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基于DSP和FPGA的图像处理系统设计本科毕业设计

中文题目：基于DSP和FPGA的图像处理系统设计

外文题目：IMAGE PROCESSING SYSTEM DESIGN BASED ON DSP AND FPGA

摘要

本文研究了以TI高性能DSP为核心处理器的视频实时图像处理系统的设计原理与组成，并基于DSP + FPGA架构实现了视频图像处理系统。本图像处理系统主要由图像采集电路、图像处理电路、显示电路以及系统软件组成。

首先经过CCD图像传感器采集复合视频信号，经过视频A/D处理器(SAA7115)转换成8 bit的数字信号，通过DMA方式存放在双口RAM中，该处理器同时还输出像素时钟信号(PCLK)，场同步(CS)、行同步(HS)、奇偶场(OE)、复合消隐信号(BLANK)。

数字信号处理器DSP(TMS320VC5501)是本处理器的核心部分，其功能是完成整个系统的图像预处理以及数据流存储时序控制等功能。经过DSP处理后输出8 bit的数字视频信号以及像素时钟信号(PCLK)、场同步(CS)、行同步(HS)，一起送FPGA产生视频信号的时序逻辑，然后送视频D/A处理器(SAA7105H )，最后通过VGA视频接口输出。静态双口RAM用于存储图像数据的，图像数据的读写控制时序通过DSP来实现。视频D/A 处理器(SAA7105H)将FPGA输出的数字视频信号、像素时钟、行场同步信号合成为彩色全电视信号然后通过VGA输出。该视频图像处理系统可以实现实时的数据视频信号的采集、处理及显示，可以应用于视频处理的相关领域。

关键字：DSP；FPGA；图像处理；电路设计；系统软件

Abstract

This paper studies the system design principle and composition the of TI high performance DSP core processor for real-time video image processing , and it can achieve video image processing system based on the architecture of DSP and FPGA. The image processing system is composed of image acquisition circuit, image processing circuit, display circuit and system software.

After the first CCD image sensor collect the composite video signal, the video A/D processor (SAA7115) is converted into a digital signal of 8 bit, which is stored in dual-port RAM through DMA, the processor also outputs pixel clock signal (PCLK), field synchronization(CS), synchronous (HS), parity field (OE), composite blanking signal (BLANK).

DSP digital signal processor (TMS320VC5501) is the core part of this processor, its function is to complete the whole system of image preprocessing and the sequence of data storage control . After DSP treatment, the output of the 8 bit digital video signal and a pixel clock signal (PCLK). The field synchronization (CS), synchronous (HS), which is send to FPGA for producing video signals, then transmitted to the video processor D/A (SAA7105), the final output through a VGA video. Static double port RAM is used to store the image data, the timing control of image data read and writed is realized by DSP. Video D/A processor (SAA7105) compose output digital video signal, a pixel clock and field synchronization signal of FPGA into color TV signal and then output by VGA.The video image processing system can achieve real-time data of the video signal acquisition, processing and display, which can be applied for video processing related fields.

Keywords:DSP;FPGA;image processing ;circuit design ;system software

0 前言 (1)

1 绪论 (2)

1.1 课题的提出及研究的背景 (2)

1.2 研究的目的和意义 (2)

1.3 课题研究的主要内容及重点 (3)

2 系统总体设计方案 (5)

2.1 系统硬件原理框图设计 (5)

2.2 系统主要工作模块划分及工作流程 (5)

2.2.1 模块划分 (5)

2.2.2 系统工作流程 (6)

3 图像采集电路设计 (8)

3.1 数字图像基础知识 (8)

3.1.1 彩色图像空间模型的空间变换 (8)

3.2 数字图像传感器V220 (9)

3.3 视频解码器SAA7115及I2C控制电路 (10)

3.3.1 I2C控制电路 (11)

3.3.2 采集解码电路 (11)

4 DSP和FPGA为核心的电路设计 (13)

4.1 可编程逻辑器件FPGA及DSP处理器概述 (13)

4.2 DSP外围电路设计 (14)

4.2.1 DSP外部数据存储器和外部程序存储器设计 (15)

4.2.2 DSP时钟电路设计 (17)

4.2.3 UART接口设计 (18)

4.3 以FPGA为核心的电路设计 (20)

4.3.1 XC3S100E-4TQ144C管脚功能特性 (21)

4.3.2 FPGA外围电路设计 (21)

5 系统软件设计 (26)

5.1 软件实现的总体方案 (26)

5.2 DSP外部数据和程序存储器的读写时序 (28)

5.3 DSP内部时钟电路配置 (31)

5.4 UART初始化程序设计 (33)

5.5 DSP中的I2C模块配置 (34)

5.6 FPGA(XC3S100E-4TQ144C)配置模式 (36)

6结论 (38)

致谢 (39)

参考文献 (40)

附录A译文 (41)

附录B外文文献 (47)

附录C电源电路 (54)

附录D复位电路 (56)

XX大学毕业设计（论文）

0 前言

视频图像处理[1]作为一种重要的现代技术，己经在通信、航天航空、遥感、遥测、生物医学、军事、信息安全等领域得到广泛的应用，视频图像处理实现技术对相关领域的发展具有深远意义。随着科学技术的进步，视频图像的采集和处理的应用需求也日益增加。传统的采集和处理主要依赖于PC机以及其它的专用的集成电路板卡来实现的。由于功能比较单一，体积较大，且受到处理速度的限制，已经逐渐不能满足实际的要求。由于基于DSP和FPGA的图像处理系统采用了高速处理器DSP和FPGA，摒弃了其他系统的处理数据不实时、算法效率低、通用性差、开发周期长等缺点，运算能力在不断增强，运算速度越来越快，成本也在不断降低，所以DSP和FPGA的技术近年来发展很快，适合实时图像处理。

目前DSP和FPGA的技术已经广泛的应用在各个领域中，从军用到民用，从航空航天到生产生活，都越来越多地使用DSP和FPGA。本论文介绍了以TI高性能DSP为核心处理器的视频实时图像处理系统的设计原理与组成，并基于DSP+FPGA[2]架构实现了该视频图像处理系统。

XXX：基于DSP和FPGA的图像处理系统设计

1 绪论

随着电子科学技术的发展和社会的现代化，图像技术也随之飞速发展，人们对图像的需求也与日俱增。图像技术已经大量应用于我们的日常生活、工业、农业、军事等各个领域，然而图像技术要求实时处理大量数据，普通计算机不能满足要求，因此研究实时处理图像的系统迫在眉睫。本文采用高速处理器DSP和FPGA研究图像的采集和显示,保证了系统的准确性和灵活性。在人类的各种感知器官中，视觉是人类最高级的感知器官，所以图像技术(包括图像的釆集、处理、显示)的研究对于我们认识和改造自然界是非常重要的，而且随着科学技术的发展和社会知识的膨胀，图像技术的研宄得到了快速的发展。

1.1 课题的提出及研究的背景

基于DSP和FPGA的图像处理系统由于采用了高速处理器DSP和FPGA，摒弃了其他系统的处理数据不实时、算法效率低、通用性差、开发周期长等缺点。DSP芯片具有非常多的片内资源，大容量的片内RAM作为数据和程序高速缓存，内部具有高达64位的数据总线，使系统具有很高带宽以及其他片内资源。芯片内部集成了许多外围设备，降低了系统开发难度。所以在图像处理系统中采用DSP (数字信号处理器)可实现数字图像处理复杂算法。而FPGA由于使用灵活，便于修改系统功能，从而缩短系统的开发周期，特别适用于复杂逻辑电路的设计。

可见基于DSP和FPGA的图像处理系统的具有较强的灵活性，具有较高的算法效率，适合于视频图像处理。图像处理系统采用DSP和FPGA作为处理器，既可以充分发挥DSP 和FPGA的各自的优点，又可以充分利用DSP和FPGA来弥补各自的缺点。所以基于DSP 和FPGA的图像处理系统实时处理图像数据的研究迫在眉睫。

1.2 研究的目的和意义

本课题的任务是为视频视觉处理研究设计建好平台，包括硬件接口，软件接口和固件接口，为以后的运动图像分析算法验证以及芯片架构设计打好基础。根据不同算法验证的不同要求提供合适的验证环境，算法验证可以选择将图像采集后通过UART接口送往主机进行，也可以在图像采集与处理平台中用DSP验证，或者选择在平台的FPGA里用硬件描述语言进行算法验证，然后通过VGA[3]接口恢复出高质量的视频图像。

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这种设计思路提高了图像采集，存放，处理，时序恢复及显示的硬件架构的通用性，运动图像分析算法验证的可操作性和灵活性，一定程度上加快了运动图像分析算法的研究进度。

DSP实现了与目前流行SDRAM、FIFO、FLASH等高速大容量存储器的无缝连接，有些DSP甚至实现了与DDR、DDR2和DDR3的无缝连接，既满足了高容量存储器的要求也实现了高速存储数据的要求。采用DSP处理器，开发人员可以将更多的时间专注于图像处理算法的研究上面和对于存储器的管理、中断的触发和EDM等外设设计，也可以在程序里使用BIOS，程序设计者只需设置相应的控制寄存器，从而避免了在源程序里编写模块操作存储器。在程序里或者BIOS里设置了相应的EDMA通道后，DSP可以在不被中断当前操作的情况下，处理大量数据的搬移操作，所有的数据搬移操作不需要CPU的干预便可以完成。

FPGA是现场可编程门阵列，n输入的查找表、多路复用器和存储数据的触发器是FPGA的基本单元。可以将适当的数据放入查找表中，可以通过读取查找表中的数据实现输入的逻辑操作；数据触发器可以存储数据，例如有限状态机的状态等信息；多路复用器可以通过选择不同的输入信号的组合，将查找表和数据触发器用可编程的布线资源连接起来，实现不同的组合逻辑电路和时序逻辑电路。所以FPGA非常适合复杂逻辑电路并可以实现高速算法。另外，可以在可编程逻辑器件上构建片上可编程系统(SOPC),利用SOPC 可以方便的扩展片外SDRAM、FLASH、DDR[4]等外设，并且可以使用IO、定时器、中断、UART，DMA等功能。由于在FPGA的SOPC核上实现单片机或者DSP具有的某些功能，从而在单片FPGA上既能实现算法功能又能实现控制功能，这种系统在实现电路功能的前提下，大大简化了系统的复杂性。

1.3 课题研究的主要内容及重点

本课题研究的重点是以DSP和FPGA为核心，开发出适合计算机视觉系统采集，传输，处理及显示的硬件设计系统，并采用简单的算法验证硬件平台的合理性，实时性以及通用性。

1）主要的工作内容如下：

a. 视频信号采集，解码及存放硬件电路设计

b. DSP视频信号处理的核心电路设计

c. FPGA为核心的时序逻辑产生电路设计

XXX：基于DSP和FPGA的图像处理系统设计

d. 编码电路及VGA视频输出电路设计

e. 软件设计：包括系统软件实现的总体方案、对存储器的读写控制时序、UART通信初始化程序设计，I2C总线配置，FPGA配置模式。

2）本课题研究的重点：

a. 整个图像处理的硬件系统设计；

b. 系统的软件总体设计

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2 系统总体设计方案

2.1 系统硬件原理框图设计

随着图像处理和视频技术被越来越多的研究人员关注，各种功能不同的处理系统陆续被设计人员开发出来。但是采用纯硬件电路采样并存放图像数据的图像处理系统目前还不是很普遍。基于以上的考虑，我们设计了一种纯硬件电路的图像采集、存放，通过DSP 实时处理，再由FPGA 产生时序逻辑恢复出原始图像，通过VGA 视频图像接口送CRT (阴极射线显像管)显示。本设计系统的硬件功能框图如图2-1所示:

电源模块和复位电路

双口R A M CCD 图像传感器视频A/D 处理

模块总线控制器图像采集电路

模块总线控制器总线控制器I 2C

DSP 处理模块时钟FLASH RS232FPGA 逻辑功能模块

总线控制器时钟视频D/A 处理

模块SPI-PROM VGA 输出

图2-1系统的硬件功能框图

Fig. 2-1 Block diagram of hardware system 2.2 系统主要工作模块划分及工作流程

2.2.1 模块划分

本图像采集系统硬件电路主要包括4部分：

1）图像采集电路模块

本模块包括CCD 图像传感器(采用sony 公司的V220)，视频A /D 处理芯片(采用Philips 公司的SAA7115芯片)，总线收发器(采用TI 公司SN74LVC245A )组成。

2）DSP 数据处理功能模块

本模块电路是硬件系统的核心，DSP 采用TI 公司的TMS320VC5501。本模块主要包括DSP 外围电路:电源电路，时钟电路(20MHz 晶振)，外挂Flash 芯片(采用AMD 公司的

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Flash芯片AM29LV033C-90EI)，I2C总线接口的串行E2PROM(采用CATALYST公司的CAT24WC128)，UART串行接口(采用Maxim公司的MAX3232E)，静态双口RAM(选用IDT公司的IDT70V09L15PF)和总线控制器(采用TI公司SN74LVC245A)。

3）FPGA时序逻辑功能及图像编码和VGA输出模块

本硬件模块的FPGA芯片选用Xilinx公司的Spartan-3E系列FPGA芯片XC3S100E-4TQ144C。包括FPGA的外围电路：JTAG接口，电源电路，SPI PROM(采用ST公司M25P16VME)；视频D/A处理芯片(Philips公司SAA7105H) ；总线开关(选用TI 公司SN74LVC245A)三个部分。

4）电源电路和复位电路

电源电路：包括DSP电源，FPGA电源，其他IC电源（均采用3. 3VIC），摄像头电源。

DSP电源（IO口3. 3V电压，内核电压1. 26V）选用TI公司双电压，独立可控，一路可调的线性电源芯片TPS73HD301PWPR。

FPGA电源（bank电压3. 3V，内核电压1.2V，辅助电压2.5V）采用TI公司专门为Xilinx公司Spartan-3E系列提供的集成三路电源管理IC：TPS75003。其他IC电源均为3. 3V，采用AMS公司低压差电源芯片AMS1117系列。摄像头电源由原装厂家的变压器供电。

复位电路：采用TI公司的三电压监控，带手动复位输入和复位输出的复位芯片TPS3307-25。

2.2.2 系统工作流程

系统工作的时候，经过CCD[5]图像传感器采集复合视频信号，经过视频A/D处理器(SAA7115)转换成8 bit的数字信号，通过DMA方式存放在双口RAM中，该处理器同时还输出像素时钟信号(PCLK)，场同步(CS)、行同步(HS)、奇偶场(OE)、复合消隐信号(BLANK)。

数字信号处理器DSP (TMS320VC5501)是本处理器的核心部分，其功能是完成整个系统的图像预处理、图像融合算法、色空间映射以及数据流存储时序控制等功能。经过DSP 处理后输出8 bit的数字视频信号以及像素时钟信号(PCLK)、场同步(CS)、行同步(HS)，一起送FPGA产生视频信号的时序逻辑，然后送视频D/A处理器(SAA7105H )，最后通过VGA

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视频接口输出。

闪存FLASH用于存储DSP程序，在系统上电初始化的时候将程序加载到DSP中运行。静态双口RAM用于存储图像数据的，图像数据的读写控制时序通过DSP来实现，SDRAM 与DSP进行数据流交换。视频D/A处理器(SAA7105H)将FPGA输出的数字视频信号、像素时钟、行场同步信号合成为彩色全电视信号然后通过VGA输出。

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3 图像采集电路设计

图像是一种信息，数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理。它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们日常生活产生重大的影响。

3.1 数字图像基础知识

图像处理的方法有模拟和数字式两种。由于数字计算技术的迅猛发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用。数字图像具有处理精度高，再现性好，易于控制处理效果，图像处理技术综合性强等优点，但同时数字图像数据量庞大，需要图像处理设备具有足够的处理能力和存储传输能力。

根据色度学理论，图像有灰度图像和彩色图像之分。灰度图像的像素值是光强，即二维空间变量的函数f（x，y）。如果把灰度值看成是二维空间变量和光谱变量的函数f（x，y，λ），即多光谱图像，也就是通常所说的彩色图像。

彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红、绿、蓝三个波段，是对人眼的光谱量化性质的近似。三基色模型是建立图像成像、显示、打印等设备的基础，具有十分重要的作用。彩色空间有多种不同的表示形式，常用的有三基色模型（RGB）：红、绿、蓝；Hsl模型：色调、饱和度、亮度。美国国家电视系统委员会（TSC）定义了用光亮度和色度传送信号的格式YIQ，其中Y代表亮度信息，I，Q为色度值；欧洲定义TPAL（PhaseAltematingLine逐行倒相）标准，使用YUV格式。YUV格式与YIQ 格式类似，差别仅在于空间上多一个330度的旋转。与YUV彩色空间具有数字等价性的YC B C（彩色空间）是以演播室质量标准为目标的CCIR601编码方案中采用的彩色表示模型，C B与U分量对应，而C与V分量对应。在该编码方案中，亮度信号与色度信号的采样比率为4：2：2，这是因为人眼对色度信号的变化没有对亮度信号的变化来得敏感。3.1.1 彩色图像空间模型的空间变换

1）YUV与RGB彩色空间变换

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在考虑人的视觉系统和阴极射线管(CRT )的非线性特性之后，RGB 和YUV 的对应关系可以近似地用下面的矩阵表示：

=??????????V U Y ??????????----100.0515.0615.0436.0289.0147.0114.0587.0299.0??????????B G R (3-1)

2）YC R C B 与RGB 彩色空间变换

数字域中的彩色空间变换与模拟域的彩色空间变换不同。它们的分量使用Y ，C R 和C B 来表示，与RGB 空间的转换矩阵如下:

??????????+????????????????????----=??????????1281280500.03313.01687.00813.04187.0500.0114.0578.0299.0B G R C C Y B R (3-2)

3）图像处理的技术指标

在设计系统之前，我们需要给系统所能达到的预期的技术指标，也就是设计者的设计目标。对于图像采集与处理系统，主要有以下一些技术指标:图像分辨率、图像的位深度、对比度、灰度分辨率、图像格式和采集速度。

图像分辨率指图像中存储的信息量。如我们常见的352×288、1024×768表示每英寸上图像水平和垂直两个方向上的像数数目相乘。图像的位深度或分辨率是用来衡量每个像数存储信息的位数，这种分辨率决定可以标记为多少种色彩等级的可能性。常见的有8位，16位，24位和32位。这里的“位”就是2的平方次数，8位就是2的8次方等于256，即表示色彩等级为256级。

3.2 数字图像传感器V220

本设计系统的CCD 图像采集器件采用SONY 公司的V220彩色摄像机。该摄像机是可用于平面的/倾斜的/可变焦控制的DSP 彩色摄像机，并具有高级的DSP 图像失真控制功能。它的主要性能如下:

a.信号格式：PAL ；扫描方式：2：1隔行扫描；

b.摄像传感器：1/4英寸固态物体摄像传感器；

c.有效像素：752（H ）X 582（V ）；

d.复合视频输出：峰峰值1. 0V ；75欧，非平衡；

e.具有可分离Y /C 电视信号输出终端；

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3.3 视频解码器SAA7115及I2C控制电路

SAA7115是一种视频解码芯片，它可以输入6路模拟视频信号，通过内部寄存器的不同配置可以对6路输入进行转换，输出8位“VPO”总线，YUV 4：2：2格式。SAA7115的管脚说明如下图所示：

表3-1 SAA7115管脚功能特性

Table 3-1 SAA7115 Pin function property

功能块名称说明

I2C SCL I2C总线时钟信号（输入）

SDA I2C总线数据线

CLK XTAL0 有源晶振（24.576M）输出端

XTAL1 有源晶振（24.576M）输入端

RESET RESET/CE 复位信号输入（低电平有效）模拟输入通道ADCs AI11~AI12 模拟通道1 信号输入1-2

AI1D~AI2D 模拟通道1,2的ADC微分输入（悬空）

AI21~AI24 模拟通道2，信号输入1~4

AOUT 悬空，模拟测试输出

RT端口RTS1~ RTS0 实时状态或同步信号输出

RTC0 实时控制输出

LLC/LLC2 线锁定时钟输出(27MHz)/2分频时钟图像端口IPD0~ IPD7 8位图像数据输出口

IDQ 图像端口数据限定

IGPH 多目标场参考信号(场同步信号)

IGPV 多目标行参考信号(行同步信号)

ICLK 图像端口主时钟输出

ITRI 图像端口输出控制信号(影响ICLK，软件控制)

ITRDY 图像端口目标准输入

IGP0~ IGP1 通用目的输出

SAA7115[6]的模拟与数字部分均采用+3. 3V电源，数字I/0接口可兼容+5V,正常工作

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时功耗0. 4W ，空闲时为0. 07W 。SAA7115需外接 24. 576MHz 晶体或(32. 11MHz 晶振)，内部有锁相环(PLL)，可输出27MHz 的系统时钟和13. 5MHz 的像素时钟。

3.3.1 采集解码电路

采集解码电路如图3-1所示： RESET VDDAx VDDI Vss AI1D AI12

AI21AI22AI23AI24AI2D AI11

AOUT

XIALO XIALI ID7~ID0IDQ IGPV IGPH RTS1RTS0ITRI ICLK LLC2SDA SCL CCD 摄像头复

位

信号

输入VCC 3.3V 数字电源VCC 3.3V 模拟电源

至双口RAM 至DSP GND

至DSP 和FPGA AGND 24.576M 30P

30P

47nF

47nF 47nF 47nF 47nF 47nF 10P 47nF

18R 56R

33R 33R 33R 33R 33R 33R 33R 33R

图3-1 采集解码电路

Fig.3-1 Acquisition and decoding circuit

3.3.2 I 2C 控制电路

TMS320VC5501中的I 2C 模块时钟频率为7MHz ~12MHz ，支持任何主从I 2C 兼容设

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备。图3-2为本论文涉及的多I 2C 模块的连接图： SAA7105H SAA7115H

IIC EPROM

M25P16

TMS320VC5501IIC 模块

SCL

SDA

VCC 图3-2 I 2C 控制电路

Fig.3-2 I 2C control circuit

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4 DSP和FPGA为核心的电路设计

4.1 可编程逻辑器件FPGA及DSP处理器概述

DSP是数字信号处理(Digital Signal Processing)或数字信号处理器(Digital signal processor)的缩写。数字信号处理是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。

数字信号处理器是把信号用数字的形式表示出来，利用计算机或信号处理设备，对信号进行采集，变换，滤波，压缩，增强，识别等处理，以提取有用的成分和形式。随着计算机，微电子和通信技术的发展，数字信号处理理论和技术得到迅速发展和不断完善，特别是在过去20多年里，在工业控制，生活消费中应用日益广泛。

DSPs(即数字信号处理器)是一种专用于数字信号处理的可编程芯片。它的主要特点是：

a.高度的实时性，运行时间可以预测

b.Harvard休系结构，指令和数据总线分开(有别于冯·诺依曼结构)

c.RISC指令集，指令时间可以预测

d.特殊的体系结构，适合于运算密集的应用场合

e.内部硬件乘法器，乘法运算时间短、速度快

f.高度的集成性，带有多种存储器接口和I/0互联接口

g.普遍带有DMA通道控制器，保证数据传输和计算处理并行工作

h.低功耗，适合嵌入式系统应用。

FPGA（XC3S100E-4TQ144C）[7]是采用先进的90nm制造工艺技术。包含5个系列:XC3Sl00E，XC3S250E，XC3S500E，XC3S1200E，XC3S1600E。Spartan-3E是在早期的Spartan-3系列的基础上发展而来，器件密度范围为10万到160万系统门，其单位逻辑单元的成本是FPGA行业中最低的。

Spartan-3E器件在业界第一个突破了2美元的10万系统门售价和10美元的100多万系统门售价的极限。并且它的可编程能力允许升级而无需更换硬件设备。Spartan-3E系列致力于降低器件成本和总体系统成本。例如，Spartan-3E系列能够以标准产品价格实现微处理器、微控制器和数字信号处理器功能，包括实际成本为0.48美元的32位MicroBlaze 嵌入式处理器、不到0.10美元的8位PicoBlaze嵌入式处理器以及不到1美元的DSP性价

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比。

Spartan-3E器件支持18种通用I/0标准，包括PCI 64/66，PCI-X 100，RSDS和mini-LVDS，以及普通DDR存储接口。这些内建的平台特性减少了对其它分立器件的需求，从而可降低总体系统成本并简化设计。Spartan-3E系列还通过支持采用串行(SPI)和字节宽并行闪存进行器件配置以及Xilinx Platform Flash解决方案来降低系统成本。

XC3 S 100E-4TQ 144C主要特点如下：

1）低成本，高性能90纳米工艺技术。

2）LVCMOS，LVTTL，HSTL，和SSTLsingle-ended信号标准；I/O口数据数据传送率可达622Mb/s；Bank电压V CCO=3.3V；内核电压V CCINT=1. 2V；辅助电压V CCAUX=2.5V。

3）丰富，灵活的逻辑资源：2160个逻辑单元，包括可选移位寄存器或分布式RAM；IEEE1149.1/1532 JTAG端口；2个数字时钟管理器(DCM)，频率范围5M~300MHz；内含嵌入式系统模块,并可实现多种存储器功能，其中包括先进先出存储功能(FIFO)、双口RAM、CAM(内容可寻址存储器)；支持高速外部存储器，包括DDR SDRAM以及ZBTSRAM。

4）工业标准PROMs配置接口：SPI串行Flash PROMs；并行NOR Flash PROMs；带JTAG接口的Xilinx Platform Flash。

5）带有4个锁相环电路，可提供时钟锁定、时钟管理和时钟移位功能，可以降低时钟的延迟和抖动，并可提供时钟的1倍至60倍的倍频与1到256的分频，可编程时钟相位和延迟相移。

6）具有强大的FO功能，与PCISIG局部总线标准外设兼容，支持低压差分信号(LVDS)，LVTTL，LVCMOS。

4.2 DSP外围电路设计

本系统采用的核心DSP处理器芯片型号为TMS320VC5501 PGF[8]，是TI公司推出的新一代高性能，低功耗(功耗低于200mW )，主频30MHz双乘一加单元定点数字信号处理器芯片，176脚的PQFP封装形式，同BGA封装形式相比具有易于焊接和测试的特点。TMS320VC5501，主要特性如下：

a. 高性能，低功耗定点16位TMS320C55X系列DS：300MHz时钟频率，3.33ns指令周期；16KByte指令缓存缓冲单元(I-Cache)；每周期可同时执行读写两次指令；2个算

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毕业设计（论文）任务书题目：图像检索系统的设计与实现

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名：日期：

一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。）随着互联网的飞速发展，网络上的图片信息呈爆炸式增长，这使得人们在网上找到所需的图片越来越困难，图片检索技术成为当今非常热门的研究话题。图像检索一直是信息检索领域的一个主流问题，涉及到图像处理、图像分割、模式识别及机器学习等多个方面。检索的智能化和自动化是图像检索的目标。目前主流的图像检索方法大致可以分为两大类,即基于文本的图像检索(TBIR)和基于内容的图像检索(CBIR)。在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。而搜集图片和建立索引又是实现图像检索技术的非常重要的一个环节。网络爬虫程序就是用来搜集网页和图片的程序。本文的研究重点在于使用网络爬虫框架Heritrix进行扩展，从网络上下载所需网页及图片并利用HTMLParser进行网页分析和图片相关信息提取。完成上述工作后，再将图片的目录位置和提取的信息存入数据库。并建立一个图片检索系统的Web工程，实现检索功能。开发语言为Java, 开发工具为MyEclipse和MySQL及Tomcat. 二、参考文献 [1]Ritendra Datta, Dhiraj Joshi, Jia Li et al. Image Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age[J].ACM Comput. Surv. 40, 2, Article 5 .April 2008. [2]李晓明，闫宏飞，王继民. 搜索引擎-原理,技术与系统[M].北京：科学出版社,2004. [3]马自萍.形状和颜色特征的混合图像检索[D].银川：北方民族大学,2010.7. [4]陈剑雄，张蓓．简析图像检索中的CBIR技术[J].情报探索（第7期）,2010.7. [5]Rafael C.Gonzalez and Richard E.Woods．Digital Image Processing Second Edition [M]．Prentice Hall, 2003-3． [6]沈兰荪，张箐，李晓光。图像检索与压缩域处理技术的研究[M].北京：人名邮电出版社,2008.12. [7]周明全，耿国华，韦娜.基于内容图像检索技术[M].北京：清华大学出版社，2007.7. [8]李向阳, 庄越挺, 潘云鹤. 基于内容的图像检索技术与系统[J]. 计算机研究与发展

彩色图像处理

1种颜色颜色定义：颜色是对象的一种属性，它取决于三个因素。（1）光源-照射光的光谱特性或光谱能量分布（2）物体-被照射物体的反射特性（3）成像接收器（眼睛或成像传感器）-光谱能量吸收特性 2色模型颜色模型，也称为颜色空间或颜色系统，是用于精确校准和生成各种颜色的一组规则和定义。其目的是在某些标准下以通常可接受的方式简化颜色规格。可以通过坐标系描述颜色模型，并且系统中的每种颜色都可以由坐标空间中的单个点表示。 RGB模型：此模型是行业中的颜色标准。通过更改红色和绿色蓝色三种颜色的亮度及其叠加，可以获得各种颜色。该标准几乎涵盖了人类视觉可以感知的所有颜色，并且是目前使用最广泛的颜色模型之一。

CMY模型：颜色合成方法由绿色，品红色和黄色三种基本原色组成。因为彩色显示不是直接来自光的颜色，而是光被对象吸收并被产生的残留光反射，所以CMY模型也称为减法混合模型。 CMYK模型：将黑色添加到CMY模型。 RGB和CMY之间的转换：在MATLAB中，可以通过imcompliance（）函数轻松实现RGB和CMY之间的转换 cmy = imcomplement（rgb）; rgb = imcomplement（cmy）; HSI模型：HSI模型基于人类视觉系统，并通过使用色相，饱和度和强度三个元素直接描述颜色 @亮度是指人们感到光亮的阴影。光的能量越大，亮度越大。 @Hue是颜色的最重要属性，它决定颜色的本质，颜色的本质由反射光的主波长确定。不同的波长产生不同的色彩感觉。

@饱和度是指颜色的深度和强度，饱和度越高，颜色越深。饱和深度与白色的比率有关，白色比率越大，饱和度越低。从RGB到HSI的颜色转换及其实现数字; 子图（1,2,1）; rgb = imread（'plane.bmp）。 imshow（rgb）; title（'rgb'）; 子图（1,2,2）; hsi = rgb2hsi（rgb）; imshow（hsi）; title（'hsi'）; 从HSI到RGB的颜色转换及其实现数字子图（1,2,1）;

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计适用专业：自动化专业等一、课程性质、地位和任务数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。三、教学内容及安排第一章：绪论（2学时）教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成第二章：数字图像基础（4学时）教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

数字图像处理毕业论文

毕业论文声明本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。学位论文作者（签名）：年月

关于毕业论文使用授权的声明本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。论文作者签名：日期：指导教师签名：日期：

数字图像处理系统毕业设计论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院专业：测控技术与仪器指导教师：张志杰 2013年 6月

摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

电子科技大学-数字图像处理-课程设计报告

电子科技大学数字图像处理课程设计课题名称数字图像处理院（系）通信与信息工程学院专业通信工程姓名学号起讫日期指导教师

2015年12月15日目录摘要： (03) 课题一：图像的灰度级分辨率调整 (04) 课题二：噪声的叠加与频域低通滤波器应用 (06) 课题三：顶帽变换在图像阴影校正方面的应用 (13) 课题四：利用Hough变换检测图像中的直线 (15) 课题五：图像的阈值分割操作及区域属性 (20) 课题六：基于MATLAB?的GUI程序设计 (23)

结束语： (36) 参考文献： (37)

基于MATLAB?的数字图像处理课题设计摘要本文首先对数字图像处理的相关定义、概念、算法与常用变换进行了介绍；并通过七个课题实例，借助MATLAB?的图像处理工具箱（Computer Vision System Toolbox）对这些案例逐一实现，包括图像的灰度值调整、图像噪声的叠加、频域低通滤波器、阈值分割、Hough变换等，常用的图像变化与处理；然后通过MATLAB?的GUI程序设计，对部分功能进行模块化整合，设计出了数字图像处理的简易软件；最后给出了软件的帮助文件以及该简易程序的系统结构和m代码。关键词：灰度值调整噪声图像变换 MATLAB? GUI设计

课题一：图像的灰度级分辨率调整设计要求： 128,64,32,16,8,4,2，并在同一个figure窗将图像的灰度级分辨率调整至{} 口上将它们显示出来。设计思路：灰度级分辨率又称色阶，是指图像中可分辨的灰度级的数目，它与存储灰度级别所使用的数据类型有关。由于灰度级度量的是投射到传感器上的光辐射值的强度，所以灰度级分辨率又称为辐射计量分辨率。随着图像灰度级分辨率的的逐渐降低，图像中所包含的颜色数目将变得越来越少，从而在颜色维度造成图像信息量的退化。 MATLAB?提供了histeq函数用于图像灰度值的改变，调用格式如下： J = histeq(I,n) 其中J为变换后的图像，I为输入图像，n为变换的灰度值。依次改变n的值为 128、64、32、16、8、4、2 就可以得到灰度值分辨率为128、64、32、16、8、4、2 的输出图像。利用MATLAB?的subplot命令可以将不同灰度的图像放在同一个figure中方便对比。课题实现：该思路的MATLAB?源代码如下： in_photo=imread('lena.bmp'); %读入图片“lena.bmp”，位置在matlab当前工作区路径下D:\TempProject\Matlab\Works for i = [128,64,32,16,8,4,2] syms(['out_photo',num2str(i)]); %利用for循环定义7个变量，作为不同灰度值分辨率的输出变量 eval(['out_photo',num2str(i), '=histeq(in_photo,i)',';']); %histeq函数用于改变图像灰度值，用eval函数给变量循环赋值

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像处理系统设计姓名宋立涛学号２０１２１１８６７学院信息学院专业电子与通信工程年级２０１２级２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

(完整版)基于matlab的数字图像处理毕业设计论文

优秀论文审核通过未经允许切勿外传摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ），线性量化（liner quantization ），对数量化，MAX 量化，锥形量化（tapered quantization ）等。 3. 采样、量化和图像细节的关系上面的数字化过程，需要确定数值N 和灰度级的级数K 。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即: (2.1) (2.2) 一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为: *log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3) 例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N 和m 的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。N 和K 的值越大，图像越清晰。 2.2 数字图像处理概述 2.2.1 基本概念数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的

图像伪彩色处理

数字图像处理课程实践灰度图像的伪彩色处理学院：物电学院班级：11级电信班指导老师：小组成员：

目录 1.1伪彩色图像处理原理 (1) 1.2伪彩色增加的目的 (2) 1.3伪彩色图像处理增强的方法 (2) 2.1 源程序执行原理 (4) 2.2 源程序 (5) 2.3实验结果 (6) 3.1学习心得 (7) 参考文献 (8)

1.1伪彩色图像处理原理数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。扩展了人眼的视觉范围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉的理解外部世界。所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片及云母的判读等处理中。实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。我们在这里主要介绍了各种方法的基本原理并重点介绍了灰度级-伪彩色变换法的序设计。伪彩色图像处理（又称假彩色）有三种：第一种是把真实景物图像的像素逐个地映射为另一种颜色，使目标在原图像中更突出；第二种是把多光谱图像中任意三个光谱图像映射为可见光红、绿、蓝三种可见光谱段的信号，再合成为一幅彩色图像；第三种是把黑白图像，用灰度级映射或频谱映射而成为类似真实彩色的处理，相当于黑白照片的人工着色方法。伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼可以提取更多的信息量。伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。伪彩色处理技术的实现方法有多种，如灰度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。

简单数字图像处理系统

数字图像课程设计简单数字图像处理系统 function varargout = untitled(varargin) % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before untitled is made visible. function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) %界面初始化函数 setappdata,'I',0); % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN) % Choose default command line output for untitled = hObject;

(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文

本科生毕业论文（设计）题目: 基于数字图像处理的车牌识别设计姓名: 周金鑫学院: 数理与信息工程学院专业: 电子信息工程班级: 111 学

号: 指导教师: 刘纯利职称: 教授 2014 年 12 月 24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 .................................................................. 1、设计目的 ............................................................. 2、设计原理: ............................................................ 3、设计步骤: ............................................................ 4、实行方案 ............................................................. 4.1. 总体实行方案:................................................... 4.2. 各模块的实现:................................................... 4.2.1输入待处理的原始图像: ....................................... 4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................

数字图像处理系统论文

图像处理毕业设计题目

图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识

别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。要求： 1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；

本科毕业设计论文--基于matlab数字图像处理gui设计

目录摘要 (2) 一．数字图像概述 (3) 1.1 数字图像处理的意义 (4) 1.2 数字图像处理技术的发展 (5) 二．matlab图像处理简介 (6) 2.1 matlab简介 (6) 2.2 matlab图像界面GUI简介 (7) 三．数字图像处理软件的设计 (7) 3.1软件的总体设计 (7) 3.1.1整体界面设计 (8) 3.1.2菜单栏设计 (8) 3.2文件的读入与显示 (8) 3.3图像的保存 (9) 3.4图像的灰度处理 (9) 3.5图像二值化 (10) 3.6图像R直方图 (11) 3.7图像G直方图 (11) 3.8图像B直方图 (12) 3.9直方图均衡 (12) 3.10图像的腐蚀 (13) 四．exe文件的生成 (14) 参考文献 (15)

摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB的GUI实现图像二值化分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，GUI，二值图像

数字图像处理之彩色图像的处理

实验六彩色图像的处理一、实验目的 1、掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。 3、掌握彩色图像的直方图处理方法。二、实验内容及步骤 1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。 close all RGB=imread('flowers.tif'); [R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 figure imshow(R_i,map) [R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像 figure imshow(R_g)

思考：将RGB 图像’flowers.tif ’分别转换为32色、256色、1024色索引图像，是否调色板所表示的颜色值越多图像越好？ close all

RGB=imread('flowers.tif'); [R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 [R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像 [R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像 [R_i4,map]=rgb2ind(RGB,1024);%RGB图像转换为1024色的索引图像 Subplot(221);imshow(R_i1,map);title('8色的索引图像'); Subplot(222);imshow(R_i2,map);title('32色的索引图像'); Subplot(223);imshow(R_i3,map);title('256色的索引图像'); Subplot(224);imshow(R_i4,map);title('1024色的索引图像'); 结论：随着索引值的增加图像的质量也有增加，更加清晰，色彩也更加鲜明。但不是不是颜色值越多越好。当索引值过高时，会出现无法识别而致模糊的情况出现。 2、RGB图像与不同颜色空间的转换。 (1) RGB与HSI颜色空间的转换 HSI应用于彩色图像处理。实验六文件夹中rgb2hsi( )函数将RGB颜色空间转换为HSI 空间并显示各分量，hsi2rgb( )函数是将HSI颜色空间转换为RGB颜色空间。 close all

数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码

基于matlab的车牌识别系统一、目的与要求目的：利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，了解了基本程序设计方法，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，避免理论与实践的脱离，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。要求： 1.理解各种图像处理方法确切意义。 2.独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。 3．在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。 4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。二、设计的内容学习MATLAB程序设计，利用MATLAB函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功则输出，最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示：

三、总体方案设计车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要将拍出的车牌进行处理，在这个过程中，我采用画图工具，将汽车图像的车牌部分进行裁剪，并将车牌的蓝色部分过亮的地方颜色加深，还将车牌中的一个白色的原点抹去，另外还将车牌上的铆钉使用车牌的蓝色背景覆盖，这样分割出的字符更加准确。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB 及以上。系统可以运行于Windows7、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlabR2011a。四、各个功能模块的主要实现程序（一）首先介绍代码中主要的函数功能及用法：

基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文

学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日