《基于DSP图像处理》-dsp课程设计.doc

《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 目 录 1课程设计目的………………………………………………1 2课程设计题目背景描述和要求……………………………1 3课程设计报告内容…………………………………………1 4总结…………………………………………………………4 5参考文献……………………………………………………4 6附录…………………………………………………………5 1.课程设计目的 利用TMS320C54X实验板实现以下功能：1、求图像的平均灰度值；2、利用四个LED小灯进行指示四个等级的灰度值；3、根据图像灰度等级对图像进行不同的变换（水平翻转、竖直翻转等）；4、对图像进行二值化处理，包括全局二值化和局部二值化两种处理方式；5、对图像进行反色处理。 2.课程设计题目背景描述和要求 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.课程设计报告内容 3.1 图像的读入及分析 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。 输出用户所需图像DSP硬件平台 输出用户所需图像 DSP硬件平台 原始图像 原始图像 图像处理算法 图像处理算法 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。 图像是由若干像素组成，每个像素都有确定的灰度值。所以一幅图像，可以用每一个像素点的位置及其灰度值来描述。以此为依据，对于二维图像，我们采用了一个二维数组，每个数组元素存储一个像素点的信息，数组元素标号可以表示像素点的横纵坐标，数组元素的值就为像素点的灰度值。通过这种方法，我们就可以将整张图像的信息读入DSP存储空间中。 图像读入后，根据每一个像素点的灰度值可以计算出整张图像的平均灰度值。根据这一平均值我们将图像分为四个等级：0～63为0级，64～127为1级，128～191为2级，192～255为3级。 图像分级完成后，结果通过实验板上LP0～LP4四个LED小灯进行指示，每个等级对应一个小灯，某一个灯亮即表示图像平均灰度处于该级。 3.2 图像的二值化处理 3.2.1二值化处理 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全局二值化 根据确定的二值化阈值T，我们对以读入的图像进行处理，对于图像中所有像素点，灰度值大于T的，将其灰度设为255,；灰度值小于T的，将其灰度值设为0。这样实现了图像的全局二值化。 全局二值化为这张图像设定了统一的二值化阈值，但实际图像的各个部分平均灰度状况并不统一。因此全局二值化在表现图像细节方面存在缺陷。 3.2.3局部二值化 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。 为简化处理过程，本课设中实际将图像划分为四个大小相等部分。再后逐一计算每个部分的平均灰度值，以此作为二值化阈值。随后根据各部分自身阈值，分别进行二值化处理。最后再将处理后的各部分进行整合，得到处理后的图像。 以上方法相对于全局二值化有一定改善，但仍有缺陷。它将图像划分为若干小部分，各个部分阈值选取为自身的灰度平均值，因此，对各个部分而言，实质上还是选取了一个统一阈值。对此，可通过优化各部分阈值计算方法来进一步改善效果。 优化的阈值计算方式应当更多地