基于DSP的圖像濾波設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法.doc

基于DSP的圖像濾波設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法一、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)課題內(nèi)容1、DSP是一種集成度和高的數(shù)字信號處理器，主要應(yīng)用于語音、圖像等信號的處理。隨著VLSI技術(shù)的發(fā)展，從1987年以來，DSP的產(chǎn)品越來越多，應(yīng)用也越來越廣泛。DSP芯片的結(jié)構(gòu)和性能，非常適用于視覺信息低層次的處理，稱為圖像處理專用的DSP芯片。而視覺信息低層次處理的算法大量使用重復(fù)的乘、加運(yùn)算。2、中值濾波是一種非線性處理濾波技術(shù)，是對數(shù)據(jù)序列進(jìn)行平滑處理，輸出中值。它是基于圖像的這樣一種特性:噪聲往往以孤立的點(diǎn)的形式出現(xiàn)，這些點(diǎn)對應(yīng)的像素?cái)?shù)很少，而圖像則是由像素?cái)?shù)較多、面積較大的小塊構(gòu)成?？臻g域低通濾波，由于圖像中噪聲空間相關(guān)性弱的性質(zhì)，而圖像本身的頻率分量則處于較低的空間頻率區(qū)域之內(nèi)，因此可以用低通濾波的方法實(shí)現(xiàn)平滑，采用離散卷積可以實(shí)現(xiàn)濾波作用。通過本設(shè)計(jì)，使學(xué)生能夠把專業(yè)知識運(yùn)用于實(shí)踐，特別是對圖像的去噪處理、圖像平滑、中值濾波算法等知識的綜合運(yùn)用，了解和掌握設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)，運(yùn)用過程。課題任務(wù)要求一、任務(wù)1、收集資料，掌握數(shù)字圖像增強(qiáng)技術(shù)，特別是掌握中值濾波的原理與算法；2、仔細(xì)分析題目，了解各種濾波器的應(yīng)用；3、掌握圖像濾波算法及其在圖像去噪的應(yīng)用；4、掌握基于TMS320DM642的視頻開發(fā)平臺的原理，開發(fā)流程；5、了解C+語言，使用編程語言進(jìn)行程序設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；6、認(rèn)真完成畢業(yè)設(shè)計(jì)論文。二、要求1、對圖像處理算法以及運(yùn)用有較好的了解2、了解DSP，熟悉CCS開發(fā)環(huán)境3、比較圖像濾波算法，得出最優(yōu)化濾波設(shè)計(jì)4、獨(dú)立查閱文獻(xiàn)，保證設(shè)計(jì)思路準(zhǔn)確無誤，完成論文。課題完成后應(yīng)提交的資料（或圖表、設(shè)計(jì)圖紙）1、開題報(bào)告2、任務(wù)書3、畢業(yè)設(shè)計(jì)論文4、畢業(yè)設(shè)計(jì)源程序全代碼5、英文參考資料及譯文主要參考文獻(xiàn)與外文翻譯文件（由指導(dǎo)教師選定）1龔聲容，劉純平等數(shù)字圖像處理與分析M清華大學(xué)出版社，20062朱菊華，楊新等一種改進(jìn)的自適應(yīng)保細(xì)節(jié)中值濾波算法J計(jì)算機(jī)工程應(yīng)用，1001(3)：93-953梁雯，劉松林圖像加權(quán)中值濾波及分級實(shí)現(xiàn)方法J安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，1992(2)：42-474馮新宇，方偉林，楊棟中值濾波與Sobel、canny算子的圖像邊緣研究J黑龍江水專報(bào)2009，Vol365楊輝基于中值濾波和小波變換的圖像去噪研究D湖南：湖南師范大學(xué)，20086劉真，李綠江用數(shù)學(xué)形態(tài)法去除噪聲的新算法J北京廣播學(xué)院學(xué)報(bào)，1996(2)：42-477葛婷幾種數(shù)字圖像濾波算法D江蘇：南京信息工程大學(xué)，20068陶澤明，裴玉龍，杜文剛基于Matlab的車輛圖像濾波J哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)2008，vol139宗士偉基于水平集的圖像去噪與分割算法研究D湖南：中南大學(xué)，200910劉劍秋，阮秋琦形態(tài)學(xué)重建濾波器的研究與應(yīng)用J通信學(xué)報(bào)，200223(1)：116-12111吳玉蓮圖像處理的中值濾波方法及應(yīng)用D西安：西安電子科技大學(xué)，200612朗文杰，宋小鵬基于小波變換的中值濾波圖像去噪J機(jī)械工程與自動化學(xué)報(bào)2009(12)13邢藏菊，王守覺，鄧浩江等基于極值中值的新型濾波算法J中國圖象圖形學(xué)報(bào)，200114何驥鳴，李強(qiáng)，明艷等改進(jìn)型中值濾波器的實(shí)現(xiàn)和性能測試J計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用2009(08)15周杰應(yīng)用于圖像處理的中值濾波改進(jìn)算法D北京：北京郵電大學(xué)200716張宇數(shù)字圖像椒鹽噪聲濾波算法研究D黑龍江：哈爾濱理工大學(xué)，200917QinHong，WangYaonan，ZhuJiang，eta1ImprovedadaptivefilterbasedonextremenandMeanComputerEngineeringandApplications2009，45(32)：18018218CasellesV，SapiroG，ChungDHVectormedianfilters，inf_supOperationsandcoupledPDEs：TheOreticalconnectionsJMathImageVi，2000，12：109120英語翻譯：CasellesV，SapiroG，ChungDHVectormedianfilters，inf_supOperationsandcoupledPDEs：TheOreticalconnectionsJMathImageVi，2000，12：109120同組設(shè)計(jì)者無注：1.此任務(wù)書由指導(dǎo)教師填寫。如不夠填寫，可另加頁。2.此任務(wù)書最遲必須在畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開始前一周下達(dá)給學(xué)生。3.此任務(wù)書可從教務(wù)處網(wǎng)頁表格下載區(qū)下載基于DSP的圖像濾波設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法基于DSP的圖像濾波設(shè)計(jì)及其實(shí)現(xiàn)方法摘要圖像去噪是圖像預(yù)處理中一項(xiàng)應(yīng)用廣泛的技術(shù)，目的是為了提高圖像的信噪比，突出圖像的期望區(qū)域。圖像降噪歸根到底是利用噪聲和信號在頻域上分布的不同進(jìn)行的。信號主要分布在低頻區(qū)域，而噪聲主要分布在高頻區(qū)域，同時圖像的細(xì)節(jié)也分布在高頻區(qū)域。傳統(tǒng)去噪算法往往在濾除噪聲的同時也破壞了圖像中的邊緣信息，破壞了圖像的細(xì)節(jié)。因此如何在濾除圖像噪聲的同時較好地保持邊緣紋理細(xì)節(jié)，成為人們廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問題。圖像處理運(yùn)算量十分大，運(yùn)算速度成為圖像處理應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，DSP是一種集成度高高速信號處理器，主要應(yīng)用于語音、圖像等信號的處理。隨著VLSI(超大規(guī)模集成電路)技術(shù)的發(fā)展，從1987年以來，DSP的產(chǎn)品越來越多，應(yīng)用也越來越廣泛。DSP芯片的結(jié)構(gòu)和性能，非常適用于視覺信息低層次的處理，稱為圖像處理專用的DSP芯片。而中值濾波在數(shù)字圖象的處理過程中是一種越來越備受關(guān)注的算法，尤其是應(yīng)用在圖像的平滑處理過程中。本文采用中值濾波對視頻圖像進(jìn)行實(shí)時處理，給出了這種快速算法在DSP上的硬件實(shí)現(xiàn)，最后還會給出經(jīng)過處理前后實(shí)時圖像的對比圖像。關(guān)鍵詞：圖像去噪；非線性濾波；信噪比；中值濾波；DSP基于DSP的圖像濾波設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法IMAGEFILTERINGANDIMPLEMENTATIONBASEDONDSPABSTRACTImagedenoisingisoneofthemostpopulartechnologiesindealingwithimageprocessing.ItisappliedtoincreaseSNRandstressonexpectationcharacters.Imagedenoisingmainlyusesthefeaturesthatnoiseandsignaldistributedifferentlyinthefrequencydomain.Signalismainlyinlowfrequencywhilenoiseisinhighfrequency,thetextureandedgeofanimagearealsointhisarea,traditionaldenoisingalgorithmsalwaysdestructtheedgeandthetextureofimage.SoImagedenoisinghasbeenbecomeahotissueonhowtokeepline-likestructuressuchasedgesandtexturewhiledenoisingforrecentyears.Imageprocessingoperationsareverylarge,theprocessingspeedbecomeakeytechnologyinimageprocessingapplications.DSPisahighlyintegratedanddigitalsignalprocessorandmainlyusedinsoundandimagesignalprocessing.WiththedevelopmentofVLSItechnologysince1987,DSPproductsaremoreandmore,soasitsapplications.ThestructureandperformanceofDSPchipsisverysuitableforlow-levelvisualinformationprocessingandiscalledadedicatedDSPchip.Medianfilteringhasbecomeanarithmeticwhichismoreandmoresignificantespeciallyintheprocessingofsmoothing.Inthispaper,wewilladoptthefilteringmethodtorealtimeprocessingonvideoimagesandgivethehardwareimplementationofthisquickarithmeticonDSP.Atlastwewillgiveacomparisonbetweentherealtimeimagesignalprocessingbeforeandafter.Keywords:imagefiltering；linearfiltering；Signaltonoiseratio；medianfilter；DSP基于DSP的圖像濾波設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法目錄1緒論.11.1引言.11.2圖像濾波的背景及意義.11.3圖像濾波國內(nèi)外研究現(xiàn)狀.21.4本文工作內(nèi)容.42數(shù)字圖像濾波技術(shù).52.1噪聲圖像.52.2濾波方法分類.52.3空間域?yàn)V波.62.3.1均值濾波.62.3.2多幅圖像平均法.72.3.3中值濾波.72.4低通濾波.92.5小波變換濾波.92.5.1中值濾波與基于小波變換濾波比較.102.6數(shù)學(xué)形態(tài)濾波.112.7圖像濾波效果評價方法.122.7.1主觀評價法.122.7.2客觀評價法.133中值濾波.153.1中值濾波的基本原理.153.2中值濾波的主要特性.163.3中值濾波的頻譜特性.183.4簡單中值濾波的局限性.183.5極值中值濾波與基于閾值的極值中值濾波.193.5.1極值中值濾波算法原理.19基于DSP的圖像濾波設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法3.5.2基于閾值的極值中值濾波方法.203.5.3性能比較.224基于DSP的圖像中值濾波設(shè)計(jì).234.1基于DSP的視頻圖像處理系統(tǒng).234.2窗函數(shù)卷積運(yùn)算的原理.254.3基于DSP的中值濾波圖像設(shè)計(jì).254.3.1視頻采集與回放的實(shí)現(xiàn).254.3.2原始圖像噪聲分析.294.3.3圖像加噪.294.3.4圖像中值濾波方法實(shí)現(xiàn).305圖像濾波結(jié)果分析與討論.325.1圖像結(jié)果與分析.325.2設(shè)計(jì)總結(jié).345.2.1本設(shè)計(jì)所取得的成績.345.2.2存在的問題和進(jìn)一步的設(shè)計(jì).34參考文獻(xiàn).36致謝.38附錄.錯誤!未定義書簽。附錄A.39附錄B.42基于DSP的圖像濾波設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法第1頁共46頁1緒論1.1引言圖像的噪聲種類有很多，脈沖噪聲是其中最為常見的形式之一，比如圖像在編碼和傳輸中經(jīng)過含噪聲的線路或被電子感應(yīng)噪聲所污染時，其中使得圖像降質(zhì)的噪聲主要是椒鹽噪聲，即正負(fù)脈沖噪聲。脈沖噪聲在圖像中表現(xiàn)為一些灰度值很小的黑點(diǎn)或灰度值很大的白點(diǎn)，每個像點(diǎn)上的脈沖噪聲通常在空間上是不相關(guān)的，且和原圖像信號也無關(guān)。中值濾波(Medianfilter)是廣泛應(yīng)用于去除脈沖噪聲的一種非線性去噪方法，它是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)。1971年，著名學(xué)者圖基(JWTukey)在他的開拓性論文中首先提出了中值濾波器的概念并應(yīng)用在一維信號處理技術(shù)(時間序列平滑)中，后來人們又將其引入N維圖像信號處理技術(shù)中。這種濾波器的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算簡單、實(shí)現(xiàn)方便，而且速度較快，在一定的條件下可以克服線性濾波器如均值濾波等帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊，而且對濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最有效。雖然標(biāo)準(zhǔn)中值濾波技術(shù)在衰減噪聲的同時能較好地保護(hù)圖像的邊緣，但由于其僅考慮濾波窗內(nèi)輸入數(shù)據(jù)的排序信息，而未考慮到輸入數(shù)據(jù)的時序源信息，故在圖像處理中會產(chǎn)生邊緣抖動，并會刪除一些重要的圖像細(xì)節(jié)，如：點(diǎn)、細(xì)線、拐角等。為了解決標(biāo)準(zhǔn)中值濾波存在的問題，充分利用輸入數(shù)據(jù)的排序和時序信息，進(jìn)一步提高其濾波性能，研究人員從各方面對它進(jìn)行了各種改進(jìn)工作，相繼推出了一些改進(jìn)型的中值濾波算法，常用的有加權(quán)中值濾波、多級中值濾波、