《基于DSP的圖像處理》-dsp課程設(shè)計(jì)要點(diǎn)

1、基于DSP的圖像處理DSP課程設(shè)計(jì)報(bào)告學(xué) 號： 班 級： 姓 名： 同組姓名： 指導(dǎo)教師： 2012年9月13日目 錄1課程設(shè)計(jì)目的12課程設(shè)計(jì)題目背景描述和要求13課程設(shè)計(jì)報(bào)告內(nèi)容14總結(jié)45參考文獻(xiàn)46附錄51.課程設(shè)計(jì)目的利用TMS320C54X實(shí)驗(yàn)板實(shí)現(xiàn)以下功能：1、求圖像的平均灰度值；2、利用四個(gè)LED小燈進(jìn)行指示四個(gè)等級的灰度值；3、根據(jù)圖像灰度等級對圖像進(jìn)行不同的變換（水平翻轉(zhuǎn)、豎直翻轉(zhuǎn)等）；4、對圖像進(jìn)行二值化處理，包括全局二值化和局部二值化兩種處理方式；5、對圖像進(jìn)行反色處理。2.課程設(shè)計(jì)題目背景描述和要求圖像處理主要是指對原始圖像進(jìn)行加工，使其具有更好的視覺效果或滿足某些特

2、定場合的應(yīng)用要求。由于圖像具有信息量大、某些場合下對實(shí)時(shí)性要求較高的特點(diǎn)，所以對處理芯片的運(yùn)算速度有較高要求。DSP芯片具有運(yùn)算速度快，數(shù)據(jù)吞吐率高等優(yōu)點(diǎn)，故在圖像處理中得到廣泛應(yīng)用。本課題利用TMS320C54X系列的DSP芯片進(jìn)行圖像處理，實(shí)現(xiàn)對圖像的讀入、分析、翻轉(zhuǎn)、二值化及反色等處理。3.課程設(shè)計(jì)報(bào)告內(nèi)容3.1 圖像的讀入及分析數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指利用計(jì)算機(jī)和其它高速、大規(guī)模集成數(shù)字硬件，對從圖像信息轉(zhuǎn)換來的數(shù)字電信號進(jìn)行某些數(shù)字運(yùn)算或處理，以期提高圖像的質(zhì)量或達(dá)到人們所預(yù)想的結(jié)果。輸出用戶所需圖像DSP硬件平臺(tái)原

3、始圖像圖像處理算法數(shù)字圖像處理中常將圖像像素點(diǎn)的灰度分為256個(gè)等級，其中0為黑色，255為白色，0到255之間的等級灰度逐漸減小。圖像是由若干像素組成，每個(gè)像素都有確定的灰度值。所以一幅圖像，可以用每一個(gè)像素點(diǎn)的位置及其灰度值來描述。以此為依據(jù)，對于二維圖像，我們采用了一個(gè)二維數(shù)組，每個(gè)數(shù)組元素存儲(chǔ)一個(gè)像素點(diǎn)的信息，數(shù)組元素標(biāo)號可以表示像素點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)，數(shù)組元素的值就為像素點(diǎn)的灰度值。通過這種方法，我們就可以將整張圖像的信息讀入DSP存儲(chǔ)空間中。圖像讀入后，根據(jù)每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值可以計(jì)算出整張圖像的平均灰度值。根據(jù)這一平均值我們將圖像分為四個(gè)等級：063為0級，64127為1級，12819

4、1為2級，192255為3級。圖像分級完成后，結(jié)果通過實(shí)驗(yàn)板上LP0LP4四個(gè)LED小燈進(jìn)行指示，每個(gè)等級對應(yīng)一個(gè)小燈，某一個(gè)燈亮即表示圖像平均灰度處于該級。3.2 圖像的二值化處理3.2.1二值化處理一幅圖像包括目標(biāo)物體、背景和噪聲。目標(biāo)物體和背景等在灰度值上有明顯差異。因此，為了從多值的數(shù)字圖像中直接提取目標(biāo)物體，常設(shè)定一灰度閾值T，將圖像分為兩個(gè)部分，灰度大于T的像素群及灰度小于T的像素群。上述就是二值化處理的方法。本課設(shè)中設(shè)計(jì)了兩種二值化方式：全局二值化，局部二值化。3.2.2全局二值化根據(jù)確定的二值化閾值T，我們對以讀入的圖像進(jìn)行處理，對于圖像中所有像素點(diǎn)，灰度值大于T的，將其灰度設(shè)

5、為255,；灰度值小于T的，將其灰度值設(shè)為0。這樣實(shí)現(xiàn)了圖像的全局二值化。全局二值化為這張圖像設(shè)定了統(tǒng)一的二值化閾值，但實(shí)際圖像的各個(gè)部分平均灰度狀況并不統(tǒng)一。因此全局二值化在表現(xiàn)圖像細(xì)節(jié)方面存在缺陷。3.2.3局部二值化利用3.1中介紹的灰度分級，利用已經(jīng)得到的圖像整體的灰度等級，為每級的圖像設(shè)定一個(gè)二值化閾值T。0級的灰度在063之間，閾值T設(shè)為32；1級的灰度在64127之間，閾值T設(shè)為96；2級的灰度在128191之間，閾T設(shè)為160；3級灰度在192255之間，閾值T設(shè)為224。該方法首先將圖像劃分為若干子集，在根據(jù)各子集的灰度狀況各自設(shè)定二值化閾值。為簡化處理過程，本課設(shè)中實(shí)際將圖

6、像劃分為四個(gè)大小相等部分。再后逐一計(jì)算每個(gè)部分的平均灰度值，以此作為二值化閾值。隨后根據(jù)各部分自身閾值，分別進(jìn)行二值化處理。最后再將處理后的各部分進(jìn)行整合，得到處理后的圖像。以上方法相對于全局二值化有一定改善，但仍有缺陷。它將圖像劃分為若干小部分，各個(gè)部分閾值選取為自身的灰度平均值，因此，對各個(gè)部分而言，實(shí)質(zhì)上還是選取了一個(gè)統(tǒng)一閾值。對此，可通過優(yōu)化各部分閾值計(jì)算方法來進(jìn)一步改善效果。優(yōu)化的閾值計(jì)算方式應(yīng)當(dāng)更多地依賴于各部分圖像自身的特征，以求所得的閾值能更好地反映該部分的情況。一種具體優(yōu)化方法是：根據(jù)各部分像素灰度值的平均值E，像素之間的差平方P，像素之間的均方根值Q等各種局部特征，設(shè)定一個(gè)

7、參數(shù)方程進(jìn)行閾值的計(jì)算。例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由參數(shù)。這樣得出來的二值化圖像就更能表現(xiàn)出二值化圖像中的細(xì)節(jié)。3.3 翻轉(zhuǎn)和反色處理翻轉(zhuǎn)也是圖像處理中常用的處理方式。如3.1中所說，本課設(shè)中將圖像讀入后是用一個(gè)二維數(shù)組進(jìn)行存儲(chǔ)的，因此數(shù)字圖像實(shí)質(zhì)上可以看作是一個(gè)矩陣，圖像的翻轉(zhuǎn)也就可以當(dāng)做是矩陣的翻轉(zhuǎn)進(jìn)行處理。根據(jù)3.1中已得的圖像分級情況，我們對圖像進(jìn)行了不同的翻轉(zhuǎn)處理。0級和1級進(jìn)行水平翻轉(zhuǎn)，通過對二維數(shù)組同行元素進(jìn)行左右調(diào)換實(shí)現(xiàn)；2計(jì)和3級進(jìn)行豎直翻轉(zhuǎn)，通過對二維數(shù)組同列元素進(jìn)行上下調(diào)換實(shí)現(xiàn)。通過對二維數(shù)組元素的各種位置變換，均可以得到多種圖像的翻轉(zhuǎn)變換或局部

8、翻轉(zhuǎn)變換。反色處理則是對3.2中已得二值化處理后的圖像進(jìn)行的一種處理。二值化處理后的圖像將目標(biāo)對象和背景等進(jìn)行了明確的區(qū)分，其中之一為白色，則另一個(gè)必為黑色。而其中具體是目標(biāo)對象為白，背景為黑，還是這好相反，則是由圖像本身特性決定的。假如我們期望以白色標(biāo)記目標(biāo)對象，而二值化結(jié)果卻正好相反時(shí)，就可以采用反色處理。二值化處理后圖像所有像素點(diǎn)均只有黑白兩種顏色。將其中黑色的變?yōu)榘咨?，也即灰度值?變?yōu)?55；同時(shí)白色變?yōu)楹谏?，也即灰度值?55變?yōu)?，便實(shí)現(xiàn)了圖像的反色處理。4.總結(jié)通過本次課程設(shè)計(jì)，將課堂教學(xué)的知識(shí)應(yīng)用于實(shí)踐。在這個(gè)過程中，我們先對圖像的知識(shí)進(jìn)行基本的了解，并且將圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)組進(jìn)行

9、存儲(chǔ)，處理。我們還學(xué)習(xí)了ccs軟件的基本應(yīng)用，這對于我們以后的工作也是非常重要的。同時(shí)通過這次實(shí)踐進(jìn)一步提高了我們的c語言水平。最重要的是對我們思維的開拓，從開始的數(shù)組化圖像到后來局部二值化的想法，通過向老師提問，網(wǎng)上查找資料等方式我們一步一步完善我們的課程設(shè)計(jì)，最終完成了我們的課設(shè)目的。另外，通過本次實(shí)踐，我們也感受到了dsp技術(shù)的穩(wěn)定性好，可重復(fù)性好，抗干擾能力強(qiáng)，數(shù)據(jù)壓縮等特點(diǎn)。相信這項(xiàng)技術(shù)在以后有更大的發(fā)展空間。參考文獻(xiàn)1 戴明楨，周建江. TMS320C54x DSPM. 北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2007.2 郎崇林 DSP及其在圖像處理中的應(yīng)用J. 科技情報(bào)開發(fā)與經(jīng)濟(jì), 20

10、11，第26期3 百度百科 二值化 附錄1、 源程序1：#include math.h#include stdio.hextern void leda();extern void ledb();extern void ledc();extern void ledd();#define IMAGE_WIDTH 64#define IMAGE_HEIGTH 64int level;void average(int (*y)64) unsigned int ai,aj; unsigned long temp=0; float aver; for(ai=0;ai=63;ai+) for(aj=0;aj

11、=63;aj+) temp+=*(*(y+ai)+aj); /level=(int)(temp/(64l*64l*64l); aver=temp/(64u*64u); level=(int)(aver/64);void leddis() switch(level) case 0:leda();break; case 1:ledb();break; case 2:ledc();break; case 3:ledd();break; default:break; void convert(int (*y)64) int ci,cj,tempc,c=64/2; switch(level) case

12、0: case 1: /水平翻轉(zhuǎn) for (ci=0; ci64; ci+) for (cj=0; cjc; cj+) tempc=ycicj;ycicj=yci63-cj;yci63-cj=tempc; break; case 2: case 3: /豎直翻轉(zhuǎn) for (ci=0; cic; ci+) for (cj=0; cj64; cj+) tempc=ycicj;ycicj=y63-cicj;y63-cicj=tempc; break; default:break; main()FILE *fi;int i,j;int yIMAGE_HEIGTHIMAGE_WIDTH;unsigned

13、 char id64;int k4=32,96,160,224; /*k is Threshold Value,以各段均值為閾值*/ fi=fopen(D:set41.bmp,rb);for (i=0; i=16; i+)fread(char *)id,sizeof(char),IMAGE_WIDTH,fi);/fread(char *)id,sizeof(char),54,fi);for (i=0; iIMAGE_HEIGTH; i+)fread(char *)id,sizeof(char),IMAGE_WIDTH,fi);for (j=0; jIMAGE_WIDTH; j+)yij=idj

14、;fclose(fi);i=0; average(y); leddis(); for (i=0; iIMAGE_HEIGTH; i+)for (j=0; jIMAGE_WIDTH; j+)yij = (255-yij);i=0; for (i=0; iIMAGE_HEIGTH; i+)for (j=0; jIMAGE_WIDTH; j+)yij = 255*(255-yij)/klevel);i=0; convert(y);i=0;2、 LED燈指示子程序：.mmregs.global_leda.global_ledb.global_ledc.global_ledd.text_leda:stm

15、#01h,ar1 ;define the addressportw*ar1,01hnopnop ret _ledb:stm#02h,ar1 ;define the addressportw*ar1,01hnopnop ret _ledc:stm#04h,ar1 ;define the addressportw*ar1,01hnopnop ret _ledd:stm#08h,ar1 ;define the addressportw*ar1,01hnopnop ret3、 局部二值化處理原程序：#include math.h#include stdio.hint y6464;int ave(int

16、 (*t)32) unsigned int ai,aj; unsigned long temp=0; float aver; for(ai=0;ai=31;ai+) for(aj=0;aj=31;aj+) temp+=*(*(t+ai)+aj); aver=temp/(32u*32u); return aver; /以各區(qū)域平均值為二值化閾值void locate() int lex4,i,j; int x13232,x23232,x33232,x43232; for(i=0;i32;i+) for(j=0;j32;j+) x1ij=yij; x2ij=yij+32; x3ij=yi+32j;

17、 x4ij=yi+32j+32; lex0=ave(x1); lex1=ave(x2); lex2=ave(x3); lex3=ave(x4); i=0; for (i=0; i32; i+)for (j=0; j32; j+)x1ij = 255*(255-x1ij)/lex0);x2ij = 255*(255-x2ij)/lex1);x3ij = 255*(255-x3ij)/lex2);x4ij = 255*(255-x4ij)/lex3); for(i=0;i32;i+) for(j=0;j32;j+) yij=x1ij; yij+32=x2ij; yi+32j=x3ij; yi+32j+32=x4ij;