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1、实验目的:1.学习使用MATLAB读取图像，并输出.h文件2.学习使用TIIMGLIB库函数的使用方法3.理解掌握Sobel算子进行图像边缘检测的DSP实现实验原理：两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度值不连续的表现。由于边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，边缘检测就是充分利用了这个特点，对图像各像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。一阶微分图像的峰值处对应着图像的边缘点；二阶微分图像的过零点处对应着图像的边缘点。为了提取图像边缘，我们定义了图像的梯度为梯度算子，常用的梯度算子有Robert
2、算子、Sobel算子、Prewitt算子和拉普拉斯算子等。实验步骤：一、对lenna.bmp图像的DSP处理1.用MATLAB读取图像并输出.h文件。本实验是对经典图像lenna.bmp的读取和数据分析。程序如下：[I,map]=imread('lenna.bmp');imshow(I)It(:,:,1)=I(:,:,1)';I=double(I');fid=fopen('lenna.h','w');fprintf(fid,'/*lennaimage256*256*/');fprintf(fid,spri
3、ntf('shortlenna[256][256]={'));forii=1:65536fprintf(fid,'%3d,',I(ii));if0==mod(ii,8)fprintf(fid,'');endendfprintf(fid,'};');fclose(fid);运行之后将产生一个lenna.h文件，文件内存取了256*256个数据，供CCS调用。2.使用TIIMGLIB实现Sobel边缘检测。TIIMGLIB是图像/视频处理函数库，包含了许多经过优化的常用数字图像处理算法的函数。对于C6
4、713DSK，我们使用TIC62xIMGLIB（对C67x兼容）。本实验实现Sobel边缘检测算法：（1）编写边缘检测程序sobel_edge_detect.c如下：#include"img_sobel.h"#include"img_thr_le2min.h"#include"lenna.h"#pragmaDATA_SECTION(img_buf1,"IRAM");#pragmaDATA_ALIGN(img_buf1,8);unsignedcharimg_buf1[N_PIXELS];#pragmaDATA_SE
5、CTION(img_buf2,"IRAM");#pragmaDATA_ALIGN(img_buf2,8);unsignedcharimg_buf2[N_PIXELS];staticvoidsobel_edge_detect(unsignedcharT){IMG_sobel(img_s,img_buf2,Y_SIZE,X_SIZE);IMG_thr_le2min(img_buf2,img_buf1,Y_SIZE,X_SIZE,T);}voidmain(){/*processtheimage*/sobel_edge_
6、detect((unsignedchar)120);}同时编写好img_sobel.h（边缘检测头文件）和img_thr_le2min.h（二值化头文件）（1）建立工程improc，添加源程序sobel_edge_detect.c，图像/视频库文件img62x.lib，头文件img_sobel.h、img_thr_le2min.h、lenna.h以及链接器命令文件dsk6713.cmd。编译链接后产生输出文件improc.out,将其载入，运行程序。二、对已有的image.h文件进行边缘检测和二值化分析。与步骤一
7、类似。实验结果：用CCSGraph功能观察结果，CCSàViewàGraphàImage一、程序中img_buf2和img_buf1分别存储着边缘检测数据和二值化处理数据。例如观察原图像进行如下设置：原图像如下：接着分别观察img_buf2和img_buf1边缘检测后图像：二值化处理后图像：二、观察原图像配置如下：原图像、边缘检测图像、二值化图像进行对比如下：
