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1、小区监控系统中数字图像处理技术的研究摘 要应用TMS320C6414数字信号处理器的图像视频处理算法的开发平台，采用该系统提供的硬件和软件，通过与大规模的可编程逻辑阵列FPGA的共同使用，设计并实现了可满足系统需要的高实时性，良好的扩展性和多扩展接口等要求的多DSP红外实时处理系统。 本系统以FPGA为数据采集逻辑控制单元,采集的视频数字图像进行预处理，用DSP控制实现了多种电视制式信号图像数据采集，讨论了数据采集部分的结构，图像目标的实时数字图像处理和图像的显示，重点介绍了实时数字图像处理系统的硬件组成,工作原理和图像处理算法的应用，采用FPGA实现视频信号数据实时预处理,可提高系统性能,同
2、时具有适应性与灵活性强,设计调试方便等优点。关键词 数字图像处理，可编程逻辑器件，数字信号处理器AbstractHardly with the TMS320C6414 digital signal processor image/video frequency processing algorithm development platform, uses the hardware and the software which this system provides, through with the large-scale programmable logic device FPGA tog
3、ether use, designed and realizes has been possible to satisfy the high timeliness which the system needed, good request and so on extension and multi-expansion connection multi-DSP infrared real-time processing systems. This system take FPGA as the data acquisition logic control unit, the gathering
4、video frequency digital image carries on the pretreatment, controlled with DSP has realized many kinds of television service pattern signal image data gathering, discussed the data acquisition part structure, image goal real-time digital image processing and the image demonstration, introduced with
5、emphasis the real-time digital image processing system hardware composition, the principle of work and the imagery processing algorithm application, used the FPGA realization video signal data real-time pretreatment, might enhance the system performance, simultaneously had the compatibility and flex
6、ible, merits and so on design, debugging convenience.Key Words digital image processing, field programmable gate array, data signal processor目 录摘 要IABSTRACTII第1章 引言11.1 数字图像处理11.1.1 数字图像处理的发展历史11.1.2 数字图像处理的基本特点21.1.3 数字图像处理的应用21.1.4 图像处理的意义4第2章 论证方案及图像变换方法52.1 系统方案52.1.1 方案一52.1.2 方案二52.2 图像变换的主要方法
7、及应用62.2.1 傅立叶变换在图像处理中的应用62.2.2 小波变换在图像处理中的应用7第3章 系统硬件实现93.1数字图像处理的研究93.1.1 数字图像处理的系统结构93.1.2 数字图像处理的主要研究内容93.2 DSP系统研究103.2.1 DSP系统构成113.2.2 DSP系统的设计113.2.3 DSP系统的特点133.2.4 DSP的发展143.3可编程DSP芯片163.3.1 DSP芯片的分类163.3.2 DSP芯片的选择163.3.3 DSP的应用领域183.3.4 DSP的系统硬件设计与开发193.4 现场可编程门阵列193.4.1 FPGA的分类203.4.2 FP
8、GA的基本结构213.4.3 FPGA 的发展及应用213.5 硬件系统设计及主要性能指标223.5.1 视频板电路设计233.5.2 TMS320C64X和接口设计243.6 系统原理与结构253.6.1 系统主要模块设计263.6.1.1 预处理模块设计263.6.1.2 图像处理模块设计273.6.1.3 图像输出模块设计28结 论29致 谢30参考文献31- 31 -第1章 引言1.1 数字图像处理从20世纪60年代开始，随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术获得了飞跃的发展。所谓数字图像处理，就是利用计算机或其他高速，大规模集成数字硬件，对从图像信息换来的数字电信号进行某些数字运
9、算或处理，以期提高图像的质量或达到人们所预期的结果，因此也称为计算机图像处理。如对被噪声污染的图像除去噪声，对信息微弱的图像进行增强处理，对失真的图像进行几何校正，从犯罪现场提供指纹特征，对数据量过大的图像进行压缩编码，本次设计中主要研究对小区监控系统图像的处理。1.1.1 数字图像处理的发展历史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
10、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。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT1（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公
11、司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了跨时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70
12、年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。1.1.2 数字图像处理的基本特点数字图像处理就是把在空间上离散的，在幅度上量化分层的数字图像，经过一些特定数理模式的加工处理，以达到有利于人眼或某种接受系统所需要的图像的过程，主要有以下几个基本特点：（1）信息量大，处理速度快目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。例如，一幅256256低分辨率黑白图像，要求约6
13、4kbit的数据量；对高分辨率彩色512512图像，则要求768kbit数据量。因此对计算机的计算速度，存储容量等要求很高。（2）占用的频带较宽与语言信息相比，数字图像占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语言带宽仅为4kHz左右。所以数字图像在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实观上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。（3）数字图像中各个像素间的相关性大，压缩的潜力大在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要
14、大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。（4）图像质量中各个像素评价受主观因素的影响数字图像处理后的图像一般是给人观察个评价的，因此受人的主观因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪、爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待深入的研究。另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机的视觉的研究。（5）图像处理技术综合性强在数字图像处理过程中涉及的基础知识和专业技术相当广泛。一般来说涉及通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术、至于涉及到的数学、物理学等方面的基础知识就更多了。当今的图像处理理论大多是通信理论的推广，把通信中的一维问题推广
15、到二维，以便于分析，在此基础上，逐步发展自己的理论体系。因此，图像处理技术与通信技术密切相关。在图像处理工程中的信息获取和显示技术主要来源于电视技术，其中的摄像、显示、同步等各项技术必不可少。计算机已是图像处理的常规工具，在图像处理中涉及到软件、硬件、网络、接口等多项技术，特别是并行处理技术在实时图像处理中显得十分重要2。1.1.3 数字图像处理的应用随着计算机软硬件技术的突飞猛进，以及数字处理技术的不断发展，数字图像处理在科学研究、工业生产、国防以及现代管理决策等各行各业都得到越来越多的应用，其场合广阔、内容众多、形式新颖、门类齐全、真可以说方兴未艾，正向着实时化、大/小型化、远程化等方面迅
16、速发展，具体应用有如下几个方面：（1）医学上的应用数字图像处理技术在医学上的应用十分广泛，B型超声、X-CT、放射性同位素扫描以及核磁共振成像，是现代医学的四大影像技术，其系统广泛地应用在医学临床上。这些系统通过有规律地发射超声波，再接收从人体反射回来的声信号，由此形成灰度声像图。这种医疗设备具有对人体无损伤、灵敏度高、重复性好、易于鉴别软组织等优点，而且价格较低，因此发展很快。计算机断层扫描（CT）是以多个X个射线的投影来获得穿过人体内部的X射线密度值，由此形成人体截面图像并重建出人体内部的立体图像。美国的G.NHounsfield在1971年安装了第一台脑CT，1979年获得诺贝尔奖，其影
17、响是很大的。配接X光机的图像处理系统可进行导管定标，血管造影及血管动态分析。通过对X光图像的处理，如关节等部分的细节不再难以分辨，人体内的胆结石也可以清楚地显示在电视屏幕上。除上述应用之外，照相机也是医学图像处理的一个应用。首先在人体内注入放射性元素，再由探测器接收由人体内发射出来的离子，以同一位置离子的累加数作为该位置的灰度值，由此形成图像，再通过图像处理来诊断人体各个器官的功能，这种系统尤其适用于心胀功能的检查。在显微镜上配上图像处理系统，就构成了一个基本的显微医学图像处理系统，其中，白血球和红血球自动计数机，血液病诊断仪，染色体分析系统都已经成功地应用于临床诊断上。（2）工业自动化，工业
18、检测方面的应用数字图像处理技术在工业自动化，工业检测方面的应用也相当广泛。利用图像处理技术，可以进行器件的内结构分析，失效分析和可靠性筛选。在制造电容的过程中，人眼直接看不到钮电容的内部结构，而依靠图像处理技术，就可以清楚地再现钮电容的内部图，里面断焊，阻焊的毛病也便于诊断了。在毛纺厂，采用图像处理技术，不但可以检测出纺织品中存在的孔洞等方面的明显缺点，还可以检测出它在纹理，图案方面的毛病。利用图像压缩传输技术，可以把一个火车事故现场及时地显示在远方的指挥中心的显示屏上，从而，可有效地提高排除故障的速度。（3）公安方面的应用数字图像处理技术在公安方面的应用有两个突出的成果，即指纹的查询、识别以
19、及人像组合、查询和识别。由于人的指纹具有唯一性，因此可用来作为身份的鉴别。把现场收集到的指纹录计算机，提取指纹的特征后再和指纹库里的指纹进行比对，就可以提供破案的线索。指纹识别也可用于出入海关的身份检验及指纹密码锁等方面，指纹印鉴已用于银行业。用模拟画像来协助破案古有而之，随着科学技术的进步，出现了计算机人像组合技术。它是根据目击者的描述，由计算机用不同的人面像部件来组合出嫌疑人的人面像进而协助破案。随着网络和数据库技术的发展，利用由目击者的记忆组合出的嫌疑人人面像，可以实现本地的查询识别，也可以实现异地的查询识别。（4）军事方面的应用现代战争里，数字图像处理技术极为重要。例如将来自卫星的图像
20、用于军事侦察，以地形匹配实现精确轰炸，以相关运算实现动目标跟踪等等，其中，除了对算法本身有很高的要求以外，其图像处理的速度是至关重要的。对于温度敏感的红外图像，军事部门是高度重视的，其应用也是多种多样的。（5）通信工程方面的应用当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据等多媒体通信。具体地讲，是将电话，电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上，要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用压缩编码技术对数据进行压缩。在一定意义上讲，压缩编码是这些技术成败的关键。（6）文字识别的应用文字
21、识别方面，数字图像处理技术得到广泛应用。信函分检机要对手写的数字0-9进行高速的识别，这种机器早已装备到了邮电部门。现在，一本书也可以快速地录入计算机，这不是敲键盘手工录入的，而是靠中英文识别技术用扫描仪快速输入的。依靠这种技术，盲人可以阅读，报表可以自动统计，文档可以自动分类存档，这对于办公室自动化是很有意义的。（7）电子商务方面的应用当前呼声很高的电子商务中，图像处理技术也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。总之，数字图像处理技术的应用还可列出很多，它在国家安全、经济发展、日常生活中起着越来越重要的作用3。1.1.4 图像处理的意义数字图像处理（digital image proc
22、essing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技
23、术和生物工程等领域。数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强、精度高、处理方法灵活、信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、量测、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域。第2章 论证方案及图像变换方法2.1 系统方案2.1.1 方案一多DSP红外实时处理机系统用于对红外目标的搜寻，检测和跟踪，可以实时地从热像仪读入并行的数字图像信号，对图像进行实时处理从而检测和跟踪目标，并将目标的位置和运动信息输出。红外实时处理机系统主要由三部分构成：预处理模块，图像处理模块和图像输出模块，系统框图如图2.1所示，
24、各模块作用如下：预处理模块图像处理模块图像输出模块图2.1 多DSP红外实时图像处理机系统（1）预处理模块通过安装在小区道路旁边或者中间隔离带的支架上的红外线摄像机和图像采集设备将实时的人的视频信息采入，经过对视频图像的实时处理分析得到本小区信息。 （2）图像处理模块视频处理模块是系统的核心部分，当系统检测到有人走过的信息时，本系统就会捕捉此时的图像，并将此图像进行进行分析处理，得到我们需要的清晰的图像，为避免同时存储利用片外存储器和读取缓存中的原始视频图像而带来的总线冲突问题，系统采用了乒乓缓存的方式采集视频图像。（3）图像输出模块当出现特定的事件时，传输模块会接受到处理部分发出的中断信号，
25、此时压缩模块冻结压缩图像的更新，并且释放了对缓冲RAM总线的控制权，传输模块将缓冲区的图像读出，并通过网络传输到远程控制中心。2.1.2 方案二高频加重处理常用于简单数字图像处理，通过视频输入对被测对象进行加重处理，目的是使被测对象更加清晰可见，然后将被测对象进行输出。高频加重处理系统主要由三个模块组成分别是视频输入模块，高频加重处理模块和图像输出模块，系统框图如图2.2所示，各模块作用如下：视频输入模块高频加重模块图像输出模块图2.2 高频加重系统示意图（1）视频输入模块视频输入模块主要完成对图像信号的采集，但此模块不能对干扰的信号进行控制。（2）高频加重模块高频加重模块主要完成对采集过来的
26、高频信号进行加重处理，目的是使图像更加清晰可见，但加重的同时也会对干扰信号进行加重，并不会排除干扰信号，这样对图像处理就增加难度。（3）图像输出模块在完成加重处理后此模块即可向视频输出设备输出采集到的信号。因此，在两种方案系统中选用多DSP红外实时图像处理机系统作为该设计的方案，用此系统完成对小区监控系统的研究。2.2 图像变换的主要方法及应用在数学领域中有许多种变换，比如傅立叶变换、小波变换、离散余弦变换（DCT）、拉普拉斯变换、Z变换等。各种数学变换的用途只有一个，是使所遇到的问题能够更容易更方便地得到解决。在所有的图像变换方法中，傅立叶变换是数字图像处理中应用最广的一种变换，具有非常实用
27、的独特性质。而近几年来，小波变换倍受学术界的重视，它不仅在数学上已形成一个新的分支，而且在应用上，如在信号处理、图像处理、模式识别、量子物理以及许多非线性科学领域，被认为是近年来在分析工具及方法上的重大突破。原则上讲，凡传统的使用傅立叶分析的方法，都可以用小波分析来代替。小波分析在时域和频域都具有良好的局部化特性，而且由于对高频采取逐渐精细的时域或空域步长，从而可以聚焦到分析对象的任意细节4。2.2.1 傅立叶变换在图像处理中的应用我们知道，经过傅立叶变换之后，可以获得原图像信号的频域分布情况。由于图像中不同特性的像素具有不同的频域特性，因此，可以在频域上设计相应的滤波器，以达到滤除某些信息，
28、或者保留某些信息的目的。另外，因为傅立叶变换后，时域与频域形成了对偶运算关系，因此通过傅立叶变换也可以达到某些运算的简化目的，具体应用有如下几个方面：（1）图像的高通滤波图像的频域变换有一个非常突出的优点，就是可以将信号的信息强度进行重新分配。具体地说，就是将景物的细节部分集中在高频区段。因此，可以通过图像高通滤波将图像中景物的细节信息提取出来。这里所谓景物细节是指目标物的边界信息。例如对频谱图中的低频强制为0，这样就相当于一个只保持高频部分信息不变，而低频信息被完全抑制的高通滤波器作用在图像上。将经过这样处理后的频谱进行傅立叶变换，就可以得到图像的细节部分，因此经过高通滤波后，保留下来的图像
29、信息为被测对象的轮廓边界，滤除了不必要的信息。（2）图像的低通滤波图像经过傅立叶变换后，将被测对象的概貌部分集中在低频区段。因此，可以通过图像低通滤波将图像中被测的概貌信息提取出来。例如将频谱图中的高频强制为0，即屏蔽高频部分，这样就相当于一个只保持低频部分信息不变，而高频信息被完全抑制的低通滤波器作用在图像上，将经过这样处理后的频谱进行傅立叶逆变换，就可以得到被测图像的概貌部分，但是经过低通滤波之后，保留下来的图像信息是比原图略显模糊的图像，这是因为图像中表示被测对象边界的高频部分被滤除的原因。（3）傅立叶在图像压缩中的应用图像信息在空域中是依据被测对象的拓扑结构分布的。换句话说，其信息强度
30、分布在各个不同的区域中。因为信息强度的不集中，所以如果不采用特殊的编码方式，则无法减少描述图像的数据量。如果对图像进行傅立叶变换，则图像信息在频域中大多集中在低频部分。充分利用图像信息在频域中的这一特点，则可以减少描述图像的数据量。因为人在对图像进行观察时，如果图像的概貌可以呈现在面前，则可以达到理解图像内容的目的。因此，在不过于苛刻地计较图像的再现质量的场合下，可以通过只对图像傅立叶变换后频谱的低频部分进行编码的方法，达到减少图像数据量的目的。例如对一幅256256的图像经过傅立叶变换后，得到两个256256的频谱矩阵（一个为幅频特性矩阵，一个为相频特性矩阵）。如果原图像的数据量为25625
31、6，取频谱中未被覆盖的那部分低频区域，为2020大小的解压图像的区域进行编码，可以获得理解场景内容为目的的图像再现效果。这时，图像的数据量为22020，是原数据量的1.22%（=（22020）/（256256），这样便达到了图像压缩的目的5。2.2.2 小波变换在图像处理中的应用小波变换因其突出的时频变换特性，以及小波基函数选择的灵活性，在图像处理中有着多个方面的广泛应用，具体应用有如下几个方面：（1）小波变换在图像压缩中的应用从小波变换所具有的频域特性来理解，我们从傅立叶变换得到启示，就是图像的数据信息大多集中在低频部分，而高频部分的信息很弱，对人眼视觉的影响也小，一幅图像经过一次小波变换之
32、后，概貌信息大多集中在低频部分，而其余部分只有很弱的表示细节的信息。为此，如果只保留占总数据量1/4的低频部分，对其余3部分的系数不存储或传输，在解压时，这三个子块的系数以0来替代，则在解压图像中可以看到省略了部分细节信息之后，画面的效果与原图相比，差别不是很大。（2）小波变换在图像增强中的应用小波变换用于图像增强的原理是，对原图像进行小波变换，得到的小波变换系数矩阵分别表示的是不同的频率特性。为此，一个简单的图像增强方法是，对低频、次低频、次高频、高频四个子块以不同的增强系数进行处理，再进行小波逆变换之后，就可以达到图像增强的目的。例如，对低频子块以大于1的增强系数相乘，则可以提高图像的总体
33、亮度，对其他三个子块进行增强，则可以增强图像的细节信息，由此可获得清晰化图像的效果。（3）小波变换在去除图像噪声中的应用利用小波变换去除噪声的原理是，噪声大多属于高频信息，因此，当进行小波变换之后，噪声信息大多集中在次低频，次高频，以及高频子块中，当给出了一个叠加了高斯噪声经过小波变换后，特别是高频子块，几乎以噪声信息为主，为此，将高频子块置0，对次低频和次高频子块进行一定的抑制，则可以达到一定的噪声去除效果。为了使噪声去除的效果更好，可以对不同尺度小波变换下的次低频、次高频、高频子块进行抑制，保留低频子块的信息不改变，便可以对图像噪声进行很好的去除6。第3章 系统硬件实现随着现代数字信号处理
34、技术的发展，各种数字图像算法的复杂性和计算量也飞速增长，同时对数字图像处理系统对实时性的要求也越来越高。对于数字图像处理，虽然不断有人提出各种优化后的算法，然而其运算量之大仍然达到惊人的程度；而对于数字信号处理器（DSP）而言，虽然其硬件性能在不断取得突破，如TI最新推出了1GHz的定点C64X的DSP，AD公司推出了600MHz的TigerSharc系列浮点DSP，但面对图像处理算法超大的运算量单DSP仍然难以负荷，因而对复杂的图像处理算法进行分块并且在硬件系统上采取多DSP并行处理的方法势在必行。本次设计提出了一种以多片TMS320C6414为图像处理单元，采用EMIF与HPI及McBSP
35、接口互连构成串行级联的多DSP并行流水处理平台，通过与大规模的可编程逻辑器件FPGA的共同使用，设计并实现了满足系统需要的高实时性且良好的扩展性和多扩展性接口等要求的多DSP红外实时处理系统。3.1 数字图像处理的研究3.1.1 数字图像处理的系统结构数字图像处理系统框图如图3.1所示，首先摄像单元将对象物所反射的光强度进行记录之后，通过光电传感器转换成电信号，电信号在A/D转换单元又转换成数字信号，并存储在图像存储单元中，然后读入计算机内进行相关的处理并将处理结果进行显示。对象物摄像单元A/D转换单元图像存储单元计算机图3.1 数字图像处理系统结构示意图3.1.2 数字图像处理的主要研究内容
36、 数字图像处理的主要研究内容有以下几个方面：（1）图像变换由于图像阵列很大，直接在空间中进行处理，涉及计算量很大。因此，通常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、小波变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，这样不仅可减少计算量，而且处理更有效。（2）图像压缩编码图像压缩编码技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输，处理时间和减少存储器容量。压缩可以在不失真前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。（3）图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中感兴趣的部分。如强化图像
37、高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强调低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。（4）图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，有意义的特征包括图像中物体的边缘，区域等。图像分割是进一步进行图像识别，分析和理解的基础。（5）图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像描述方法采用二维形状描述，它有边缘描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随
38、着图像处理研究的深入发展，已经进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。（6）图像识别图像识别属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受重视7。上述图像处理的内容往往是相互联系的。一个实用的图像处理系统往往需要结合几种图像处理技术才能得到所需要的结果。图像数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步；图像编码技术可用于传输和存储图像；图像增强和复原是图像处理的最后目的
39、，也可以为进一步的处理作准备；通过图像分割得到的图像特征可以作为最后结果，也可以作为下一步图像分析的基础。3.2 DSP系统研究DSP芯片，也称数字信号处理器，是一种特别适合与数字信号处理运算的微处理器，其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下主要特点：（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；（2）程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据；（3）片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问；（4）具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持；（5）快速的中断处理和硬件I/O支持；（6）可以并行执行多个操作；（7）具有在单
40、周期内操作的多个硬件地址产生器；（8）支持流水线操作，使取指，译码和执行等操作可以重叠执行8。DSP芯片与通用微处理器在应用领域有着很大的不同，主要区别在于：（1）DSP的速度比MCU快，主频较高；（2）DSP适合于数据处理，数据处理的指令效率较高；（3）DSP均为16位以上的处理器，不适合于低档的场合；（4）DSP可以同时处理的事件较多，系统级成本有可能较低；（5）DSP的灵活性较好，大多数算法都可以软件实现；（6）DSP的集成度较高，可靠性较好9。3.2.1 DSP系统构成图3.2所示为一个典型的DSP系统。图中的输入信号可以有各种各样的形式。例如，它可以是麦克风输出的语音信号或由电话线来
41、的已调数据信号，也可以是编码后在数字链路上传输或存储在计算机里的图像信号等。输入抗混叠滤波A/DDSP芯片D/A平滑滤波输出图3.2 典型的DSP系统输入信号首先进行带限滤波和抽样，然后进行A/D变换将信号变换成数字比较流。根据奈奎斯特抽样定理，为保证信息不丢失，抽样频率必须至少是输入带限信号最高频率的两倍10。DSP芯片的输入是由A/D变换后得到的以抽样形式表示的数字信号，DSP芯片对输入的数字信号进行某种形式的处理。如进行一系列的乘，累加操作等。数字处理是DSP的关键，这与其他系统有很大的不同，在交换系统中，处理器的作用是进行路由选择，它并不对输入数据进行修改。因此虽然两者都是实时系统，但
42、两者的实时约束条件却有很大的不同。最后，经过处理后的数字样值再经D/A变换转换为模拟样值，之后再进行内插和平滑滤波就可得到连续的模拟波形11。3.2.2 DSP系统的设计对于一个DSP的应用系统，其设计的过程如图3.3所示。依据设计过程，其设计步骤可以分为如下几个阶段：根据需求写出任务书确定设计目标算法研究和系统模拟实现定义系统性能指标选择DSP芯片和外围芯片硬件设计硬件调试软件设计软件调试系统集成和调试图3.3 DSP应用系统设计流程图（1）明确设计任务，确定设计目标在进行DSP应用系统设计前，首先要明确设计任务，写出设计任务书。在设计任务书中，应根据设计题目和要求，准确，清楚地描述系统的功
43、能和完成的任务，描述的方式可以用人工语言描述，也可以是流程图或算法描述。然后根据任务书来选择设计方案，确定设计目标。（2）算法模拟，确定性能指标此阶段主要是根据设计任务和设计目标，确定系统的性能指标。首先应根据系统的要求进行算法仿真和高级语言模拟实现，以确定最佳算法。然后根据算法初步确定相应的参数。常用的仿真方法有C语言，MATLAB和System View等，需要注意的是随着现代信号处理理论和计算机运算能力的飞速发展，仿真算法也许比较容易实现，但是对实际系统的要求各不相同，有些算法在运算速度，计算精度或存储器容量等方面的要求超出了硬件能够实现的范围，或者需要高昂的成本。所以在选择算法时应致意
44、其性价比，尽可能采用最小的代价满足系统设计的实际需要，避免后续工作出现反复和浪费。（3）选择DSP芯片和外围芯片根据算法的要求来选择DSP芯片和外围芯片，以实现既能满足设计需要，又具有最高的性价比。如果产品产量较大，一般需要采用能够满足要求的最便宜的器件；对于中等用量的系统，要权衡器件成本，开发成本和系统性能，争取获得最佳的折中；若用量很少，就需要重点考虑开发工具的成本，设计周期等因素。（4）设计实时的DSP应用系统这个阶段主要完成系统的硬件设计和软件设计。首先，应根据选定的算法和DSP芯片，对系统的各项功能是用软件实现还是硬件实现进行初步的分工。然后根据系统的要求进行硬件和软件设计。硬件设计
45、主要根据设计要求，完成DSP芯片外围电路和其他电路的设计，而软件设计主要根据系统的要求和所设计的硬件电路，编写相应的DSP汇编程序，也可以采用C语言编程与汇编语言混合编程。（5）硬件和软件调试硬件和软件调试可借助开发工具完成。硬件调试一般采用硬件仿真器进行，而软件调试一般借助DSP开发工具进行，如软件模拟器，DSP开发系统或仿真器等。软件调试时，可在DSP上执行实时程序和模拟程序，通过比较运行的结果来判断软件设计是否正确。（6）系统构成和调试当完成系统的软硬件设计和调试后，将进入系统的集成和调试阶段。所谓系统的集成是将软硬件结合组装成一台样机，并在实际系统中运行，以评估样机是否达到所要求的性能
46、指标。若系统测试结果符合指标，则样机的设计完成。在实际的测试过程中，由于软硬件调试阶段的环境是模拟的，所以在系统测试中往往会出现一些精度不够，稳定性不好等问题。对于这种情况，一般通过修改软件的方法来解决，如果仍无法解决，则必须调整硬件，此时的问题就比较严重了12。3.2.3 DSP系统的特点数字信号处理系统是以数字信号处理为基础的，因此具有数字处理的全部优点：（1）接口方便DSP系统与其他以现代数字技术为基础的系统或设备都是兼容的，与这样的系统接口实现某种功能要比模拟系统与这些系统接口要容易得多。（2）编程方便DSP系统中的可编程DSP芯片可使设计人员在开发过程中灵活方便地对软件进行修改和升级
47、。（3）稳定性好DSP系统以数字处理为基础，受环境温度及噪声的影响较小，可靠性高。（4）精度高16位数字系统可以达到10-5的精度，32位数字系统可达到210-10的精度。（5）可重复性好模拟系统的性能受元器件参数性能影响较大，而数字系统基本不受影响，因此数字系统便于测试，调试和大规模生产。（6）集成方便DSP系统中的数字部件有高度的规范性，便于大规模集成。当然，数字信号处理也存在一定的缺点。例如，对于简单的信号处理任务，如与模拟交换线的电话接口，若采用DSP就会使成本增加。DSP系统中的高速时钟可能带来高频干扰电磁泄露等问题，而且系统消耗的功率也较大。此外，DSP技术更新的速度快，数学知识要求多，开发和调试工具还不尽完善13。3.2.4 D
