電子論文-基于arm嵌入式的圖像處理設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)(編輯修改稿)
2025-07-13 00:19 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 然后，引導(dǎo)程序把 PC指向 0xc0008000 地址，系統(tǒng)開始運(yùn)行。 系統(tǒng)軟件平臺構(gòu)建 結(jié)合 S3C2410 處理器的特點(diǎn)．基于該芯片構(gòu)建嵌入式圖像處理系統(tǒng)，設(shè)計(jì)者必須考慮其通用性、響應(yīng)速度及對于硬件的可操控性。正是基于這樣的考慮，分三層構(gòu)建嵌入式圖像處理系統(tǒng)的軟件體系： ARM Linux 的建立；圖形用戶界面(MiniGui)的移植；圖像處理軟件的設(shè)計(jì)編碼。其中 ARM Linux 的建立是構(gòu)建嵌入式 Linux 系統(tǒng)的通用步驟． LCD 顯示模塊 從 S3C24 10 的 LCD 控 制器出來的信號線包括 24 根數(shù)據(jù)線和若干根控制線。這些信號線是經(jīng)過 74HC245 隔離后接到 LCD 模塊的，對于 256 色 LCD只需要其中低 8 位數(shù)據(jù)線即可 (如圖所示 )。 LCD模塊除了需要控制信號和數(shù)據(jù)信號外，還需要一個 22V 左右的工作電壓和上千伏的背光電壓。前者 MAX629 升壓后得到，后者由一個逆變器模塊提供。 劉凱寶 《基于 ARM 嵌入式圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》 第 5 頁 共 19 頁 圖 S3C24 10 4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)的與具體實(shí)現(xiàn) 基于上文的闡述，本軟件系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)丁作主要包括：圖像文件的讀入、圖像處理的具體實(shí)現(xiàn)等。下文將具體介紹實(shí)現(xiàn)工作。 BMP 文件的讀入 在嵌入式 平臺上，并沒有現(xiàn)成的 BMP 文件的庫函數(shù)可以使用。因此，如何把一個BMP 文件讀人到內(nèi)存中進(jìn)行圖像處理算法移植的根本前提。本系統(tǒng)中，主要處理的圖像有兩大塊：真彩圖和 256 色的圖像 (包括 256 級厭度圖 )，因此對應(yīng)設(shè)計(jì)了兩個 BMP 文件的讀入函數(shù)，并將這兩個函數(shù)放在 Graphic． h 和 Graphic． c中，以備后續(xù)的開發(fā)使用。兩個函數(shù)為： GetTruePixel(char bmpnameIl ， U32 color[24011320J ，int*mapwidth． int*mapheight)； Get256Pixel(char bmpname[]。 U8 cdorbutl240113201， U32 pale[256]． int 4mapwidth， int*mapheight)。 函數(shù) l 用于將一個名稱為 bmpnameH 的真彩圖像數(shù)據(jù)讀入 color[][]矩陣，同時獲得圖像的寬和高；函數(shù) 2 用于將一個名稱為 bmpname[]的 256色圖像數(shù)據(jù)讀人colorbuf[]矩陣，同時，對應(yīng)的調(diào)色板數(shù)據(jù)讀入 pale[]矩陣中并獲得圖像的寬和高。 劉凱寶 《基于 ARM 嵌入式圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》 第 6 頁 共 19 頁 圖像增強(qiáng)算法設(shè)計(jì) 在圖像處理中，當(dāng)光學(xué)系統(tǒng)成像時出現(xiàn)背景與目標(biāo)灰度范圍相對比較窄，即低對比 度的情況，一般會采用對圖像進(jìn)行灰度的拉伸變換 [5]，從而加大特征目標(biāo)與背景的灰度差，實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，以利于提取出特征目標(biāo)來．灰度變換可分為線性灰度變換、分段線性變換、非線性變換．本研究采用線性灰度變換，該方法用于克服當(dāng)圖像由于成像時曝光不足或過度所產(chǎn)生的對比度不足的弊?。僭O(shè)原圖像八茗， y)的灰度范圍為 [a， b]，希望變換后圖像 g(x， y)的灰度范圍擴(kuò)展到 [c， d]，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為： g（ x， y） =c （ 0≤ f(x,y≤ )a） g（ x， y） =(dc)/(ba)+c (a≤ f(x,y) ≤ b) g（ x， y） =d (b≤ f(x,y) ≤ Mf) 式中： Mf 表示（ x， y)的最大值． 圖像分割算法設(shè)計(jì) 經(jīng)過圖像增強(qiáng)后，要將一幅圖像分解為若干互不交疊的、有意義的、具有相同性質(zhì)的區(qū)域，并從中提取出所感興趣的目標(biāo)，即圖像分割．圖像分割有邊緣檢測和閾值分割，這里采用閾值分割方法．閾值分割是基于灰度閾值的分割方法，它通過設(shè)置閾值，把像素點(diǎn)按灰度級分若干類，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割．把一幅灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像是閾值分割的最 簡單形式，設(shè)原始圖像為 f（ x， y)，首先就是按一定準(zhǔn)則在 f（ x， y)中找出一個灰度值 t 作為閾值，將圖像分割為兩部分，即把大于等于該閾值的像素點(diǎn)的值置成 1，小于閾值的像素點(diǎn)置為 0．閾值運(yùn)算后的圖像為二值圖像 g(x， Y)． g（ x， y） =1 (f(x,y) ≤ t) g（ x， y） =0 (f(x,y)t) 上式中全局閾值 t 的選擇直接影響到分割效果．通?？梢酝ㄟ^分析灰度直方圖來確定它的值，最常見的方法是利用灰度直方圖來確定它的值，利用灰度直方圖求雙峰，選擇兩峰之間谷底處的灰度值作為閾 值． 圖像平滑 圖像在生成和傳輸過程中常受到各種嗓聲的干擾和影響，使圖像質(zhì)量下降。為了抑制噪聲改善圖像質(zhì)量，必須對圖像進(jìn)行平滑處理。通常，將數(shù)字圖像的平滑技術(shù) [4]劃分為兩類。一類是全局處理，即對噪聲圖像的整體或大的塊進(jìn)行校正得到平滑圖像。但這類方法需要知道信號和噪聲的統(tǒng)計(jì)模型，且運(yùn)算量較大。另一類 劉凱寶 《基于 ARM 嵌入式圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》 第 7 頁 共 19 頁 平滑技術(shù)是對噪聲圖像使用局部算子。當(dāng)對某一像素進(jìn)行平滑處理時，僅對它的局部小鄰域的一些像素加以運(yùn)算，其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算效率高，而且可以多個像素并行處理，因此可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時或者準(zhǔn)實(shí)時處理。 （ 1）平滑線性濾波器 (均 值濾波 ) 一般來說，假設(shè) MXN 的圖像 (x,y)為給定的含有噪聲的圖像，用 m*n大 小的濾波器掩模進(jìn)行線性濾波結(jié)果為 g(x,y)，在數(shù)學(xué)上可以表現(xiàn)為 : ? ?? ??? ???? ????? aasbbtaasbbttswtysxftswyxg),(),(),(),( 其中， a=(m1)/12, b=(n1)/12, w(s,t)為濾波器系數(shù)。為了得到一副完整的經(jīng)過濾波處理的圖像，必須對 x=0,1,2,? .M1和 y =0，工， 2,...,N1 依次應(yīng)用公式。這樣，就保證了對圖像中的所有像素進(jìn)行了處理。一般可選取以下幾種模板 : ，??????????01011101051 ，??????????11110111181 .......121242121161 ，?????????? 模版 1 模版 2 模版 3 比較常用 的是模板 3，它又被稱為高斯 (Gauss)模板，它為了突出模板中心像素本身的重要性，對所有的模板系數(shù)，不是一視同仁，而是引入了加權(quán)系數(shù)，可以看出，離
畢業(yè)設(shè)計(jì)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1