复杂背景下的实时图像处理论文

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1、复杂背景下的实时图像处理毕业论文目录致谢i目录ii摘要ivAbstractv第1章概论11.1课题背景与研究目标11.1.1课题背景11.1.2研究任务和目标31.2面临的挑战51.3本文工作及论文结构51.3.1本文工作51.3.2论文结构6第2章小波分析和多尺度边缘检测72.1小波的基本理论和小波构造72.1.1多分辨分析与小波构造72.1.2小波变换与时-频分析122.1.3多分辨分析和塔式算法132.2小波边缘检测182.2.1小波边缘检测原理182.2.2小波边缘检测函数构造及算法实现20第3章数字图像处理的算法研究243.1数字图像处

2、理技术概论243.1.1图像处理系统的基本结构243.1.2图像处理的基本方法253.2流体图像分析和处理模块的基本方法253.2.1流体图像分析和理解模块的结构253.3图像预处理263.3.1直方图均衡263.3.2滤波293.3.3离散数字图像的滤波323.3.4数学形态学滤波333.3.5图像预处理小结363.4边缘检测373.5流体图像中待测对象的识别方法37第4章图像处理的数据结构分析384.1图像处理的特点38824.1.1图像数据的特点384.1.2图像处理的特性384.2数据处理层算法及其数据结构394.2.1点处理算法及其数据

3、结构394.2.2邻域处理算法及其数据结构404.3信息提取层算法及其数据结构424.3.1直方图统计424.3.2链码结构的边界跟踪424.4知识层算法及其数据结构434.4.1周长434.4.2面积434.4.3中心44第5章基于DSP芯片的实时图像处理455.1概论455.1.1DSP芯片的概念455.1.2DSP芯片的发展455.1.3DSP芯片的分类455.1.4DSP芯片的选择465.2DSP芯片的基本结构和特征465.2.1DSP芯片的基本结构475.2.2TI浮点DSP芯片－TMS320C3X475.3DSP芯片的浮点运算495.

4、3.1浮点数的格式495.3.2基本的浮点运算505.4TMS320浮点DSP芯片的软硬件设计525.4.1TMS320C32与外部存储器接口525.4.2TMS32C32与I2C总线、A/D芯片的硬件连接535.4.3基于TMS320C32主从式系统的硬件设计575.5DSP芯片的软件编程595.5.1DSP芯片的开发工具595.5.2DSP芯片的C语言开发605.5.3DSP芯片的C和汇编语言混合编程63第6章实时图像检测系统实例656.1概述656.2啤酒成品检测系统的结构666.2.1系统总体结构666.2.2DSP系统结构与外设接口67

5、6.3识别算法设计696.3.1预处理模块696.3.2边缘检测模块716.4软硬件调试与系统实现766.5结束语776.5.1系统的优点776.5.2需要改进的方面7882参考文献79研究生阶段研究成果小节81发表论文：81参与编写书籍：81项目研究成果：81摘要随着数字图像处理技术的发展，图像处理系统的应用已经深入到关系国计民生的许多领域。但同时，由于图像处理涉及的数据量比较庞大，处理速度成为了制约其发展的瓶颈之一，实时图像处理技术正是在这种需求下应运而生，其广泛的应用能力对图像处理的发展和社会生产力的提高产生了深远的影响。本文结合作者长期从

6、事实时图像处理研究的经验方法和实验室的研究项目－啤酒成品检测系统，给出了一种系统的实时图像检测的方法。论文的具体的结构如下：Ø首先是介绍图像处理的理论基础，包括图像预处理、边缘检测和图像的识别算法。并详细阐述了形态学滤波和小波变换、多尺度边缘检测在图像处理中的应用。Ø然后论文简要介绍了本项目中图像处理各个阶段的算法和数据结构。Ø论文接下来介绍了基于DSP芯片的实时图像处理系统。这部分先简单介绍了DSP芯片的结构特点和性能；然后着重阐述了基于TMS320C32DSP的实时图像处理系统的软硬件设计；最后描述了DSP系统的软件编程和系统调试。Ø论文的最

7、后部分总结前面讨论的理论算法和系统结构，针对作者的试验研究项目，设计了一个完整的实时图像检测系统－啤酒成品检测系统。同时，将图像处理领域的前沿知识：形态学滤波，小波边缘检测等理论算法应用于该DSP系统，从算法程序、硬件特点等方面详细阐述了这些算法的具体实现过程。最后论文给出了该系统在实际应用中的处理结果和优越性，并在此基础上展望其发展前景。关键词：实时图像处理；计算机视觉；形态学滤波；小波变换；多尺度边缘检测；并行数据结构；数字信号处理器TMS320C32；直接存储器存取；I2C总线；模数转换芯片82中国科学技术大学硕士论文AbstractAbs

8、tractAsthedevelopmentofImageProcessingtechnology,theapplicationofIma