【正文】 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 基于 DSP 器件的圖像邊緣檢測的分析研究 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說明 本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝?、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績?nèi)容。 作者簽名： 日 期： 基于 DSP 器件的圖像邊緣檢測的分析研究 摘 要： 邊緣檢測是圖像處理與分析中最基礎(chǔ)的內(nèi)容之一，是至今仍沒有得到圓滿解決的一類問題 ，也 一直是圖像處理與分析技術(shù) 領(lǐng)域 中的研究熱點(diǎn)。本文 分析 研究了 梯度、Roberts、 Prewitt、 Sobel、 Kirsch、 Laplacian、 Marr 等算法 ， 同時(shí)還 給 出了一種新型的 邊緣 檢測 算法。 文中各邊緣檢測算法 均在 DSP 軟件仿真工具 CCS 中進(jìn)行了 仿真 實(shí)現(xiàn) ，并根據(jù)仿真結(jié)果對各算法加以 了 比較。 本文 正是考慮到 DSP 器件特有的穩(wěn)定性、可重復(fù)性、 高速性 ， 尤其是可編 程性和易于實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)處理等 優(yōu)點(diǎn) ，才采用這一 新穎的方法。此外， 文中還介紹 了一種 最基本的模式識別算法 模板 匹配 ，并對該算法進(jìn)行了 CCS 仿真實(shí)現(xiàn)。 關(guān)鍵 詞 ： 邊緣檢測 DSP CCS 模板 匹配 Analysis of Image Edge Detection Based on DSP Devices Song Dengliang Abstract: Edge detection is one of the most fundamentals in image processing and analyzing, which is still unsolved so far, and has been research hot in the domain of image processing and analysis technique. In this thesis, the edge detection algorithms researched include Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel, Kirsch, Laplacian and Marr. At the same time, a new detection algorithm is put forward. All the edge detection algorithms involved have been simulated using the DSP software simulation tools of CCS, and pared with each other based on their simulation results. Just taking the unique features of DSP devices into account, such as: stability, repeatability, highspeed, in particular programmable and easy to achieve adaptive processing, thus this thesis adopts the new approach. Moreover, the most basic pattern recognition algorithm template matching algorithm is introduced and simulated using CCS. Key words: Edge detection DSP CCS Pattern recognition 目 錄 II 引言 ..................................................................... 3 第 1章 邊緣檢測及 BMP 位圖介紹 ............................................ 3 邊緣概述 ........................................................... 3 邊緣檢測 ........................................................... 4 邊緣檢測的重要性 ................................................... 4 BMP 位圖 ............................................................ 4 BMP 位圖概述 .................................................... 4 BMP 位圖的文件結(jié)構(gòu) .............................................. 5 BMP 位圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) .............................................. 5 本文用于邊緣檢測的圖像 .......................................... 7 第 2章 DSP 及其軟件開發(fā)工具 CCS ........................................... 8 DSP 概述 ............................................................ 8 DSP 芯片的特點(diǎn) .................................................. 8 DSP 芯片的開發(fā)工具 .............................................. 8 DSP 的現(xiàn)狀及未來發(fā)展 ............................................ 9 DSP 的軟件開發(fā)工具 CCS ............................................. 10 CCS 概況 ....................................................... 10 CCS 的工作模式 ................................................. 11 CCS 的系統(tǒng)配置 ................................................. 11 CCS 的開發(fā)流程 ................................................. 12 CCS 集成開發(fā)環(huán)境的功能 ......................................... 12 軟件開發(fā)時(shí)需注意的問題 ........................................ 14 第 3章 邊緣檢測算法 ..................................................... 16 邊緣檢測的一般步驟 ................................................ 16 常見的邊緣檢測算子 ................................................ 17 梯度算子 ....................................................... 17 Roberts 算子 ................................................... 18 Prewitt 算子 ................................................... 19 Sobel 算子 ..................................................... 20 III Kirsch 算子 .................................................... 20 Laplacian 算子 ................................................. 21 Marr 算子 ...................................................... 21 基于模板的邊緣檢測算子 ............................................. 22 算法的具體實(shí)現(xiàn)過程 ................................................. 23 算法仿 真結(jié)果 ....................................................... 24 針對 (a)圖像的算法評價(jià)之邊緣的細(xì)化程度 ......................... 25 針對 (b)圖像的算法評價(jià)之邊緣的連續(xù)性 ........................... 26 針對 (c)圖像的算法評價(jià)之邊緣的光滑性 ........................... 27 算法比較 結(jié)果 統(tǒng)計(jì) .............................................. 27 第 4章 模板匹配 ......................................................... 29 模板匹配的概念 ..................................................... 29 模板匹配的方法 .................................................... 29 算法實(shí)驗(yàn)仿真 ...................................................... 31 實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果 ...................................................... 32 結(jié)論 .................................................................... 33 參考文獻(xiàn) ................................................................ 34 后記 .................................................................... 35 附錄 A 程序清單 .......................................................... 36 附錄 B 外文資料翻譯 ...................................................... 45 外文資料翻譯原文部分： .................................................. 45 外文資料翻譯譯文部分： .................................................. 51 引言 邊緣是圖像的最基本 特征 [1]。 邊緣檢測通常是機(jī)器視覺系統(tǒng)處理圖像的第一個(gè)階段，中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 2 是機(jī)器視覺領(lǐng)域內(nèi)經(jīng)典的研究課題之一，其結(jié)果的正確性和可靠性將直接影響到機(jī)器視覺系統(tǒng)對客觀世界的理解 [2]。圖像邊緣檢測作為視覺的初級階段，有著很長的研究歷史，新理論、新方法不斷涌現(xiàn) ,一直是圖像處理與分析技術(shù) 領(lǐng)域 中的研究熱點(diǎn) 。這一方面說明該研究方向本身的重要性，另一方面也反映出了它的深度與難度。隨著計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，迫切需要視覺早期階段 的突破，需要尋求較好的邊緣檢測算法。 計(jì)算機(jī)視覺處理可以看作是為實(shí)現(xiàn)某一