DSP 图像处理算法的实现-III要点
基于DSP的图像预处理算法研究与实现
硕图像的灰度分布之后，再进行运算，计算出各灰度分布点数并按通过公式计算出的比例形成统计结果和增强方案，在下一帧图像中应用。
图４－２均衡化处理图及其直方图在图４．１中，图像明显整体偏亮，颜色深度不够，而且从直方图可以看出颜色较为集中。
处理后的图像（图４－２）对比度增加，看起来比较柔和，而且不同灰度的图像块显得更加清晰，直方图分布也更为均匀。
算法处理单幅图像执行消耗时问：图４．３均衡化执行时间图４－３中得到的是时钟，由ＣＬＫ＿ｃｏｕｎｔｓｐｍｓ函数得到ＣＬＫ＿ｃｏｕｎｔｓｐｍｓ＝７５０００，通过ａｂｓＴｕｎｅ－－ＣＬＫ＿ｇｅｔｈｔｉｍｅ０／ＣＬＫ＿ｃｏｕｎｔｓｐｍｓ０公式计算得到绝对时间为Ｏ．１０４ｍｓ，同样的算法在ＰＣ（Ｐ４１．６ＧＨｚ，３８６ＭＢ内存）上执行同样７２０ｘ５７６ｐｉｘｅｌ图像耗时３０ｍｓ，在ＤＭ６４２上算法执行速度优势非常明显。
（ｃ）５ｘ５滤渡（ｄ）ｌｌｘｌｌ罐渡图４．５中值滤波在实验中，原图通过调用一次ＭｅｄｉａｎＦｉｌｔｅｒ函数做一次３×３窗口的中值滤波，图像中点区域稍减少，线条变细。
做５ｘ５窗口的中值滤波后图像更模糊，但还不够明显，做１１×１１滤波后，结果图中点区域已基本消失，线条非常细。
可见中值滤波主要消除的是点、尖、线一类像素区域，不适合要求保留图像细节的噪声消除。
算法处理单幅图像执行消耗时间如图４－６，绝对时间为１．３５５ｍｓ，同样在ＰＣ上运行时间为４１１ｍｓ。
图４－６程序执行时间４．３边缘检测【７ｌ［９１Ｉｌｏｌ利用计算机进行图像处理有两个目的：一是产生更适合人观察和识别的图像；二圈圈图４．８Ｓｏｂｅｌ边缘算子图禾９（ａ）是系统ＣＣＤ获得的视频信号的～帧原始图像，做Ｓｏｂｃｌ算予边缘检测后效果图为图４．９（ｂ）。
（ａ）原始图像（ｂ）边缘检测图图４．９Ｓｏｂｃｌ边缘检测效果图中在边缘灰度变化较大的地方可以得到清晰的边缘线条，大的字体均能得到清晰的边缘。
DSP的数字图像处理技术实现
《现代信号处理课程设计》课程设计报告设计题目 DSP的数字图像处理技术实现目录第一章绪论-----------------------------------------------31.1.1 课程设计目的及任务------------------------31.1.2 阈值分割的实现方法------------------------4 第二章视频采集与显示相关概念-----------------------------52.1 帧和场-------------------------------------------52.2 YCbCr及其采样格式--------------------------------5 第三章 DSP平台及软件开发---------------------------------73.1 DSP平台-----------------------------------------73.1.1 DSP发展简介-------------------------------73.1.2 TMS320F2812 DSP芯片简介-------------------83.2 F2812 DSP软件开发-------------------------------93.2.1 F2812 软件开发平台CCS---------------------93.2.2 F2812 DSP软件开发流程---------------------10 第四章阈值分割在MATLAB上的实现--------------------------12 第五章阈值分割在DSP上的实现----------------------------135.1 系统流程与实现方案------------------------------135.1.2 初始化模块--------------------------------145.1.3 图像阈值处理及输出模块--------------------165.2 工程中的主要库和文件(详见附录）-----------------185.2.1 工程中的库(.lib)--------------------------185.2.2 工程中的主要文件--------------------------185.3 程序运行及结果验证------------------------------19 附录：各源程序代码及其详细分析----------------------------20 总结----------------------------------------------------32第一章绪论1.1.1 课程设计目的及任务本课程设计教学所要达到的目的是：1)掌握如何使用DSP仿真平台；2)掌握DSP内部结构和工作原理；3)熟悉DSP的指令系统；4)熟悉用DSP实现各种基本算法。
实验三 利用DSP实现图像的阈值分割
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CHIP函数： uint32 CHIP_getCpuId（）：返回CSR寄存器中DSP芯片的ID值。 int CHIP_getEndian（）：返回当前采用的端模式，由CSR寄存器EN比特 位决定。 int CHIP_getMapMode（）：返回当前存储器映射模式，由EMIF全局控制 寄存器的MAP比特位决定。 void CHIP_Config（CHIP_Config * config）：设置芯片配置。将芯片配置 的值写入配置地址。 void CHIP_getConfig（CHIP_Config * config）：获取存储在配置结构中 的芯片配置的值。该值写入配置结构的devcfg字段。 CHIP_SUPPORT：编译时间常数，当芯片支持CHIP模式时为1,不支持时 为0。该常数不是必需的，目前所有芯片都支持该模块。 uint CHIP_getRevId（）：返回CPU版本标识号，由CSR寄存器的Revision ID字段决定。 void CHIP_ConfigArgs（unit32 devcfg）：设置芯片配置，将devcfg值写入 芯片的配置地址。
(x T ) 0 f ( x) 其中T为规定的阈值。 255 ( x T )
4
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（三） Matlab实现阈值分割
一个简单的灰度处理的Matlab程序 | for i = 1: ROW
% threshold.m I=imread('lena.bmp');%读取原图像 figure(1); imshow(I);title('原始图像'); %显示原图像 [ROW,COL]=size(I); T=125; %设置阈值 I = double(I);
《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的数字图像处理系统的设计与实现
基于DSP的数字图像处理系统的设计与实现文：杨文胜李梅时间：2008—10-7 17：20：49安徽广电信息网络有限责任公司阜阳分公司摘要：为满足高数据量图像处理需求，提出并设计了以TMS320DM642为处理器的数字图像处理硬件系统，并在DSP/BIOS上配以实时图像处理软件系统，实现数字图像处理。
本文阐述了系统模块的构成、软件系统的设计，在此平台上,采集图像并运用优化算法对图像进行增强、分割、边缘检测，结果表明系统运行正常。
关键词:TMS320DM642 图像处理DSP一、引言随着计算机科学技术发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术被广泛应用于可视电话、电视会议、监控系统、商用及工业生产领域中.在技术要求中，一个突出的问题就是数据量庞大、数据处理相关性高、实现实时比较困难。
而实时性的主要因素为图像处理的速度，即要求数字图像处理系统要有强大的运算能力.高性能DSP 的发展为实时的图像处理提供了一个解决方法。
高速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。
TI公司的TMS320DM642是一款专门面向多媒体应用的专用DSP。
该DSP时钟高达600 MHz,8个并行运算单元,处理能力达4800MIPS;采用二级缓存结构，具有64位外接存储器接口，兼容JTAG边界扫描，为了面向多媒体应用，还集成了3个可配置的视频端口.采用DM642为核心设计的数字图像处理系统，能够很好的满足图像处理要求。
二、系统硬件平台框架系统的整体硬件框图如图1所示，整个系统是以TMS320DM642为核心构成的应用系统.包括DM642处理器芯片、视频编解码器芯片、其他外围电路。
DM642通过I2C总线对视频编解码器进行配置，使其能够满足系统的需求；通过VP口接收和传送视频数据以及同步控制信号；通过EMIF总线实现外部存储器的扩展，SDRAM 用于运行时的程序代码和数据的存储，FLASH用于系统引导程序的存储。
DSP——TMS320C数字图像处理方案
目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论 (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)1.3 图像处理研究内容及意义 (4)1.3.1图像处理研究内容 (4)1.3.2本文的研究意义 (5)1.4 小结 (6)2 基于DSP的开发系统 (7)2.1 DSP系统简介 (7)2.2 DSP芯片 (7)2.2.1 DSP芯片的基本结构 (8)2.2.2 DSP芯片的种类 (8)2.2.3世界主要的DSP芯片制造公司及其产品 (9)2.2.4 DSP发展现状及应用简介 (10)2.2.5 DSP技术展望 (12)2.3 DSP芯片的特点 (12)2.4图像处理中DSP芯片的选择 (15)2.5基于DSP的图像处理系统 (16)3 CCS开发环境的应用与仿真 (17)3.1 CCS的安裝及简介 (17)3.1.1 CCS简介 (17)3.1.2 CCS的安装使用 (19)3.1.3 CCS的配置与使用 (21)3.2仿真处理分析 (22)4基于DSP的图像处理 (24)4.1图像处理的基本概念 (24)4.2图像处理的硬件系统 (24)4.2.1 TMS320C6000 DSP芯片的硬件系统 (24)4.2.2 TMS320C6000的硬件结构简介 (26)4.2.3试验平台评估 (28)4.3基于DSP的图像处理实现 (29)4.3.1图像直方图统计 (29)4.3.2数字图像边缘检测sobel 算子 (30)4.3.3数字图像锐化laplace 算子 (32)4.3.4图像取反 (35)4.3.5数字图像直方图均衡化增强 (36)4.4试验及结果分析 (37)结论 (42)致谢 (43)参考文献 (44)附录 (45)1绪论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。
数字图像处理在DSP上的实现
数字图像处理在DSP上的实现（旋转）1 绪论1.1设计目的图像旋转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高分辨率大图像旋转的需求也越来越高。
如在航空领域的高分辨率数字地图图像的显示处理过程中，由于现有的显示芯片均不能支持图像旋转功能，就需要在资源有限的嵌入式平台上实现大幅面地图图像的实时旋转。
采用DSP平台是一种实现方式，具体实现时需仔细考虑两个方面的问题，一是选用计算量小的旋转算法，二是充分发挥DSP平台强大的并行计算能力。
1.2设计任务1.能从计算机上读取图片。
2.编写图像旋转程序，在TMS320C5509上实现。
2 设计原理及分析2.1设计原理目前，已经有很多有效降低计算量的图像旋转算法，基于图像线性存储结构的旋转方法就是其中之一。
然而，在DSP平台上，有限的高速存储资源限制了这些算法效率的直接发挥，需要针对算法及DSP平台的性能结构特点进行高效的数据调度。
对于图像旋转问题而言，数据调度还需要克服由于存在大量非连续图像像素地址访问而严重影响DSP数据存取及CPU效率发挥的问题。
这是图像旋转本身的特殊性，在其他图像处理技术中是不存在的。
由DSP的结构特点可知，只有在数据和程序均位于片存储器当中的条件下，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。
DSP图像处理算法的实现
答辩人：黄德天 学号：04140021 系别：电子工程系 指导教师：杨涛教授
主要研究工作
• 基于标准C，设计通用的基本图像处理算 法，并在此基础上，考虑最通用的DSP结构 的优化要求来细化C语言的程序结构，优化 程序的实现方法。本设计完成了图像处理 中，卷积、相关和中值滤波运算的算法实 现；基于TI公司的TMS320C6000硬件平 台的结构特点，本设计采用的算法优化方法 包括：使用编译器选项、内联函数和字访问 短型数据、软件流水和循环展开等。
• TMS320C6000提供了很多内联函数，它们直接映射为内 嵌C6000汇编指令的特殊函数，这样可迅速优化C语言代 码，内联函数用下划线“_”开头。返回
intrinsics _sadd _add _smpy _clr _smpyh _mpy _sshl _mpyh _ssub _sub _set
• 通过以上的计算可知，得到的实验结果是 正确的。
Thank you for your attention!
C6000优化方法-编译器选项
优化选项 作用 优化寄存器的使用 低 -o1 -o2或-o -o3 本地优化 全局优化 高 文件级优化 优化级别
优 化 器 选 项
-o0
有软件流水功能
返回
C6000优化方法-内联函数
软件流水是用来安排循环指令，使循环的多次迭代 同时执行的一种技术。图3是一个循环代码的软件 流水示意图。图中A，B，C，D和E表示特别迭 代，其后的数字表示各次迭代的第几条指令，同一 行中的指令是同一周期内并行执行的指令。 返回
• 3×3相关运算处理后图像：
• 程序中要求输出图像为32位，但是在本次设计 中，图像都是用8位来显示的，因此实验结果只是 黑白图像。
基于DSP的JPEG图像解码算法的实现
基于DSP的JPEG图像解码算法的实现摘要：概述了JPEG图像解码算法的基本原理，论述了JPEG图像解码算法基于DSP的实现过程，并重点讨论了JPEG图像解码中IDCT变换和Huffman解码算法的实现和优化。
本文介绍的JPEG图像解码算法可以应用到数码相机、多媒体手机等多种场合。
关键词：DSP；JPEG；IDCT变换；Huffman解码Realization of JPEG Decoding Algorithm Based on DSPWEI Zhongyi, ZHU Lei(Electronics and Information College, Xi′an University of Engi neering Science &Technology, Xi′an，710048, China)Abstract：This paper summarizes the basic principal of decodi ng algorithm of JPEG, expounds the realization of JPEG decoding with DSP, and es pecially discusses the realization and optimization of IDCT transform and Huffma n decoding. The algorithm of JPEG decoding can be used in many situations, such as digital camera，multimedia mobile and so onKeywords：DSP；JPEG；IDCT transform；Huffman decodingJPEG算法是一种数字图像压缩编码算法，具有压缩比例高、失真小的特点，并已被确定为国际标准［1］。
要对以JPEG文件格式进行存储的数字图像进行显示和回放，需对其进行解码。
实验五 利用DSP实现图像的平滑
图像平滑处理算法 程序流程图
否
用高斯模板对像素 进行平滑处理
行像素变量值增1
行像素变量值是否达到 最大? 是 行变量值增1
否 行变量值是否达到最大?
是 结束
8
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3、实验
修改程序，对输入图像加入椒盐噪声，并对窗口区域内的图像进行高斯模 板和均值模板平滑滤波。（自己编程）
常见的平滑方法有模板法和均值法。模板法的思想是通过一个点 和它周围的几个点的某种运算（通常是平均运算）来消除突然变化 的点，从而滤掉一定的噪声。但是图像却会有一定程度的模糊。均 值平滑是将原图像的每一个像素都用其相邻的nxn个像素的灰度值 的平均值来代替。
3
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9
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（二）实验原理
图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或 抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯 度，改善图像质量的图像处理方法。图像平滑的目的主要是为了减 少图像的噪声。 图像平滑的方法包括插值、线性平滑和卷积法等。这样的处理方 法根据图像噪声的不同进行平滑，比如椒盐噪声，就采用线性平滑 方法。大部分噪声都是随机的，如由敏感元件、传输通道、量化器 等引起的噪声。可以利用邻域平均的方法来判断每一点是否含有噪 声，并用适当的方法来消除噪声，这种方法是一种空间域的图像平 滑方法。
6
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数字图像处理在DSP上的实现(缩小)
课程设计任务书成绩评定表摘要以TMS32C5501为例，介绍了其系列DSP(digital signal processing)芯片HPI(host port interface)口的各个组成部分及其功能，并以AT89C51单片机作为主处理机，阐述了与TMS320C5501之间实现数据共享的方法，成功地解决了主处理机通过HPI接口对DSP 内部数据进行在线修改和实时监控的问题。
最后给出了如何用HPI口实现程序的加载引导，以提高程序运行速度的方法。
关键词：TMS320C5501，DSP，HPI口；目录绪论....................................................................................... 错误！未定义书签。
1、基本原理 (2)1.1 数字图像处理常用方法 (2)1.2 数字图像处理的优点 (3)1.3 数字图像缩小基本原理 (4)2、TMS320C5X的硬件结构 (4)2.1 C55X的CPU体系结构 (5)2.2 指令缓冲单元（I） (5)2.3 指令缓冲单元（P） (5)2.4 指令缓冲单元（A） (6)2.5 指令缓冲单元（D） (6)3、数字图像缩小设计方法 (8)3.1 设计思路 (8)3.2 实验步骤 (8)4、数字图像缩小的CCS实现 (10)4.1 简述CCS环境 (10)4.1.1 CCS主要特点 (10)4.1.1 DSP/BIOS和API函数以及RTDX插件 (9)4.2 CCS配置 (10)4.3 CCS环境中工程文件的使用 (10)4.3.1 建立工程文件 (10)4.3.2 创建新文件 (13)4.3.3 向工程项目中添加文件 (13)4.4编译链接和运行目标文件 (14)4.4.1对程序进行编译链接 (14)4.4.2装载OUT文件 (14)5运行结果 (14)结论 (15)附录程序清单 (23)参考文献 (24)1、课题分析DSP作为一种先进的可编程处理器，近几年来应用极其广泛。
DSP彩色图像处理
DSP彩色图像处理目录1引言 (3)1.1课程设计的目的 (3)1.2课程设计的要求 (3)2基本原理 (3)2.1DSP系统简介 (3)2.2设计平台CCS简介 (5)2.3TI5416实验板及硬件配置 (10)3 实现过程 (16)3.1程序流程图 (16)3.2算法的实现 (17)3.3软件仿真、调试及结果 (19)4 出现的问题及解决方法 (23)5 结束语 (24)6参考文献 (24)附录 (25)基于TI VC5416的YUV彩色图像处理摘要本课程设计主要是在TMS320VC5416 DSP芯片上完成编程，软件编程主要采用模块化的设计思想，把程序细化成易于实现的小模块，编程的语言主要C 语言编写程序。
在CCS仿真平台上通过汉字叠加算法最终成功实现YUV彩色图像处理。
通过最后的仿真结果可知，TMS320VC5416 芯片已完成了YUV彩色图像处理并可用于解决一些实际性的问题。
关键词汉字叠加算法；CCS3.3；TI VC5416；YUV彩色图像处理Abstract This course is designed primarily to complete the TMS320VC5416 DSP chip programming, software programming and primarily uses a modular design, easy to implement the program refined into a small module, the main programminglanguage C programming language. Simulation platform in the CCS by Chinese characters superimposed on the algorithm to achieve the ultimate success of YUV color image processing. Finally, the simulation results we can see through, TMS320VC5416 chip color image processing has been completed and can be used to solve some practical problems.Key words Character overlay algorithm; CCS3.3; TI VC5416; YUV color image processing1引言数字信号处理就是利用专用或通用的数字信号处理器(DSP-Digital SignalProcessor)以数字运算的方式对信号进行分析、提取、变换等处理。
dsp图像处理
第一步
f (i 1, j 1) 0 1 0 f (i, j 1) * 1 4 1 f (i 1, j 1) 0 1 0
第二步
s 1t 1
f (i s, j t ) H (s, t )11Fra bibliotek（3.6）
G (i, j ) s x s y
（2.4）
2. 其它锐化算子 Prewitt算子的sx和sy对应的模板可表示为：
1 1 1 0 0 0 1 1 1
1 0 1 1 0 1 1 0 1
（2.5）
Isotropic算子的sx和sy对应的模板可表示为：
1 9 1
1 1 1
0 1 H8 1 5 0 1
0 1 1 H9 1 1 0
1 9 1
1 1 1
（3.8）
式(3.8)称为合成拉普拉斯模板。用和增强的图
像如图(b)、(c）所示。
（a）原图像 (b)合成算子H6图像 (b)合成算子H7图像 用拉普拉斯算子增强图像示例
（3.4a）
同理可得：
2 f f (i, j 1) 2 f (i, j ) f (i, j 1) 2 y
（3.5b）
将式(3.4a)和式(3.4b)代入式(3.1)，就可得到 拉普拉斯算子(二阶微分算子)为：
2 f f (i 1, j) f (i, j 1) 4 f (i, j) f (i, j 1) f (i 1, j)
对于数字图像，利用差分方程对x和y方向上的二 阶偏导数进行近似：
2 f ( x f (i, j )) 2 x x ( f (i 1, j ) f (i, j )) x
数字图像处理在DSP上的实现
数字图像处理在DSP上的实现（旋转）1 绪论1.1设计目的图像旋转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高分辨率大图像旋转的需求也越来越高。
如在航空领域的高分辨率数字地图图像的显示处理过程中，由于现有的显示芯片均不能支持图像旋转功能，就需要在资源有限的嵌入式平台上实现大幅面地图图像的实时旋转。
采用DSP平台是一种实现方式，具体实现时需仔细考虑两个方面的问题，一是选用计算量小的旋转算法，二是充分发挥DSP平台强大的并行计算能力。
1.2设计任务1.能从计算机上读取图片。
2.编写图像旋转程序，在TMS320C5509上实现。
2 设计原理及分析2.1设计原理目前，已经有很多有效降低计算量的图像旋转算法，基于图像线性存储结构的旋转方法就是其中之一。
然而，在DSP平台上，有限的高速存储资源限制了这些算法效率的直接发挥，需要针对算法及DSP平台的性能结构特点进行高效的数据调度。
对于图像旋转问题而言，数据调度还需要克服由于存在大量非连续图像像素地址访问而严重影响DSP数据存取及CPU效率发挥的问题。
这是图像旋转本身的特殊性，在其他图像处理技术中是不存在的。
由DSP的结构特点可知，只有在数据和程序均位于片内存储器当中的条件下，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。
dsp图像处理实验报告
dsp图像处理实验报告DSP图像处理实验报告一、引言数字信号处理（DSP）是一种用于处理数字信号的技术，广泛应用于各个领域。
图像处理是DSP的一个重要应用，通过对图像进行数字化处理，可以实现图像增强、边缘检测、目标识别等功能。
本实验旨在通过DSP技术对图像进行处理，探索图像处理算法的实际应用。
二、实验目的1. 了解数字信号处理在图像处理中的应用；2. 掌握DSP平台的基本操作和图像处理算法的实现；3. 进一步熟悉MATLAB软件的使用。
三、实验环境和工具本实验使用的DSP平台为TMS320C6713，开发环境为Code Composer Studio （CCS）。
图像处理算法的实现主要依赖于MATLAB软件。
四、实验步骤1. 图像采集与预处理首先，通过CCD摄像头采集一张待处理的图像，并将其转化为数字信号。
然后，对图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以提高后续处理的效果。
2. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，提高图像的质量、清晰度和对比度。
在本实验中，我们采用了直方图均衡化算法对图像进行增强。
该算法通过对图像像素值的统计分析，调整像素值的分布，使得图像的对比度更加明显，细节更加突出。
3. 边缘检测边缘检测是图像处理的重要环节，可以用于目标识别、图像分割等应用。
在本实验中，我们采用了Canny算法进行边缘检测。
Canny算法是一种经典的边缘检测算法，通过对图像进行多次滤波和梯度计算，得到图像的边缘信息。
4. 目标识别目标识别是图像处理中的关键任务之一，可以应用于人脸识别、车牌识别等领域。
在本实验中，我们以人脸识别为例，使用了Haar特征分类器进行目标识别。
Haar特征分类器是一种基于图像特征的分类器，通过对图像进行特征提取和分类器训练，可以实现对目标的快速准确识别。
五、实验结果与分析通过对图像进行处理，我们得到了增强后的图像、边缘检测结果和目标识别结果。
经过对比分析，我们发现图像增强算法能够有效提高图像的对比度和清晰度，使得图像更加易于观察和分析。
DSP常见算法的实现
DSP常见算法的实现DSP（数字信号处理）是一种将数字信号处理技术应用于信号处理领域的方法。
DSP常见算法是指在数字信号处理领域中广泛应用、具有代表性的算法。
以下是DSP常见算法的实现示例：1.快速傅里叶变换（FFT）：FFT算法用于将一个离散的时间域信号转换为频域信号。
其主要用途是频谱分析和滤波。
FFT算法的实现通常使用蝶形运算，使用迭代和递归两种方法可以实现。
2.有限脉冲响应滤波器（FIR）：FIR滤波器是一种数字滤波器，其特点是具有线性相位和稳定性。
它可以通过卷积运算实现。
FIR滤波器的设计可以使用窗函数、最小二乘法等方法。
3.无限脉冲响应滤波器（IIR）：IIR滤波器是一种数字滤波器，其特点是具有非线性相位和较窄的带通宽度。
IIR滤波器的实现通常使用差分方程或状态空间模型。
4.自适应滤波器：自适应滤波器是一种能够自动调整滤波器系数的滤波器。
它通常用于消除来自环境的噪声。
自适应滤波器的实现主要使用递归最小二乘法（RLS）或最小均方误差（LMS）算法。
5.声音压缩算法：声音压缩算法主要用于减小音频文件的大小。
其中最常见的算法是基于离散余弦变换（DCT）的MP3算法。
DCT将时域信号转换为频域信号，并通过对频域信号进行量化和编码来实现压缩。
6.声音合成算法：声音合成算法用于生成声音信号。
常见的声音合成算法包括基于波表的合成算法、线性预测编码（LPC）算法和频率调制（FM）算法。
7. 图像处理算法：图像处理算法主要用于对图像进行增强、去噪、边缘检测等操作。
常见的图像处理算法包括快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器、边缘检测算法（如Sobel、Canny算法）等。
8.数字调制算法：数字调制算法主要用于将数字信号转换为模拟信号或其他数字信号。
常见的调制算法包括脉冲编码调制（PCM）、调幅（AM）、调频（FM）等。
在实际应用中，以上算法的实现可以使用各种编程语言（如C、C++、Python等）和DSP开发工具（如Matlab、LabVIEW等）进行。
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。
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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。
由于图像处理需要处理大量的数据，并且对运算速度提出了很高的要求，因此我们选用DSP 平台，并根据它的结构特点，对所编的C 代码进行了优化，极大地提高了运算速度第一章数字图像处理的基本知识第一节数字图像处理的概述数字图像处理（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。
数字图像处理方法大致可分为两大类，即空域法和变换域法。
1、空域法这种方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对这一二维函数进行相应的处理。
空域处理法主要有下面两大类。
(1)领域处理法包括梯度运算、拉普拉斯算子运算、平滑算子运算和卷积运算。
(2)点处理法包括灰度处理及面积、周长、体积、重心运算等。
2、变换域法数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换，得到变换域系数阵列，然后施行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。
在我们的设计中采用的是空域法中的域处理法.第二节几种图像处理算法的介绍对于一张数字图像，我们采用RGB 模式真彩色位图来表示它，一张图像由4像素矩阵构成，每个像素包含它对应的位置信息，以及RGB 三个通道各自亮度值的大小，R 对应红色，G 对应绿色，B 对应蓝色，它们统称为三基色，这三中色彩的不同搭配，就可以搭配成各种现实中的色彩。
如果是单色图像，只要让三个通道的值相等就可以了。
在实现数字图象处理的过程中，主要是通过对图像中的每一个像素点运用各种图像处理算法来达到预期的效果，在本实验里主要涉及了卷积运算，相关运算，中值滤波。
1 卷积运算：使用一个m*n 的掩模，依次覆盖在要处理图像的各个像素上，掩模中心与该像素重合。
掩模上的各个元素均有其自身的权值。
将掩模各元素权值与覆盖在其下的像素值分别相乘后求和，在除以掩模权值之和，所得结果称为响应，赋给当前处理的像素。
通过选取不同的矩阵，我们可以对图像得出很多不同的结果，这个结果取决于所选取的卷积矩阵不同，可以是高通滤波，低通滤波等等，通过滤波我们可以得到所需要处理图像的一些特性，比如可以采用高通滤波突出某些边缘轮廓，用低通滤波来平滑图像，去掉图像中的高频成分。
2 相关运算：图像的相关性运算与卷积运算基本上类似，不同点是卷积矩阵mask 取自图像本身的某一块值，这里不对相关性的图像处理做图像处理，主要说明一下相关性的意义。
利用相关性可以检测出图像的矩阵模板，用于模板的匹配，检测等等。
3 中值滤波：同样使用一个m*n 的掩模依次处理各个像素，但是掩模没有权值，而是将掩模覆盖下的像素值排序后取中间值，将这个中值赋值给当前处理的像素。
中值滤波可以将图像中的高频成分去掉，使图像变得平滑，这个特性和低通滤波有点类似。
掩模在图像边缘时，会遇到覆盖了非图像部分的情况，这里可以有多种方式处理，比较常见的有部分滤波和补零法(zero-padding)。
部分滤波为在遇到图像边界时，忽略超出图像边界的部分，采用部分掩模处理边界像素。
补零法是将图像边缘部分补上相应于掩模大小的零值(也可以为其它常值)，处理完成后再将这部分切除，恢复至原图像大小，但是这样图像边缘往往会出现灰度值偏小的情况。
5一般来说图像边缘往往是不重要的部分，所以这些处理带来的缺点是可以容忍的。
第二章、TMS320C6000 DSP 芯片的硬件系统第一节数字信号处理器的特点1 算术单元硬件乘法器由于DSPS 的功能特点，乘法操作是DSPS 的一个主要任务。
在通用微处理器内是通过程序实现乘法操作的，这往往需要耗费很大的时钟周期，因此在DSPS 内部设有硬件乘法器来完成乘法乘法操作，以提高乘法速度。
所以硬件乘法器是DSP 区别于通用微处理器的一个重要标志。
多功能单元为进一步提高速度，可以在CPU 内设置多个并行操作的功能单元（ALU, 乘法器，地址产生器等）。
如C6000 的CPU 内部有八个功能单元，即两个乘法器和六个ALU,八个功能单元最多可以在一个周期内同时执行八条32 位指令。
由于多功能单元的并行操作，使DPS 在相同时间内能够完成更多的操作，因而提高了程序的执行速度。
2 总线结构通用微处理器是为计算机设计的，通常采用冯诺依曼总线结构，统一的程序和数据空间，共享的程序和数据总线，由于总线的限制，微处理器执行指令时，取指和存取操作数必须共享总线，因而程序指令只能串行执行。
对于DSP 而言，采用冯诺依曼总线结构将使系统的性能受到很大的限制，因此DSP 采用了独立程序总线的哈弗总线结构，而且很多DSP 甚至有两套以上内部数据总线，这种总线结构称为修正的哈佛结构，对于乘法或加法等运算，一条指令要从存储器中取两个操作数，多套数据总线就使得两个操作数可以同时取得，提高了程序效率3 专用寻址单元6DSP 面向的是数据密集型应用，因为需要频繁地访问数据，数据地址的计算时间也线性增长，如果不做特殊处理，计算地址的时间有时会比实际的算术操作时间还长。
因此，DSP 通常都有支持地址计算的算术单元——地址产生器与ALU 并行工作，因此地址的计算不再额外占用CPU 时间4 流水处理除了多功能单元外，流水技术是提高DSP 程序执行效率的另一个主要手段。
流水技术使两个或更多不同的操作可以重叠执行，流水线操作是DSP 实现高速度、高效率的关键技术之一。
TMS320C6000 只有在流水线充分发挥作用的情况下，才能达到1600MIPS 的速度。
C6000 的流水线分为三个阶段：取指、解码、执行、总共11 级。
和以前的C3x、C54x 相比，有非常大的优势，主要表现在：简化了流水线的控制以消除流水线互锁；增加流水线的深度以消除传统流水线结构在取指、数据访问和乘法操作上的瓶颈。
其中取指、数据访问分为多个阶段，使得C6000 可以高速地访问存储空是。
5 大容量片内存储器大容量片内存储器外部存储器一般不能适应高性能DSP 核的处理速度, 因此在片内设置较大容量的程序/数据存储器以减少对外部存储器的访间速度, 充分发挥DSP 核的高性能,数据RAM 的容量高达7MB。