【正文】 //定義局部變量 int i,j,k,m,r,range=32。 int pixels。 unsigned char *pp=sourceImg, *newpp=newImg。 int medianWin[9]={0}。 int temp。 //圖像四周的像素不進(jìn)行處理，等于原值 for (i=0。 i cols 1。 i++) //處理第一行的像素 *newpp++ = *pp++。 //處理最后一行的像素 pp = sourceImg + (rows1)* cols。 //指針指向最后一行 newpp = newImg+ (rows1)* cols。 for (i=0。 i cols 1。 i++) *newpp++ = *pp++。 //處理最左邊一列的像素 newpp = newImg。 //指針指向第一行第一個(gè)像素 pp = sourceImg。 for (i=0。 i rows 1。 i++) 基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)19 { *newpp = *pp。 newpp+=cols。 pp+=cols。 //指針偏移到下一行像素的位置 } //處理最右邊一列的像素 newpp = newImg+cols1。 //指針指向第一行最后一個(gè)像素 pp = sourceImg+cols1。 for (i=0。 i rows 1。 i++) { *newpp = *pp。 newpp+=cols。 pp+=cols。 //指針移到下一行像素的位置 } pixels=(cols2)*(rows2)。 //圖像四周的像素不處理 pp=sourceImg+cols+1。 //指針指向第一個(gè)像素 newpp=newImg+cols+1。 //中值濾波 for(i=0。ipixels。i++) { //3*3 的中值濾波數(shù)組賦值 medianWin[0]=*(Newpp cols1)。 medianWin[1]=*( Newpp cols)。 medianWin[2]=*( Newpp cols+1)。 medianWin[3]=*( Newpp1)。 medianWin[4]=* Newpp。 medianWin[5]=*( Newpp+1)。 基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)20 medianWin[6]=*( Newpp + cols1)。 medianWin[7]=*( Newpp + cols)。 medianWin[8]=*( Newpp + cols+1)。 //賦值后的中值濾波數(shù)組進(jìn)行冒泡排序 r=9。 for(k=0。kr。k++,r) for(m=0。mr。m++) { if(medianWin[m]medianWin[m+1]) { temp=medianWin[m]。 medianWin[m]=medianWin[m+1]。 medianWin[m+1]=temp。 } } //取排序好的數(shù)組的中值賦給當(dāng)前像素 *newpp=medianWin[4]。 newpp++。 }　仿真過程　 使用以軟件仿真(Simulator) 環(huán)境下進(jìn)行，試驗(yàn)步驟如下：1. 設(shè)置 CCS 工作在軟件仿真環(huán)境。（1）雙擊桌面上 Setup CCS studio 圖標(biāo)運(yùn)行 CCS Setup，進(jìn)入 CCS 設(shè)置窗口；（2）按照下面所示，進(jìn)行 CCS 設(shè)置；基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)21圖(32)CCS 設(shè)置界面截圖（3）在彈出的窗口中點(diǎn)擊“是”按鍵保存設(shè)置，退出 CCS Setup，進(jìn)入 CCS 開發(fā)環(huán)境。圖(33)CCS 設(shè)置界面截圖2. 啟動(dòng) CCS。雙擊桌面上 CCS 2 (39。C6000)圖標(biāo)運(yùn)行 CCS。3. 打開工程，編譯并運(yùn)行程序。運(yùn)行中值濾波程序，打開\ti\myprojects\LabMedianGuass(SaltPepper)\?；?DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)224. 編譯、鏈接程序：執(zhí)行菜單 Project/Rebuild All，匯編結(jié)果在將匯編信息輸出窗口中給出。編譯后將在 Bebug 目錄中產(chǎn)生一個(gè) 。5. 加載程序：執(zhí)行 File/Load Program，選擇 并打開，即將可執(zhí)行文件加載到 DSP 軟件仿真器 simulator 中，此時(shí) CCS 將自動(dòng)打開一個(gè)反匯編窗口。圖(34)CCS 設(shè)置界面截圖 6. 將 RGB 彩色圖像的數(shù)據(jù)從 dat 文件讀入到內(nèi)存：執(zhí)行 File/data/load，將原始圖像數(shù)據(jù)從 （說明：*.dat 格式，內(nèi)部存放了某圖像各像素的灰度值）文件中加載到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器，即在彈出的窗口中輸入存儲(chǔ)地址 IMG 與數(shù)據(jù)的長度。7. 執(zhí)行 View/Graph/Image，在彈出的對(duì)話框中選擇顏色類型為 RGB，并輸入RGB 彩色圖像三個(gè)通道數(shù)據(jù)的地址，以及圖像顯示格式。SourceIMG 為原圖像，pSource 為其首地址，result 為新圖像，pNew 為其首地址。圖(35)CCS 原圖像顯示設(shè)置截圖基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)23圖(36)CCS 新圖像顯示設(shè)置截圖8. 運(yùn)行程序：執(zhí)行 Debug/Run。為了便于觀看試驗(yàn)前后的結(jié)果，可以在程序中設(shè)置斷點(diǎn)，采用單步執(zhí)行的方法運(yùn)行程序，觀察原圖像 SourceIMG 和新圖像 result的變化過程。　去噪仿真結(jié)果椒鹽噪聲：(1)對(duì) 椒 鹽 噪 聲 處 理 效 果 放 大 對(duì) 比 圖基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)24圖(37)中值濾波除椒鹽噪聲對(duì)比圖(2)實(shí)現(xiàn)過程各斷點(diǎn)對(duì)比截圖1. 讀入 IMG 各像素給原圖像，新圖像所有像素點(diǎn)取值“0”圖(38)給圖像加椒鹽噪聲過程 1基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)252. 給原圖像加入鹽噪聲圖(39) 給圖像加椒鹽噪聲過程 2 2 的基礎(chǔ)上給原圖像加椒噪聲圖(310)給圖像加椒鹽噪聲過程 3基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)26圖(311)給圖像加椒鹽噪聲過程 4，并對(duì)比原圖像圖(312)中值濾波去椒鹽結(jié)果高斯噪聲：(1).對(duì)高斯噪聲處理效果放大對(duì)比截圖基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)27圖(313)中值濾波除高斯噪聲效果圖(2) 實(shí)現(xiàn)過程各斷點(diǎn)對(duì)比截圖 IMG 各像素給原圖像，新圖像各像素點(diǎn)值初始化為“0”圖(314)給圖像加高斯噪聲過程 1圖(315)給圖像加高斯噪聲過程 2，以便于對(duì)比基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)28 圖(316)給圖像加高斯噪聲過程 3，對(duì)比圖(317)中值濾波去高斯結(jié)果　結(jié)論通過實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)中值濾波對(duì)于椒鹽噪聲的具有較好的去除效果，并且在去除圖像噪聲的同時(shí)很好的保護(hù)了圖像的邊緣信息。同時(shí)由于該方法需要對(duì)所有滑動(dòng)窗口內(nèi)的像素灰度值進(jìn)行排序和取中值，運(yùn)算量較大，所以在運(yùn)行中值濾波子程序時(shí)需等待幾分鐘才能看到 result 圖片的去噪結(jié)果?！”菊滦〗Y(jié)本章分別對(duì)加了椒鹽噪聲和高斯噪聲的圖像進(jìn)行中值濾波處理，重點(diǎn)在于中值濾波的 C 源程序?qū)崿F(xiàn)以及主程序中加噪子程序和中值濾波子程序的編排，各指針的指向變化，在調(diào)試無誤的前提下通過加斷點(diǎn)分別執(zhí)行驗(yàn)證指針指向是否和仿真結(jié)果匹配?；?DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)29致謝基于 DSP 的圖像去噪實(shí)現(xiàn)30參考文獻(xiàn)(1)岡薩雷斯, 伍茲. 數(shù)字圖像處理( 第三版)[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社. 2022. 06. 39 – 91.(2)李方慧. TMS320C6000 系列 DSPs 原理與應(yīng)用(第二版)[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社. 2022. 3. 20. (3)孫興華, 郭麗. 數(shù)字圖像處理——編程框架、理論分析、實(shí)例應(yīng)用和源代碼實(shí)現(xiàn)[M]. 機(jī)械工業(yè)出版社. 2022. 02.(4)康曉東. 醫(yī)學(xué)圖像信號(hào)變換與壓縮[M]. 北京: 北京清華大學(xué)出版社. 2022.(5)余英漢, 蔡漢添, 謝勝利. 信號(hào)處理新方法導(dǎo)論[M]. 北京 : 清華大學(xué)出版社. 2022. (6)張文成. 層疊濾波器優(yōu)化理論及算法研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)位論文. 2022. 1225. (7)王永良, 陳輝, 彭應(yīng)寧, 萬群. 空間譜估計(jì)理論與算法[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社. 2022. (8)李建平. 小波分析與信號(hào)處理理論、應(yīng)用及軟件實(shí)現(xiàn)[M]. 重慶: 重慶出版社. 1997.