【正文】 在應(yīng)用程序的移植過(guò)程中，因?yàn)榻缑媸褂?QT 設(shè)計(jì)?；诹愦┰降姆椒ㄍㄟ^(guò)尋找圖像二階導(dǎo)數(shù)零穿越來(lái)尋找邊界， 下圖為拉普拉斯算子 [21]的效果圖。有許多方法用于邊緣檢測(cè)，它們的絕大部分可以劃分為 兩類：基于查找一類和基于零穿越的一類 [20]。 對(duì)變換后的 S 值取最靠近的一個(gè)灰度級(jí)的值，建立灰度級(jí) 變換表，將原圖像變換為直方圖均衡的圖像。若像素點(diǎn)的原灰度為 R，變換后的灰度為 S，需要注意的是 R、 S 是歸一化后的灰度值， 其灰度變換函數(shù) T()為 ： 式中 ； 。 灰度圖的直方圖均衡化增強(qiáng) 灰度圖像的增強(qiáng)其實(shí)是比較簡(jiǎn)單的，而其中的直 方圖均衡化應(yīng)該算是一種比較復(fù)雜的灰度變換了。這里采用的是比較常用的，并且效果還不錯(cuò)的一種轉(zhuǎn)換關(guān)系： 這是根據(jù)人眼對(duì)綠色的敏感度最高，而對(duì)藍(lán)色的敏感度最低的出來(lái)的，下面是轉(zhuǎn)換的效 果圖。 彩色圖像的灰度化 彩色圖像由 R、 G、 B 三個(gè)分量組成，而灰度圖像顯然只有亮度值一個(gè)屬性。 一、 解壓 busybox； 二、進(jìn)行默認(rèn)配置 make defconfig，然后進(jìn)入菜單配置界面 make menuconfig； 三、在生成 _install 文件夾中創(chuàng)建 linux 需要的一些基 本目錄 四、 制作 jffs2 根文件系統(tǒng) 五、 制作 yaffs2 根文件系統(tǒng) 最終移植時(shí)我使用的是 jffs2 根文件系統(tǒng)。 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 34 頁(yè) 共 45 頁(yè) 根文件系統(tǒng)的移植 本系統(tǒng)的根文件系統(tǒng)使用經(jīng)典工具 busybox 制作。 kernel 移植時(shí)，對(duì)于其配置，提供了幾種不同的配置方法，我在這里使用的是菜單配置。本系統(tǒng)移植的現(xiàn)在很流行的 uboot，版本是 。 啟動(dòng)引導(dǎo)程序的移植 與 PC 機(jī)不同，嵌入式設(shè)備的 BIOS 大多與 bootloader 集成在一起。進(jìn)行基于 linux 的中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 33 頁(yè) 共 45 頁(yè) 應(yīng)用移植 ，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的源代碼可于附錄中找到 。因此針對(duì)這種趨勢(shì)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，在完成基礎(chǔ)功能的實(shí)現(xiàn)后，應(yīng)盡可能加入與主機(jī)通訊的功能。所以這里對(duì)顯示不做過(guò)多深述，采用普通顯示屏幕即可。 圖像顯示 現(xiàn)在我們常常可以看到的圖像顯示基本上都是采用 LCD，也逐漸有越來(lái)越多LED 背光的顯示屏開始出現(xiàn)。圖像的增強(qiáng)和復(fù)原往往是圖像處理涉及最多的，圖像增強(qiáng)的目標(biāo)是改進(jìn)圖片的質(zhì)量，包括對(duì)比度、去掉模糊和噪聲等，圖像復(fù)原是在假定已知模糊或噪聲模型時(shí)，試圖估計(jì)原圖像的一種算法。當(dāng)數(shù)字化之后，需要對(duì)圖像信 息進(jìn)行編碼，以滿足傳輸和存儲(chǔ)的要求，編碼可以壓縮圖像的信息量，但圖像的質(zhì)量幾乎不變。當(dāng)硬件系統(tǒng)構(gòu)建完成以后，剩下的便是圖像處理的一些具體算法了。在處理器上，傳統(tǒng)圖像處理多采用 PC 進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的分析，嵌入式系統(tǒng)則大多采用 ARM 芯片，有時(shí)會(huì)與 DSP 結(jié)合形成高性能易用的系統(tǒng)。 圖像處理（ image processing） 作為一個(gè)圖像處理系統(tǒng)最核心的部分，圖像處理是指利用處理器芯片對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以達(dá)到 所需結(jié)果的技術(shù)。在嵌入式圖像處理系統(tǒng)中可以采用多塊 SD 卡構(gòu)成圖像存儲(chǔ)模塊 [17]，這也是現(xiàn)今大多數(shù)圖像處理系統(tǒng)所采用的方法。由 于圖像信息的數(shù)據(jù)量往往遠(yuǎn)大于普通數(shù)據(jù)，因此圖像的存儲(chǔ)基本上都會(huì)涉及到壓縮算法的問題。傳統(tǒng)圖像采集系統(tǒng)大都是基于 PC 機(jī)的，而在一些特殊場(chǎng)合，尤其是在實(shí)時(shí)性要求較高時(shí)，普通 PC機(jī)顯然無(wú)法滿足應(yīng)用要求。它本身就已經(jīng)可以稱為系統(tǒng)的設(shè)備了，內(nèi)部集成了一些圖像處理功能。攝像頭可以對(duì)動(dòng)態(tài)的視頻信號(hào)進(jìn)行采集，因此在圖像采集領(lǐng)域也使用得越來(lái)越多。一開始 CCD 的性能要好于 CMOS，但現(xiàn)在隨著技術(shù)的改進(jìn)，兩者的差距也在逐漸縮小。攝像頭通常有 CCD 和 CMOS 兩種，接口在并口、中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 31 頁(yè) 共 45 頁(yè) 串口以及現(xiàn)在應(yīng)用較多的 USB 接口。掃描儀應(yīng)用在當(dāng)今社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，而且 技術(shù)也比較成熟，如今的圖像處理系統(tǒng)很多都采用的掃描儀進(jìn)行圖像采集。 CIS 感光元件本身足以完成成像任務(wù)，具有模塊化設(shè)計(jì)，原理和光路都極為簡(jiǎn)單，組裝容易，產(chǎn)品體積可以更小。掃描儀掃描圖像的方式大致有三種：以光電耦合器（ CCD）為光電元件的掃描、以接觸式圖像傳感器 CIS（或 LIDE）為光電轉(zhuǎn)換元件的掃描、以光電倍增管（ PMT）為光電轉(zhuǎn)換元件的掃描。 整體的系統(tǒng)框圖如下： 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 30 頁(yè) 共 45 頁(yè) 圖 像 處 理 模 塊A R ML in u x 內(nèi) 核圖 像 采 集 模 塊U S B 攝 像 頭顯 示 模 塊L C D圖 像 存 儲(chǔ) 模 塊S D 卡網(wǎng) 絡(luò) 通 訊 模 塊可 以 進(jìn) 行 雙 向 數(shù) 據(jù)傳 輸無(wú) 線 接 口接 口 芯 片與 服 務(wù) 器 進(jìn) 行 通 信 圖 四 1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖 圖像采集 首先需要明確一個(gè)概念，圖像不同于圖形，圖形的獲取一般通過(guò)繪圖工具進(jìn)行繪制，而圖像的獲取則大多要用掃描儀、相機(jī)、攝像頭等設(shè)備進(jìn)行采集，也可以對(duì)視頻進(jìn)行捕捉。 第四章 概要設(shè)計(jì) 根據(jù)功能的不同，圖像處理系統(tǒng)大多可分為四個(gè)模塊：圖像采集模塊、圖像存儲(chǔ)模 塊、圖像處理模塊以及圖像顯示模塊，有時(shí)根據(jù)需要可能還會(huì)有網(wǎng)絡(luò)通訊模塊。而它可以帶來(lái)的效益那當(dāng)然是很客觀了，因?yàn)橹悄茉O(shè)備正在泛濫嗎！ 系統(tǒng)功能分析 該系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)一些簡(jiǎn)單的圖像處理功能。 就現(xiàn)在的 ARM 芯片發(fā)展而言，完全可以將這樣 的功能移植到嵌入式設(shè)備上，我們無(wú)需擔(dān)心其處理能力。而且，人們?cè)絹?lái)越追求智能終端的情況下，如果將這樣一個(gè)具有不錯(cuò)的圖像處理功能的應(yīng)用無(wú)疑會(huì)受到大多數(shù)消費(fèi)者的青睞。 第三章 需求分析 系統(tǒng)需求分析 在嵌入式設(shè)備日益發(fā)展的今天，圖像處理這個(gè)看似神秘的話題也逐漸出現(xiàn)在了人們?nèi)粘５那度胧皆O(shè)備上 [14]。表達(dá)式為 ，在數(shù)字圖像情況下的近似式為。但由于梯度運(yùn)算比較復(fù)雜，有時(shí)可以采用一些近似運(yùn)算，以獲得既能滿足要 求又使運(yùn)算簡(jiǎn)單的方法。 （ 1）梯度算子 梯度是圖像處理中最為常用的一次微分方法。 本文只對(duì)幾種常見的邊緣檢測(cè)進(jìn)行介紹。 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(gè)部分或子集的過(guò)程。 銳化大致有兩種方法：微分法和高通濾波法。從頻譜角度來(lái)分析，圖像模糊的實(shí)質(zhì)是因?yàn)槠涓哳l分量被衰減，因而可以用加重高頻濾波來(lái)使圖像清晰。 圖像的銳化 圖像銳化（ Sharpening）處理的目的是使邊緣和輪廓線模糊的圖像 變得清晰，并使其細(xì)節(jié)清晰。若照明函數(shù)用 ，反射函數(shù)用 ，則圖像 可以認(rèn)為是由這兩個(gè)分量相乘而得到，即 由此看來(lái)，圖像的結(jié)構(gòu)理論適用于乘法同態(tài)系統(tǒng)。自然景物的圖像是由兩個(gè)分量乘積所組成，即照明 度圖型和反射度圖型，或稱照明函數(shù)和反射函數(shù)。對(duì)于這種矛盾狀態(tài)的處理辦法，就可以采用圖像同態(tài)濾波方法，只要使用合適的濾波特性函數(shù)，可以既使圖像灰度動(dòng)態(tài)范圍壓縮又能讓感興趣的物體圖像灰度級(jí)擴(kuò)展，從而使圖像清晰，這就是所謂的圖像同態(tài)增晰 （ Homomorphic） 。采用一般的灰度線性變換是不行的，因?yàn)閿U(kuò)展灰度級(jí)雖可以提高物體 圖像的反差，但會(huì)使動(dòng)態(tài)范圍更大。與對(duì)數(shù)變換一樣 ，在 時(shí)，可增強(qiáng)低灰度級(jí)像素，而壓制高灰度級(jí)像素；在 ，則有相反的效果。為增強(qiáng)低灰度 級(jí)像素，壓制高灰度級(jí)像素，通常用對(duì)數(shù)變換方法進(jìn)中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 26 頁(yè) 共 45 頁(yè) 行調(diào)整灰度級(jí)的動(dòng)態(tài)。 （ 3）若要突出圖像中具有某些灰度級(jí)的物體細(xì)節(jié)，而又不犧牲 其他灰度細(xì)節(jié)，可以分段壓擴(kuò)變換，是需要的細(xì)節(jié)灰度級(jí)拉伸，增強(qiáng)對(duì)比度，而不需要的細(xì)節(jié)灰度級(jí)壓縮。可選用下面的公式： 這樣實(shí)際上是使圖像中黑的更黑，白的更白，提高了圖像對(duì)比度。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 。 在某些情況下，為了將圖像灰度級(jí)整個(gè)范圍 或其中某一段擴(kuò)展或壓中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 25 頁(yè) 共 45 頁(yè) 縮到記錄器件輸入灰度級(jí)動(dòng)態(tài)范圍 之內(nèi)，以便充分利用記錄器件灰度級(jí)動(dòng)態(tài)范圍，記錄顯示出圖像中所需的圖像細(xì)節(jié)，往往采用灰度變換方法?；叶刃?正就是對(duì)圖像在空間域進(jìn)行增強(qiáng)的簡(jiǎn)單而效果明顯的方法。 圖像增強(qiáng)和復(fù)原 本文只針對(duì)涉及到的幾種圖像增強(qiáng)和復(fù)原方法進(jìn)行介紹。 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(wú)失真編碼、無(wú)損編碼）、保真度編碼（失真編碼、有損編碼）。 數(shù)字圖像變換還可以 用矩陣來(lái)表示，以便應(yīng)用矩陣運(yùn)算的很多性質(zhì)，這里就不再詳述 [10]。 如果 和 ， 和 在函數(shù)形式上相同，則稱此變換時(shí)加法對(duì)稱的。以二維離散傅里葉變換為例，可以用通用的關(guān)系式來(lái)表示： 式中： x、 y、 u、 v 均取 ； 和稱為正變換核和反變換核。而且，傅里葉變換中指數(shù) 項(xiàng)通過(guò)歐拉公式中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 23 頁(yè) 共 45 頁(yè) 和 進(jìn)行分解后 [9]，其傅里葉變換實(shí)數(shù)部分對(duì)應(yīng)于余弦項(xiàng)，其虛數(shù)部分對(duì)應(yīng)于正弦項(xiàng)，因此，離散余弦變換可從傅里葉變換的實(shí)數(shù)部分求得。 式中： ； 。 二維 DCT 正變換核定義為： 式中： x、 y 均取 ； u、 v 均取 。 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 22 頁(yè) 共 45 頁(yè) 由此得一維 DCT： 式中， 。 離散余弦變換（ DCT） 離散余弦變換（ Discrete Cosine Transform） 的變換核為實(shí)數(shù)的余弦函數(shù)，因而 DCT 的計(jì)算速度要比核為復(fù)數(shù)的 DFT 要快得多，而且對(duì)于具有一階馬爾柯夫的隨機(jī)信號(hào)， 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(yǔ)音信號(hào)處理等眾多領(lǐng)域。而中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 21 頁(yè) 共 45 頁(yè) 且沃爾什變換核不是 +1 就是 1，因此，沃爾什變換本質(zhì)上是將離散序列 各項(xiàng)值的符號(hào)按一定規(guī)律改變，進(jìn)行加減運(yùn)算，因此，比采用復(fù)數(shù)運(yùn)算的 DFT 要簡(jiǎn)單得多。 沃爾什變換核（后面提到）是一個(gè)對(duì)稱陣列，其行和列是正交的。由于沃爾什函數(shù)時(shí)二值正交函數(shù)，與數(shù)字邏輯中的兩個(gè)狀態(tài)相對(duì)應(yīng)，因此更適用于計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理。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 和連續(xù)情況的相關(guān) 定理都可表示為： 傅里葉變換雖然有很多有用的性質(zhì)，也獲得了很廣泛的應(yīng)用，但它有兩個(gè)明顯的缺點(diǎn)。 設(shè) 和 是大小分別為 和 的離散數(shù)組，為了避免交疊誤差，將 和 用增補(bǔ)零的方法擴(kuò)充為以下的二維周期序列： 式中： ； ； 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 20 頁(yè) 共 45 頁(yè) 二維離散卷積定理可用下式表示： 應(yīng)用卷積定理 的明顯好處是避免了直接計(jì)算卷積的麻煩，它只需先算出各自的頻譜，然后相乘，再求其反變換，即可得卷積。 （ 8）微分性質(zhì) 二維變量函數(shù) 的拉普拉斯算子定義為 按二維傅里葉變換的定義，可得： 拉普拉斯算子通常用于檢測(cè)圖像的邊緣。即 傅里葉變換的比例性表明對(duì)于兩個(gè)標(biāo)量 a， b，有 這說(shuō)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(lái)的 。在極坐標(biāo)系中，存在以下變換對(duì) 此式表明，如果 在空域旋轉(zhuǎn) 角度后，相應(yīng)的傅里葉變換 在頻域中也旋轉(zhuǎn)同一 角；反之亦然。利用此特性，在求一個(gè)周期內(nèi)的值時(shí)，只需求出半個(gè)周期，另半個(gè)周期也就知道了，這大大減少了計(jì)算量。 在空域中，對(duì) 也有類似的性質(zhì)。 因此 ，若要完全確定或 ，只需變換一個(gè)周期中每個(gè)變量的 N 個(gè)值。 （ 4）周期性和共軛對(duì)稱性 離散傅里葉變換和反變換具有周期性和共 軛對(duì)稱性。 代 入 原 式 ：。 在數(shù)字圖像處理中，常常需要將 的 原點(diǎn)移到 頻域方陣的中心，以使能清楚地分析傅里葉變換譜的情況。 （ 3）平移性 傅里葉變換 對(duì) 的平移性由下式給出： 上式表明，在空域中圖像原點(diǎn)平移到 時(shí)，其對(duì)應(yīng)的頻譜 要乘上一個(gè)負(fù)責(zé)的指數(shù)項(xiàng) ；而頻域中原點(diǎn)平移到時(shí)，其對(duì)應(yīng)的 要乘上一個(gè)正的指數(shù)項(xiàng) 。再將 沿每一列在進(jìn)行一次一維傅里葉變換，就可得二維傅里葉變換 ，即 這說(shuō)明二維傅里葉變換 可以 先沿行后沿列分離為兩個(gè)一維變換的 過(guò)程，顯然改為先沿列后沿行分離為兩個(gè)一維變換，其結(jié)果是一樣的，公式略。 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 第 16 頁(yè) 共 45 頁(yè) 可分離性的重要意義在于：一個(gè)二維傅里葉變換或反變換都可以分解為兩步進(jìn)行，其中每一步都是一個(gè)一維傅里葉變換或反變換。設(shè) 和 分別為二維離散函數(shù)和 的離散傅里葉變換，則 式中 a， b 是常數(shù)。 接下來(lái)介紹二維離散傅里葉變換的幾種常用的性質(zhì)。 式中： ； 。它們的相互關(guān)系為： ， 。 式中： ； 。 二維離散傅 里葉變換： 只要考慮兩個(gè)變量就很容易將一維離散傅里葉變換推廣到二維。要知道，這里是準(zhǔn)確值而不是近似值。它可表示為：中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明