【正文】 書 第 14 頁 共 45 頁 ，式中 ，為離散值。 一維離散傅里葉變換 ：如果去 N 個(gè)間隔為 取樣增量的方法將一維連續(xù)函數(shù) 進(jìn)行離散化。這種用計(jì)算機(jī)對(duì)變換后的信號(hào)進(jìn)行頻域處 理，比在時(shí)域中直接處理更加方便，計(jì)算量也大大減少，提高了處理速度。 如果直接應(yīng)用卷積和相關(guān)運(yùn)算在時(shí)域 中處理，計(jì)算量將隨著取樣點(diǎn)數(shù) N 的平方而增加，這使計(jì)算機(jī)的計(jì)算量加大，費(fèi)時(shí)，很難達(dá)到實(shí)時(shí)處理的要求。下面對(duì) 幾種常用的圖像處理變換一一介紹。由此得到二者轉(zhuǎn)化關(guān)系為： RGB 和 NTSCYIQ 彩色模型轉(zhuǎn)化： 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書 第 13 頁 共 45 頁 當(dāng)采用 PAL 電視制式時(shí)公式應(yīng)為 圖像變換 一般數(shù)字圖像處理的計(jì)算方法本質(zhì)上都可看為線性 的 ， 處理后的輸出圖像陣列可看為輸入圖像陣列的各個(gè)元素經(jīng)加權(quán)線性組合而得到，這種空間線性處理要比非線性處理簡單。其中 、 、 是 XYZ 顏色模型的基色量， X、 Y、 Z 為三色比例系數(shù)。同時(shí)，不同研究者所用的三基色和標(biāo)準(zhǔn)白色不同，使得研究結(jié)果很難比較。假設(shè) RGB 在三維坐標(biāo)系中為 R（ 1， 0， 0）、 G（ 0， 1，0）、 B（ 0， 0， 1），則二者關(guān)系為： CIEXYZ 模型。此外，還有常用的國際照明委員會(huì) CIE 提出的 CIEXYZ 模型和美國國家電視系統(tǒng) 委員會(huì)（ national television system CommitteeNTSC）提出的 YIQ 彩色模型。為了能使用 RGB 三基色描述各種色彩，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用和需要提出了一些彩色模型。對(duì)于數(shù)字圖像處理來說， 128 種不同的色調(diào)和 8 種不同的色飽和度， 16 種明暗級(jí)基本上可滿足應(yīng)用需求。根據(jù)不同的色調(diào)，還可以識(shí)別若干種明暗。實(shí)際應(yīng)用中，一般將色調(diào)和色飽和度稱為彩色，顏色便用彩色和亮度表征 [6]。 彩色圖像基本知識(shí) 為了定量的描述顏色對(duì)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(gè)與視覺特征有關(guān)的量來計(jì)算描述，這 3中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書 第 12 頁 共 45 頁 個(gè)量稱為顏色的 3 個(gè)基本屬性。目前對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)往往還是采用主觀保真度準(zhǔn)則，它是由一批圖像評(píng)價(jià)專家按主觀感覺來定性地評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量 [5]。所謂圖像保真度是描述被評(píng)價(jià)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的偏離程度；而圖像的可懂度則是表示圖像能向人 或機(jī)器提供信息的能力。當(dāng)然也有按噪聲頻譜形狀來命名的，如頻譜均勻分布的噪聲稱其為白噪聲，頻譜與頻率成反比的稱為 噪聲，而與頻率平方成正比的稱其為三角噪聲等等 [4]。不嚴(yán)格的講，這兩種噪聲可以理解為 :其統(tǒng)計(jì)特性不隨時(shí)間變化的噪聲稱為平穩(wěn)噪聲 ；其統(tǒng)計(jì)特性隨時(shí)間 變化而變化的 稱為非平穩(wěn)噪聲。 （ 2）內(nèi)部干擾一般可分為四種：由光和電的基本性質(zhì)所引起的噪聲、電器的機(jī)械運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的噪聲、元器件材料本身引起的噪聲、系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)備電路所引起的噪聲。 圖像的噪聲分析 中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書 第 11 頁 共 45 頁 圖像噪聲在數(shù)字圖像處理技術(shù)中的重要性已越來越明顯，如高放大倍數(shù) 航片的判讀、 X 射線圖像系統(tǒng)中的噪聲去除等都已成為不可缺少的技術(shù)。量化也可以分為兩種，一種是將樣點(diǎn)灰度值等間隔分檔取整，稱為均勻量化；另一種是不等間隔分檔取整，稱為分均勻量化。 對(duì)樣點(diǎn)灰度值的離散化過程稱為量化。 圖像在空間上的離散化 成為采樣，其約束條件是：由采樣點(diǎn)，通過某種方法可以正確的重建原圖像。這樣的變換過程稱為圖像 數(shù)字化，主要包括采樣和量化兩步。顯然， 是二維連續(xù)函數(shù)，有無窮多個(gè)值。但在人的視覺中， 對(duì)每個(gè)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)。圖中所有的中心方塊都有相同的光強(qiáng)度，但在人的視覺感覺就不同，這種與背景光強(qiáng)度有關(guān)的視覺主觀感覺稱為同時(shí)對(duì)比效應(yīng)。 （ 4）同時(shí)對(duì)比效應(yīng)和馬赫帶效應(yīng) 在某些情況下，人的感覺不是簡單的光強(qiáng)度函數(shù)，還可以從人的兩個(gè)視覺特性，即同時(shí)對(duì)比效應(yīng)和馬赫帶效應(yīng)得到說明。實(shí)驗(yàn)表明，人的視覺系統(tǒng)感 覺到的景物亮度并不直接由景物本身的亮度所決定。寬銀幕和球幕電影的視覺效果好的原因也就是這個(gè)道理 [2]。那么 ，人是如何轉(zhuǎn)動(dòng)眼球使視線移動(dòng) ，從而適應(yīng)大的畫面和立體景象的呢？人眼中心視力分辨率強(qiáng)，可以進(jìn)行圖像細(xì)節(jié)的認(rèn)識(shí)，但只能認(rèn)識(shí)圖像的一小部分；而周邊視力分辨率差，但可以認(rèn)識(shí)圖像的全貌， 而且可以將所視目標(biāo)特征部分檢出，利用檢出的目標(biāo)圖像中北大學(xué) 2020 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書 第 9 頁 共 45 頁 特征去控制眼球運(yùn)動(dòng)，必要時(shí)可以再用中心視力來進(jìn)一步認(rèn)識(shí)這一部分圖像。 （ 2）畫面組成和心理視覺。應(yīng)該說， 對(duì)圖像的認(rèn)識(shí)或理解是由感覺和心理狀態(tài)決定的， 也就是說，與圖像內(nèi)容和觀察者的心理因素有關(guān)。 第二章 圖像處理理論 圖像信息的基 本知識(shí) 視覺研究與圖像處理的關(guān)系 （ 1）圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)與視覺心里。第五章進(jìn)行系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)，包括硬件電路的設(shè)計(jì)與軟件程序的編寫。 第三章需求分析， 該數(shù)字圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行可行性分析，并且就所使用的嵌入式平臺(tái)進(jìn)行介紹。第一章緒論，主要介紹數(shù)字圖像處理的現(xiàn)狀，基本概念，以及內(nèi)容分布。 （ 9）機(jī)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(jī)器人視覺將由 2D 向 3D，由低速響應(yīng)向高速響應(yīng)發(fā)展。計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度發(fā)展到今天，已為虛擬現(xiàn)實(shí)提供了可能?？傊褕D像處理的眾多功能固化在芯片上將會(huì)有更加廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域。如 Thomson 公司 ST13220采用 SyStO11C 結(jié)構(gòu)，作運(yùn)動(dòng)預(yù)測器 。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。 （ 5）圖像、圖形相結(jié)合朝著三維成像或多維成 像的方向發(fā)展 （ 6）新理論與新算法研究 .近年來在圖像處理領(lǐng)域引入了一些新的理論并提出了一些新的算法，如 :Wavelet、 Fractal、 Morphology、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 （ 3）加強(qiáng)基礎(chǔ)學(xué)科、邊緣學(xué)科的研究工作，促進(jìn)數(shù)字圖像處理技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。數(shù)字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評(píng)價(jià)的，因此受人的因素影響較大。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(shí)需要知識(shí)導(dǎo)引，這也是人工智能中正在致力解決 的知識(shí)工程問題。所以在成像、傳輸、存儲(chǔ)、處理、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上，技術(shù)難度較大，成本高。數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。 （ 2）對(duì)計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存儲(chǔ)容量要求高。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。數(shù)字圖像中各個(gè)像素是不獨(dú)立的，其相關(guān)性大。只要被變換為數(shù)字編碼形式后，均可用計(jì)算機(jī)來處理。圖像可以來自多種信息源。只要圖像在數(shù)字化時(shí)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(shí)再現(xiàn)。 （ 7）再現(xiàn)性好。 （ 6）靈活性強(qiáng)。 （ 4）處理精度高。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。圖像信息論也屬于信息論科學(xué)中的一個(gè)分支。自從 1948 年， Shannon 發(fā)表了“ A Mathematical Theory ofCommunication” （ 通信中的數(shù)學(xué)理論 ） 一文，便奠定了信息論的基礎(chǔ)。 總之，圖像處理科學(xué)是一項(xiàng)涉及多學(xué)科的綜合性科學(xué)。在數(shù)字圖像處理中涉及的基礎(chǔ)知識(shí)和專業(yè)技術(shù)相當(dāng)廣泛。 X 射線照片一般用 64KB256KB 的數(shù)據(jù)量，一幅遙感圖像 3240x2340x4≈ 30MB 的數(shù)據(jù)量。圖像處理的特點(diǎn)主 要集中在以下幾點(diǎn)： （ 1）圖像信息量龐大。 總之，數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用還可列出相當(dāng)多的領(lǐng)域，它在國家安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、日常生活中充當(dāng)越來越重要的角色，對(duì)國計(jì)民生的作用不可低估。 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。 6）圖像分類（識(shí)別） 圖像分類（識(shí)別）屬于模式識(shí)別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。對(duì)于特殊的紋理圖像可采用二維紋理描述。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特征。因此，對(duì)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(diǎn)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，包括圖像中物體的邊緣、區(qū)域等， 這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定了解，一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過程建立 “降質(zhì)模型”，在采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來的圖像。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。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)。 2）圖像編碼壓縮 圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描 述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少存儲(chǔ)器容量。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅里葉變換、哈爾變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，這不僅可以減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理（如傅里葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理）。因而，研究圖像處理和理解將永遠(yuǎn)是一個(gè)挑戰(zhàn)性的研究課題，無論存在 多大的困難，總會(huì)取得突破性進(jìn)展，并給 人類社會(huì)各個(gè)方面的實(shí)際應(yīng)用帶來越來越多的效益。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。這些成果不僅推動(dòng)了計(jì)算智能信息處理技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，而且給數(shù)字 圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺開辟了不少新的研究領(lǐng)域。近來興起的“有目的、定性、主動(dòng)地視覺”、基于 CAD 的視覺、距離圖像的理解、多傳感器融合等都是一些有代表性的研究方向。盡管目前已有了不少圖像理解的理論、方法、算法和初級(jí)圖像理解系統(tǒng)，但真正能在實(shí)際應(yīng)用中可以取代人的視覺功能的還不多見。但是，它至今仍然是可接受的基本框架，它不僅推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺這門科學(xué)的形成和發(fā)展，也為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域提供了許多研究的起點(diǎn)。在以物體為中心的坐標(biāo)系中，描述了三維物體的形狀和它們在空間的結(jié)構(gòu)基元是體積的或表面面積的基元。從圖像特征恢復(fù)得到 維圖，可以有很多方法，如立體圖、從圖像序列 、從陰影至形狀從紋理至形狀、從 x 至形狀（其中 x 為新研究的方法）等方法恢復(fù)得到 維圖。 （ 2） 維圖，又稱為 intrinsic 圖像。它反映了二維圖像的重要特征。 圖 像 特 征（ 基 元 圖 ）2 . 5 維 圖（ i n t r i n s i c 圖 像 ）三 維 模 型從立體圖從圖像序列從陰影至形狀從紋理至形狀從x至形狀 圖 一 1 基于 Marr 視覺計(jì)算理論的方框圖 Marr 視覺計(jì)算理論主要涉及描述三維物體的幾何表示問題。很多國家，特別是發(fā)達(dá)國家投入更多地人力、物力研究計(jì)算機(jī)視覺（圖像理解）領(lǐng)域，取得了不少重要的研究成果。 于此同時(shí)，圖像處理技術(shù)在許多其它 應(yīng)用領(lǐng)域受到廣發(fā)重視并取得了重大的開拓性成就，屬于這些領(lǐng)域的有工業(yè)檢測、機(jī)器視覺、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等，是圖像處理成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科。 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(gè)部位鮮明清晰的斷層圖像。 1972 年英國 EMI公司工程師 Housfield 發(fā)明了用于頭顱診斷的 X 射線計(jì)算機(jī)斷層攝影裝置 ，簡稱CT（ Computer Tomograph）。這位人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，在以后的航空技術(shù)中，如對(duì)火星、土星等星球的探測研究中 ，數(shù)字圖像處理都發(fā)揮了巨大的作用。 數(shù)字圖像處理的發(fā)展始于 20 世紀(jì) 60 年代初期，首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（ JPL）。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。 關(guān)鍵詞： linnux 嵌入式 圖像處理 邊緣檢測 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses uboot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, su