【正文】 實現(xiàn)，而最終運行環(huán)境是嵌入式開發(fā)板的的linux 環(huán)境，因此，應(yīng)用程序的移植與在目標(biāo)機上的調(diào)試是最后也是非常重要的一步。下面是實現(xiàn)圖像直方圖均衡化的效果圖： 圖 五 3 previous 圖 五 4 enhanced 圖像二值化 與圖像灰度 化的道理一樣，只不過這種處理只保留兩種灰度級 [19]： 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計說明書 第 36 頁 共 45 頁 圖 五 5 原圖 圖 五 6 二值化后 邊緣檢測 圖像邊緣檢測大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并且剔除了可以認為不相關(guān)的信息，保留了圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。因此，想要是彩色圖像灰度化，我們需要使用某種變換將其聯(lián)系起來。 一、 交叉編譯器安裝， uboot 源代碼解壓； 二、 修改配置文 件，主要是修改 MAKEFILE 和 config 文件； 三、 修改源文件，配置內(nèi)存，時鐘，串口波特率 ； 四、 增加 nandflash 初始化代碼 ； 五、 增加 DM9000 網(wǎng)卡支持 ； 六、 增加從 nand flash 啟動功能 ； 七、 讓 uboot 支持加載根文件系統(tǒng) ； Linux 內(nèi)核移植 本系統(tǒng)使用的是 linux 內(nèi)核，版本是 。 網(wǎng)絡(luò)通訊 針對網(wǎng)絡(luò)越來越普及的狀況，現(xiàn)今大多的嵌入式圖像處理系統(tǒng)都集成了網(wǎng)絡(luò)通訊功能，可以更加方便的與遠程服務(wù)器進行數(shù)據(jù)交換，比如說現(xiàn)在應(yīng)用在交通上的監(jiān)控系統(tǒng)都采用了這種模式。首先要對采集到的圖像進行數(shù)字化處理，當(dāng)然現(xiàn)在好多圖像采集卡或其它圖像采集設(shè)備已經(jīng)集成了該功能。正如目前我們所見到的各種不同格式的圖片與視頻也正是基于不同壓縮算法的處理結(jié)果，它也直接影響著圖像的處理效果。由于二者各具優(yōu)勢，所以在不同的領(lǐng)域都得到了廣泛的 應(yīng)用。其中 CCD 掃描儀需要一整套光學(xué)系統(tǒng)，組成它的部件相對復(fù)雜，體積相對較大，成本相對較高。 而且設(shè)計這樣一個小型的圖像處理系統(tǒng)，所需成本也完全可以接受，因為圖像處理系統(tǒng)其實只是一個嵌入式終端的一部分，可以說成本就只有你的算法程序和你付出的勞動。 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計說明書 第 28 頁 共 45 頁 （ 2）拉普拉斯算子 [11] 拉普拉斯（ Laplacian）算子是不依賴邊緣方向的二階微分算子，它是一個標(biāo)量而不是向量，具有旋轉(zhuǎn)不變即各向同性的性質(zhì)，在圖像處理中經(jīng)常被用來提取圖像的邊緣。這兩種運算都可以增強圖像的細節(jié)。照明函數(shù)描述景物的照明，可以認為與景物無關(guān)；反 射函數(shù)包含景物細節(jié)，也可以認為與照明無關(guān)。即： （ 6）冪次變換： 。假定原來圖像灰度級范圍為 ，其中某一灰度級為 Z，經(jīng)過變換后為 ，要求 應(yīng)在記錄器件灰度級動態(tài)范圍 之內(nèi)。 關(guān)于數(shù)字圖像的變換還有很多，由于篇幅關(guān)系，這里不再一一例舉。 從以 上式中可以看出，二維 DCT 變換核是可分離的，因此二維 DCT 可逐次應(yīng)用一維 DCT 算法進行計算。 二維沃爾什正變換核和反變換核為 此處，為使正、反變換核有相同形式，取相同的常數(shù)項 ，則所對應(yīng)的 二維離散沃爾什正、反變換為 二維沃爾什變換也可以分成兩步一維沃爾什變換來進行。首先，需計算復(fù)數(shù)而不是實數(shù)，進行復(fù)數(shù)運算比較費時。 （ 6）分配性和比例性 傅里葉變換的分配性表明傅里葉變換和反變換對于加法可以分配，對乘法則不行。傅里葉變換對的周期性可表示為： 式中： 共軛對稱性可表示為 離散傅里葉變換的周期性 說明正變換后得到的 或反變換后得到的都是具有周期為 N 的周期性重復(fù)離散函數(shù)。 二維離散傅里葉反變換的分離過程完全與上述相似，所不同的只是指數(shù)項為正，這里就不再重復(fù)了。 需要指出的是 上述變換對并不是通用的表示式，常用的是正、反變換式中常數(shù)項均去 ，這不影響問題的 本質(zhì)。最后應(yīng)指出，離散傅里葉變換總是存在的，它不必考慮連續(xù)傅里葉變換所需的可積的條件要求。因此，一般可采用 DFT 方法，將輸入的數(shù)字信號首先進行 DFT 變換，在頻域中進行各種有效地處理，然后進行 DFT 反變換，恢復(fù)為時域信號。 XYZ 顏色把彩色光表示為： 。 彩色模型 。顯然這種評價方法容易受到很大認為因素的影響。 從統(tǒng)計理論觀點圖像噪聲可分為平穩(wěn)和非平穩(wěn)噪聲兩種。采樣的方法有兩類：一類是直接對表示圖像的二維函數(shù)值進行采樣，即讀取各 離散點上的信號值，所得結(jié)果就是一個樣點值陣列，所以也稱為點陣采樣；另一類 是先將圖像函數(shù)進行某種正交變換，用其變換系數(shù)作為采樣值，故稱為正交系數(shù)采樣。 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計說明書 第 10 頁 共 45 頁 圖 二 2 馬赫帶效應(yīng) 圖中各個條帶的客觀亮度不同，但每個條帶本身的客觀亮度是相同的。 對于大畫面圖像，充分利用周邊視力產(chǎn)生較強的臨場感；而小畫面臨場感弱，為了產(chǎn)生充分的臨場感，畫面尺寸一般應(yīng)有 以上的視野。第六章是系統(tǒng)的最后調(diào)試以及功能使用說明部分。網(wǎng)上虛擬現(xiàn)實、可視電話及會議系統(tǒng)等方面的發(fā)展及應(yīng)用都為數(shù)字圖像處理技術(shù)中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計說明書 第 8 頁 共 45 頁 的發(fā)展提供了新的機遇。Fractal 廣泛用于圖像處理、圖形處理、紋理分析，同時還可以用于數(shù)學(xué)、物理、生物、神經(jīng)和音樂等方面，有人認為 Fractal 把雜亂無章、隨意性很強的事物能用數(shù)學(xué)方法加以規(guī)范和描述，它在分析和描繪自然現(xiàn)象上具有獨到之處。 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計說明書 第 7 頁 共 45 頁 （ 4）二維到三維的轉(zhuǎn)換難度大。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關(guān)系數(shù)可達 ，而相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般說還要大些。數(shù)字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于，它不會因圖像的存儲、傳輸或復(fù)制等一系列變換操作而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的退化。從當(dāng)今的理論發(fā)展看，可以說圖像信息論是在通信理論研究的發(fā)展起來的。 （ 2）圖像處理綜合性強。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類以及支撐向量機方法在圖像識別中也越來越受到重視。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像處理的有效方法。壓縮可以在不失真前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。 在計算機智能信息處理技術(shù)中，如模糊集與模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、進化計算（遺傳算法）、分形等，在圖像編碼、增強、分割、特征提取、描述以及識別等方面都有廣泛的應(yīng)用，獲得了不少新方法、新算法。 Marr 計算視覺 理論框架雖然還不十分完善，許多方面還有爭議，如該理論建立的視覺處理框架基本上是從上至下，而沒有考慮反饋的作用；此外，該理論沒有重視知識引導(dǎo)作用。 Marr 理論認為描述三維物體有三個層次（ 圖 一 2） : （ 1）圖像特征（基 元 圖）。 CT 的基本方法是根據(jù)人的頭部截面的投影，經(jīng)計算機處理來重建截面圖像，成為圖像重建。數(shù)字圖像處理的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面：圖像變換、圖像編碼壓縮、圖像增強和復(fù)原、圖像分割、圖像描述、圖像分類（識別）。中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計說明書 畢業(yè)設(shè)計說明書 基于 ARM的嵌入式 數(shù)字 圖像處理系統(tǒng)設(shè)計 學(xué)生姓名： 張占龍 學(xué)號： 0905034314 學(xué) 院： 信息與通信工程學(xué)院 專 業(yè)： 測控技術(shù)與儀器 指導(dǎo)教師： 張志杰 2020年 6月 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計說明書 摘要 簡述了數(shù)字圖像處理的應(yīng)用以及一些基本原理。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。 1975 年 EMI 公司又成功研制出全身用的 CT 裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層圖像。它反映了二維圖像的重要特征。但是，它至今仍然是可接受的基本框架，它不僅推動了計算機視覺這門科學(xué)的形成和發(fā)展，也為計算機視覺領(lǐng)域提供了許多研究的起點。另外，一些新的數(shù)學(xué)方法，如數(shù)學(xué)形態(tài)、粗糙集理論等數(shù)學(xué)工具在數(shù)字圖像處理中也有成功的應(yīng)用，引起了人們極大的關(guān)注。編碼是壓縮技術(shù)中重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。 此外，圖像重建以及圖像的只是表示、彩色圖像處理等都是目前數(shù)字圖像處理中新發(fā)展的研究領(lǐng)域，在圖像處理中獲得越來越廣法的應(yīng)用。在數(shù)字圖像處理中涉及的基礎(chǔ)知識和專業(yè)技術(shù)相當(dāng)廣泛。圖像理論是把通信中的一維問題推廣到二維空間上來研究。只要圖像在數(shù)字化時準(zhǔn)確地表現(xiàn)了原稿，則數(shù)字圖像處理過程始終能保持圖像的真 實再現(xiàn)。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖像本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的 .因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量 .在理解三維景物時需要知識導(dǎo)引，這也是人工智能中正在致力解決 的知識工程問題。這些理論在未來圖像處理理論與技術(shù)上的作用應(yīng)給予充分的注意，并積極地加以研究 （ 7）圖像處理芯片化。 （ 9）機器人視覺 .隨著各種相關(guān)技術(shù)和相關(guān)學(xué)科研究的不斷發(fā)展， 機器人視覺將由 2D 向 3D，由低速響應(yīng)向高速響應(yīng)發(fā)展。 第二章 圖像處理理論 圖像信息的基 本知識 視覺研究與圖像處理的關(guān)系 （ 1）圖像質(zhì)量評價與視覺心里。寬銀幕和球幕電影的視覺效果好的原因也就是這個道理 [2]。但在人的視覺中， 對每個條帶感覺都是不均勻分布的，感到所有條帶的右邊比左邊亮些，出現(xiàn)的這些毛邊帶（特別是靠邊界處）稱為馬赫帶效應(yīng)。 對樣點灰度值的離散化過程稱為量化。不嚴格的講，這兩種噪聲可以理解為 :其統(tǒng)計特性不隨時間變化的噪聲稱為平穩(wěn)噪聲 ；其統(tǒng)計特性隨時間 變化而變化的 稱為非平穩(wěn)噪聲。 彩色圖像基本知識 為了定量的描述顏色對人眼的視覺作用，可以用亮度（ brightness）、色調(diào)（ hue）、色飽和度（ saturation）這 3 個與視覺特征有關(guān)的量來計算描述，這 3中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計說明書 第 12 頁 共 45 頁 個量稱為顏色的 3 個基本屬性。為了能使用 RGB 三基色描述各種色彩，根據(jù)實際應(yīng)用和需要提出了一些彩色模型。其中 、 、 是 XYZ 顏色模型的基色量， X、 Y、 Z 為三色比例系數(shù)。這種用計算機對變換后的信號進行頻域處 理，比在時域中直接處理更加方便，計算量也大大減少，提高了處理速度。 二維離散傅 里葉變換： 只要考慮兩個變量就很容易將一維離散傅里葉變換推廣到二維。 接下來介紹二維離散傅里葉變換的幾種常用的性質(zhì)。 （ 3）平移性 傅里葉變換 對 的平移性由下式給出： 上式表明，在空域中圖像原點平移到 時，其對應(yīng)的頻譜 要乘上一個負責(zé)的指數(shù)項 ；而頻域中原點平移到時，其對應(yīng)的 要乘上一個正的指數(shù)項 。 因此 ，若要完全確定或 ，只需變換一個周期中每個變量的 N 個值。即 傅里葉變換的比例性表明對于兩個標(biāo)量 a， b，有 這說明在空間比例尺度的展寬，相應(yīng)于頻域比例尺度的壓縮，其幅值也減少為原來的 。其次，傅里葉變換收斂慢，這在圖像編碼應(yīng)用中尤為突出。 離散余弦變換（ DCT） 離散余弦變換（ Discrete Cosine Transform） 的變換核為實數(shù)的余弦函數(shù)，因而 DCT 的計算速度要比核為復(fù)數(shù)的 DFT 要快得多，而且對于具有一階馬爾柯夫的隨機信號， DCT 是 KL 變換的最好近似，已被廣泛應(yīng)用到圖像壓縮編碼、語音信號處理等眾多領(lǐng)域。而且，傅里葉變換中指數(shù) 項通過歐拉公式中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計說明書 第 23 頁 共 45 頁 和 進行分解后 [9]，其傅里葉變換實數(shù)部分對應(yīng)于余弦項，其虛數(shù)部分對應(yīng)于正弦項，因此，離散余弦變換可從傅里葉變換的實數(shù)部分求得。 圖像壓縮編碼 圖像編碼的基本概念 圖像編碼可以分為兩類：信息保持編碼（無失真編碼、無損編碼）、保真度編碼（失真編碼、有損編碼）。為此， 根據(jù)不同情況 我們用可以用特定的關(guān)系式將 Z 映射到 。與對數(shù)變換一樣 ，在 時，可增強低灰度級像素，而壓制高灰度級像素；在 ，則有相反的效果。若照明函數(shù)用 ，反射函數(shù)用 ，則圖像 可以認為是由這兩個分量相乘而得到，即 由此看來，圖像的結(jié)構(gòu)理論適用于乘法同態(tài)系統(tǒng)。 圖像分割 所謂圖像分割是按照一定的規(guī)則將一幅 圖像或景物分成若干個部分或子集的過程。表達式為 ，在數(shù)字圖像情況下的近似式為。而它可以帶來的效益那當(dāng)然是很客觀了，因為智能設(shè)備正在泛濫嗎！ 系統(tǒng)功能分析 該系統(tǒng)主要實現(xiàn)一些簡單的圖像處理功能。 CIS 感光元件本身足以完成成像任務(wù)，具有模塊化設(shè)計，原理和光路都極為簡單，組裝容易，產(chǎn)品體積可以更小。攝像頭可以對動態(tài)的視頻信號進行采集，因此在圖像采集領(lǐng)域也使用得越來越多。在嵌入