實(shí)驗(yàn)三 利用DSP實(shí)現(xiàn)圖像的閾值分割

利用DSP實(shí)現(xiàn)圖像的閾值分割實(shí)驗(yàn)三（一）實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．了解圖像的閾值分割的基本原理和方法。2．了解利用Matlab實(shí)現(xiàn)圖像的閾值分割的方法。3．掌握TMS320C6000CHIP庫(kù)的使用和編程。4.掌握利用DM642實(shí)現(xiàn)圖像閾值分割的方法。（二）實(shí)驗(yàn)原理閾值分割法分為全局閾值分割法和局部閾值分割法。局部閾值分割法是將原始圖像劃分成較小的圖像，并對(duì)每個(gè)子圖像選取相應(yīng)的閾值。全局閾值分割方法在圖像處理中應(yīng)用比較多，它在整幅圖像內(nèi)采用固定的閾值分割圖像。經(jīng)典的閾值選取以灰度直方圖為處理對(duì)象。根據(jù)閾值選擇方法的不同，可以分為模態(tài)方法、迭代式閾值選擇等方法。這些方法都是以圖像的直方圖為研究對(duì)象來(lái)確定分割的閾值。另外還有類(lèi)間方差閾值分割法、二維最大熵分割法、模糊閾值分割法、共生矩陣分割法、區(qū)域生長(zhǎng)法等等?；叶鹊拈撝底儞Q的變換函數(shù)表達(dá)式如下：其中T為規(guī)定的閾值。本實(shí)驗(yàn)采用全局閾值分割，將一幅灰度圖像轉(zhuǎn)換成黑白二值圖像。由用戶(hù)規(guī)定一個(gè)閾值，如果圖像中像素的灰度值小于該閾值，則將該像素的灰度值設(shè)置為0(黑色)，否則將灰度值設(shè)置為255(白色)。（三）

Matlab實(shí)現(xiàn)閾值分割一個(gè)簡(jiǎn)單的灰度處理的Matlab程序%threshold.mI=imread('lena.bmp');%讀取原圖像figure(1);imshow(I);title('原始圖像');%顯示原圖像[ROW,COL]=size(I);T=125;%設(shè)置閾值I=double(I);fori=1:ROWforj=1:COLif(I(i,j)>T)I(i,j)=255;elseI(i,j)=0;endendendfigure(2);imshow(I);%顯示經(jīng)閾值分割的圖像title('經(jīng)閾值分割的圖像');||||||||||在Matlab中運(yùn)行該程序，生成下面的圖像改變閾值，觀察閾值分割圖像的變化（四）閾值分割的DSP程序設(shè)計(jì)在視頻顯示任務(wù)的循環(huán)中，程序首先將捕獲到的視頻數(shù)據(jù)YCbCr讀入臨時(shí)緩沖區(qū)，再對(duì)臨時(shí)緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像灰度處理，處理后的數(shù)據(jù)放入顯示緩沖區(qū)。實(shí)驗(yàn)一“DSP圖像采集與傳輸”工程已經(jīng)給出了完整的圖像采集與顯示程序，本實(shí)驗(yàn)只需要將閾值分割算法程序嵌入到dm642main.c中即可，而其它程序可以不作改動(dòng)?！伴撝捣指睢惫こ虨椤癉:\SEED-DTK_VPM642v3.3\SEED103_Threshold\Thresholdloop2.pjt”/*圖像的閾值分割子程序*/ voidthreshold(){ inti,j; //奇數(shù)行 for(i=intALines;i<intDLines;i++)//行數(shù) { for(j=intAPixels;j<intDPixels;j++)//每行像素?cái)?shù) { *(Uint8*)(tempYbuffer+i*numPixels+j)=*(Uint8*)(tempYbuffer+i*numPixels+j)<intThreshold?0x00:0xFF; } } //偶數(shù)行for(i=numLines/2+intALines;i<numLines/2+intDLines;i++)//行數(shù) { for(j=intAPixels;j<intDPixels;j++)//每行像素?cái)?shù) { *(Uint8*)(tempYbuffer+i*numPixels+j)=*(Uint8*)(temp