本書以培養(yǎng)學(xué)生利用DSP硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理算法的編程技能為核心，采用DSP原理與圖像處理算法相融合的方式，詳細(xì)地介紹了DSP數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)、TMS320C6000硬件結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、視頻接口、中斷、EDMA控制器、CCS軟件、圖像處理算法原理、編程步驟與DSP程序等內(nèi)容�！ ”緯那�7章講解DSP硬件結(jié)構(gòu)與編程方法，后面13章詳細(xì)地剖析了13個(gè)DSP圖像處理試驗(yàn)，每個(gè)試驗(yàn)來(lái)源于數(shù)字圖像處理的經(jīng)典算法，其中主要包括圖像灰度化、圖像的噪聲產(chǎn)生與平滑、圖像直方圖、圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)、閾值二值化、圖像取反與DCT變換等。每個(gè)試驗(yàn)分別組織成完整的一章，由算法引入、基本原理、算法步驟、流程圖、DSP代碼分析與仿真試驗(yàn)等主體部分組成。通過(guò)理論學(xué)習(xí)和試驗(yàn)，學(xué)生不僅能夠掌握DSP和圖像處理的理論知識(shí)，而且能夠掌握DSP的編程方法，達(dá)到理論與實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)目的，從而培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣�！ ”緯鴥�(nèi)容豐富新穎，所舉實(shí)例具有代表性與典型性，對(duì)圖像處理原理及DSP編程步驟分析非常透徹，具有較強(qiáng)的實(shí)用性與指導(dǎo)性；本書可作為各類工科院校電子信息、自動(dòng)化等專業(yè)的教材，也可供從事DSP應(yīng)用設(shè)計(jì)開發(fā)的工程技術(shù)人員參考。
1.以訓(xùn)練讀者以DSP來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像處理算法為目標(biāo)，詳細(xì)介紹TMS320C6000 DSP芯片的基本原理.2.基于C語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言的開發(fā)方法，加大實(shí)踐部分的篇幅,實(shí)例具有代表性與典型性。3.結(jié)合編者多年從事DSP圖像處理系統(tǒng)的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，編寫以圖像處理為實(shí)際應(yīng)用的DSP教程。4.圖像處理原理及DSP編程步驟分析非常透徹，具有較強(qiáng)的實(shí)用性與指導(dǎo)性.
目 錄
第1章 DSP數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí) 1
1.1 數(shù)字圖像處理的起源及發(fā)展 1
1.2 數(shù)字圖像處理的基本概念 2
1.2.1 圖像的概念 2
1.2.2 圖像的類型 2
1.2.3 數(shù)字圖像的主要參數(shù) 4
1.2.4 圖像處理與圖像表示 5
1.2.5 BMP位圖的顏色數(shù)目 6
1.2.6 顏色模型 6
1.3 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域 10
1.4 數(shù)字圖像處理的優(yōu)勢(shì) 11
1.5 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的基本模塊 12
1.6 數(shù)字圖像處理的研究?jī)?nèi)容與發(fā)展方向 13 目 錄
第1章 DSP數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí) 1
1.1 數(shù)字圖像處理的起源及發(fā)展 1
1.2 數(shù)字圖像處理的基本概念 2
1.2.1 圖像的概念 2
1.2.2 圖像的類型 2
1.2.3 數(shù)字圖像的主要參數(shù) 4
1.2.4 圖像處理與圖像表示 5
1.2.5 BMP位圖的顏色數(shù)目 6
1.2.6 顏色模型 6
1.3 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域 10
1.4 數(shù)字圖像處理的優(yōu)勢(shì) 11
1.5 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的基本模塊 12
1.6 數(shù)字圖像處理的研究?jī)?nèi)容與發(fā)展方向 13
1.7 基于DSP的圖像處理系統(tǒng) 14
1.7.1 DSP芯片的特點(diǎn) 15
1.7.2 DSP芯片選擇 16
1.7.3 DSP圖像處理系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì) 17
1.7.4 DSP的發(fā)展趨勢(shì)與前景 17
習(xí)題 18
第2章 TMS320C6000 DSP芯片概述 19
2.1 DSP芯片概述 19
2.1.1 主要類型 19
2.1.2 TI公司的DSP芯片 20
2.1.3 TI公司DSP芯片的命名規(guī)則 22
2.2 TMS320DM642 DSP芯片 25
2.2.1 DM642概述 25
2.2.2 DM642的器件特性 26
2.2.3 TMS320DM642原理框圖 29
2.2.4 TMS320DM642的應(yīng)用領(lǐng)域 30
習(xí)題 30
第3章 GPIO及視頻接口 31
3.1 概述 31
3.2 GPIO寄存器 32
3.2.1 GPIO使能寄存器(GPEN) 32
3.2.2 GPIO方向寄存器(GPDIR) 33
3.2.3 GPIO數(shù)值寄存器(GPVAL) 33
3.2.4 GPIO Delta寄存器(GPDH，GPDL) 33
3.2.5 GPIO屏蔽寄存器(GPHM，GPLM) 34
3.2.6 GPIO全局控制寄存器(GPGC) 35
3.3 TMS320DM642視頻口 36
習(xí)題 38
第4章 CPU及存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 39
4.1 CPU結(jié)構(gòu) 39
4.1.1 中央處理單元 39
4.1.2 CPU數(shù)據(jù)總線與控制 40
4.2 存儲(chǔ)器空間分配 42
習(xí)題 45
第5章 中斷及定時(shí)器 46
5.1 中斷系統(tǒng) 46
5.1.1 復(fù)位 47
5.1.2 不可屏蔽中斷(NMI) 47
5.1.3 可屏蔽中斷(INT4～I(xiàn)NT15) 48
5.1.4 中斷優(yōu)先級(jí) 48
5.1.5 中斷控制寄存器 48
5.1.6 中斷服務(wù)表(IST) 49
5.1.7 中斷服務(wù)表指針寄存器(ISTP) 49
5.2 定時(shí)器 50
5.2.1 概述 50
5.2.2 定時(shí)器寄存器 51
5.2.3 定時(shí)器控制 52
習(xí)題 54
第6章 串口及EDMA控制器 55
6.1 串口概述 55
6.2 接口信號(hào)和控制寄存器 56
6.2.1 串口配置寄存器 58
6.2.2 接收和發(fā)送控制寄存器 61
6.2.3 采樣率發(fā)生寄存器 63
6.3 EDMA控制器 64
6.3.1 EDMA控制器概述 64
6.3.2 事件處理和EDMA控制寄存器 66
6.3.3 傳輸參數(shù)與參數(shù)RAM 67
6.3.4 EDMA的傳輸操作 71
6.3.5 EDMA傳輸?shù)慕K止 75
習(xí)題 76
第7章 CCS軟件及C語(yǔ)言編程 77
7.1 CCS的簡(jiǎn)介 77
7.2 代碼生成工具 78
7.3 CCS集成開發(fā)環(huán)境 79
7.3.1 編輯源程序 79
7.3.2 創(chuàng)建應(yīng)用程序 80
7.3.3 調(diào)試應(yīng)用程序 80
7.4 硬件仿真和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換 80
7.5 CCS文件和變量 81
7.5.1 安裝文件夾 81
7.5.2 擴(kuò)展文件夾 82
7.6 CCS的安裝與配置 83
7.6.1 安裝CCS軟件 83
7.6.2 設(shè)置CCS 84
7.6.3 啟動(dòng)與關(guān)閉CCS 87
7.7 CCS入門實(shí)驗(yàn) 87
7.7.1 建立DSP工程 87
7.7.2 編輯與修改工程文件 88
7.7.3 基本調(diào)試功能 91
7.7.4 使用觀察窗口 92
7.8 TMS320C64x C語(yǔ)言設(shè)計(jì) 94
7.8.1 TMS320DM642支持的C語(yǔ)言的數(shù)據(jù)類型 94
7.8.2 C語(yǔ)言的常用語(yǔ)句 96
7.8.3 函數(shù)的定義 98
習(xí)題 99
第8章 彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像 100
8.1 RGB彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像 100
8.1.1 基本原理 100
8.1.2 算法步驟與流程圖 103
8.1.3 C語(yǔ)言代碼與分析 103
8.2 YUV彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像 104
8.2.1 基本原理 104
8.2.2 算法步驟 106
8.2.3 C語(yǔ)言代碼與分析 106
8.3 試驗(yàn)結(jié)果與分析 106
8.3.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?06
8.3.2 試驗(yàn)準(zhǔn)備 106
8.3.3 試驗(yàn)步驟 107
8.3.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 107
8.4 分析與總結(jié) 109
習(xí)題 109
第9章 噪聲圖像產(chǎn)生及處理 110
9.1 引言 110
9.2 圖像去噪 113
9.3 椒鹽噪聲 118
9.3.1 基本原理 118
9.3.2 算法步驟與流程圖 119
9.3.3 C語(yǔ)言代碼與分析 119
9.4 高斯噪聲 120
9.4.1 基本原理 120
9.4.2 算法步驟與流程圖 122
9.4.3 C語(yǔ)言代碼與分析 122
9.5 試驗(yàn)結(jié)果與分析 123
9.5.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?23
9.5.2 試驗(yàn)設(shè)備 123
9.5.3 試驗(yàn)步驟 124
9.5.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 124
9.6 分析與總結(jié) 126
習(xí)題 127
第10章 圖像平滑 128
10.1 引言 128
10.2 鄰域平均法圖像平滑 129
10.2.1 基本原理 129
10.2.2 算法步驟與流程圖 130
10.2.3 C語(yǔ)言代碼與分析 130
10.3 加權(quán)平均法圖像平滑 132
10.3.1 基本原理 132
10.3.2 算法步驟與流程圖 134
10.3.3 C語(yǔ)言代碼與分析 135
10.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析 136
10.4.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?36
10.4.2 試驗(yàn)設(shè)備 136
10.4.3 試驗(yàn)步驟 136
10.4.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 136
10.5 分析與總結(jié) 138
習(xí)題 139
第11章 中值濾波 140
11.1 引言 140
11.2 中值濾波的基本原理 140
11.2.1 背景知識(shí) 140
11.2.2 中值濾波的基本原理 141
11.3 算法步驟與流程圖 143
11.4 C語(yǔ)言代碼與分析 143
11.5 試驗(yàn)結(jié)果 145
11.5.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?45
11.5.2 試驗(yàn)設(shè)備 145
11.5.3 試驗(yàn)步驟 145
11.5.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 146
11.6 分析與總結(jié) 148
習(xí)題 148
第12章 圖像銳化 149
12.1 引言 149
12.2 梯度銳化 149
12.2.1 基本原理 149
12.2.2 算法步驟與流程圖 152
12.2.3 C語(yǔ)言代碼與分析 152
12.3 拉普拉斯銳化 153
12.3.1 基本原理 153
12.3.2 算法步驟與流程圖 155
12.3.3 C語(yǔ)言代碼與分析 156
12.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析 157
12.4.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?57
12.4.2 試驗(yàn)設(shè)備 157
12.4.3 試驗(yàn)步驟 158
12.4.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 158
12.5 分析與總結(jié) 160
習(xí)題 160
第13章 圖像灰度線性變換 161
13.1 引言 161
13.2 圖像灰度線性變換的基本原理 162
13.2.1 灰度變換 162
13.2.2 灰度線性變換 162
13.2.3 分段線性灰度變換 163
13.3 算法步驟與流程圖 165
13.4 C語(yǔ)言代碼與分析 165
13.5 試驗(yàn)結(jié)果與分析 166
13.5.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?66
13.5.2 試驗(yàn)設(shè)備 166
13.5.3 試驗(yàn)步驟 166
13.5.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 167
13.6 分析與總結(jié) 169
習(xí)題 169
第14章 圖像灰度非線性變換 170
14.1 引言 170
14.2 對(duì)數(shù)非線性變換 171
14.2.1 基本原理 171
14.2.2 算法步驟與流程圖 172
14.2.3 C語(yǔ)言DSP子程序與分析 172
14.3 指數(shù)非線性變換 174
14.3.1 基本原理 174
14.3.2 算法步驟與流程圖 174
14.3.3 C語(yǔ)言DSP子程序與分析 175
14.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析 177
14.4.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?77
14.4.2 試驗(yàn)設(shè)備 177
14.4.3 試驗(yàn)步驟 177
14.4.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 177
14.5 分析與總結(jié) 179
習(xí)題 180
第15章 直方圖統(tǒng)計(jì) 181
15.1 基本原理 181
15.1.1 數(shù)字圖像的表示 181
15.1.2 數(shù)字圖像直方圖的統(tǒng)計(jì)原理 182
15.1.3 圖像灰度直方圖對(duì)比 183
15.1.4 灰度直方圖的應(yīng)用 183
15.2 算法步驟與流程圖 185
15.3 C語(yǔ)言代碼與分析 185
15.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析 186
15.4.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?86
15.4.2 試驗(yàn)設(shè)備 186
15.4.3 試驗(yàn)步驟 186
15.4.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 187
15.5 分析與總結(jié) 188
習(xí)題 189
第16章 直方圖均衡化 190
16.1 基本原理 190
16.2 算法步驟與流程圖 191
16.3 C語(yǔ)言代碼與分析 193
16.4 試驗(yàn)結(jié)果 194
16.4.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?94
16.4.2 試驗(yàn)設(shè)備 194
16.4.3 試驗(yàn)步驟 194
16.4.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 194
16.5 分析與總結(jié) 197
習(xí)題 197
第17章 邊緣檢測(cè) 198
17.1 邊緣檢測(cè) 198
17.1.1 圖像邊緣的概念 199
17.1.2 邊緣檢測(cè)的原理 201
17.1.3 邊緣檢測(cè)的步驟 202
17.1.4 邊緣檢測(cè)的算法 202
17.2 Sobel算子 205
17.2.1 基本原理 205
17.2.2 算法步驟與流程圖 207
17.2.3 C語(yǔ)言代碼與分析 207
17.3 試驗(yàn)結(jié)果與分析 210
17.3.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?10
17.3.2 試驗(yàn)設(shè)備 210
17.3.3 試驗(yàn)步驟 210
17.3.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 211
17.4 分析與總結(jié) 213
習(xí)題 214
第18章 圖像取反 216
18.1 圖像取反基本原理 216
18.2 算法步驟與流程圖 217
18.3 C語(yǔ)言DSP子程序與分析 218
18.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析 219
18.4.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?19
18.4.2 試驗(yàn)設(shè)備 219
18.4.3 試驗(yàn)步驟 219
18.4.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 220
18.5 分析與總結(jié) 222
習(xí)題 222
第19章 圖像閾值二值化處理 223
19.1 引言 223
19.2 閾值二值化基本原理 224
19.2.1 雙峰法 224
19.2.2 P參數(shù)法 225
19.2.3 大津法 225
19.2.4 最大熵閾值法 226
19.2.5 迭代法(最佳閾值法) 227
19.3 算法步驟與流程圖 227
19.4 C語(yǔ)言DSP子程序與分析 228
19.5 試驗(yàn)結(jié)果與分析 230
19.5.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?30
19.5.2 試驗(yàn)設(shè)備 230
19.5.3 試驗(yàn)步驟 230
19.5.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 231
19.6 分析與總結(jié) 233
習(xí)題 234
第20章 二維DCT 235
20.1 二維DFT概念及發(fā)展 235
20.1.1 一維傅里葉變換及其反變換 235
20.1.2 二維DFT及其反變換 237
20.1.3 快速傅里葉變換及反變換 238
20.2 二維DCT變換 238
20.2.1 從Fourier級(jí)數(shù)到余弦變換 238
20.2.2 余弦級(jí)數(shù) 239
20.2.3 連續(xù)余弦變換 239
20.2.4 一維離散余弦變換 239
20.2.5 二維離散余弦變換 240
20.2.6 二維DCT的應(yīng)用 241
20.3 算法步驟與流程圖 241
20.4 C語(yǔ)言代碼與分析 244
20.5 試驗(yàn)結(jié)果與分析 250
20.5.1 試驗(yàn)?zāi)康摹?50
20.5.2 試驗(yàn)設(shè)備 250
20.5.3 試驗(yàn)步驟 250
20.5.4 試驗(yàn)結(jié)果與比較 250
20.6 分析與總結(jié) 253
習(xí)題 253
參考文獻(xiàn) 254
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