基于DSP的视频图像处理系统软件研究

论文摘要

微光视频处理系统在现代军事和民用方面都具有重要的价值。以高速DSP器件为核心处理技术,能有效的改善低光照条件下图像的成像质量,是当前视频图像处理系统研究的一个重要方向。论文结合近年高速信号处理器的发展现状,以及各种视频图像处理开发系统,介绍了微光图像处理技术的发展状况。在对基于高速数字信号处理器的微光视频图像处理器的硬件实现方案研究的基础上,重点对系统软件进行了研究和设计。主要对系统的总体方案与框架结构进行了设计与实现。内容还包括利用混合编程的方式实现中断处理,上电引导。并利用视频图像处理库来实现各种图像处理算法。在深入理解DSP/BIOS实时操作内核后,完成对视频处理的驱动开发。最后深入的对微光图像的噪声进行有效分析,对图像处理算法设计在高速图像处理器上的软件实现,做了相关的实验研究。通过对开发系统平台上获取的图像表明,系统总体技术方案可行,能够有效的进行视频的采集、处理、显示,对处理后的图像能基本达到了预期的目的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 视频图像处理系统的最新发展情况
• 1.3 课题背景下的主要研究内容
• 2 视频图像处理硬件平台设计
• 2.1 视频图像处理原理
• 2.2 视频图像处理器设计基本思路
• 2.3 视频图像处理器的器件选择
• 2.4 本章小结
• 3 DSP平台上的图像处理程序
• 3.1 集成开发环境CCS简介
• 3.2 DSP芯片的内部架构
• 3.2.1 TMS320C62X内核
• 3.2.2 TMS320C6000集成外设
• 3.3 DSP软件编程流程
• 3.4 系统软件的模块化设计
• 3.4.1 上电引导模块
• 3.4.2 中断处理模块
• 3.4.3 图像处理模块
• 3.5 本章小结
• 4 基于DSP/BIOS图像处理程序的实现
• 4.1 DSP/BIOS实时操作内核
• 4.1.1 DSP/BIOS概述
• 4.1.2 DSP/BIOS的开发过程
• 4.2 系统程序参考框架
• 4.3 视频驱动程序设计
• 4.3.1 DSP/BIOS DDK简介
• 4.3.2 设备的驱动的开发模型
• 4.3.3 设备的驱动的开发实现
• 4.4 本章小结
• 5 微光视频图像处理算法与实现
• 5.1 图像噪声分析
• 5.1.1 噪声来源分析
• 5.1.2 图像噪声的估计方法及数学模型
• 5.2 滤波算法
• 5.3 边缘检测算法
• 5.4 算法实验结果
• 5.5 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献