论文概述了DSP芯片TMS320 DM642的技术特点,并对芯片与图像及网络相关的结构单元的关键性能进行分析,从而说明构建视频图像处理系统选用DM642作为核心处理器是极为合适的。介绍了相应的开发软件CCS和嵌入式操作系统DSP/BIOS等平台开发环境。论文阐述了人脸检测的研究背景和历史与现状、以及其应用,概述分析了人脸检测所涉及的一些数字图像处理的重要原理和基本技术,在此基础上提出了一种综合考虑速度实时性和边缘的完整准确度的基于DSP的人脸图像边缘检测的改进方法。之后从实用角度出发,确立基于DSP的快速人脸检测算法,用最大颜色值彩色平衡方法校正图像色偏,再采用两种颜色空间模型结合的快速人脸肤色分割,并通过数学形态学运算改善图质量,然后进行人脸先验知识的验证以降低误检率,再在最终得到的人脸矩形框内检测眼鼻嘴器官并定位。论文将人脸检测的DSP系统框架分为视频图像采集输入、检测处理、视频显示和网络传输这四大模块,并介绍系统总体工作流程。借助扩展性很强的RF-5为参考框架,采用C和汇编语言,实现系统程序的设计及开发。之后通过CCS结合人脸检测算法和DM642芯片特点等对系统进行C语言级和汇编方面的优化,末尾给出相关图像结果并分析。