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基于dsp的图像采集与处理系统的设计(可复制).pdf

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基于dsp的图像采集与处理系统的设计(可复制).pdf

上传人:mkt365 2013/10/31 文件大小:0 KB

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基于dsp的图像采集与处理系统的设计(可复制).pdf

文档介绍

文档介绍:要摘图像采集与处理在信息处理技术中占有非常重要的地位,它涉及工业检测、医疗设备、军事、消费电子等诸多领域。传统的图像采集处理系统的架构一般采用计算机,但是这种架构功耗高、体积大、成本高,并且调试困难。针对以上问题,论文采用了虲募芄故迪滞枷竦论文首先给出了系统的总体架构和工作原理。并简要介绍了系统组成中各个模块的功能。然后,结合奶氐愫托阅埽哉鱿统的工作流程进行了描述。其次,论文设计了图像采集子板。该部分主要由图像传感器、图像缓冲器及其控制电路组成。图像传感器将模拟视频信号转化为数字视频数据,并分离出用于图像采集的同步信号。图像数据缓冲器用来暂存图像数据,以使采集时序匹配。图像采集的时序与逻辑控制由完成。论文同时给出了图像采集时序的仿真结果。再次,设计了图像处理硬件平台,即设计了图像采集基板的硬件部分。该部分包含钚∠低场⑼枷翊娲⒛?楹屯枷翊淠?椤采用中断方式由控制器以绞浇獸荽娴氖莅嵩说酵饫┑腟中;采用异步串口通信方式向上位机传送图像数据,上位机可实现图像的显示与保存。为实现系统的脱机运行,饫┝薋,可将程序烧写到中,以方式加载程序。最后,论文在鲜迪至送枷翊硭惴ǎ喊ㄍ枷竦亩祷⒉捎阌璧耐枷癖咴导觳馑惴ā⒉捎肔算子的图像锐化算法以及图像的平滑处理算法等。文章给出了这些算法的原理以及处理结果。上述结果说明了论文设计的图像采集与处理系统的有效性和可行性。关键词:籆煌枷癫杉煌枷翊恚籗采集与处理。哈尔滨笱学位论文
.甅哈尔滨檀笱学位论文,.,.琱..甌琤瓺,...,甌甐瑆甀,.,..
:籆籌哈尔滨工程大学硕十学位论文,瓵瓸.,⑽;昌暑宣暑宣置;;暑暑暑鹖唬籭暑宣宣唬籭宣鹖钚恍籭钪胕置胕宣;薯葺钚鹖宣
第滦髀论文研究的背景图像采集处理系统发展概述随着计算机、多媒体和数据通信技术的高速发展,图像信号的采集与处理在科学研究、工农业生产、医疗卫生等部门得到越来越广泛的应用。同时,具有图像处理功能的嵌入式应用也随之增多,从数码相机、可视电话、多功能移动电话等消费产品到门禁、数字视频监视等工业控制及安防产品⋯。图像采集需要进行同步信号的处理,比通常意义上的数据采集过程复杂,电路的设计也较为困难。传统机上的图像采集卡都是在等半导体公司提供的接口芯片基础上,由专业公司开发生产的。近几年来,随着图像视频传输协议的不断开放,专用的数字信号处理芯片的不断发展,图像处理系统向着低功耗、小体积、高速和实时处理的方向发展。数字图像处理的发展与计算机以及硬件技术的发展是紧密联系的。最早发表有关计算机图像处理信息的文章的要追溯到世纪年代,随着计算机以及硬件技术的高速发展,性能的大幅度提高,而价格却大幅度下降,这些都无疑推动了图像处理技术的发展。关于图像采集处理系统的发展大致上⑼枷癫杉硐低撤⒄沟牡谝唤锥第一阶段的时间是世纪年代到年代中期,这个时期的图像处理系统采用机箱式结构,主流计算机采用小型机,并采用双屏操作方式,所以系统的体积比较大,功能也比较强,当然价格也比较贵。当时的代表作是美公司推出的图像分析系统以及美国低彻就瞥龅甐图像处理工作站。我国图像处理系统的研制起步较晚,主要有清华大学的小型通用图像处理系统、图像计算机和多功能微机图像处理系统。同样是采用机箱式结构,主流计算机采用小型机。⑼枷癫杉硐低撤⒄沟诙锥可以划分为四个阶段瞄国就瞥龅腗.、枷窦扑慊⒐鶭哈尔滨檀笱妒Ш温畚
第二阶段的时间是世纪年代中期到年代初期,这个阶段的主要特点是小型化,外形不再是机箱式而是插卡式,绝大部分都采用系列微机构成图像处理系统,计算机总线采用总线,并采用双屏操作方式。图像卡的体积较小,一般图像卡都是采用大规模集成电路甚至是制作专用集成电路,从而使价格降低了。这个时期的代表作是美国图像卡,美国公司推出的图像卡,加拿大公司的一系列图像卡。在国内,年代末到年代初,中科院自动化研究所成功研制系列图像卡,清华大学成功研制系列图像卡。由于图像卡体积小、价格低、使用方便,所以很受用户欢迎。这阶段的图像卡大都开始采用大规模集成电路或是专用集成电路。这阶段特点是:主流机采用机,计算机总线采用芟摺第三阶段的时间是从世纪年代初开始,这一阶段图像处理系统突出特点是单屏方式,以微机芟为支持的单屏方式和以图像压缩传输为特点的图像通信成为主流方式,但仍然主要是依靠微机来进行图像处理,在教ㄉ媳嘀仆枷翊砣砑这个时期的代表有美国就瞥龅腗嗝教逯噶钕低等。⒒贒的图像处理系统随着微型计算机的发展和普及,现代的图像处理方式越来越向高速、小型、简洁的方向发展,图像处理逐渐由专用、笨重的图像处理机过渡到通用、小型的微型机方式,但是由于图像的数据量很大,算法复杂程度高,人们经常使用软件来处理,软件往往局限于计算机的配置,使得图像处理速度比较慢、实时性差、价格高,不适宜在小规模、小环境内使用。与此同时数字信号处理各种算法日趋完善,特别是