【正文】 使用畢業(yè)設(shè)計（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計（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（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。 畢業(yè)設(shè)計（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（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（論文），是我個人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。 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)。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)。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。而物體的邊緣就是物體最重要的不變性質(zhì) ： 光線的變化顯著地影響了一個區(qū)域的外觀，但是不會改變它的邊緣 ， 最重要的是人的視覺系統(tǒng)也是對物體的邊緣最敏感。在實(shí) 際 的應(yīng)用環(huán)境中，一方面，需要提出更好的圖像處理理論以提高系統(tǒng)的性能 ， 如圖像邊緣檢測理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中應(yīng)用等 ； 另一方面需要在復(fù)雜度提高的情況下，保證系統(tǒng)的處理速度，達(dá)到實(shí)時性的要求，以保證系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用的價值。 根據(jù)灰度變化的劇烈程度，通常將邊緣劃分為階躍狀 (step edge)邊緣和屋頂狀(roof edge)邊緣兩種類型。 需要說明的是 ，一般 圖像 的 邊緣檢測算法都是針對階躍邊緣提出的。通過對人類視覺系統(tǒng)的研究表明，圖像中的邊界特別重要，往往僅憑一條粗略的輪廓線就能夠識別出一個物體。在工程應(yīng)用領(lǐng)域中常需根據(jù)生產(chǎn)零件的輪廓特征來進(jìn)行物體的識別。對視覺的中、高層處理有一定的促進(jìn)作用。這樣才能準(zhǔn)確讀取 其 實(shí)際的位圖數(shù)據(jù)，以便進(jìn)一步在 CCS 中 對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 BMP文件的圖像深度可選 lbit、 4bit、 8bit 及 24bit。 2 BMP 文件頭 (14 字節(jié) ) BMP 文件頭數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)含有 BMP 文件的類型、文件大小和位圖起始位置等信息。 位圖信息頭和顏色表組成位圖信息 。 本文采用的圖像是 8 位 256 色的 灰度 BMP 圖像，大小 160 146，占用 24438個字節(jié)。其中圖 (a)、 (b)是人工合成的圖像，圖 (b)較圖 (a)復(fù)雜；圖 (c)為自然真實(shí)圖像。在過去的二十多年時間里，數(shù)字信號處理已經(jīng)在通信等領(lǐng)域得到極為廣泛的應(yīng)用。 當(dāng)然，與通用微處理器相比， DSP 芯片的其他通用功能相對較弱些。 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 9 代碼生成工具的作用是將 C 語言、匯編語言或者兩者的混合語言編寫的 DSP 源代碼程序編譯、匯編并鏈接成可執(zhí)行的 DSP 代碼。 ● 鏈接器 (linker)把匯編生成的可重定位的 COFF 目標(biāo)模塊組合成一個可執(zhí)行的 COFF 目標(biāo)模塊。 DSP 的 現(xiàn)狀 及 未來發(fā)展 DSP 應(yīng)用的快速發(fā)展為數(shù)字信息產(chǎn)品帶來廣闊的發(fā)展空間，并將支持通信、計算機(jī)和消費(fèi)類電子產(chǎn)品的數(shù)字化融合。 2. TMS320C3x 系列包括 C3x 和 VC33，主要推薦使用 VC33。其中 VC54xx 還不斷有新的器件出現(xiàn)，如： TMS320VC5471（ DSP＋ ARM7）。此系列是 TI 的高檔 DSP 系列。 6. OMAP 系列是 TI 專門用于多媒體領(lǐng)域的芯片，它是 C55＋ ARM9，性能卓越，非常適合于手持設(shè)備、 Inter 終端等多媒體應(yīng)用。 本文采用的是 CCS 版本： CCS (Code Composer Studio Version )代碼調(diào)試器是一種針對標(biāo)準(zhǔn) TM320 調(diào)試接口的集成開發(fā)環(huán)境 IDE(Integrated Development Environment)，由 TI 公司在 1999年推出。 設(shè)計方案 編輯、編譯 和鏈接 生成代碼 調(diào)試、語法 檢查和斷點(diǎn) 設(shè)置等 實(shí)時觀察 分析、統(tǒng)計 和跟蹤 圖 CCS 的開發(fā)流程 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 11 CCS 的工作模式 CCS 有兩種工作模式： 軟件仿真器模式：可以脫離 DSP 芯片，在 PC 機(jī)上模擬 DSP 的指令集和工作機(jī)制，主要用于前期算法實(shí)現(xiàn)和調(diào)試。 CCS 可以工作在純軟件仿真環(huán)境中，就是由軟件在 PC 機(jī)內(nèi)存中構(gòu)造一個虛擬的 DSP環(huán)境，可以調(diào)試、運(yùn)行程序。 CCS 的開發(fā)流程 將 C 語言、匯編語言或者兩者的混合語言編寫的 DSP 源代碼程序編譯、匯編并鏈接成可執(zhí)行的 DSP 代碼 并調(diào)試的過程 。 集成編輯環(huán)境提供的功能有：關(guān)鍵詞、注釋和字符串的高亮度顯示；隨時獲得相關(guān)的在線幫助；快速查找，在一個或多個文件中查找或替換等等。 CCS 的調(diào)試工具以下功能： ● 設(shè)置一個或多個斷點(diǎn)； ● 使用 Watch 窗口查看變量； ● 查看、編輯存儲器和寄存器的值； 圖 工程管理界面 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 14 ● 觀察 C 語言指令及其反匯編代碼； ● 使用圖形窗口顯示直觀的實(shí)時數(shù)據(jù)等。因此 C和 ASM的對應(yīng)關(guān)系非常明確，非常便于人工優(yōu)化 ； 3)DSP 的代碼需要絕對定位；主機(jī)的 C的代碼有操作系統(tǒng)定位 ； 4)DSP 的 C的效率較高，非常適合于嵌入系統(tǒng)。由于 DSP 的編 譯器的編譯結(jié)果是未定位的，DSP 沒有操作系統(tǒng)來定位執(zhí)行代碼，每個 用 戶設(shè)計的 DSP 系統(tǒng)的配置也不盡相同，因此需要用戶自己定義代碼的安裝位置。 邊緣檢測的一般 步驟 圖像 邊緣檢測 流程 如圖 ： 圖像 的邊緣檢測一般分為四個步驟：濾波、增強(qiáng)、檢測、定位。 增強(qiáng)：增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。 得到 的 邊緣增強(qiáng)圖像，為 256 灰度級的圖像。 本文采用的是一維最大熵閾值分割方法進(jìn)行閾值判斷 [8]。這是因?yàn)樵诖蠖鄶?shù)情況下，僅僅需要邊緣檢測指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一點(diǎn)像素的附近，而沒有必要指出邊緣的精確位置或方位。 39。 2 2 2( , ) ( , )( , ) ( ) ( )xy f x y f x yg r a d x y f f xy??? ? ? ???39。( , ) | | | |xygrad x y f f??39。通過（ 34）式計算出 它在某一點(diǎn)的值 （即該 點(diǎn)的梯度大?。?，梯度大小 就代表該點(diǎn)的“邊緣強(qiáng)度”， 梯度的方向與邊緣走向垂直。這種算子 僅計算相鄰像素的灰度差，對噪聲敏感，無法抑制噪聲的影響 。 ( 1, 1) ( , )xf f x y f x y? ? ? ?39。 其差分計算式如下： （ 311） （ 312） 其對應(yīng)的 模板 如圖 ： Prewitt 算子 沒有把重點(diǎn)放在接近模板中心的像素點(diǎn)。這與真實(shí)的梯度值更接近。 | ( 1 , 1 ) ( 1 , ) ( 1 , 1 ) ( 1 , 1 ) ( 1 , ) ( 1 , 1 ) |xf f x y f x y f x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?39。因此 Sobel 算子對噪聲具有平滑作用，提供較為精確的邊緣方向信息，但是，正是由于局部平均的影響，它同時也會檢測出許多偽邊緣，且邊緣定位精度不夠高。 39。若只關(guān)心邊緣點(diǎn)的位置而不顧其周圍的實(shí)際灰度差時，一般選擇該算子進(jìn)行檢測。所以，希望在邊緣增強(qiáng)前濾除噪聲。平滑函數(shù)采用的正態(tài)分布的高斯函數(shù)為： （ 317） 式中 為方差。因?yàn)?2h? 的平滑性質(zhì)能減少噪聲的影響，所以當(dāng)邊緣模糊或噪聲較大時，利用 2h? 檢測過零點(diǎn)能提供較可靠地邊緣位置。 模板 的 邊緣檢測算子 傳統(tǒng)的邊緣檢測算子的噪聲平滑能力和邊緣定位能力是矛盾的，為了克服這個不足，正確地得到圖像的邊緣信息，人們提出了很多方法，如多尺度空間濾波、 Facet 模型檢測邊緣、模板匹配、 Hough 變換、小波變換、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理等算法。 根據(jù)邊緣的這三個特征，可以判定所關(guān)心的區(qū)域其特征是否存在差異來判定是否存在邊緣的可能性。 2)對圖像中每一像素點(diǎn)求 得 的四個結(jié)果 再 求絕對值，將每個結(jié)果分別與一個閾值比較，假如其中任意一結(jié)果大于或等于閾值 T，則該模板的中心點(diǎn)所對應(yīng)的圖像像素點(diǎn)的灰度值為 255，否則為 0。 由于 DSP 的代碼需要絕對定位 ，不像一般的軟件是由系統(tǒng) 定位，所以需要編寫與之對應(yīng) 的 鏈接文件，進(jìn)行準(zhǔn)確定位。 在這兒需要注意的是：其一， 256 色 BMP 圖像的偏移量為 1078 字節(jié)；其二， BMP 文件存儲數(shù)據(jù)時，圖像的掃描方式是按從左到右、從下到上的 順序。 (5)用一維最大熵閾值分割方法， 計算出閾值 （ 也可根據(jù)需要，進(jìn)行人為設(shè)置 ） 。上面所述的只是算法 仿真實(shí)現(xiàn) 的幾個主要步驟，在實(shí)際實(shí)現(xiàn)過程中可根據(jù)需要作適當(dāng)調(diào)整。算法本身的設(shè)計決定了邊緣的細(xì)化程度。但各算法都能較清晰地檢測出目標(biāo)。不連續(xù)的算法直接會導(dǎo)致圖像邊緣斷裂，甚至錯誤連接其他邊緣，造成分割錯誤。 其 主要的 不同點(diǎn)是：用 各算法模板檢測出的邊緣 的連續(xù)性不同 。 此例， 采用的是一幅 自然的真實(shí)圖像。 算法比較 結(jié)果 統(tǒng)計 現(xiàn)在把各算法檢測出的邊緣的寬度、連續(xù)性、光滑性 總結(jié)如 表 31。本文介紹并實(shí)現(xiàn)一種最原始、最基本的模式識別方法 模板 匹配 。匹配的用途很多，例如： 變換中，檢測圖像和地圖之間的對應(yīng)點(diǎn)； 間位置的配準(zhǔn)（圖像配準(zhǔn)） ； ； 物體的跟蹤； 。 這有兩類表達(dá)方式： 一、 非相似度形式 （ 41） （ 42） （ 43） 式中 S表示 t(x,y)的定 義域。 高速模板匹配法 與邊緣檢測中使用的 模板 不同， 模板 匹配中使用的 模板 相當(dāng)大（ 8 8～ 32 32 左右）。 (47) 其中 t(x,y)為檢測 模板 ， 模板 大小為 n m。因此，在做加法的過程中，如果差的絕對值部分和超過了某一閾值時，就認(rèn)為這位置上不存在和 模板 一致的圖案，從而轉(zhuǎn)移到下一個位置上計算 m(i,j)。 為了達(dá)到這 一目的，提出了基于圖案輪廓的特征匹配方法。對 用本文給出的邊緣檢測算法檢測 得到的（ b）圖像的邊緣圖。 算法 實(shí)驗(yàn)仿真 為了驗(yàn)證模板匹配算法，現(xiàn)用仿真實(shí)驗(yàn)加以說明。 高精度定位模板匹配法 在一般的圖像中有較強(qiáng)的自相關(guān)性，因此，進(jìn)行模板匹配計算的相似度就在以對象物存在的地方為中心形成平緩的峰。 如果在坐標(biāo) (i,j)處 模板 與圖像一致，則 m(i,j)值很小，相反則較大。為使 模板 匹配高速化， Barnea 等人提出了序貫相似性檢測法 SSDA 法（ Sequtial Similiarity Detection Algorithm）。 二、 相似度形式 （ 44） （ 45） （ 46） 式中， ， 分別表示 f(x+i,y+j),t(x,y)在 S內(nèi)的均值。這一過程就是模板匹配。當(dāng)對象的圖案以圖像的形式表現(xiàn)時根據(jù)該圖案