《实验五图像阈值化》word版Word文档格式.docx
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2.实验内容
1）加载原始图片，并在液晶屏幕上显示；
2）生成16阶灰值直方图，并在液晶屏幕上显示；
3）手工设置二值化阈值，生成阈值化图片，并在液晶屏幕上显示（三组数据）；
4）设计自适应阈值计算程序，生成阈值化图片，并在液晶屏幕上显示；
5）将各步骤生成结果图片以PGM格式保存到磁盘文件中。
3.实验环境
（1）预装开发环境CrossCoreEmbeddedStudio1.0.2的计算机；
（2）BF609开发板一套；
（3）AZURE-BF609开发板上带有一片BF609DSP和一个4.3寸480*272点阵24bit的真彩液晶屏，本实验主要利用BF609的PVP模块进行图像阈值化的处理，并在液晶屏上显示处理前后的结果。
（4）ADDSHPUSB-ICE仿真器一套。
4.实验原理
（1）图像二值化
图像二值化是图像处理的基本技术，也是图像处理中一个非常活跃的分支，其应用领域非常广泛，特别是在图像信息压缩、边缘提取和形状分析等方面起着重要作用，成为其处理过程中的一个基本手段。
二值化的目的是将上步的图像增强结果转换成二值图像，从而能得到清晰的边缘轮廓线，更好地为边缘提取、图像分割、目标识别等后续处理服务。
选取合适的分割阈值可以说是图像二值化的重要步骤，过高的阈值会导致一些真实边缘的丢失，过低的阈值又会产生一些无谓的虚假边缘。
在一些简单的图像中，物体的灰度分布比较有规律，背景与各个目标在图像的直方图各自形成一个波峰，即区域与波峰一一对应，每两个波峰之间形成一个波谷。
那么，选择双峰之间的波谷所代表的灰度值T作为阈值，即可实现两个区域的分割。
式中f（x,y）为灰度图像的灰度值，T为阈值，g（x,y）为二值化后的灰度图像。
（2）BF609PVP数据处理流水线
BF609带有一个流水线视觉处理器（PVP），PVP提供了12个高性能的信号处理模块，这些模块可以灵活的组合形成流数据处理流水线，从而可以进行典型的视频和图像处理及分析内核（例如自动驾驶辅助系统）。
PVP针对卷积运算、基于小波的目标检测、分类、跟踪及检验算法进行了专门优化。
PVP集成了用于高速2D数字信号处理的一系列信号处理块。
PVP的主要模块：
a）IPF0～1：
格式化输入接口，接收输入到PVP模块的视频数据，其中IPF0的数据来自于视频子系统，如摄像头。
IPF1的数据接收存储器的数据，来自于DMA通道。
其主要功能包括：
格式化输入数据、提取色度或亮度单元、加窗、分离奇偶像素、帧计数等。
b）OPF0～3：
格式化输出接口，其中0～2用于视频子系统管道，而3用于存储器管道。
c）THC0～1：
阈值直方图压缩
d）CNV0～3：
卷积，可以执行5x5的二维卷积运算
e）PMA：
极坐标幅值与角度计算
f）ACU：
算术运算单元，提供32位的加减乘除运算
g）PEC：
图像边缘检测，可实现一阶导数和二阶导数的图像边缘检测
h）IIM0～1：
图像块积分
i）UDS：
图像缩放
大多数的信号处理块针对2D视频分析进行了优化，也可以用于一些通用的目的。
另外一些信号处理块具有一些通用功能，可以用于视频处理以外的多种应用。
图像阈值化PVP的模块连接为：
5.实验步骤
（1）导入实验项目
i.建立工作目录，如E:
\MyWorkspace
ii.打开CCES，在工作区选择对话框上输入工作区目录：
点击OK，如果工作区存在，则CCES会打开工作区，否则建立新工作区。
iii.将实验项目文件夹PVPDemo拷贝到工作区文件夹E:
iv.在CCES中点击FileImport导入项目，导入对话框中选择GeneralExistingProjectsintoWorkspace
v.点击Next，在选择根目录时选择刚才拷贝的项目文件夹E:
\MyWorkspace\PVPDemo，此时Project列表框中会出现可以被导入的项目PVPDemo（E:
\MyWorkspace\PVPDemo），勾中项目前面的复选框。
vi.点Finish，完成项目导入。
（2）程序设计
设计程序流程如下：
（1）初始化设备，装载原图；
（2）进入while循环，每按一次key10键，处理过程前进一步；
（3）第一步，显示原图；
（4）第二步，计算和显示直方图，保存直方图图片；
（5）第三步，阈值化和显示阈值化后的图像，保存阈值化图片；
（6）循环执行（3）~（5）。
（3）参数设置
（a）设置如下三组阈值,进行三次实验：
MIN_THRESHOLD
MIN_VALUE
MAX_THRESHOLD
MAX_VALUE
第一组
0x7d
0x00
0xff
第二组
0x50
第三组
0xA0
观察直方图中各灰度值的分布情况，分析处理结果优劣的原因。
（b）自适应阈值设置
编写Calculate_Threshold（）函数，实现双峰法阈值算法，实现自适应阈值设置；
（4）编译、调试程序、查看结果
1.选择处理器型号：
ADSP-BF609
2.选择连接类型：
Emulator
3.选择平台：
ADSP-BF609viaHPUSB-ICE
4.确定后进入EditLaunchconfigurationproperties对话框
vii.选择新建的配置Azure_dmeoDebug，在Program（s）toload列表中为Device0的Core0选择调试时加载的DSP程序。
及编译生成的可执行二进制文件。
该文件为：
E:
\MyWorkspace\PVPDemo\project\Debug\Azure_dmeo.dxe
viii.点击Apply，再点击Debug开始加载DSP程序，进入调试模式
ix.运行程序，观察结果
x.查看E:
\MyWorkspace\PVPDemo\img下的输出文件output.pgm
b）保存输出结果，对比实验结果。
6.程序设计
自适应算法程序：
intcalculate_threshold（）
{
intT;
inti,a=THC_HISTOGRAM_16[0],b=THC_HISTOGRAM_16[7];
for（i=1;
i<
6;
i++）
{
if（THC_HISTOGRAM_16[i]>
a）
a=i;
}
for（i=8;
16;
if（THC_HISTOGRAM_16[i]>
b）
b=i;
T=（a+b）/2*16;
printf（"
T=%d\n"
T）;
returnT;
}
7.实验数据及结果分析
原图
手动阈值1
#defineMIN_THRESHOLD0x7d
#defineMIN_VALUE0x00
#defineMAX_THRESHOLD0x7d
#defineMAX_VALUE0xff
手动阈值2
#defineMIN_THRESHOLD0x50
#defineMAX_THRESHOLD0x50
手动阈值3
#defineMIN_THRESHOLD0xA0
#defineMAX_THRESHOLD0xA0
#defineMAX_VALUE0xFF
自适应
此时分界线T=128
8.总结及心得体会
通过本次实验进一步掌握了BF609开发平台的使用以及CCES的调试方法。
通过对图像的阈值化处理，我了解了图像的直方图计算，阈值化的方法和意义。
通过手动改变参数和了解了参数对结果的影响。
通过直方图设计自适应处理程序，实现对图像的自适应处理。
通过这5次实验，让我对BF609这一系列的DSP有了初步的认识，为今后进一步深入的开发学习打下了良好的基础。
9.对本实验过程及方法、手段的改进建议
本次设计的自适应程序很有局限性，对于过亮或者过暗的图像不具有普遍适应性。
（本资料素材和资料部分来自网络，仅供参考。
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