爱华网前言花了一天时间看了15篇文章终于搞出这么篇综述来,完全是为了3个学分,除了摘要和结论其他的基本上不是我写的.我大概了解了一下,其他人都只找了一篇文章就开始写了,真是佩服他们的勇气和胆量.我还是对得起这3个学分的.
DSP在图像处理中的应用与发展
摘要：图像处理与识别是DSP应用中的一个极其重要的领域。随着近年来对图像高速实时处理的要求，基于DSP的数字图像处理技术发展迅速，在超声图像、红外图像、天文图像、医疗影像和军事等领域等到了广泛的应用。其目前主要向着多DSP并行运算、多CPU实时系统、分布式实时系统等方向发展。而一些新的数学方法像模糊论集的引入、神经网络理论的实用化以及分形几何学的应用尤其是小波变换正逐步应用于处理图像的DSP系统中。这使得用于图像处理的DSP系统向着集成化、并行化、开发简易化和标准化方向发展。
1 DSP和图像处理技术的发展概况
基于DSP的数字图像处理技术是一种新兴的边缘融合技术，可以通俗的理解为DSP与图像处理的结合，现今，它逐步的走向成熟。成为一门新兴的学科，越来越多的人们投入到了它的研究中。随着计算机及通信技术的发展，DSP技术越发成熟，数字图像仿真技术可以通过DSP芯片实现。图像视频的应用愈加广泛，大部分图像数据在实际应用前需进行有针对性的处理，如根据图像数据特点和应用领域对图像进行增强、去除噪声、锐化和识别等等，此外，为了有效实时地传输信息，还必须对图像进行有效的压缩处理。
图像处理与识别是DSP应用中的一个极其重要的领域，在调试过程中图像处理开发者可以对数字图像数据进行重构，以直观评价算法的性能。CCS是一种集成性的软件开发工具，它支持以图像的方式将存储器中的图像重构，并且可以将数据存储在计算机的硬盘中，便于采用其它软件进行图像重构和直观评价。CCS支持RGB和YUV等图像数据存放方式。采用MATLAB对图像数据进行一系列操作后也可以重构图像。
可以预见，随着以DSP芯片为主导的数字图像产品将会不断面世，两者在硬件语言方面必须统一起来，这样，真实的数字图像才会在模拟视频中更真实，更完美。
1.1图像处理技术的发展
图像是人类获取和交换信息的主要来源， 人类感知外界信息80%以上是通过视觉得到的。因此，图像处理的应用领域必然涉及人类生活和工作的方方面面。图像处理或图像分析方法的应用越来越广泛，其主要理论基础是形态数学、立体学、集合论等。图像处理虽然也可以用光学方法或模拟技术来实现，但目前主要是利用计算机来实现，称为数字图像处理。因此， 图像处理一般是指数字图像处理。
图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。随着科学技术的不断发展、计算机更新速度的加快、人们思想文化素质的提高，人们对图像的要求也越来越高。因此，如何把原始图像与计算机结合起来， 从而创作出许多更加完美的图像， 满足人们的需求，已成为人们新的需求。目前数字图像处理研究有以下几方面: 一是图像数字化， 即将一幅光学图像表示成一组数字，使图像既不失真又便于计算机分析处理； 二是图像的编码， 即简化图像的表示，压缩表示图像的数据， 以便于存储和传输； 第三，图像的增强， 即加强图像的有用信息， 削弱干扰和噪声； 第四， 图像的恢复， 即把退化、模糊了的图像复原； 第五，图像的重建，即由二维图像重建三维图像； 第六， 图像的分析[1]。
1.2DSP的发展
从上世纪80 年代开始起步的DSP 市场，目前正处于高速成长的阶段。在数字化、个人化和网络化的推动下，1997 年世界DSP 市场营销额超过32亿美元，预计未来的年均增长率高达40%，至2007年，世界DSP市场营销额突破500亿美元。
在近20多年时间里，DSP芯片的应用已经从军事、航空航天领域扩大到信号处理、通信、雷达、消费等许多领域。主要应用有：信号处理、通信、语音、图形、图像、军事、仪器仪表、自动控制、医疗、家用电器等。DSP 主要应用市场为3C领域，合占整个市场需求的90%。 数字蜂窝电话是DSP最为重要的应用领域之一。由于DSP具有强大的计算能力，使得移动通信的蜂窝电话重新崛起，并创造了一批诸如GSM、CDMA 等全数字蜂窝电话网。 在Modem 器件中，DSP更是成效卓著，不仅大幅度提高了传输速率，且具有接收动态图像能力。另外，可编程多媒体DSP 是PC 领域的主流产品。以XDSLModem为代表的高速通信技术与MPEG图像技术相结合，使得高品位的音频和视频形式的计算机数据有可能实现实时交换。用于图像处理的DSP，一种用于JPEG 标准的静态图像数据处理；另一种用于动态图像数据处理[2]。
2 基于DSP的图像处理技术的应用
随着计算机技术和微电子技术的发展，数字图像处理广泛应用于科学研究、工业控制以及人们生活的各个领域， 并随之出现了如下的图像处理平台: PC、DSP 和特定用途的集成电路ASIC。PC机处理速度快， 但是体积、重量、功耗都偏大， 从而导致其移动性能和可嵌入性能比较差。ASIC 的移动性能和可嵌入性能都很好，但是其兼容性能比较差，缺乏处理多种图像处理算法的灵活性。DSP平台具有小型化、功耗小、算法处理灵活等特点。利用通用可编程DSP芯片，DSP实现图像处理较之其他方式具有一定的优越性。 而且DSP芯片的可编程性和强大的处理能力，使其可用于快速地实现各种数字信号处理算法，成为目前图像处理系统的最佳选择[3]。
2.1DSP在超声图像处理中的应用
由于其成像原理的特殊性，使得超声图像与普通的图像相比噪声干扰更大，超声图像中还有可能存在伪像，种种原因就使得对超声图像的处理更加复杂。以TMS320DM642 为核心， 辅以视频编解码芯片和周围辅助电路，实现对超声图像的实时处理。TMS320DM642是TI公司推出专门用于多媒体处理的DSP，其三个视频接口支持视频捕获模式和视频显示模式，可以与视频芯片直接连接。由于软件算法对超声图像的质量要求颇高，所以在设计时也要充分考虑视频编解码芯片的性能能否满足要求[4]。
2.2DSP在红外图像处理中的应用
随着非致冷红外焦平面阵列探测器的进步，热成像技术越来越广泛地应用于电力、医疗、军事、交通等众多领域。由于红外图像的形成一般来源于多元探测器的输出信号，而不同的红外探测器单元的响应存在较大差异，从而使红外图像产生空间不均匀。同时红外图像的信噪比一般比可见光CCD图像低，普遍存在目标与背景对比度较差、边缘模糊、噪声较大等特点，对此类图像需要进行对比度增强，使原来人眼不易识别的目标显现出来。实时地获取高质量的红外图像已成为红外成像技术领域中的一个重要课题。
一种基于TI 公司的高性能数字信号处理器TMS320C6201为核心器件的实时非致冷红外图像处理系统，该系统通过USB2. 0 接口与PC 机通信，由PC 机完成图像的伪彩色处理与显示。 提出了一种新的基于Curvelet 变换红外图像增强算法，由于Curvelet变换以边缘为基本表示元素，具有完备性，能很好地适合图像的特点，仿真结果表明该方法优于传统地增强方法。该系统在DSP上实现了所提出的红外图像增强算法及基于两点法的红外图像非均匀校正[5]。
2.3DSP在天文图像处理中的应用
20世纪80 年代以来，随着CCD（电荷耦合器件）技术的逐渐成熟，CCD 技术已经广泛应用于工业、军事、国防等各个领域。CCD具有光电转换效率高、线性度好和动态范围大等优点，是空间目标光电探测不可缺少的工具。
目前，国内外很多天文台已经建立起了各种基于CCD技术的天文图像采集与处理系统。不过它们的图像处理过程一般都是将CCD采集到的天文图像通过特定的数据接口下传到普通的计算机或专用的图像处理板上进行处理，因此系统结构相对复杂、处理速度有限。而采用DSP构成的图像系统可以与图像采集系统集成到一起的图像处理系统。这样，图像采集系统在CCD相机通过其它接口向主控计算机发送原始图像数据的同时也把图像数据发送给图像处理系统进行实时处理，这将大大提高整个系统的处理性能，同时也简化了系统的互连方式。系统可使用TI 公司的TMS320C6416T。该芯片是TI公司专门针对图像处理应用而推出的一款高性能定点数字信号处理芯片，该芯片采用超长指令字结构，工作主频高1GHz，芯片内部有8个并行处理单元，当8个单元并行运行时最大处理能力可以达800MIPS。为了高速实时地对图像采集系统采集的天文图像进行处理，需要将有效的图像处理算法在DSP 硬件上予以实现[6]。
2.4DSP在医疗内窥镜系统中的应用
胶囊内窥镜或无线内窥镜系统一般由三部分组成:微型摄像单元、视频图像数据源记录系统、影像工作站。其中视频图像数据源记录系统是确保微型摄像单元所拍摄视频图像可靠传输及存储的关键,同时也为影像工作站提供最为兼容的图像数据。它的可靠性直接影响到整个无线内窥镜系统的功能。而传统的视频记录仪多采用模拟磁带录像技术,这种方法记录图像质量差、时间短、且由于磁带的磨损而容易产生干扰和噪声等。系统以TI公司的高性能数字信号处理器TMS320C6211 为核心处理器,采用PHILIP 公司视频解码器SAA7114H 对模拟视频信号进行数据缩放,在复杂可编程逻辑控制电路的控制下,视频图像数据由高速缓存先入先出队列传输到DSP 进行静止影像数字压缩通用标准格式(JPEG) 压缩,最后将处理后的图像数据存入高密度闪存卡,完成视频图像的及时记录功能。其中DSP主要用来进行压缩编码和数据传输,我们采用离散余弦算法和DCT系数量化的快速算法加快了DSP的运算速度,减少了DSP的执行代码,同时我们对各种存储类型进行了合理的分配,优化了存储器结构。在数据传输和处理过程中大量使用扩展的直接存储器访问来加快处理数据的速度并提高了系统的性能。该系统具有体积小、采样率高、存储容量大、记录时间长及功耗低等特点[7]。
3基于DSP的图像处理技术的发展趋势
随着图像处理技术的深入研究和广泛应用，不断涌现的处理算法和各种现实需求对硬件系统性能的要求越来越高，单一处理器在许多场合已不能满足需要，并行、通用且处理能力强大的系统逐渐受到人们的青睐。另外寻求新的数学算法来强化信息的表达能力是科学家们满足这种需要而进行的一项重要探索。像模糊论集的引入、神经网络理论的实用化以及分形几何学的应用都是其中的成功范例。小波分析是一个新的数学分支,它被谕为是泛函分析、Fourier 分析、样条分析、调和分析、数值分析的最完美结晶,如何把新的数学理论应用于图像数据处理也是近年来科学家们正在研究的课题。
3.1多DSP并行处理系统
按照Flynn 分类法，并行系统按照处理指令流和处理数据流的多样性，可分为SISD(单指令流单数据流)系统、SIMD(单指令流多数据流)系统、MISD(多指令流单数据流)系统和MIMD(多指令流多数据流)系统。随着技术的发展，SISD 系统和曾经风靡一时的SIMD 系统逐渐淡出了历史舞台；关于MISD 结构，正像Flynn 和Rudd 所指出的，从熟悉的编程结构到MISD组织缺乏自然的映射，这抑制了人们对该体系结构的兴趣。当代绝大多数并行系统都属于MIMD 系统。
TI 公司的DSP 在全球市场上的占有率在一半以上，而TMS320C6416则是其最高端的产品，具有主频高、双套外部地址和数据总线等特点，非常适合用于图像处理等领域，但是在多芯片集成处理上AD 公司的DSP 芯片性能更好一些。图像处理算法灵活多样，而且还在不断的迅速发展中。从通用性考虑出发，系统中处理器之间需要灵活的、高带宽的通信和握手机制[8]。多处理器系统需要考虑两方面的性能：计算能力和通信能力。主要包括分布式实时操作系统的性能、图像处理能力和图像序列并行处理能力[9]。
3.2基于小波变换的图像处理方法在DSP上的实现
小波分析是近年迅速发展起来的新兴学科, 与Fourier 分析和Gabor变换相比,小波变换是时间(空间)频率的局部化分析, 它通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化, 最终达到高频处时间细分和低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier分析不能解决的许多问题。目前许多小波算法的软件实现已经很成熟了,但是很难达到实时性的效果。而在硬件方面,随着数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列器件(FPGA)的发展,采用DSP+FPGA 的数字硬件系统显示出其优越性,可以把二者的优点结合在一起,兼顾速度和灵活性,因此DSP+FPGA 结构正愈来愈得到人们的重视, 应用的领域也越来越广泛。DSP+FPGA 系统最大的优点是结构灵活,有较强的通用性,适合于模块化设计,从而能够提高算法效率;同时其开发周期较短,系统容易维护和扩展,适合实时信号处理。所以本文介绍的系统设计就是基于DSP+FPGA 结构的小波图像处理系统。小波分析由于具有良好的时频局部化性能,已经在信号分析、图像处理、语音合成、故障诊断、地质勘探等领域取得一系列重要应用。而且各种快速有效的算法也促进了小波分析在实际系统中的应用。由于DSP 速度越来越快, 成本越来越低,FPGA 的容量越来越大,使得DSP+FPGA组成的系统成为解决系统设计的重要选择方案之一,应用领域非常广泛[10]。
4 结论
随着我国社会经济的进一步发展，对实时图像处理的要求也将进一步提高。基于DSP的图像处理技术将成为满足这一要求的主要技术手段，必然会推动这一技术的高速发展。从芯片方面看，用于图像处理的DSP芯片会向着更加集成化、专业化方向发展，一些特定的图像处理算法将由特定的指令完成同时开发系统将进一步简化，一些常用处理算法会作为标准库提供给开发者，使开发者专心于整体功能的实现。从硬件系统来看处理系统将更加快速灵活。硬件系统主要通过多DSP并行处理系统和配合FPGA等辅助控制器来提高运算速度和灵活性。在软件系统方面，实时嵌入式操作系统和实时分布式操作系统将成为开发者的主要工作平台。而在图像处理算法上，也必将向着便于发挥并行DSP能力方面有所改进。
参考文献
[1]李庆义.计算机图像处理技术综述[J]. 科技情报开发与经济[J]，2007，27(11):226
[2]魏晓云，陈杰，曾云.DSP 技术的最新发展及其应用现状[J].半导体技术，2003，28(9):18-21
[3]柯丽，黄廉卿. DSP芯片在实时图像处理系统中的应用[J].光机电信息，2005，1:18-20
[4]李晓磊，陈思平，赵文龙.基于DSP 的超声图像实时处理平台设计[J].医疗装备，2007，4:10-12
[5]李宏民，唐圣学.基于DSP 的实时红外图像处理系统[J].吉首大学学报(自然科学版)，2007，28(1):81-84
[6]王宏义，董文娟，黄宗福，陈曾平.基于DSP的嵌入式CCD天文图像处理系统[J].红外与激光工程，2007，9，36(增刊):314-317
[7]杨丽，彭承琳，武华锋，赵德春等.基于数字信号处理器的医用胶囊型内窥镜视频图像数据源记录系统[J].生物医学工程杂志，2008，2，25(1):7-11
[8]周生兵，倪国强，刘琼.基于4×DSP 的并行图像处理系统[J].光电工程，2006，8，33(8):98-102
[9]胡君红，江浩洋，樊荣，张天序.一种基于C64x 的多DSP 实时图像处理系统[J].计算机工程，2006，6，32(11):268-270
[10]陆海东, 吴明赞.基于DSP+FPGA 结构的小波图像处理系统设计[J].电子技术应用，2006，3:93-95
