基于模糊理论的自适应阈值实时DSP系统

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模糊集理论是一门新出现的理论,在图像处理、自动控制等方面已经得到了很大的应用,针对低对比度场景下,利用模糊理论及最大模糊熵值的原则找到最佳阈值,把目标从背景中分割出来,改进了已有的隶属函数,使自动阈值的选取过程大大缩短。系统应用TI公司的数字信号处理器TMS320C6416为核心,采用现场可编程门阵列FPGA分别作为图像预处理,经过对低对比度图像视频采用多种分割方法处理表明文中的DSP系统与算法切实可行。 Fuzzy set theory is an emerging theory, which has been widely used in image processing and automatic control. For low contrast scenes, the best threshold is found by the principle of fuzzy theory and maximum fuzzy entropy, and the target Segmented from the background, the existing membership function is improved, so that the selection process of automatic threshold is greatly shortened. System uses TI’s digital signal processor TMS320C6416 as the core, using field programmable gate array FPGA as the image preprocessing, after low contrast image video using a variety of segmentation methods to show that the text in the DSP system and algorithm is feasible.
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