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数字图像处理系统中基于DSP抗干扰的设计摘要：本文首先介绍了干扰问题对基于DSP的数字图像处理系统的危害,其次分析了系统中形成干扰的原因,最后提出了相应的抗干扰技术,并且给出了系统中主要抗干扰措施的设计方案。
关键词：DSP；数字图像处理；电磁干扰；电磁兼容1. 系统的干扰源和干扰径基于DSP的数字图像处理系统中的干扰源主要有由光和电的基本性质所引起的噪声、电器的机械运动产生的噪声、雷电放电造成的大气噪声源、太阳黑子运动等造成的天电噪声源、电阻等电子元器件工作时发热造成的热噪声源、50Hz工频电网造成的电网干扰源、汽车点火装置造成的点火系统干扰源、无线通信系统造成的射频干扰源以及一些人为恶意造成的干扰源等，所有干扰源中高频脉冲噪声对数字信号处理系统的危害最大。
以上提到的干扰源都属于电磁干扰(EMI)。
电磁学原理告诉我们：只要有电流存在就会产生磁场，只要有电压存在就会产生电场。
磁场、电场随时间变化的产生量的多少，就是电磁干扰的根本原因。
基于DSP的数字图像处理系统的干扰途径主要有电源线、输入／输出线、接地线、电磁感应、静电感应、电路的公共阻抗、电源异常等。
各种干扰途径在本系统中所占比例如表1所示。
2. 抗干扰措施根据对系统自身、干扰源和干扰途径的分析，本系统抗干扰措施主要是：①提高系统自身的电磁兼容性；②隔离干扰源；③切断干扰途径等3种方案。
基于此，本文提出了一些适用于本系统的硬件抗干扰技术和软件抗干扰技术。
2.1 电磁兼容电磁兼容性是指电力、电子、通讯设备或其系统在其设置的场所处于工作状态时，不对其周围产生影响，也不被其四周的电磁环境所影响，不产生误动作和性能降低，按设计获得其工作能力。
也就是说，设备或系统不对外界产生干电磁干扰，而且不受所处环境中电磁干扰影响其的正常工作能力。
2.2 硬件抗干扰技术硬件抗干扰具有效率高的特点，可将绝大多数干扰拒之门外，硬件抗干扰技术是设计时的首选，它能有效抑制干扰源，阻断干扰通道。
基于DSP的通用实时图像处理系统设计与研究摘要：本文针对图像处理领域的实时需求，设计并实现了一种基于数字信号处理器（DSP）的通用实时图像处理系统。
该系统主要包括图像采集、图像传输、图像处理和图像显示四个模块。
通过对该系统的详细介绍和实验结果分析，验证了该系统在实时性和稳定性方面的优越性。
关键词：DSP；通用实时图像处理；图像采集；图像传输；图像处理；图像显示1. 引言图像处理技术在日常生活和工业领域中起到了重要作用，人们对实时性和精度要求越来越高。
然而，传统的图像处理方法往往存在处理速度慢、实时性差等问题。
因此，设计一种基于DSP的通用实时图像处理系统是十分重要和有意义的。
2. 系统设计2.1 图像采集图像采集模块负责从传感器或摄像头中获取图像数据。
通过DSP的外部接口，将采集到的图像数据传输至内部存储器，为后续的图像处理提供数据基础。
2.2 图像传输图像传输模块负责将采集到的图像数据通过网络传输至远程设备，以实现远程监控或数据交换等功能。
采用高速的DMA技术以及网络通信协议，保证图像数据的高效传输。
2.3 图像处理图像处理模块是系统的核心部分，包括图像滤波、边缘检测、图像增强等处理算法。
通过DSP的计算单元和丰富的算法库，能够快速、高效地对图像数据进行处理，并获取所需的图像特征。
2.4 图像显示图像显示模块负责将处理后的图像数据以可视化的方式呈现给用户。
通过DSP的显示接口，将图像数据传输至显示设备，如显示器或触摸屏，用户可以及时观察到处理后的图像结果。
3. 系统实现本文基于TI公司的TMS320F28335 DSP开发板设计并实现了上述基于DSP的通用实时图像处理系统。
采用C语言编程，结合DSP的开发工具，编写相应的程序控制和算法实现代码。
通过外部摄像头采集图像数据，经过传输、处理和显示等过程，以实现图像处理的实时性和稳定性。
4. 实验结果与分析通过对不同图像处理算法的实验，对比了基于DSP的通用实时图像处理系统与传统PC机图像处理的差异。
基于DSP的实时图像处理系统设计研究近年来，随着数字信号处理技术的不断发展，以及嵌入式系统的普及，基于DSP的实时图像处理系统越来越受人们的关注。
本文将围绕这一主题展开讨论，阐述基于DSP的实时图像处理系统设计研究的一些基本原理、方法和应用。
1. DSP的基本原理与优势DSP是数字信号处理器的简称，是一种专门用于数字信号处理的微处理器。
与通用微处理器相比，DSP具有更高的运算速度和更强的计算能力，能够快速、高效地处理大量的数字信号，因此被广泛应用于各种实时信号处理系统中。
DSP的基本原理是对数字信号进行离散化、变换、过滤、压缩等处理，以获得更好的信号质量和更高的信号处理速度。
DSP的优势主要有以下几个方面：（1）高性能：DSP拥有更高的运算速度和更强的计算能力，能够快速、高效地处理数字信号；（2）低功耗：DSP的设计注重功耗的优化，能够在低功耗的情况下完成大量的计算任务；（3）可编程性：DSP的内部结构可编程，灵活性强，能够适应不同的应用需求；（4）多功能性：DSP能够实现多种常用数字信号处理功能，如滤波、降噪、变换等。
2. 实时图像处理系统的基本原理实时图像处理系统是一种基于DSP的数字信号处理系统，主要用于图像采集、图像处理、图像传输和图像显示等方面。
它的基本原理是通过图像采集设备将图像信号转换为数字信号，通过DSP对数字信号进行处理，然后将处理后的信号传输给图像显示设备显示出来。
实时图像处理系统主要分为以下几个模块：（1）图像采集模块：图像采集模块主要负责将图像信号转换为数字信号，一般采用CCD或CMOS传感器等；（2）图像处理模块：图像处理模块负责对采集到的图像信号进行处理，如去噪、增强、边缘检测等；（3）图像传输模块：图像传输模块负责将处理后的图像信号传输到目标设备，如计算机、监视器等；（4）图像显示模块：图像显示模块负责将传输过来的图像信号显示出来，一般采用液晶屏或LED屏等。
3. 实时图像处理系统的设计方法实时图像处理系统的设计方法主要包括以下几个方面：（1）DSP芯片的选择：DSP芯片是实时图像处理系统的核心组成部分，要选择符合应用需求的高性能DSP芯片，如TI的TMS320系列芯片等；（2）图像采集模块的设计：图像采集模块的设计需要考虑图像采集设备的选择、接口设计、采样率设置等因素；（3）图像处理算法的选择：图像处理算法的选择应根据应用需求和DSP芯片的计算能力进行合理选择，如小波变换、快速傅里叶变换、卷积等；（4）图像传输和显示模块的设计：图像传输和显示模块的设计需要考虑传输协议的选择、接口设计、显示效果等方面。
基于DSP的高速数字图像获取技术研究的开题报告一、研究背景随着科技的不断发展，数字图像处理技术在人们的日常生活中越来越普及。
数字图像获取是数字图像处理的第一步，其快速、准确的获取是保证数字图像处理结果准确的前提。
因此，数字图像获取成为数字图像处理中至关重要的一环。
而现今大多数数字图像获取设备大多采用模拟CCD或CMOS图像传感器来获取图像信号，其采样速度常常受限于硬件设备性能，因此，如何提高数字图像获取的速度成为了研究热点之一。
二、研究内容和目标本文旨在研究基于DSP的高速数字图像获取技术。
采用DSP作为数字图像处理平台，通过系统设计和算法优化等手段提高数字图像获取的速度。
具体研究内容主要包括以下几个方面：1. 研究数字图像获取的基本原理和方法，了解图像传感器的工作原理及其采样速度。
2. 设计基于DSP的数字图像获取系统，包括系统硬件设计及其接口设计。
3. 优化数字图像获取算法，提高采样速度，并确保采集的图像质量。
4. 验证系统的正确性和可行性，进行系统测试和性能评估。
本文的目标是实现基于DSP的高速数字图像获取技术，能够实时采集高清图像，满足实际应用需要。
三、研究方法和技术路线1. 理论分析与文献综述，深入研究数字图像获取的原理和方法，并对目前已有的数字图像获取技术进行调查和分析。
2. 系统设计：确定基于DSP的数字图像获取系统硬件框架，包括采集模块设计、图像处理模块设计，硬件接口设计等。
3. 算法优化：采用 FPGA 进行极限优化，提高采样速度。
借助DDS模块实现采样时钟信号生成，提高采样准确率。
4. 系统测试：完成DSP系统的硬件和软件设计并进行实验，对系统进行性能评估，分析和总结测试结果。
四、研究意义本文主要研究基于DSP的高速数字图像获取技术，研究成果对于数字图像获取和其它相关领域的学术研究和工程发展具有重要意义。
主要有以下几个方面：1.拓展了数字图像获取技术的研究领域，提高了数字图像处理的效率。
数字图像处理在DSP上的实现（旋转）1 绪论1.1设计目的图像旋转是一种应用广泛的数字图像处理技术，随着应用水平的不断提高，对在嵌入式系统中实现高分辨率大图像旋转的需求也越来越高。
如在航空领域的高分辨率数字地图图像的显示处理过程中，由于现有的显示芯片均不能支持图像旋转功能，就需要在资源有限的嵌入式平台上实现大幅面地图图像的实时旋转。
采用DSP平台是一种实现方式，具体实现时需仔细考虑两个方面的问题，一是选用计算量小的旋转算法，二是充分发挥DSP平台强大的并行计算能力。
1.2设计任务1.能从计算机上读取图片。
2.编写图像旋转程序，在TMS320C5509上实现。
2 设计原理及分析2.1设计原理目前，已经有很多有效降低计算量的图像旋转算法，基于图像线性存储结构的旋转方法就是其中之一。
然而，在DSP平台上，有限的高速存储资源限制了这些算法效率的直接发挥，需要针对算法及DSP平台的性能结构特点进行高效的数据调度。
对于图像旋转问题而言，数据调度还需要克服由于存在大量非连续图像像素地址访问而严重影响DSP数据存取及CPU效率发挥的问题。
这是图像旋转本身的特殊性，在其他图像处理技术中是不存在的。
由DSP的结构特点可知，只有在数据和程序均位于片存储器当中的条件下，DSP 的效率才能得到最大化的发挥。
在大图像旋转算法中，由于涉及的图像数据量远大于DSP的片存储器容量，源图像和最终视口图像等数据必须被存放在片外存储器中。
在这种情况下，为了保证DSP CPU高速处理能力的发挥，必须优化数据流，将源图像分块，依次搬移至片处理，并设法保证CPU当前要处理的图像数据块已经事先在片存储器中准备好了。
因此在算法整体优化结构上采用Ping-Pong双缓冲技术，利用EDMA与CPU并行工作来隐藏图像数据块在片和片外之间的传输时间，使CPU能连续不断地处理数据，中间不会出现空闲等待。
传统的图像旋转一般通过矩阵乘法实现：其中，α为旋转角度。
基于DSP的通用实时图像处理系统设计与研究基于DSP的通用实时图像处理系统设计与研究摘要：随着数字信号处理（DSP）技术的不断发展和应用，图像处理系统在许多领域得到了广泛应用。
本文基于DSP技术，设计并研究了一种通用实时图像处理系统。
该系统通过高性能的DSP芯片、图像采集模块、图像处理算法和图像显示模块等组成，实现了高效实时的图像处理功能。
通过对图像的采集、处理和显示，该系统在诸多领域具有广泛的应用前景。
关键词：DSP、实时、图像处理、系统设计1. 引言随着图像处理技术的迅速发展，图像处理在许多领域得到了广泛应用，如医学影像、机器视觉、智能交通等。
为了满足实时处理的需求，研究人员在图像处理系统设计中普遍采用DSP芯片作为核心处理单元。
本文基于DSP技术，设计了一种通用实时图像处理系统，并就其设计和关键技术进行深入研究。
2. 系统设计通用实时图像处理系统由DSP芯片、图像采集模块、图像处理算法和图像显示模块四部分组成。
DSP芯片作为核心处理单元，具有强大的浮点计算能力和并行处理能力，用于图像处理算法的实时运算。
图像采集模块负责从外部设备中采集图像数据，并将其传输到DSP芯片进行处理。
图像处理算法是系统的核心部分，用于对图像进行滤波、边缘检测、图像增强等处理。
图像显示模块将处理后的图像数据显示在输出设备上，如监视器或显示屏。
3. DSP芯片选型和配置在系统设计中，选择合适的DSP芯片是至关重要的。
根据实时性的需求和算法的复杂度，可以选择不同性能和规格的DSP芯片。
例如，对于高性能要求的图像处理任务，可选用浮点运算性能较强的DSP芯片。
此外，针对不同的算法，还需要配置DSP芯片的存储器、接口和时钟等资源，以满足算法的运行需要。
4. 图像采集模块设计图像采集模块负责从外部设备中采集图像数据，可以根据需求选择相应的图像采集设备。
一般来说，图像采集设备应具备高速数据传输能力和稳定的数据采集性能。
例如，可以选择高速摄像头或图像采集卡作为图像采集设备，并通过数据接口将采集到的图像数据传输给DSP芯片进行处理。
基于DSP的图像处理15级电气二班曹永鸿1.1图像处理的基本概念图像处理是指安之低昂的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除默写不需要的信息，他是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，一直不感兴趣的特征，是指改善图像质量丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
图像处理就是增强图像中用户感兴趣的信息，其主要目的有两个：一是改善图像的视觉效果，提高图像成分清晰度；二是使图像变得更有利于计算机处理。
1.2.1 TMS320C6000 DSP芯片的硬件系统本文选择TI公司的TMS320C6000系列开发板，作为算法实现的嵌入式硬件平台。
TMS320C6000系列DAP是美国TI公司于1997年推出的新一代高性能的数字信号处理芯片，具有很高的工作频率和极强的并行处理能力。
片内有A、B两组共8个并行处理单元，每组内分为L、M、D、S四个单元，每组处理单元结合同侧的寄存器和数据通道，构成了一个完整的数据处理单元。
C6000处理器的A、B两个王正德数据处理单元之间可以通过两条数据交叉通路进行数据交叉访问，所以这样的硬件结构非常适合实现数据的并行处理，利于实现数据实时处理。
1.3基于DSP的图像处理实现图像处理技术基本上可以分成两大类：品与处理法和空域处理法。
频域处理法的基础是卷积定理，它是将图像看做波，然后利用信号处理中的手段对图像波进行处理。
空域处理法的基础是灰度映射变换，它是直接针对图像中的像素进行处理，所用到的映射变换拒绝与增强的目的，例如增强图像的对比度，改善图像的灰度层次等处理均属于空域处理法的范畴。
1.3.2数字图像边缘检测 sobel 算子这种做法能够在增强目标边缘细节的同时以削弱部分高频成分的噪声。
Sobel边缘检测增强算法的变异是从抑制噪声并增强目标的方向入手。
从理论上来说，本方法可以大大提高对红外目标的探测识别能力。
另外，从最终增强的结果与原始图像比较情况来说，图像的每个区域的细节都得到了很好的提升。
实验目的:1. 学习使用MATLAB读取图像，并输出.h文件2. 学习使用TI IMGLIB库函数的使用方法3. 理解掌握Sobel算子进行图像边缘检测的DSP实现实验原理：两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度值不连续的表现。
由于边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，边缘检测就是充分利用了这个特点，对图像各像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。
一阶微分图像的峰值处对应着图像的边缘点；二阶微分图像的过零点处对应着图像的边缘点。
为了提取图像边缘，我们定义了图像的梯度为梯度算子，常用的梯度算子有Robert 算子、Sobel算子、Prewitt算子和拉普拉斯算子等。
实验步骤：一、对lenna.bmp图像的DSP处理1. 用MATLAB读取图像并输出.h文件。
本实验是对经典图像lenna.bmp的读取和数据分析。
程序如下：[I,map]=imread('lenna.bmp');imshow(I)It(:,:,1) = I(:,:,1)';I=double(I');fid=fopen('lenna.h','w');fprintf(fid,'/*lenna image 256*256 */\n\n'); fprintf(fid, sprintf('short lenna[256][256] = {\n')); for ii=1:65536fprintf(fid, '%3d,', I(ii)); if 0 == mod(ii, 8) fprintf(fid, '\n');endendfprintf(fid,'\n};\n'); fclose(fid);运行之后将产生一个lenna.h文件，文件内存取了256*256个数据，供CCS调用。
2. 使用TI IMGLIB实现Sobel边缘检测。
基于DSP的图像增强技术研究随着科技的不断进步和发展，人们的视觉需求越来越高，对图像质量的要求也越来越高。
在这样的背景下，图像增强技术的研究和应用变得日益重要。
基于DSP的图像增强技术是一种重要的图像处理技术，具有广阔的应用前景。
一、基于DSP的图像增强技术的概念基于DSP的图像增强技术是一种将数字信号处理技术应用于图像处理的技术。
它利用数字信号处理器（DSP）对图像进行处理，以达到图像质量的提高和信息的提取等目的。
基于DSP的图像增强技术主要包括以下几个方面：空域增强、频域增强、时域增强、小波变换增强等。
这些技术的不同之处在于处理图像的方法和目标不同。
二、基于DSP的图像增强技术的应用领域基于DSP的图像增强技术主要应用于以下几个领域：1、医学影像处理。
医学影像处理是基于DSP的图像增强技术的重要应用领域之一。
通过对医学影像进行增强处理，可以帮助医生更准确地诊断疾病。
2、军事侦察。
基于DSP的图像增强技术在军事侦察领域也得到了广泛的应用。
它可以对图像进行清晰化处理，使军事侦察人员更加清楚地观察到敌方军队的行动。
3、安防监控。
在安防监控领域，基于DSP的图像增强技术可以提高监控视频的质量，帮助安防人员更好地监控现场情况，提高安全性能。
4、航空航天。
在航空航天领域，基于DSP的图像增强技术可以对卫星图像进行处理，提高图像质量和信息提取能力，帮助科学家更好地研究宇宙。
三、基于DSP的图像增强技术的优点基于DSP的图像增强技术具有以下几个优点：1、专业性强。
该技术需要DSP专业水平的工程师进行技术支持，保证了技术能够实施。
2、实时性强。
基于DSP的图像增强技术处理效果很快，能够实时显示处理结果。
这样可以保障人们的观察需要，提高图像处理的效率。
3、对噪声抑制效果好。
基于DSP的图像增强技术可以提高图像的信噪比，降低图像中噪声信号的干扰，进一步提高处理效果。
四、基于DSP的图像增强技术的发展趋势目前，基于DSP的图像增强技术已经逐步成熟，并且在各个领域得到了广泛的应用。
论文题目: 基于DSP的数字图像处理专业：学号：姓名：老师：成绩：目录摘要●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●● 2 1基于DSP的图像处理●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●2 1.1图像处理的基本概念●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 2 1.2图像处理的研究背景●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 2 2基于DSP的图像处理原理简介●●●●●●●●●●●●●●●● 3 3图像处理各领域应用●●●●●●●●●●● ● ●●●●●●●●●3 4数字图像处理技术主要问题●●●●●●●●● ●●●●●●●● 4 5图像处理研究内容● ●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●● 4 6 TMS320C6000 DSP芯片●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●● 5 6.1 DSP芯片的特点●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 5 6.2基于DSP的图像处理系统●●●●●●●●●●●●●●●● 6 6.3图像处理的硬件系统● ●●●●●●●●●●●●●● ●●●●● 76.3.1 TMS320C6000 DSP芯片的硬件系统●●●●● ●●●●● 76.3.2 TMS320C6000的硬件结构简介●●●●●●● ●●●●● 76.3.3 TMS320C6000系列CPU结构●●●●●●●● ●●●●● 7 6.4算术单元●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●● 8 6.5总线结构●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●● 8 6.6专用寻址单元● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 9 6.7流水处理●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 9 6.8大容量片内存储器●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 10 6.9零消耗循环控制●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 10 7基于DSP的图像处理实现●●●●●●●●●●●●●●●●●● 107.1图像处理分类● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 107.2图像直方图统计● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 10 8基于DSP数字图像具体实例（实际结果见附录）● ●●●●● 118.1图像反色●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 118.2图像二值化自适应阀值法●● ●●●●●●●●●●●●●● 11 9论文总结● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 12 10参考文献● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 13 11附录（DSP数字图像处理实验结果）●●●●●●●●●●●● 1411.1图像反色实验●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 1411.2用固定值128作为阀值●● ●●●●●●●●●●●●●● 1411.3用图像的灰度均值作为阀值●●●●●●●●●●●●●● 1511.4用自适应阀值法找出最佳阀值●●●●●●●●●●●●● 15摘要：随着计算机、多媒体和数据通信技术的高速发展，数字图像技术近年来得到了极大的重视和长足的发展，并在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面取得了广泛的应用。
同时，人们对计算机视频应用的要求也越来越高，从而使得高速、便捷、智能化的高性能数字图像处理设备成为未来视频设备的发展方向，实时图像处理技术在目标跟踪、机器人导航、辅助驾驶、智能交通监控中都得到越来越多的应用。
由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，实时的应用环境决定严格的帧、场时间限制，因此实时图像处理系统必须具有强大的运算能力。
各种高性能DSP不仅可以满足在运算性能方面的需要，而且由于DSP的可编程性，还可以在硬件一级获得系统设计的极大灵活性。
1基于DSP的图像处理1.1图像处理的基本概念图像处理是指安之低昂的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除默写不需要的信息，他是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，一直不感兴趣的特征，是指改善图像质量丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
图像处理就是增强图像中用户感兴趣的信息，其主要目的有两个：一是改善图像的视觉效果，提高图像成分清晰度；二是使图像变得更有利于计算机处理。
1.2图像处理的研究背景数字图像处理又称为计算机图像处理在国外最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
2基于DSP的图像处理原理简介数字图像的每个象素通常用8个比特表示，因此，图像有256个灰度级，其范围为0一255，其中0对应黑色，255对应白色。
数字图像按一定的格式进行存储，BMP格式就是最常用的格式之一。
HMP 图像文件是Microsoft windows系统的图像格式，它由BMP图像文件头利图像数据阵列两部分组成。
图像数据阵列记录了图像的每个象素值。
图像数据的存储是从图像的左下角开始逐行扫描图像，即从左到右，从下而上，将图像的象素值一一记录下来，从而形成了图像数据阵列。
3图像处理各领域应用基于DSP的数字图像处理广泛应用于物理、化学、生物、医学、环境保护、地质、农业、林业、气象、通信、工业、军事、渔业、水利、法律。
例如：结晶分析、谱分析等、细胞分析、染色体分类、X 射线成像；水质及大气污染调查等资源勘测、地图绘制、GIS等；农作物估产、植被分布调查等；卫星云图分析等、传真、电视、多媒体通信等、工业探伤、机器人、产品质量检测等；导弹导航、军事侦察等、鱼群分布调查等；河流分布、水利及水害调查等以及指纹识别等4数字图像处理技术主要问题（1）在进一步提高精度的同时，着重解决处理速度问题；（2）加强软件研究，开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法；（3）加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展；（4）加强理论研究，逐步形成处理科学自身的理论体系；（5）时刻注意图像处理领域的标准化问题。
5图像处理研究内容数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：（1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
往往采用各种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
（2）图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
（3）图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
（4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
（5）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
（6）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
6 TMS320C6000 DSP芯片6.1 DSP芯片的特点DSP处理芯片，为了适应信号处理运算的需要，结构与通用的其他计算机或控制处理器相比，有较大的不同，主要的几点为：（1）具有专用的算术单元，如硬件乘法器，DSP内部设有硬件乘法器来完成乘法操作，以提高乘法速度。
（2）具有特殊的总线结构——哈佛结构。
这种结构使DSP具有独立的地址和数据总线，可以同时取地址和操作数。
（3）流水处理。
流水技术使多个不同的操作可以同时执行，处理器内将每条指令的执行分为取址、解码、执行等阶段，不同的阶段并行执行，提高了程序执行的效率和速度。
（4）高速的芯片内存储器。
DSP芯片一般内部集成有程序和数据存储器，访问速度快，缓解总线接口的压力，提高程序执行的速度。
DSP运算的特点是寻址操作。
数据寻址范围大，结构复杂但很有规律。
例如FFT运算，它的蝶形运算相关节点从相邻两点直至跨越N/2间隔的地址范围，每次变更都很有规律，级间按一定规律排列，虽然要运算log2N遍，但每级的地址都可以预测，也就是寻址操作很有规律而且可以预测。
这就不同于一般的通用机，在通用机中对数据库的操作，具有很大的随机性，这种随机寻址方式不是信号处理器的强项。
6.2基于DSP的图像处理系统基于DSP的图像处理系统的主要思想是利用C5000这样具有强大运算能力的DSP来满足图像处理技术中运算速度和处理的实时性要求。
以DSP为核心不见的图像处理系统具有以下优点：（1）接口方便。
DSP系统与其他以现代数字技术为基础的系统或设备均互相兼容，同这样的系统接口来实现某种功能要比模拟系统与这样的系统接口要容易的多；（2）编程方便。
DSP系统中的可编程DSP芯片可使设计人员在开发过程中灵活方便的对软件进行修改和升级；（3）稳定性好。
DSP系统以数字处理为基础，受环境温度及噪音的影响较小，可靠性高；（4）精度高。
16位数字系统的精度可达10－5；（5）可重复性好。
模拟系统的性能受元器件参数性能变化的影响较大，而数字系统基本上不受影响，因此数字系统便于测试、调试和大规模生产；（6）集成方便。
DSP系统中的数字部件有高度的规范性，便于大规模集成。
6.3图像处理的硬件系统6.3.1 TMS320C6000 DSP芯片的硬件系统TMS320C6000系列DAP是美国TI公司于1997年推出的新一代高性能的数字信号处理芯片，具有很高的工作频率和极强的并行处理能力。
片内有A、B两组共8个并行处理单元，每组内分为L、M、D、S四个单元，每组处理单元结合同侧的寄存器和数据通道，构成了一个完整的数据处理单元。
