基于DM642的嵌入式实时图像处理的研究

基于DM642的嵌入式实时图像处理的研究

论文摘要

现代信息技术的迅猛发展,使得待处理的信息量急剧增加,图像处理研究与应用领域,尤其是实时图像处理方面引起了更广泛的关注。近年来,DSP技术的发展不断将数字信号处理领域的理论研究成果应用到实际系统中,并且推动了新的理论和应用领域的发展,对图像处理等领域的技术发展也起到了十分重要的推动作用。基于DSP的图像处理系统也被广泛的应用于各种领域。论文首先介绍了传统的图像处理系统的特点和种类,并通过分析DSP内核结构以及DSP系统的优点,提出了基于TI公司的TMS320C6000系列DSP TMS320DM642芯片的嵌入式实时图像处理系统。该系统能够克服传统图像处理系统的缺点,提高系统的实时性能,最大可能的降低成本,并加强系统的通用性。该系统将图像采集、图像处理以及图像存储集成到单板上:采用固体图像传感器CCD和超低功耗的视频解码芯片TVP5150实现系统前端的图像采集;用完全可编程高性能的DSP——DM642完成各种图像处理算法的设计以及采用大容量移动存储设备——CF卡实现海量图像数据的存储;系统中采用大容量的Flash和SDRAM实现应用程序的固化和图像数据的缓存。从而使该系统能够适用于各种表面缺陷检测场合,充分体现系统的通用性。在缺陷识别技术上,本文根据桥梁拉索表面图像特点,设计了有效区域截取确定处理区域和数据量;应用3×3窗口快速中值滤波对图像噪声进行滤波,从而克服了传统中值滤波的时间复杂度问题;在目标分割上,采用改进SOBEL边缘检测、动态阈值法和数学形态学实现目标与背景的分割,达到桥梁拉索表面缺陷检测的目的。在软件系统的设计上,为了更好的体现整个系统的实时性能,采用可裁剪的嵌入式实时操作系统——DSP/BIOS来实现线程间的实时调度。针对应用程序的特点及DM642的内核结构,对代码进行了大量的优化。最后,本文对本系统以及今后基于DSP的实时图像处理系统的发展作了总结与展望。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 1 绪论
  • 1.1 课题背景
  • 1.2 实时图像处理系统国内外现状
  • 1.2.1 实时图像处理系统的发展阶段和种类
  • 1.2.2 DSP 的发展现状和特点
  • 1.3 本课题研究的意义
  • 1.4 论文的主要内容
  • 2 实时图像处理系统硬件平台
  • 2.1 TM5320DM642 概述
  • 2.1.1 TM5320DM642 处理器的内核
  • 2.1.2 TM5320DM642 的Cache 结构
  • 2.1.3 TM5320DM642 的EDMA
  • 2.1.4 TM5320DM642 的EMIF
  • 2.2 图像采集模块
  • 2.3 存储器结构
  • 2.3.1 系统总体存储结构
  • 2.3.2 CF 卡工作原理
  • 2.4 本章小结
  • 3 表面缺陷识别算法设计
  • 3.1 缺陷图像的获取
  • 3.1.1 图像采集
  • 3.1.2 图像有效信息截取
  • 3.2 图像去噪处理
  • 3.2.1 图像噪声来源
  • 3.2.2 图像去噪方法
  • 3.2.3 3×3 窗口快速中值滤波算法及实现
  • 3.3 目标分割
  • 3.3.1 图像分割的主要方法
  • 3.3.2 拉索缺陷识别的图像分割
  • 3.4 本章小结
  • 4 基于 DSP/BIOS 的表面缺陷检测系统软件设计与实现
  • 4.1 DM642 的软件开发环境
  • 4.1.1 代码生成工具CCS
  • 4.1.2 DSP/BIOS
  • 4.2 缺陷识别软件系统的设计与实现
  • 4.2.1 基于DSP/BIOS 软件实现
  • 4.2.2 系统的启动和初始化
  • 4.2.3 图像处理算法模块的编程实现
  • 4.3 代码优化
  • 4.3.1 C6000 代码优化概述
  • 4.3.2 系统代码优化方案
  • 4.4 本章小结
  • 5 实验结果
  • 5.1 算法执行时间
  • 5.2 表面缺陷图像检测结果
  • 6 结论与展望
  • 6.1 本文主要工作
  • 6.2 对未来工作的展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

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