基于dsp的数字图像处理
数字图像处理系统中基于DSP抗干扰的设计(精)
数字图像处理系统中基于DSP抗干扰的设计摘要：本文首先介绍了干扰问题对基于DSP的数字图像处理系统的危害,其次分析了系统中形成干扰的原因,最后提出了相应的抗干扰技术,并且给出了系统中主要抗干扰措施的设计方案。
关键词：DSP；数字图像处理；电磁干扰；电磁兼容1. 系统的干扰源和干扰径基于DSP的数字图像处理系统中的干扰源主要有由光和电的基本性质所引起的噪声、电器的机械运动产生的噪声、雷电放电造成的大气噪声源、太阳黑子运动等造成的天电噪声源、电阻等电子元器件工作时发热造成的热噪声源、50Hz工频电网造成的电网干扰源、汽车点火装置造成的点火系统干扰源、无线通信系统造成的射频干扰源以及一些人为恶意造成的干扰源等，所有干扰源中高频脉冲噪声对数字信号处理系统的危害最大。
以上提到的干扰源都属于电磁干扰(EMI)。
电磁学原理告诉我们：只要有电流存在就会产生磁场，只要有电压存在就会产生电场。
磁场、电场随时间变化的产生量的多少，就是电磁干扰的根本原因。
基于DSP的数字图像处理系统的干扰途径主要有电源线、输入／输出线、接地线、电磁感应、静电感应、电路的公共阻抗、电源异常等。
各种干扰途径在本系统中所占比例如表1所示。
2. 抗干扰措施根据对系统自身、干扰源和干扰途径的分析，本系统抗干扰措施主要是：①提高系统自身的电磁兼容性；②隔离干扰源；③切断干扰途径等3种方案。
基于此，本文提出了一些适用于本系统的硬件抗干扰技术和软件抗干扰技术。
2.1 电磁兼容电磁兼容性是指电力、电子、通讯设备或其系统在其设置的场所处于工作状态时，不对其周围产生影响，也不被其四周的电磁环境所影响，不产生误动作和性能降低，按设计获得其工作能力。
也就是说，设备或系统不对外界产生干电磁干扰，而且不受所处环境中电磁干扰影响其的正常工作能力。
2.2 硬件抗干扰技术硬件抗干扰具有效率高的特点，可将绝大多数干扰拒之门外，硬件抗干扰技术是设计时的首选，它能有效抑制干扰源，阻断干扰通道。
基于DSP的通用实时图像处理系统设计与研究
基于DSP的通用实时图像处理系统设计与研究摘要：本文针对图像处理领域的实时需求，设计并实现了一种基于数字信号处理器（DSP）的通用实时图像处理系统。
该系统主要包括图像采集、图像传输、图像处理和图像显示四个模块。
通过对该系统的详细介绍和实验结果分析，验证了该系统在实时性和稳定性方面的优越性。
关键词：DSP；通用实时图像处理；图像采集；图像传输；图像处理；图像显示1. 引言图像处理技术在日常生活和工业领域中起到了重要作用，人们对实时性和精度要求越来越高。
然而，传统的图像处理方法往往存在处理速度慢、实时性差等问题。
因此，设计一种基于DSP的通用实时图像处理系统是十分重要和有意义的。
2. 系统设计2.1 图像采集图像采集模块负责从传感器或摄像头中获取图像数据。
通过DSP的外部接口，将采集到的图像数据传输至内部存储器，为后续的图像处理提供数据基础。
2.2 图像传输图像传输模块负责将采集到的图像数据通过网络传输至远程设备，以实现远程监控或数据交换等功能。
采用高速的DMA技术以及网络通信协议，保证图像数据的高效传输。
2.3 图像处理图像处理模块是系统的核心部分，包括图像滤波、边缘检测、图像增强等处理算法。
通过DSP的计算单元和丰富的算法库，能够快速、高效地对图像数据进行处理，并获取所需的图像特征。
2.4 图像显示图像显示模块负责将处理后的图像数据以可视化的方式呈现给用户。
通过DSP的显示接口，将图像数据传输至显示设备，如显示器或触摸屏，用户可以及时观察到处理后的图像结果。
3. 系统实现本文基于TI公司的TMS320F28335 DSP开发板设计并实现了上述基于DSP的通用实时图像处理系统。
采用C语言编程，结合DSP的开发工具，编写相应的程序控制和算法实现代码。
通过外部摄像头采集图像数据，经过传输、处理和显示等过程，以实现图像处理的实时性和稳定性。
4. 实验结果与分析通过对不同图像处理算法的实验，对比了基于DSP的通用实时图像处理系统与传统PC机图像处理的差异。
《基于DSP的图像处理》-dsp课程设计要点
图像处理主要是指对原始图像进行加工，使其具有更好的视觉效果或满足某些特定场合的应用要求。由于图像具有信息量大、某些场合下对实时性要求较高的特点，所以对处理芯片的运算速度有较高要求。DSP芯片具有运算速度快，数据吞吐率高等优点，故在图像处理中得到广泛应用。
本课题利用TMS320C54X系列的DSP芯片进行图像处理，实现对图像的读入、分析、翻转、二值化及反色等处理。
3.2.3
利用3.1中介绍的灰度分级，利用已经得到的图像整体的灰度等级，为每级的图像设定一个二值化阈值T。0级的灰度在0～63之间，阈值T设为32；1级的灰度在64～127之间，阈值T设为96；2级的灰度在128～191之间，阈T设为160；3级灰度在192～255之间，阈值T设为224。
该方法首先将图像划分为若干子集，在根据各子集的灰度状况各自设定二值化阈值。
3.
3.1
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指利用计算机和其它高速、大规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进行某些数字运算或处理，以期提高图像的质量或达到人们所预想的结果。
数字图像处理中常将图像像素点的灰度分为256个等级，其中0为黑色，255为白色，0到255之间的等级灰度逐渐减小。
3.2
3.2.1
一幅图像包括目标物体、背景和噪声。目标物体和背景等在灰度值上有明显差异。因此，为了从多值的数字图像中直接提取目标物体，常设定一灰度阈值T，将图像分为两个部分，灰度大于T的像素群及灰度小于T的像素群。上述就是二值化处理的方法。
本课设中设计了两种二值化方式：全局二值化，局部二值化。
3.2.2
优化的阈值计算方式应当更多地依赖于各部分图像自身的特征，以求所得的阈值能更好地反映该部分的情况。一种具体优化方法是：根据各部分像素灰度值的平均值E，像素之间的差平方P，像素之间的均方根值Q等各种局部特征，设定一个参数方程进行阈值的计算。例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由参数。这样得出来的二值化图像就更能表现出二值化图像中的细节。
基于DSP的数字图像处理
论文题目: 基于DSP的数字图像处理专业：学号：姓名：老师：成绩：目录摘要●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●● 2 1基于DSP的图像处理●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●2 1.1图像处理的基本概念●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 2 1.2图像处理的研究背景●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 2 2基于DSP的图像处理原理简介●●●●●●●●●●●●●●●● 3 3图像处理各领域应用●●●●●●●●●●● ● ●●●●●●●●●3 4数字图像处理技术主要问题●●●●●●●●● ●●●●●●●● 4 5图像处理研究内容● ●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●● 4 6 TMS320C6000 DSP芯片●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●● 5 6.1 DSP芯片的特点●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 5 6.2基于DSP的图像处理系统●●●●●●●●●●●●●●●● 6 6.3图像处理的硬件系统● ●●●●●●●●●●●●●● ●●●●● 76.3.1 TMS320C6000 DSP芯片的硬件系统●●●●● ●●●●● 76.3.2 TMS320C6000的硬件结构简介●●●●●●● ●●●●● 76.3.3 TMS320C6000系列CPU结构●●●●●●●● ●●●●● 7 6.4算术单元●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●● 8 6.5总线结构●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●● 8 6.6专用寻址单元● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 9 6.7流水处理●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 9 6.8大容量片内存储器●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 10 6.9零消耗循环控制●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 10 7基于DSP的图像处理实现●●●●●●●●●●●●●●●●●● 107.1图像处理分类● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 107.2图像直方图统计● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 10 8基于DSP数字图像具体实例（实际结果见附录）● ●●●●● 118.1图像反色●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 118.2图像二值化自适应阀值法●● ●●●●●●●●●●●●●● 11 9论文总结● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 12 10参考文献● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 13 11附录（DSP数字图像处理实验结果）●●●●●●●●●●●● 1411.1图像反色实验●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 1411.2用固定值128作为阀值●● ●●●●●●●●●●●●●● 1411.3用图像的灰度均值作为阀值●●●●●●●●●●●●●● 1511.4用自适应阀值法找出最佳阀值●●●●●●●●●●●●● 15摘要：随着计算机、多媒体和数据通信技术的高速发展，数字图像技术近年来得到了极大的重视和长足的发展，并在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面取得了广泛的应用。
基于DSP的通用实时图像处理系统设计与研究
基于DSP的通用实时图像处理系统设计与研究基于DSP的通用实时图像处理系统设计与研究摘要：随着数字信号处理（DSP）技术的不断发展和应用，图像处理系统在许多领域得到了广泛应用。
本文基于DSP技术，设计并研究了一种通用实时图像处理系统。
该系统通过高性能的DSP芯片、图像采集模块、图像处理算法和图像显示模块等组成，实现了高效实时的图像处理功能。
通过对图像的采集、处理和显示，该系统在诸多领域具有广泛的应用前景。
关键词：DSP、实时、图像处理、系统设计1. 引言随着图像处理技术的迅速发展，图像处理在许多领域得到了广泛应用，如医学影像、机器视觉、智能交通等。
为了满足实时处理的需求，研究人员在图像处理系统设计中普遍采用DSP芯片作为核心处理单元。
本文基于DSP技术，设计了一种通用实时图像处理系统，并就其设计和关键技术进行深入研究。
2. 系统设计通用实时图像处理系统由DSP芯片、图像采集模块、图像处理算法和图像显示模块四部分组成。
DSP芯片作为核心处理单元，具有强大的浮点计算能力和并行处理能力，用于图像处理算法的实时运算。
图像采集模块负责从外部设备中采集图像数据，并将其传输到DSP芯片进行处理。
图像处理算法是系统的核心部分，用于对图像进行滤波、边缘检测、图像增强等处理。
图像显示模块将处理后的图像数据显示在输出设备上，如监视器或显示屏。
3. DSP芯片选型和配置在系统设计中，选择合适的DSP芯片是至关重要的。
根据实时性的需求和算法的复杂度，可以选择不同性能和规格的DSP芯片。
例如，对于高性能要求的图像处理任务，可选用浮点运算性能较强的DSP芯片。
此外，针对不同的算法，还需要配置DSP芯片的存储器、接口和时钟等资源，以满足算法的运行需要。
4. 图像采集模块设计图像采集模块负责从外部设备中采集图像数据，可以根据需求选择相应的图像采集设备。
一般来说，图像采集设备应具备高速数据传输能力和稳定的数据采集性能。
例如，可以选择高速摄像头或图像采集卡作为图像采集设备，并通过数据接口将采集到的图像数据传输给DSP芯片进行处理。
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。
基于DSP的图像信号处理技术研究
基于DSP的图像信号处理技术研究在当今的信息时代，图像信号处理技术已经成为了一个非常重要的研究领域。
基于DSP的图像信号处理技术在其中也扮演了非常重要的角色，成为了人们研究的热点之一。
本文就从以下几个方面来进行解析。
一、基于DSP的图像信号处理技术概述基于DSP的图像信号处理技术指的是通过数字信号处理器（DSP）对图像信号进行处理的一种技术。
在遥感、医学、安防等领域都有广泛的应用。
随着数字影像技术的不断发展，DSP处理技术也在不断完善之中。
在图像信号处理的过程中，主要包括参数提取、特征分析、噪声去除、图像增强、图像恢复、图像分割等过程。
而DSP的作用就是能够通过软件或硬件的方式处理这些信号，使得信号处理效率更高、更准确。
二、DSP技术在图像处理中的应用1、图像压缩当图像传输的带宽有限时，需要对图像进行压缩，DSP技术就能够更好的实现这一点。
目前来说，基于DSP技术的JPEG2000压缩技术被广泛应用于高清视频数据的传输上。
2、图像增强基于DSP的图像增强技术可以通过去除图像中的噪声、锐化图像等方式来改善图像质量。
在医学图像诊断中，DSP技术可以对医学图像进行增强，提高医生对图像的判断能力。
3、图像分割基于DSP的图像分割技术可以将图像分为不同的局部域，实现对象边缘提取、图像分类等应用。
在工业检测、遥感图像识别等领域都得到广泛应用。
三、DSP技术在图像处理中的优势相对于其他处理技术，DSP技术的处理速度快、功耗低、精度高。
这也是为什么DSP技术能够在图像处理中得到广泛应用的根本原因。
此外，随着DSP技术的不断发展，DSP的处理速度也在不断提高，能够处理更多、更复杂的图像数据。
这为基于DSP的图像处理技术的应用提供了更大的空间和机会。
四、未来展望随着信息技术的不断发展，数字影像技术已经成为了人们工作和生活中不可或缺的一部分。
而基于DSP的图像信号处理技术将会在这个领域中扮演更加重要的角色。
DSP处理技术将更加普及和完善，应用场景也将更加广泛，成为数字影像技术应用的主体之一。
基于dsp的数字图像处理设计大学论文
基于DSP的数字图像处理设计DSP一方面是Digital Signal Processing的缩写，意思是数字信号处理，就是指数字信号理论研究。
DSP另一方面是Digital Signal Processor，意思是数字信号处理器，就是用来完成数字信号处理的器件。
DSP的发展概况最初的DSP器件只是被设计成用以完成复杂数字信号处理的算法。
DSP器件紧随着数字信号理论的发展而不断发展。
在20世纪60年代，数字信号处理技术才刚刚起步。
60年代中期以后，快速傅里叶算法的出现及大规模集成电路的发展大大促进了DSP技术与器件的飞速发展。
DSP器件的发展大致可分为三个阶段：（1）1980年前后的雏形阶段。
（2）1990年前后的成熟阶段。
（3）2000年之后的完善阶段DSP器件的特点1．高速、高精度运算能力（1）硬件乘法累加操作，在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法。
（2）哈弗结构和流水线结构。
哈佛结构的主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中，即程序存储器和数据存储器是两个相互独立的存储器，每个存储器独立编址，独立访问。
与两个存储器相对应的是系统中设置了程序总线和数据总线，从而使数据的吞吐率提高了一倍。
由于程序和存储器在两个分开的空间中，因此取指和执行能完全重叠。
流水线与哈佛结构相关，DSP芯片广泛采用流水线以减少指令执行的时间，从而增强了处理器的处理能力。
使取指、译码和执行等操作可以重叠执行，处理器可以并行处理二到四条指令，每条指令处于流水线的不同阶段。
（3）硬件循环控制。
大多数的DSP都有专门的硬件，用于零开销循环。
所谓零开销循环是指处理器在执行循环时，不用花时间去检查循环计数器的值、条件转移到循环的顶部、将循环计数器减1。
（4）特殊的寻址模式。
DSP 处理器往往都支持专门的寻址模式，它们对通常的信号处理操作和算法是很有用的。
例如，模块（循环）寻址（对实现数字滤波器延时线很有用）、位倒序寻址（对FFT很有用）。
《基于DSP的图像处理》-dsp课程设计
《基于DSP的图像处理》DSP课程设计报告学号：班级：姓名：同组姓名：指导教师：2012年9月13日下，DSP的效率才能得到最大化的发挥。
在大图像旋转算法中，由于涉及的图像数据量远大于DSP的片内存储器容量，源图像和最终视口图像等数据必须被存放在片外存储器中。
在这种情况下，为了保证DSP CPU高速处理能力的发挥，必须优化数据流，将源图像分块，依次搬移至片内处理，并设法保证CPU当前要处理的图像数据块已经事先在片内存储器中准备好了。
因此在算法整体优化结构上采用Ping-Pong双缓冲技术，利用EDMA与CPU并行工作来隐藏图像数据块在片内和片外之间的传输时间，使CPU能连续不断地处理数据，中间不会出现空闲等待。
传统的图像旋转一般通过矩阵乘法实现：其中，α为旋转角度。
由于图像是线性存储的，各个像素点之间的相对位置关系确定。
如图1(a)所示，图像旋转前，任意像素点P(x，y)和P1(x1，y1)、P2(x2，y2)及A(xA，y A)在几何上是矩形的四顶点关系。
由于旋转变换是线性变换，如图1(b)所示，图像旋转后，各个像素点之间的相对位置关系不发生变化，旋转算法的数据调度目的是使算法能够按照一定的规则，将源图像数据有规律地分块，并按次序分别传输到DSP片内存储器中，完成计算后，形成视口图像块，再将视口图像块按同样的顺序进行排列，形成旋转后的视口图像。
整个过程要求调入和调出的图像数据均是规则分块的，并且调入的源图像块中应该包含计算视口图像块的过程中所需要的全部像素数据，尤其需要解决其中的大量非连续图像像素地址访问问题。
视口逆时针旋转的情况与此类似。
区别有以下两点：①源图像块的左边框中点与相应的视口图像块旋转后的左上角顶点对应；②源图像块的顶点局部坐标地址值与视口图像块的顶点局部坐标地址值之间的对应关系式应为：fread((char *)id,sizeof(char),64,fi);for (j=0; j<64; j++){y[i][j]=id[j];}}fclose(fi);i=0;locate();i=0;}仿真结果图像的二值化河海大学计算机与信息学院——DSP课程设计报告图像的翻转19。
基于DSP算法加速的图像处理技术研究
基于DSP算法加速的图像处理技术研究近年来，越来越多的企业和个人注重图像处理技术的研究和应用。
而其中，基于DSP算法加速的图像处理技术也成为了一个备受关注的研究方向。
本文将以此为主题，探讨这一技术在图像处理领域中的应用及其未来发展趋势。
一、什么是DSP算法加速？DSP（Digital Signal Processing）算法是一种数字信号处理算法，主要基于数字信号分析和运算的方法，可以对信号进行开发、处理、优化等一系列操作。
而基于DSP算法加速的图像处理技术，则是将DSP算法运用于图像处理领域中，以提高图像处理速度和效率的方法。
基于DSP算法加速的图像处理技术，相较于传统的图像处理方法，具备以下优势：（1）较高的处理速度。
由于DSP处理器的运算速度较快，基于DSP算法加速的图像处理技术能够大幅提升图像处理速度，从而实现快速处理大量图像数据的目标。
（2）较低的能耗。
相较于传统的CPU处理器，DSP处理器的能耗要低很多，降低了设备使用过程中的功耗，进而降低了操作成本。
（3）较高的精度。
DSP处理器在运算过程中，可以方便地完成高精度运算，从而可大幅提高图像处理的精度。
（4）较强的工程性。
基于DSP算法加速的图像处理技术，可以很方便地将算法实现与硬件设计相结合，实现较为稳定和实用的方案。
二、DSP算法加速在图像处理中的应用场景基于DSP算法加速的图像处理技术，在图像处理领域中具有极为广泛的应用场景。
以下是该技术在一些常见场景中的应用情况：（1）医疗图像处理医疗图像处理是基于DSP算法加速的图像处理技术的主要应用之一。
它可以为医疗机构的影像诊断提供技术支持，以加速图像处理，提高医生对患者病情的准确诊断。
同时，通过DSP算法加速，还可以实现超声成像、放射治疗和磁共振成像等医疗设备的高效与稳定的运行。
（2）物联网画面采集在物联网画面采集领域，基于DSP算法加速的图像处理技术，可以实现实时高速的视频采集、压缩和传输。
基于DSP的图像处理系统的应用研究论文
基于DSP的图像处理系统的应用研究摘要本文介绍了一种基于FPGA+DSP结构的具有通用性、可扩充性的高速数字图像处理系统硬件平台。
重点介绍了以高速数字信号处理器TMS320DM642和可编程逻辑器件XC2S300E为核心的图象处理系统的硬件实现方案以及通过DSP对FPGA芯片的动态配置来实现软件控制的设计思路。
关键词：可编程逻辑器件；数宇信号处理器；数字图象处理；动态配置AbstractThis paper presents the hardware platform of a high speed digital image processing system．The hardware design is based on the TMS320DM642 of Texas Instruments Corporation and XC2S300E of Xilinx corporation．The FPGA dynamic configuration is also introduced．Key words：DSP；FPGA；digital image processor；dynamic configuration 1、引言随着科学技术的快速发展，人们对信息的需求越来越大，对信息的处理速度也越来越快。
实时数字图象处理系统要求必须具有处理大数据量的能力，以保证系统的实时陛，其次对系统的体积、功耗、稳定性等也有较严格的要求，而数字图象处理处理理论与技术的飞速发展直接导致A/D、D/A、FPGA及DSP等电子集成产品的高速发展与更新，从而使许多复杂、高速的信号处理运算的实现成为可能。
目前，数字图象处理技术已在通信、信息，电子、自动控制、航天及军事等领域中得到广泛应用。
软件技术突破了以功能单一、可扩充性差的硬件为核心的设计局限性，强调以开放性，扩充性和软件编程硬件为通用平台，利用系统可升级、可重复配置来实现多功能的设计。
基于DSP的数字图像处理(放大)
摘要图像放大是一种应用广泛的数字图像处理技术，随着应用水平的不断提高，对在嵌入式系统中实现图像的清晰放大的需求也越来越高。
如在安保领域的高分辨率数字图像的显示处理过程中，由于现有的显示效果不够理想，就需要在对图像进行清晰的放大。
采用DSP平台是一种实现方式，它能充分发挥DSP平台强大的并行计算能力。
关键词： DSP CCS软件数字图像处理目录1.数字图像处理背景与介绍 (1)1.1图像处理的研究背景 (1)1.2图像处理国内外研究现状 (2)2.课程设计的目的与原理 (4)2.1设计目的 (4)2.2设计任务 (4)2.2设计原理 (5)3 软件程序 (6)3.1主程序 (6)3.2初始化和读取图像程序 (12)4 运行结果分析 (13)5.结论 (14)参考文献 (15)基于DSP的数字图像处理（放大）1.数字图像处理背景与介绍1.1图像处理的研究背景数字图像处理又称为计算机图像处理在国外最早出现于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。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。
基于DSP的图像处理系统
（ １ ０ ０ ＭＨ ｚ ） 同步 动态存 储器 。
基金项 目： 国家 自然科 学基金 项 目（ ６ １ ２ ０ ２ ３ ４ ８ ）
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（ ３ ） Ｐ Ｃ Ｉ 总线
在 工 作 时 ， 主 机 里 的 视 频 采 集 卡 将 ＨＩ Ｔ Ａ Ｃ Ｈ Ｉ
满足 Ｐ Ｃ Ｉ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ Ｂ ｕ ｓ Ｒ ｅ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ２ ． １ 协 议 ，主 机 通过 Ｖ Ｋ — Ｃ ７ ７ Ｅ彩 色 摄像 机 送 来 的模 拟 视 频 信 号转 换 成 连 ＨＰ Ｉ 接 口可 直接访 问 Ｄ Ｓ Ｐ所有 存储 空 间 。 允 许主 机初 续 的 数字 视频 流 。Ｐ Ｃ机 从连 续 视频 流 中读取 一 帧 图
该Ｉ ／ Ｏ接 口兼容 ５ Ｖ Ｔ Ｔ Ｌ电平 ， 可作 为 通 用 数据 文 件 下 载 到 Ｔ ＭＳ ３ ２ ０ Ｃ ６ ２ ０ １ Ｅ Ｖ Ｍ 板 ，并启动 Ｄ Ｓ Ｐ运 接 口， 或 用作 真彩 色 图像数 据接 口， 支持 ３ ｘ ８ 一 Ｂ ｉ ｔ ＲＧ Ｂ 行 。Ｄ Ｓ Ｐ将 图 像 处 理 完 后 ， 会 将 Ｓ Ｄ Ｒ Ａ Ｍ 中
分 。信 号 处理 部 分包 括 系 统 的输 入和 输 出 、 数 据 的处
理、 各 种算 法 的 实现 、 数 据 显 示和 传 输等 ， 非信 号 处 理 部分 则 包括 电源 、 结构 、 可靠 性和 可 维护 性等 。Ｄ Ｓ Ｐ应
基于dsp的图像处理课程设计
基于dsp的图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数字信号处理（DSP）的基本原理，理解其在图像处理中的应用；2. 使学生了解并掌握常见的图像处理算法，如图像增强、边缘检测、图像滤波等；3. 引导学生掌握基于DSP硬件平台的图像处理程序设计与实现。
技能目标：1. 培养学生运用数学知识分析图像处理问题的能力；2. 培养学生使用DSP开发工具进行图像处理程序编写和调试的能力；3. 提高学生团队协作和沟通能力，能在项目实践中有效解决问题。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理领域的学习兴趣，培养其创新意识和探索精神；2. 培养学生严谨的科学态度，使其在图像处理实践中遵循工程规范；3. 引导学生关注图像处理技术在现实生活中的应用，提高其社会责任感。
课程性质：本课程为电子信息类专业选修课，侧重于实践操作和项目实践。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解。
教学要求：结合理论教学与实践操作，注重培养学生的动手能力和实际项目经验。
通过课程学习，使学生能够独立完成基于DSP的图像处理程序设计与实现。
教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 数字信号处理基础理论：复习数字信号处理的基本概念、离散傅里叶变换、z变换等基础知识，对接教材第一章内容。
2. 图像处理基本算法：介绍图像增强、边缘检测、图像滤波等算法原理，结合教材第二章内容，分析各类算法的优缺点和适用场景。
3. DSP硬件平台：讲解DSP硬件架构、开发环境和编程方法，参考教材第三章内容，使学生熟悉DSP硬件平台的操作。
4. 基于DSP的图像处理程序设计：教授如何利用DSP硬件平台实现图像处理算法，包括算法优化、程序调试等，依据教材第四章内容进行实践操作。
5. 项目实践：分组进行项目实践，针对实际图像处理问题，设计并实现基于DSP的解决方案。
结合教材第五章内容，锻炼学生的实际操作能力。
基于DSP的图像处理算法研究
基于DSP的图像处理算法研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经成为一个非常重要的领域，涉及到许多行业，包括医学、军事、安防、游戏等等。
在图像处理领域中，DSP（数字信号处理器）被广泛应用于图像滤波、降噪、增强、压缩等多种算法中。
本文将探讨基于DSP的图像处理算法研究及其应用。
一、DSP简介DSP，全称为数字信号处理器，是一种专门用于数字信号处理的微处理器。
与通用微处理器相比，DSP基于其高效的计算能力和算法执行速度，能更快地处理数字信号。
DSP的核心是一个高速算数/逻辑运算器（ALU），以及一些内置的片上存储器和外部存储器接口，能够支持数字信号处理过程所需要的许多运算，如加减乘除、快速傅立叶变换（FFT）、卷积、滤波等。
目前，DSP已经被广泛应用于音频和视频处理、通信、军事雷达、图像识别、医学图像处理等领域。
二、基于DSP的图像处理算法基于DSP的图像处理算法可以分为以下几类：1.图像滤波图像滤波是一种常见的图像处理过程，在图像处理中占据着重要地位。
它的主要目的是用某种方法来平滑图像或移除噪音，以改善图像质量。
基于DSP的图像滤波算法包括低通滤波器、高通滤波器、中值滤波器等。
2.图像增强图像增强是一种改进图像质量或提高其感知质量的图像处理技术。
图像增强可以通过采用一些图像变换和滤波算法来提高图像的对比度、清晰度、亮度、饱和度等。
基于DSP的图像增强算法主要包括直方图均衡化、灰度变换、小波变换等。
3.图像压缩图像压缩是一种将原始图像数据压缩并进行编解码的过程。
图像压缩可以减少存储空间和传输带宽，提高图像传输速度和效率。
基于DSP的图像压缩算法包括JPEG压缩算法、PNG压缩算法、Wavelet压缩算法等。
4.图像分割图像分割是将一个图像分为若干个不相交的子区域的过程。
该过程的目的是将一幅复杂的图像分成若干个容易处理的子区域，使得图像中每个子区域具有比原始图像更明显的特征。
基于DSP的图像分割算法包括基于区域的分割、基于边缘的分割、基于阈值的分割等。
基于DSP的夜视图像处理
视技术一直显得尤为重要。
开展基于 DSP 的夜视图像处理技术研究，在当代军用和民用领域都具有很大的理论意义和实用价值。
数字信号处理器 DSP（Digital Signal Processor）在图像处理方面的应用十分广泛，用 DSP 芯片对图像进行处理，充分体现了它的优越性。
TMS320DM642是TI公司推出的高速DSP，将其用于微光夜视图像的处理对提高系统的实时性具有重要的意义。
本课题拟通过对夜视图像增强方法的研究并完成算法在DSP上的移植，起到巩固书本知识，拓展个人解决问题的能力。
1.3 国内外研究状况图像增强技术[1]的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期4个阶段。
初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。
在这一时期由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。
20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式[3]，特别是出现了CT和卫星遥感图像，对图像增强处理提出了一个更高的要求。
到了20世纪80年代，图像增强技术进入普及期，此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。
20世纪90年代进入了应用期，人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。
在生物医学工程方面，运用图像增强技术对X射线图像[4]、超声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。
在工业和工程方面，主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面；在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别，以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。
夜视图像增强是图像增强中的重要课题，通常夜视系统分为主动式红外夜视仪、红外热成像仪和微光夜视仪三大类[5]：1. 主动式红外夜视仪主动式红外夜视仪具有成像清晰、制作简单，可在零照度下工作、获取的夜视图像清晰、观察距离等特点，例如半导体激光夜视成像系统由半导体激光器、脉冲激光激励源、发射光学镜头、接收光学镜头、低照度摄像机、处理器及选通控制电路组成，他是主动式红外夜视仪。
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基于DSP的数字图像处理
时间：2009-12-08 15:40:35 来源：作者：张振福，周江涛国防科技大学
随着计算机、多媒体和数据通信技术的高速发展，数字图像技术近年来得到了极大的重视和长足的发展，并在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面取得了广泛的应用。
同时，人们对计算机视频应用的要求也越来越高，从而使得高速、便捷、智能化的高性能数字图像处理设备成为未来视频设备的发展方向，实时图像处理技术在目标跟踪、机器人导航、辅助驾驶、智能交通监控中都得到越来越多的应用。
由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，实时的应用环境决定严格的帧、场时间限制，因此实时图像处理系统必须具有强大的运算能力。
各种高性能DSP不仅可以满足在运算性能方面的需要，而且由于DSP的可编程性，还可以在硬件一级获得系统设计的极大灵活性。
为了获得足够的计算能力，我们以两片TMS320C6201作为系统的运算中心构筑了实时图像处理系统；为了获取最大的灵活性，在系统体系机构上采用了一种可重构的FPGA计算系统模型。
1 功能强大的TMS320C6x
TMS320C6000是美国TI(Texas Instruments)公司于1997年推出的新一代高性能DSP芯片。
这种芯片是定点、浮点兼容的DSP。
其定点系列是TMS32C62XX，浮点系列是TMS320C67XX。
最早推出的C6201芯片的运算速度已经达到1600MIPS，在业界首次突破1000MIPS，在数字信号处理器数里能力上创造了新的里程碑，并因此获得了美国EDN杂志“1997年度创新大奖”2000年3月，TI发布了新的C64XX内核，主频1．1GHz，处理速度接近9000MIPS，总体性能比C62XX提高了10～15倍。
其中C6416在2002年3月获得EDN杂志“2001年度创新大奖”。
C6000内部结构的主要特点包括：
①定点／浮点系列兼容DSP，目前CPU主频100MHz～600MHz。
②具有先进VLI W结构内核。
(1)8个独立的功能单元：6个ALU(32／40bit)，2个乘法器(16×16)，浮点系列支持IEEE 标准单精度和双精度浮点运算。
(2)可以每周期执行8条32bi t指令，最大峰值速度4800MIPS。
(3)专用存取结构，32／64个32bit通用寄存器。
(4)指令打包技术，减少代码容量。
③具有类似RISC的指令集。
(1)32bit寻址范围，支持bit寻址。
(2)支持40bitALU运算。
(3)支持bit操作。
(4)100％条件指令。
④片内集成大容量SRAM，最大可达8Mbit。
⑤16／32／64bit高性能外部存储器接口(EMIF)提供了与SDRAM、SBRAM和SRAM登同步／异步存储器的直接接口。
⑥内置高效率协处理器(C64X)。
(1)Viterbi编解码协处理器(VCP)，支持500路7．95kb／s AMR。
(2)Turbo码编解码协处理器(TCP)，支持6路2Mb／s 3GPP。
⑦片内提供多种集成外设(不同芯片的资源不同)
(1)多通道DMA／EDMA控制器
(2)多通道缓冲串口(McBSP)
(3)多通道音频串口(McASP)
(4)可以访问DSP整个存储空间的主机口(HPI)
(5)32bit扩展总线(xBUS)
(6)32bit／33MHz PCI主／从模式接口
(7)32bit通用计数器(Timer)
(8)UTOPIA接口
(9)通用输入/输出(GPIO)
(10)总线主／从模式接口
(11)支持多种复位加载模式(Boot)，提供3种节电控制模式(Power Down)
⑧支持IEEE一1149．1(JTAG)边界扫描接口。
⑨内核采用1．0／1．2／1．5／1．8V供电，周边采用3．3V供电。
⑩0．12tzm0．18tμm CMOS工艺，5／6层金属处理。
BGA球栅阵列封装。
TMS320C6x系列的DSP芯片结构不同于一般的DSP，属于类RISC结构，从而使它的c编译器具有很高的效率，因此称之为面向C语言结构的DSP芯片。
这使得其在绝大多数应用中，可以采用C语言编写TMS320C6x程序，从而充分利用大量用c描述的算法程序，并获得远胜于传统DSP程序的可维护性、可移植性、可继承性，缩短开发周期。
2 FPGA计算系统模型
在通常的并行系统设计中，微处理器在空间维上是固定的，而在时间维上是可变的；而连接的专用芯片在空间维和时间维上都是固定的。
这样的系统往往只能适用于特定应用场合下的特定算法。
为了使系统具有更加优良的性能和灵活性，随着可编程器件FPGA的应用深入，一种新的通用处理模块结构呈现在我们面前——FPGA计算系统结构。
FPGA是二十世纪80年代后期出现的新型的大规模可编程器件，由逻辑单元和互连线网络两部分组成，两者均可编程。
逻辑单元能完成一些基本操作。
逻辑单元经互连线网络互连，通过对基本逻辑块和互连线网络编程，可以实现非常复杂的逻辑功能。
由于FPGA是基于SRAM结构的器件，所有的可编程逻辑加载在芯片内部的SRAM上，因此可以通过一定的步骤在系统运行时进行编程来改变该器件的功能，从而实现更大的灵活性。
FPGA计算系统就是充分利用FPGA的高集成度和硬件可编程性在系统中用FPGA实现除了必要模块(如微处理器和存储器等)之外的其它逻辑和硬件互连，从而使系统具有空间上的可编程性。
系统的空间可编程性是FPGA计算系统引入的新特征。
它是指通过对FPGA 的重新编程和配置来改变系统体系结构等一系列硬件逻辑结构。
系统的空间可编程性是系统可重构的前提，它使得硬件系统的设计趋于软件编程化。
然而需要指出的是，由于FPGA
内部结构的完全分布性和内部单元的百分之百的互连连通性，系统的硬件互连编程不象由中央处理单元引起的软件编程那样可以充分总结指令集。
但在具体的系统设计中，可以根据实际的数据流结构进行部分限制，这样可以为用户提供一些可选择的重构方案，方便用户使用。
3 基于FPGA计算系统模型的双DSP实时图像处理系统
为了尽可能地获得高性能，我们提出以两个TMS320C62x为中央处理核心构成双DSP 处理系统，由FPGA(这里采用ALTERA的FLEX系列)实现系统互连。
系统分为处理器模块、FPGA组模块和各总线接口模块等，如图1所示。
其中处理器模块包含TMS320C62x、内存空间以及相应逻辑。
处理器作为最小处理单元模块而存在，可以完成相应的处理子任务。
在我们的系统中设置了两个这样的处理模块。
这两个处理模块都是在系统核心FPGA控制下运行的。
而FPGA作为系统中心，负责两个微处理器互相通信、互相协调以及它们与外界(这里通过主从总线和互连总线)的信息交换。
同时，系统处理子任务可以由FPGA直接派发给处理器。
灵活的FPGA体系结构设计是该系统有效性的保证。
在实际应用中，可以根据系统的任务，通过配置FPGA控制两个微处理器按流水线方式运行，也可以控制它们按MIMD方式并行处理同一输入图像。
为了提高数据交换的效率，在FPGA控制下的数据交换中心设置了灵活的系统存储空间。
而这块存储空间与DSP的局部存储空间构成了一种分布共享式的结构。
然而不同于一般的分布共享式存储结构的是，我们的系统存储空间相对独立，不是直接挂接在各DSP的地址空间中，而是通过两者的HPI口进行互连。
从严格意义上讲，这种结构不能算分布共享式存储结构，而应称之为一种松散的分布共享式存储结构。
由于并行效率的要求，我们将系统存储空间设置为两个Bank结构，两个Bank是独立控制和运行的，系统的实现框图见图2。
由于系统的互连、各个接口以及数据通道都是通过FPGA完成，并在FPGA内部实现除一些必要逻辑之外的其它所有逻辑，因此系统的重构非常方便。
这是系统设计中的最大特点。
另外系统还有可测性好，可裁减性，系统设计的方便性等其它优点。