【摘 要】
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霍夫圆变换是图像处理中人眼检测的一种常见方法,但是其处理的数据量多,处理速度慢,在移植到DSP上后难以满足实时性要求。对此,提出了一种将两阶段霍夫圆变换算法应用到TMS32
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霍夫圆变换是图像处理中人眼检测的一种常见方法,但是其处理的数据量多,处理速度慢,在移植到DSP上后难以满足实时性要求。对此,提出了一种将两阶段霍夫圆变换算法应用到TMS320C6000系列DSP上的实现与优化方法。首先,在算法上对霍夫圆变换使用Marr-Hildreth算子增强等方法进行改进以保证检测的准确率;之后根据DSP的特点,利用C代码优化、浮点定点转换和软件流水等技术对算法进行深度优化。实验结果表明,程序的运行时间明显缩短,为视线检测的实时性实现创造了良好的条件。
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