【摘 要】
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如今DSP技术的在图像处理方面的广泛应用,为图像处理技术提供了更好的技术,以DSP为核心的数字图像处理技术也将成为未来图像处理的趋势,因此本文目的是将木材缺陷图像处理结
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如今DSP技术的在图像处理方面的广泛应用,为图像处理技术提供了更好的技术,以DSP为核心的数字图像处理技术也将成为未来图像处理的趋势,因此本文目的是将木材缺陷图像处理结果在DSP上进行实现。(1)通过对图像处理知识,木材缺陷知识以及DSP技术的知识引出本文应用的算法。本文运用区域生长法和支持向量机相结合的方法来对缺陷部分进行图像分割,改进后的方法与用区域生长法分割和SVM分割图像比较,其效果更为明显,分割部位更为准确。(2)木材缺陷图像处理的核心部分是缺陷的分割,为了使分割的效果以及方法更加简单,本文对缺陷图像进行了边缘化处理,应用拉普拉斯算子对图像边缘化,使缺陷部分一目了然,使分割部分清晰,便于对比。(3)木材缺陷系统的最终目的是将缺陷的特征和种类识别出来,对此本文首先要找出相应合适的分类方法,通过分类实验将结果呈现出来。对分类结果进行分析,减小其分类误差。(4)对DSP芯片的性能进行深入的了解,尤其是本文所采用的芯片C6201,对芯片的具体内部结构和基本外设等进行研究,对其中央处理器等核心部件进行知识介绍,对芯片的使用方法及范围进行了解,增加核心部分的硬件知识。(5)论文通过DSP系统进行算法实现时,先在MATLAB环境下对算法进行实现,然后将算法移植到DSP系统中。通过对DSP系统的研究,了解了整个系统的组成以及工作方式及流程。对系统实现中可能存在的问题进行了阐述,及给出了一定的处理方法。系统处理的图像效果较为满意。
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