基于DSP的数字图像处理(放大)精要.doc

摘要 图像是一种应用广泛的数字图像处理技术，随着应用水平的不断提高，对在嵌入式系统中实现的需求也越来越高。如在领域的高分辨率数字图像的显示处理过程中，由于现有的显示，就需要在。采用DSP平台是一种实现方式，充分发挥DSP平台强大的并行计算能力1.1图像处理的研究背景 20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。 1.2图像处理国内外研究现状 所谓图像处理，就是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或应用需求的行为。图像处理的手段有光学和数字两种方法。前者从简单的光学滤波到现在的激光全息技术，理论已经日趋完善；但是光学处理图像精度不够高，稳定性差。数字图像处理一般都用计算机处理或实施的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理，其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室， 他们对航天探测器徘徊者7号在1 9 6 4年发回的几千张月球照片使用了数字图像处理技术，为人类登月创举奠定了坚实的基础， 也推动了数字图像处理这门学科的诞生。与此同时， 图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就， 属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等， 使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。从7 0年代中期开始， 随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展， 数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界， 这被称为图像理解或计算机视觉。 随着计算机及通信技术的发展，图像和视频的应用愈加广泛。大部分图像数据在实际应用前都需要进行有针对性的处理，如根据图像数据的特点和应用领域对图像进行增强、锐化、除噪、除雾和识别等。此外，为了有效实时的传输信息，还必须对图像进行压缩，图像粗粒技术尤其是实时图像处理现在已经成为一门热门的研究课题。 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着科学技术的发展，数字图像处理技术的应用领域也将随之不断扩大。数字图像处理技术未来应用领域主要有以下六个方面： （1）（） （2）生物医学工程方面数字图像处理技术在