【摘 要】
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随着计算机视觉和图像分析的发展,数字图像已经越来越广泛的受到各界的关注。图像处理目前已经广泛的应用于国防、工业、医疗和日常生活等领域。图像处理总的来说可以分为三
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随着计算机视觉和图像分析的发展,数字图像已经越来越广泛的受到各界的关注。图像处理目前已经广泛的应用于国防、工业、医疗和日常生活等领域。图像处理总的来说可以分为三方面的内容:图像的压缩编码、计算机视觉和图像分析。对于图像的压缩编码,国际标准化组织(ISO)发布了新一代的图像压缩标准JPEG2000,用来代替JPEG压缩标准。虽然在算法的复杂度上JPEG2000要高于传统的JPEG编码方法,但是它的高压缩比和感兴趣区域(ROI)编码等特点是JPEG无法相比的。计算机视觉是通过各种成像系统获得外界信息,并利用计算机模拟人脑对信息进行处理和解释。计算机视觉的基础是图像分析,即对图像内容的分析、理解和识别。图像分析中最常用的方法是对图像进行边缘检测。计算机的发展和DSP芯片的出现,为图像处理提供了强有力的工具。尤其是具有强大数据计算功能的DSP芯片的出现和发展,使得图像的嵌入式实时处理得以实现。本文针对基于小波变换的图像压缩和边缘检测算法进行了研究。以MATLAB为辅助工具,对图像处理中的传统边缘检测算法和基于小波变换的边缘检测算法进行了仿真和对比,并对图像数据进行格式转换以适用于DSP进行数据处理。在以TI公司的DM642芯片为基础的硬件平台上,实现了图像处理中的基于小波变换的图像边缘检测和压缩编码的操作。根据DSP的结构特点对图像的传输采用了DMA传输,对JPEG2000编码过程采用流水线操作等方法,以提高图像处理程序的运行速度。
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