不同的⽐例混合，在上呈现16777216(256 * 256 * 256)种颜⾊。
在电脑中，RGB的所谓“多少”就是指亮度，并使⽤整数来表⽰。
通常情况下，RGB各有256级亮度，⽤数字表⽰为从0、1、2...直到255。
⼆、ARGB⼀种，也就是⾊彩模式附加上Alpha（）通道，常见于32位的。
ARGB---Alpha,Red,Green,Blue.三、灰度化在RGB模型中，假设R=G=B时，则彩⾊表⽰⼀种灰度颜⾊，当中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每⼀个像素仅仅需⼀个字节存放灰度值（⼜称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。
⼀般有下⾯四种⽅法对彩⾊图像进⾏灰度化，详细⽅法參考： 四、⼆值化⼀幅图像包含⽬标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出⽬标物体，最经常使⽤的⽅法就是设定⼀个全局的阈值T，⽤T 将图像的数据分成两部分：⼤于T的像素群和⼩于T的像素群。
将⼤于T的像素群的像素值设定为⽩⾊（或者⿊⾊），⼩于T的像素群的像素值设定为⿊⾊（或者⽩⾊）。
⽐⽅：计算每个像素的（R+G+B）/3，假设>127，则设置该像素为⽩⾊，即R=G=B=255；否则设置为⿊⾊，即R=G=B=0。
C#实现代码例如以下：public Bitmap binarization(){Bitmap bitImage = new Bitmap(pictureBox1.Image);//⼆值化pictureBox1中的图⽚Color c;int height = pictureBox1.Image.Height;int width = pictureBox1.Image.Width;for (int i = 0; i < height; i++){for (int j = 0; j < width; j++){c = bitImage.GetPixel(j,i);int r = c.R;int g = c.G;int b = c.B;if ((r + g + b) / 3 >= 127){bitImage.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(255, 255, 255));}else{bitImage.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(0,0,0));}}}return bitImage;}执⾏结果如图：左边为处理前，右边为⼆值化后效果。
图像灰度化处理的实现
图像灰度化处理的实现delphi图像处理学习 2008-07-22 18:43 阅读153 评论0字号：大中小一、图像的灰度化处理的基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。
灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB 和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。
二、用Delphi进行图像灰度化的实现：procedure TForm1.BitBtn1Click(Sender: TObject);varp:PByteArray;//PByteArray的定义格式//PByteArray = ^TByteArray;//TByteArray = array[0..32767] of Byte;ChangedBmp : Tbitmap;gray,x,y:integer;TestBMP : Tbitmap; // 处理过程中位图beginTestBMP:=Tbitmap.Create;ChangedBmp:=Tbitmap.Create;TestBMP.Assign(image1.Picture);for y := 0 to TestBMP.Height - 1 dobegin//获取每一行象素信息p := TestBMP.scanline[y];for x := 0 to TestBMP.Width - 1 dobegin//这里采用YUV与RGB颜色空间变换的方法,即Y＝0.3R+0.59G+0.11BGray := Round(p[3 * x + 2] * 0.3 + p[3 * x + 1] * 0.59+ p[3 * x] * 0.11);//由于是24位真彩色，故一个像素点为三个字节p[3 * x + 2] := byte(Gray);p[3 * x + 1] := byte(Gray);p[3 * x] := byte(Gray);//Gray的值必须在0～255之间end;ChangedBmp.Assign(TestBMP);PaintBox1.Canvas.CopyMode:=srccopy;PaintBox1.Canvas.Draw(0,0,ChangedBmp);//用PaintBox控件重新绘制图像；end;三、注意事项：程序申请了TestBMP、WillbeChangedBmp，所以在程序初始化的时候，要注意创建：TestBMP:=Tbitmap.Create;ChangedBmp:=Tbitmap.Create;程序结束后注意要把TestBMP.Destory和ChangedBmp.Destory;四、程序效果：值得一提的是,如果用QQ截图,效果就有很大差别,不知道为什么.下面是QQ截图的效果图像的二值化的基本原理delphi图像处理学习 2008-07-22 21:01 阅读28 评论0字号：大中小图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
DSP技术在图像边缘检测中的应用
１ Ｔ ３ ０ Ｍ６ ２的特 点 Ｍ￥ ２ Ｄ ４
Ｄ Ｐ的内部采用程序总线和数据总线分开的哈佛结构，具有专 Ｓ 门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作 ，提供特殊 的数字信号处理 指令，并借助独特的超 长指令字结构 （ Ｉ ）２ 可 以完成大运 算 ＶＬＷ ［］ 量 的数字图像处理工作 。 Ｔ ３ ０ Ｍ６ ２ Ｔ 公司推 出的 ＿款 功能 比较强大 的 Ｄ Ｐ。 ＭＳ ２ Ｄ ４ 是 Ｉ 。 Ｓ 主频 ６ ０ ０ ＭＨｚ 个并行运算单元 【］处理能 力达 ４ ０ ＭＩ Ｓ。 ， ８ ２ ， ８０ Ｐ
Ａｂ ｔａ ｔ ｉ ｐａ ｅｒａ ａｙ ｅｓ ｓ ｍｅ ａ ｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｒ ａｌ ａ ｉ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｓｒｃ： ｓ Ｔｈ ｐ ｎ ｌｓ ｏ ｌ ｏ ｉ ｍ ｎ ｅ ｉ ｔ ｔ ｚ ｏ ｔｏ ｓ ｏ ｍａ ｄ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉｎ ｆｉ ｇｅ ｅ ｇ — ｅ ｅ ｔ ．Ｔｈ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｎ ｙ ｔ ｍ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｅ ｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｓ ｓｅ ｓ ａ ｅ ｎ Ｔ ＭＳ３ ０ ２ ＤＭ６ Ｅ ４２ ＶＭ． ｎ ｏ ｔ ｉ ｓ ｉｅｏ ｅ ｕ ｎ ｅ ａｄ ｂ ａ ｎ ｖ ｄ ｓ ｑ ｅ ｃ ｗｉ ｖ ｄ ｃ ｎ ｎ ｔ ｈ ｉ ｉ ｏ ａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｓ ｉ ｆｆ ｎ ｔ ｎ ｔ ｏ ｔ ｅ ｉ ｇ ｅ ｇ － ｅ ｅ ｔ ｎ ｈ ｎ ｕ ｅ ｌ ｏ ｕ ｃｉ ｏ ｄ ｈ ｍａ ｅ ｄ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉ ． ｂ ｏ ｏ Ｋ ｙ ｗｏ ｄｓ ＤＳＰ；ｅ ｇ ・ ｅ ｅ ｌ ｅ ｒ ： ｄ ｅ ｄ ｌ ｃ Ｉ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓｎ Ｏｎ ｍａ ｅ ｃ ｓ ｉ ｇ ｒ
边 缘检测技术是 图像 处理和 计算机 视觉等领 域最基本 的技术 ， 也是图像处理第一个基本的处理步骤 ，通 过边缘检测可 以保 留物体 边界形态的结构信息，极大地 降低 图像处理 的数 据量，从而简化图 像的分 析过程 ，如何 快速、精 确的提取 图像 的边 缘信息一直是国 内 外研究的热 点。 随着信 号处理、模 糊数 学、几何 学等基础理 论的发展 ，越来越 多的新技术被 引入到边缘检测 方法 中，例 如基于灰度直方 图的边缘 检测、基于梯度的边缘检测 【 及拉普拉斯边缘算 子等等 。 １ ］ 传统的边缘检测是基于 Ｐ 机上的图像采集卡采集图像，在 Ｐ Ｃ Ｃ 机上进行边缘检测 ，这种非在 线检测 具有非 实时性和滞 后性等 缺 点。因此需要将嵌入 式系统和数 字图像 处理 系统结合起 来研究 小 型、实时的边缘检测系统。 系统方案设计时考虑到 数字图像 处理对 实时数据调试及交换的 支持、硬件系统的规模 、软件 系统调试难度 等诸 多因素 ，本系统采 用 ＴＩ 公司推 出的 Ｔ ３ ０ ＭＳ ２ ＤＭ６ ２芯片为核心处理器。 ４
基于DSP的夜间图像增强系统的设计
基于DSP的夜间图像增强系统的设计摘要：针对夜间视频图像对比度低、噪声大等不利于监控的特点，提出了以DM648为核心的夜间图像增强系统的设计，运用改进后的灰度拉伸算法对图像的RGB三通道分别作增强处理，再合成输出，可以获得彩色夜间图像。
实验表明该方法对夜间视频图像的处理具有较好的增强效果。
关键词：DM648；夜间图像；灰度拉伸；图像增强；在夜间能见度低的环境下，经过摄像头采集到的视频图像全局灰度值较低，细节对比度差，这给夜间条件下的安全监控、家庭防盗带来很大的困难。
在这种情况下，夜间视频图像增强技术就显得尤为重要。
TMS320DM648是TI公司推出的专门针对视频安全与监控领域的DSP，以它为核心的开发平台来处理夜间视频图像具有明显的优势，因为其具有较高的性能以及丰富的片上外设，它比DM642的系统性能提高了一倍。
该系统可以更好的完成视频图像的实时采集、传输以及图像增强算法的实现。
夜间图像增强技术主要分为两大类：空域增强方法和频域增强方法[1,5,6]。
空域增强法通常是针对像素点的操作。
大多基于空域增强的算法属于直接增强图像本身的方法，包括灰度变换、直方图变换、滤波器处理等。
基于频域增强的算法基础是卷积定理，它将图像看作信号，然后利用傅里叶变换的手段将图像变换到频域后对图像进行增强处理，它属于间接增强的方法，由于存在域之间的变换与反变换，计算复杂，一般难以满足实时性要求。
本文的灰度拉伸算法属于空间域图像增强方法，运算过程简单、实现方便，目前的图像增强预处理部分大多选用这种算法。
1 算法原理及DSP实现1.1 灰度拉伸原理现有的图像增强原理都可用式(1)来表示。
设f(x,y)为输入图像, g(x,y)为输出图像,则对图像的增强可表述为将(x,y)处的灰度f(x,y)映射为g(x,y),此映射可以表示为[1]：g(x,y) = T[f(x,y)] (1)灰度拉伸可以灵活的控制输出灰度直方图的分布，它可以有选择的拉伸(斜率>1)某段灰度区间以改善输出图像。
DSP 图像处理算法的实现-III要点
本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目：DSP 图像处理算法的实现-III姓名：翁彬彬学院：信息技术与科学学院系：电子工程系专业：电子信息工程专业年级：2004学号：04140059指导教师（校内）：杨涛职称：教授指导教师（校外）：职称：2008 年 5 月20 日1摘要本文研究的是基于TI 公司DSP 硬件平台的数字图像处理技术。
考虑到可移植性，采用C 语言编写代码。
采用空域法设计图像处理的算法，所涉及运算包括卷积，相关，中值滤波等。
由于图像处理要处理大量的数据，需用DSP 处理器来提高效率。
TMS320C6000 系列DSP 是TI 公司最新推出的一种并行处理的数字信号处理器，其特有的代码优化器也使得C 优化更加方便。
我们根据TMS320C6000 系列的结构特点，对C 代码进行一系列优化，例如：选用适当的编译器选项，内联函数的使用，字处理技术，打开循环，流水线技术，线性汇编等一系列方法对C 代码进行优化，从而极大地提高了数字图像处理的工作效率。
关键字数字图像处理TMS320C6000 系列DSP C 语言优化Abstract: In this thesis, based on the DSP hardware platform of TI Co., the algorithms of digital image processing were studied. C language was used to program these algorithms for the purpose of maximizing the portability of program modules. These algorithms, which include convolutions, correlations and medium filters, were designed based on spatial patterns. To make real-time image processing possible, DSP processors are used to process the massive data in images. The TMS320C6000 DSPs from TI Co. are parallel digital image processors, of which the C-complier makes the compilation and optimization of C-codes seamless and highly efficient. The C-code optimization was highly improved based on the unique designing features of TMS320C6000 series, such as proper choices of compiling options, the utility of intrinsics, the word processing technology, loop opening, pipeline technologies, linear assembly and etc.Keywords: Digital image processing technology TMS320C6000 C code optimization2目录：引言 (4)第一章数字图像处理的基本知识 (4)1.1 数字图像处理简述 (4)1.2 几种处理算法 (4)第二章TMS320C6000DSP芯片的特点 (6)2.1 数字信号处理器的特点………………………………………… ..62.2 TMS320C6000 的硬件结构简介 (7)2.3 TMS320C6000 指令系统................................................10.第三章基于TMS320C6000DSP系列的代码优化 (11)3.1 第一个阶段代码优化 (11)3.2 第二个阶段代码优化 (13)3.3 第三个阶段代码优化 (17)第四章对所编C代码进行优化处理 (20)4.1 小循环的打开 (20)4.2 较大循环的打开 (21)结论 (22)致谢语 (24)参考文献 (24)3随着计算机技术的发展，数字图像处理技术以其广阔的应用领域，受到人们越来越多的关注，本次实验是以DSP 为平台，对数字图像处理系统进行仿真。
DSP数字图像处理实验课设
华东交通大学理工学院课程设计报告书所属课程名称DSP原理及应用题目数字图像处理系统设计分院电信分院专业班级 12通信2班学生姓名余志强指导教师李杰目录第一章课程设计内容及要求第二章程序设计原理2.1数字图象处理基本原理2.2数字图像处理常用方法2.3图象灰度处理的基本原理2.4图象的反色原理和实现2.5灰度图象二值化原理及意义第三章程序设计步骤第四章总结第一章课程设计内容及要求一、设计内容1了解数字图象处理的基本原理2 学习灰度图象反色处理技术3 学习灰度图象二值化处理技术第二章程序设计原理2、1数字图像处理的基本原理数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
2、2 数字图像处理常用方法：1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
基于DSP的图像灰度校正
（ 东大 学控 制 理论 与控 制工 程 学院 ， 南 山 济 ２０ ６ ） ５ ０ １
摘
要 ： 本 文介 绍 了一 个 在 用 户 视 频 环 境 下 ， 用典 型 非 线 性 因 子 ２． 采 ２进 行 非 线 性 校 正 的 公 式 ；
进 而给 出采 用 ＴＭＳ ２ ０ ０进 行 图像 灰 度 校 正 的软 件 设 计 方 法 。 ３０ ０ 关 键 词 ： 灰 度 校 正 ；ＤＳ Ｐ控 制 器 ；软 件 设 计
灰度 ；
‰ ｚ× ．５（ ） ｓ 。 。 Ｇ … ２× ５（ ） ５ 。 ’ ５（ ） × 。 ‘
３ 利 用 ＤＳ 实 现 灰 度 校 正 Ｐ
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１ 引 言
图像 的记 录 在 我 们 日常 生 活 中 是 非 常 重 要 的 。
极其重要 的 。 本 文 以 美 国 ＴＩ公 司 生 产 的 ＴＭＳ ２ ０ ０ ３０ ０
ＤＳ Ｐ为 中 心 ， 进 一 步 给 出软 件 设 计 。 并
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｏ ｍ ｕ ｌ ｔ ｙ ｉ ｌ ｏ ｌ ｅ ｒｆｃｏ ２ ｔ ｈ ｃ ｈ ｏ ｌ ｅ ｒｔ ｎ ｔ ｅｅ ｖ ｒ ｎ ｅ ｔ ｅｆ ｒ ａｓｗｉｈ ｔ ｐ ｃ ｎｉ ａ ａ ｔｒ２． ｏ ｃ ｅ ｋ ｔ ｅ ｎ ｎｉ ａ ｉｙ ｉ ｈ ｎ ｉ ｍ ｎ ａ ｎ ｎ ｎ ｏ
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（ ｃ ｏｌ ｆＣ ｎ ｒｌ ｃ ．ａ ｄ Ｅｎ ，Ｓ ａ ｄ ｎ ｉｅｓ ｙ，Ｊｎ ｎ ２ ０ ６ ，Ｃ ｉａ） Ｓ ｈ ｏ ｏ ｏ ｔｏ ｉ ｎ ｇ． ｈ ｎ ｏ ｇ Ｕｎｖ ｒｉ Ｓ ｔ ｉａ ５ ０ １ ｈ ｎ
数字信号处理技术在图像处理中的应用
数字信号处理技术在图像处理中的应用随着科技的不断发展，数字信号处理技术在图像处理中的应用也越来越广泛。
数字信号处理（DSP）是指通过数字计算机来处理信号的技术。
在图像处理中，数字信号处理可以帮助我们更好地处理和改善图像。
一、数字信号处理在图像处理中的应用图像处理是指对图像进行数字化，并对数字化后的图像进行分析和处理。
数字信号处理在图像处理中的应用主要涉及到以下几个方面：1、图像增强图像增强是指通过数字信号处理技术增强图像的对比度、亮度和清晰度等特征。
通过数字信号处理技术，我们可以将灰度值低的区域变亮，将灰度值高的区域变暗，从而使图像更清晰。
2、图像压缩图像压缩是指通过数字信号处理技术减少图像占用的存储空间。
通过数字信号处理技术，我们可以对图像进行有损压缩和无损压缩，从而减小图像占用的存储空间，方便存储和传输。
3、图像识别图像识别是指通过数字信号处理技术识别图像中的物体、人脸等特征。
通过数字信号处理技术，我们可以对图像进行特征提取和模式识别，从而实现图像识别。
4、图像分割图像分割是指通过数字信号处理技术将图像分成不同的区域。
通过数字信号处理技术，我们可以对图像进行边缘检测和像素分割，从而实现图像分割。
二、数字信号处理技术的优势数字信号处理技术在图像处理中具有以下优势：1、高效性数字信号处理技术可以对图像进行快速处理，不需要人工干预，从而提高图像处理的效率。
2、稳定性数字信号处理技术可以处理大量的图像数据，并保证处理结果的稳定性和一致性。
3、可重复性数字信号处理技术可以对图像进行精确的处理，并保证处理结果的可重复性，从而方便后续的图像分析和处理。
4、可扩展性数字信号处理技术可以通过算法的改进和硬件的升级，实现对更复杂图像处理需求的扩展和优化。
三、数字信号处理技术在图像处理中的应用案例1、数字图像增强数字图像增强是数字信号处理技术在图像处理中的常见应用之一。
例如，采用直方图均衡技术可以对图像进行灰度值的均衡处理，从而提高图像的对比度和清晰度。
基于DSP的图像去噪实现_毕业设计
基于DSP的图像去噪实现目录摘要 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------I ABSTRACT --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- II引言 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- II 1绪论---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 21.1数字图像基础--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 21.1.1 数字图像------------------------------------------------------------------ 21.1.2 数字图像灰度化------------------------------------------------------------ 3 1.2噪声的分类与特点--------------------------------------------------------------------------------------------------- 31.2.1 椒盐噪声------------------------------------------------------------------ 41.2.2 高斯噪声------------------------------------------------------------------ 51.2.3 其他各类噪声-------------------------------------------------------------- 51.2.4 图像系统噪声的特点-------------------------------------------------------- 7 1.3灰度图像噪声的清除------------------------------------------------------------------------------------------------ 71.3.1 邻域平均去噪法------------------------------------------------------------ 81.3.2 频域去噪方法-------------------------------------------------------------- 81.3.3 几种新型的滤波方法-------------------------------------------------------- 9 1.4图像去噪效果的评价方法 ----------------------------------------------------------------------------------------10 1.5本章小结 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 112中值滤波--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 112.1标准中值滤波--------------------------------------------------------------------------------------------------------122.1.1 中值滤波的原理----------------------------------------------------------- 122.1.2 中值滤波的主要特性------------------------------------------------------- 14 2.2中值滤波的改进算法-----------------------------------------------------------------------------------------------142.2.1 快速排序算法------------------------------------------------------------- 152.2.2 极值中值滤波器----------------------------------------------------------- 162.2.3 加权中值滤波器----------------------------------------------------------- 162.2.4 多级中值滤波器----------------------------------------------------------- 17 2.3本章小结 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------18 3算法及DSP仿真 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 193.1算法 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------193.1.1 算法思想----------------------------------------------------------------- 193.1.2 C代码实现 ---------------------------------------------------------------- 20 3.2仿真过程 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------223.2.1 CCS2.2使用 -------------------------------------------------------------- 223.2.2 去噪仿真结果------------------------------------------------------------- 253.2.3 结论--------------------------------------------------------------------- 30 3.3本章小结 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------30致谢 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 31参考文献 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 32摘要近年来，图像处理相关技术取得了飞速的发展，并在人们生活的各个领域得到广泛应用，如摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、人脸识别、生物特征识别、显微图像处理等。
实验一图像的灰度直方图实验
实验一图像的灰度直方图实验1实验目的：1）熟悉MATLAB软件界面和初步使用图像处理工具箱。
2）掌握图像格式转换和图像矩阵显示方法。
3）掌握图像灰度直方图的显示和灰度调整方法。
2实验内容：1)图像类型转换和不同图像显示方法图像类型转换：dither: 将灰度图像变成索引图像或将灰度图像变成二值图像。
[X,map]=gray2ind(I,n) ；n---灰度级数，缺省为64BW=dither(I)例子程序：clear ; %清除内存原有一切变量RGB=imread('gyy1.jpg'); % 把RGB图读入矩阵I=rgb2gray(RGB); %把RGB图变为灰度图[A,map]=gray2ind(I,128); %把灰度图变索引图BW=dither(I); %把灰度图变为二值图subplot(2,2,1),imshow(RGB);title('yuantu'); %显示原图subplot(2,2,2),imshow(A,map),title('xmap'); %显示索引图subplot(2,2,3),imshow(I),title('graytu'); %显示灰度图subplot(2,2,4),imshow(BW),title('BWtu'); %显示二值图gray2ind: 将二值图像转换为索引图像。
[X,map]=gray2ind(BW,n) ；n---灰度级数，缺省为64grayslice: 将灰度图像转为索引图像。
X=grayslice(I,n);im2bw: 将灰度图像、索引图像、真彩色图像转为二值图像。
BW=im2bw(I,level); BW=im2bw(X,map,level); BW=im2bw(RGB,level)level---- 归一化阈值，取值在[0，1]之间。
eg: BW=im2bw(X,map,0.6)im2double: 转换为双精度型。
加速灰化的方法
加速灰化的方法一、介绍灰化是一种常用的图像处理方法，可以将彩色图像转换为灰度图像，消除彩色信息，突出图像的亮度信息。
然而，在处理大规模彩色图像时，灰化操作往往非常耗时，影响图像处理的效率。
因此，研究如何加速灰化的方法具有重要的实际意义。
本文将详细探讨加速灰化的方法，包括算法优化和硬件加速两个方面。
算法优化主要通过改进灰化算法的计算过程，减少计算量和复杂度；硬件加速主要通过利用并行计算和专用硬件来加速灰化操作。
通过对这两个方面的深入探讨，可以为加速灰化提供有效的解决方案。
二、算法优化2.1 灰度公式优化灰度值可以根据彩色图像的RGB值计算得到，常用的计算公式是将RGB三个通道的值按比例相加，然后除以3。
然而，这种计算方式存在冗余计算的问题，可以通过优化公式来减少计算量。
优化的灰度计算公式如下所示：Gray = (R*30 + G*59 + B*11)/100通过权重的设定，将计算量减少到原来的约三分之一，从而加速灰度处理过程。
2.2 图像采样优化在灰度处理过程中，对图像的每一个像素点都进行灰化操作，这会导致大量的计算量。
实际上，图像的亮度变化往往是相对缓慢的，因此，可以通过对图像做下采样来减少计算量。
下采样是一种降低图像分辨率的方法，可以通过对相邻像素点取平均值或者取其中的一个像素点来表示一个区域的亮度。
这样，在灰度处理过程中，只需要对下采样后的图像进行操作，可以大幅度减少计算量，加快灰度处理速度。
三、硬件加速3.1 并行计算并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来加速计算过程的方法。
在灰度处理中，可以将图像分成多个区块，每个区块由一个计算单元负责处理。
通过并行计算，可以同时进行多个灰度处理操作，提高效率。
并行计算的实现可以通过利用多核处理器或者利用图形处理器（GPU）进行。
多核处理器具有多个处理核心，可以同时执行多个计算任务；而GPU具有大量的并行计算单元，适合高度并行的计算任务。
通过合理利用多核处理器和GPU，可以有效提高灰度处理的速度。
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实验17、利用DSP 实现图像的灰度处理一、 实验目的1. 了解图像灰度处理基本原理和方法。
2. 熟悉视频采集与显示的运行过程。
3. 掌握图像数据在内存中的存储方式，掌握内存地址与屏幕坐标的对应关系。
4. 掌握利用DM642实现图像的灰度处理的方法。
二、 实验内容在实验16的基础上，自行设计图像灰度处理的算法程序，加入到视频显示程序中。
要求实现灰度显示的区域为一个带黑框的矩形部分，该矩形在显示器屏幕中的位置为：X 坐标范围（190~530），Y 坐标范围（118~458）；黑色边框为6个像素宽度。
如图1所示。
图1 视频显示示意图 三、实验原理1.灰度处理算法灰度图（Gray-scale Image ）是指将图像按照灰度等级的数目来划分后形成的图像。
灰度模式最多使用256级灰度来表现图像，图像中的每一个像素有一个0~255之间的亮度值，0表示黑色，255表示白色。
在RGB 色彩空间中，当R 、G 、B 各分量相等时，即呈现为灰度图。
对YUV 编码的图像来说，转换为RGB 的表达式如下：R=Y+1.370705*(V-0.5)G=Y-0.698001*(V-0.5)-0.337633*(U-0.5)灰度显示区域 X Y184 184 112 112（719，575）彩色显示区域 6B=Y+1.732446*(U-0.5)从上式可以很容易得到，当V=U=0.5时，R=G=B。
由于本实验中Y、U、V采用8位无符号数格式，所以0.5转换为8位无符号数格式即为128（0x80）。
因此，对YUV图像来说，将Cb、Cr分量设置为0x80，Y分量保留，即能实现灰度图。
2.数据在内存中的存放为了保证DSP的数据处理速度，我们应在内存中开辟三个数据缓冲区：采集缓冲区、数据处理缓冲区、显示缓冲区。
我们在主程序中已经定义了这三个数据缓冲区，每个缓冲区的大小均为一帧图像的大小（720*576，每帧576行，每行720个像素）。
其中，采集缓冲区为：capChaAYSpace[720*576]、capChaACbSpace[360*576]、capChaACrSpace[360*576]数据处理缓冲区为：tempYbuffer[720*576]、tempCbbuffer[360*576]、tempCrbuffer[360*576]显示缓冲区为：disChaAYSpace[720*576]、disChaACbSpace[360*576]、disChaACrSpace[360*576]从以上定义可以看出，每个数据缓冲区都包含了3个子缓冲区，分别存放Y、Cr、Cb，这是因为VP口自动地将解码器中的BT.656数据流分解为了Y、Cr、Cb三个单独数据流。
同时，由于解码器中BT.656数据流采用了YUV4:2:2格式，数据流顺序为Cb-Y-Cr-Y-Cb-Y-Cr-Y-…，即每两个Y分量公用一个Cb和Cr分量。
所以，Cb和Cr的缓冲区大小是Y的一半。
此外，还要特别提醒的是，图像的采集是分奇偶场采集的，即一帧图像包含两场数据。
采集时，先采集奇场，奇场的数据存放在数据缓冲区的前半部，接下来采集的偶场数据存放在缓冲区的后半部。
3.屏幕坐标与内存地址的对应关系在数据处理时，应特别注意数据显示在屏幕上的坐标与它们在内存中的地址之间的关系。
由于图像的采集分为奇偶场采集，因此对像素处理时一般需要分奇行和偶数行处理。
注意：采集奇场图像时，对应的是偶数行；采集偶场图像时，对应的是奇数行。
假设某个数据显示在屏幕上的坐标为（PosX，PosY），其在某个数据缓冲区的地址为YAddr、CbAddr、CrAddr，而该数据缓冲区的首地址为已知的YSpace、CbSpace、CrSpace，则屏幕坐标与内存地址之间的关系可以表示为：当奇数场时，即PosY为偶数：YAddr=(PosY>>1)*720+PosX+YSpaceCbAddr=(PosY>>1)*360+(PosX>>1)+CbSpaceCrAddr=(PosY>>1)*360+(PosX>>1)+CrSpace当偶数场时，即PosY为奇数：YAddr=((PosY>>1)+288)*720+PosX+YSpcaceCbAddr=((PosY>>1) +288)*360+(PosX>>1)+CbSpaceCrAddr=((PosY>>1) +288)*360+(PosX>>1)+CrSpace四、程序设计实验16已经给出了完整的图像采集与显示程序，本实验只需要将灰度处理算法子程序嵌入到dm642main.c中即可，而其他程序可以不作改动。
在视频采集时，图像数据通过EDMA从VP采集口的FIFO搬移到内存中，应存放在采集缓冲区capChaA*Space（对应三个分量Y、Cb、Cr，以下同）；当对图像进行处理（如灰度显示、图像缩放等）时，需将采集缓冲区的图像数据用CSL函数DA T_copy复制至数据处理缓冲区temp*buffer，所有对图像的处理都应是对数据处理缓冲区中的数据进行相应运算；图像处理完毕，再次用CSL函数DAT_copy将数据转移至显示缓冲区disChaA*Space，最后由EDMA将显示缓冲区图像数据搬移到VP显示口的FIFO，进行显示。
灰度处理可分为两个子函数：一个是画黑色矩形框的子函数drawRectangle，另一个是实现灰度的子函数removeColor。
这两个函数要求同学自行设计代码，注意奇偶场数据的分开处理。
五、实验设备1.装有CCS3.3软件的PC计算机。
2.SEED-VPM642开发板。
3.SEED-XDS510PLUS仿真器。
4.摄像头。
-VGA转换器+VGA显示器。
六、实验步骤1.实验箱连接如下：（1）将SEED-VPM642开发板通过仿真器SEED-XDS510PLUS连接到计算机的USB 接口。
（2）将SEED-VPM642开发板模拟接口中的Vin1连上摄像头的VIDEO OUT口。
（3）将开发板的V out模拟接口先连上实验箱中的TV-VGA转换器，再将VGA显示器连上该转换器。
（4）将SEED=VPM642开发板接上5V直流电源。
（5）将摄像头接上12V直流电源。
（6）将TV-VGA转换器接上5V直流电源。
（7）将实验箱接上220V电源，并打开右侧的开关。
2.以硬件仿真（Emulator）方式运行CCS，进入CCS环境。
3.创建工程，向工程添加src文件夹中的dm642main.c、vportcap.c、vportdis.c、_sa7121h.c、_tvp51xx.c、iic.c、seeddm642_cpld.c、ves_dm642.asm以及seeddm642video.cmd；添加lib文件夹中的rts6400.lib及cslDM642.lib。
4.查看工程结构，浏览并理解源文件。
5. 根据实验要求，设计相关代码。
6.配置CCS工作环境，指定自定义头文件存放路径和芯片类型。
7.编译链接源文件，装载可执行文件。
为防止程序跑飞，应在装载可执行文件之前执行菜单Debug->Reset CPU命令，将芯片复位。
8.运行程序，在VGA显示器上观察结果。
七、实验结果与分析1.设计原理灰度处理分两个子函数编写，一个是画黑色矩形框的子函数drawRectangle，另一个是实现灰度的子函数removeColor。
2.代码及说明（1）函数申明extern far void removeColor();extern far void drawRectangle();（2）子函数调用/*此处可加入数据处理子程序*/removeColor();/*实现灰度子函数*/drawRectangle();/*画黑色矩形框子函数*/（3）removeColor()灰度处理子函数/*实现灰度子函数*/void removeColor(){int PosX,PosY;int CbAddr,CrAddr;/*灰度显示区域*/for(PosX=190;PosX<530;PosX++)for(PosY=118;PosY<458;PosY++){/*PosY为偶数，即奇数场*/if(PosY%2==0){/*奇数场下屏幕坐标与内存地址对应关系*/CbAddr=(PosY>>1)*360+(PosX>>1)+tempCbbuffer;CrAddr=(PosY>>1)*360+(PosX>>1)+tempCrbuffer;/*U=V=0.5*/*(Uint8*)CbAddr=0x80;*(Uint8*)CrAddr=0x80;}/*PosY为奇数，即偶数场*/else{/*偶数场下屏幕坐标与内存地址对应关系*/CbAddr=((PosY>>1)+288)*360+(PosX>>1)+tempCbbuffer; CrAddr=((PosY>>1)+288)*360+(PosX>>1)+tempCrbuffer; /*U=V=0.5*/*(Uint8*)CbAddr=0x80;*(Uint8*)CrAddr=0x80;}}}(4)drawRectangle()画黑色矩形框子函数、 /*画黑色矩形框子函数*/void drawRectangle(){ int PosX,PosY;int YAddr;/*黑色边框左边的边*/ for(PosX=184;PosX<190;PosX++)for(PosY=112;PosY<464;PosY++){ /*PosY 为偶数，即奇数场*/if(PosY%2==0){ YAddr=(PosY>>1)*720+PosX+tempYbuffer;*(Uint8*)YAddr=0x00;} /*PosY 为偶数，即奇数场*/else{ YAddr=((PosY>>1)+288)*720+PosX+tempYbuffer;*(Uint8*)YAddr=0x00;} }/*黑色边框右边的边*/ for(PosX=530;PosX<536;PosX++) for(PosY=112;PosY<464;PosY++){/*PosY 为偶数，即奇数场*/ if(PosY%2==0){YAddr=(PosY>>1)*720+PosX+tempYbuffer; *(Uint8*)YAddr=0x00;}/*PosY 为偶数，即奇数场*/ else{YAddr=((PosY>>1)+288)*720+PosX+tempYbuffer; *(Uint8*)YAddr=0x00;}} /*黑色边框上面的边*/for(PosX=184;PosX<536;PosX++)for(PosY=112;PosY<118;PosY++) {/*PosY为偶数，即奇数场*/if(PosY%2==0){YAddr=(PosY>>1)*720+PosX+tempYbuffer;*(Uint8*)YAddr=0x00;}/*PosY为偶数，即奇数场*/else{YAddr=((PosY>>1)+288)*720+PosX+tempYbuffer;*(Uint8*)YAddr=0x00;}}/*黑色边框下面的边*/for(PosX=184;PosX<536;PosX++)for(PosY=458;PosY<464;PosY++){/*PosY为偶数，即奇数场*/if(PosY%2==0){YAddr=(PosY>>1)*720+PosX+tempYbuffer;*(Uint8*)YAddr=0x00;}/*PosY为偶数，即奇数场*/else{YAddr=((PosY>>1)+288)*720+PosX+tempYbuffer;*(Uint8*)YAddr=0x00;}}}3.运行结果及分析从显示器中可以看到，视频中间出现黑色方框，方框内颜色处理为灰色。