DSP/ARM嵌入式平台上的图像增强技术研究与实现

“基于DSP/ARM的图像增强技术” 在数字图像处理领域，图像增强技术是一项至关重要的基础技术，它在图像处理系统中扮演着预处理的关键角色。图像增强的效果直接影响到后续的图像高级处理和解析。这篇由赵忖撰写的硕士学位论文详细探讨了基于DSP（数字信号处理器）/ARM（Advanced RISC Machines，一种广泛使用的微处理器架构）的图像增强技术，其主要目标是实现实时的图像处理。 论文首先对现有的图像增强技术进行了分析和总结，其中特别提到了中值滤波的应用。中值滤波是一种非线性滤波方法，能有效去除图像噪声，同时保持图像边缘的清晰度。通过DSP实现中值滤波的实时图像增强，可以提高处理速度并确保图像质量。 在图像锐化方面，论文采用了拉普拉斯算法。拉普拉斯算子是一种常用的边缘检测算子，通过对图像进行卷积来突出图像的边缘和细节，从而实现图像的锐化。DSP的高速运算能力使得这种实时系统的建立成为可能。 论文还深入研究了基于小波的图像增强技术。小波分析能够提供多分辨率的图像表示，对噪声有较好的抑制能力，因此在图像增强中有显著优势。然而，小波变换后得到的数据通常为浮点数，受限于计算机的有限字长，可能导致信号重构的不精确，并且硬件实现起来较为复杂。 为解决小波变换的问题，论文提出了使用提升小波变换方法。提升小波变换相比传统小波变换，具有结构简单、计算量小、可原位运算等优点，尤其能利用图像的局部信息，避免了对所有像素应用相同尺度变换导致的问题，从而达到更优的图像增强效果。 为了验证算法的性能，论文构建了一个基于DSP/ARM的嵌入式仿真开发平台。利用DSP的高速计算性能处理图像增强算法，结合ARM芯片强大的控制和通信功能，满足了实时动态仿真的需求，成功实现了图像增强的实时处理流程。这一平台不仅适用于图像增强，也为其他实时动态仿真任务提供了一个嵌入式系统仿真框架。 关键词：图像增强；小波变换；提升小波；DSP；ARM 这篇论文深入探讨了图像增强技术的多种实现方式，特别是在嵌入式系统中的应用，对于理解如何利用DSP和ARM进行高效、实时的图像增强处理有着重要的参考价值。