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基于BLACKFIN的图像边缘检测算法

作　者: 毛瑞全
导　师: 李锵
学　校: 天津大学
专　业: 电路与系统
关键词: 图像处理 小波变换 边缘检测 Blackfin 图像融合 脉冲耦合神经网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


边缘检测主要用于图像处理、机器视觉和模式识别,其检测结果的好坏对于进行图像高层次的特征描述、识别和理解有着重大影响。小波分析是近年来兴起的数学分析理论,由于其时频局部化特性,在图像信号的分析与处理领域获得了广泛的应用。特别是其在大尺度下利于抑制噪声、而小尺度下利于精确定位边缘的性质,非常适用于图像的边缘检测。本文首先分析了小波理论及边缘检测算法发展概况,通过对现有边缘检测算法的分析和讨论,提出了一种基于边缘融合的小波边缘检测算法。该算法利用了平稳小波的相位不变性,将各尺度下的边缘检测结果进行融合,获得了更好的边缘细节信息,并进一步结合PCNN开发了预处理算法。在此基础上,针对小波方向性的问题,提出了利用非抽样Contourlet变换分解后,对各子带检测结果进行融合的边缘检测算法。其次,通过分析比较各种DSP性能,并且结合本设计具体情况,选择ADI公司的Blackfin 531DSP作为图像处理系统的核心处理器。并以此为平台实现了本文提出的基于边缘融合的小波边缘检测算法的硬件实现。仿真结果表明,该算法在硬件平台上能很好地运行,且获得了较好的边缘检测结果。最后,对本文工作进行了总结,给出了下一步的研究目标。

全文目录


中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-10
  1.1 小波理论的发展  7-8
  1.2 边缘检测概述  8
  1.3 DSP 在数字图像处理中的应用  8-9
  1.4 本论文的研究工作  9-10
第二章 图像的读写  10-16
  2.1 常见图像格式  10-11
  2.2 BMP 图像文件格式  11-13
  2.3 图像文件的读写  13-16
第三章 小波变换理论  16-30
  3.1 连续小波变换  16-18
    3.1.1 连续小波基函数  16
    3.1.2 连续小波变换的定义  16
    3.1.3 小波时频分析  16-18
  3.2 离散小波变换  18
  3.3 小波函数的性质  18-19
  3.4 常用小波函数  19-20
  3.5 多分辨分析与正交小波变换  20-23
    3.5.1 多分辨分析基本定义  20-21
    3.5.2 小波分解和重构以及Mallat 算法  21-23
  3.6 二维多分辨分析与算法  23-26
    3.6.1 二维多分辨分析  23-25
    3.6.2 二维小波的分解和重构及Mallat 算法  25-26
  3.7 平稳小波变换  26-27
    3.7.1 平稳小波变换原理  26-27
    3.7.2 平稳小波变换性质  27
  3.8 Contourlet 变换  27-30
第四章 图像边缘检测算法  30-36
  4.1 边缘检测  30-31
  4.2 常见的边缘检测算法  31-36
    4.2.1 Roberts 算子  31
    4.2.2 Sobel 算子  31-32
    4.2.3 Prewitt 算子  32
    4.2.4 Laplace 算子  32-33
    4.2.5 LoG(Laplace of Gaussian)算子  33
    4.2.6 Canny 算子  33
    4.2.7 算子性能比较  33-36
第五章 图像处理硬件结构  36-44
  5.1 ADSP-BF531 处理器结构  36-40
  5.2 Blackfin 软件开发环境  40-42
    5.2.1 集成调试环境Visual DSP++  40-41
    5.2.2 DSP 程序开发方法  41-42
  5.3 图像处理系统框架  42-44
第六章 基于图像融合的边缘检测算法实现  44-60
  6.1 基于图像融合的边缘检测算法  44-49
    6.1.1 平稳小波变换  45-46
    6.1.2 边缘检测  46-47
    6.1.3 边缘融合  47-49
  6.2 基于脉冲耦合神经网络预处理的边缘检测算法  49-55
    6.2.1 脉冲耦合神经网络的数学模型  50-51
    6.2.2 PCNN 的预处理过程  51-55
  6.3 基于平稳Contourlet 变换（NSCT）变换的边缘检测算法  55-58
  6.4 算法的硬件实现  58-60
    6.4.1 算法优化  59-60
第七章 总结和展望  60-62
  7.1 本文工作总结  60
  7.2 工作展望  60-62
参考文献  62-67
致谢  67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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