基于DSP的視覺系統(tǒng)算法的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著人工智能及機器人技術的迅速的發(fā)展，計算機視覺技術逐漸向多元化發(fā)展。本論文介紹了一套比較完整的計算機視覺系統(tǒng)的實現(xiàn)過程。其中包括主要的核心算法的介紹、分析以及系統(tǒng)的整個設計、實現(xiàn)過程。主要有如下幾個方面：首先，由于圖象分割是圖象處理的基礎，本文主要介紹了采用不同于傳統(tǒng)的階躍型直線邊緣和圓弧邊緣Zernike正交矩亞象素邊緣檢測算法。前者可以用亞象素精度給出邊緣的位置和方向信息，后者還可以亞象素地給出邊緣曲率，這樣就可得到邊緣點在Hou

2、曲空間中的映象，而不是僅利用位置信息時的一條正弦曲線，這極大地提高了參數(shù)在Hough空間的聚類效果。此外，值得一提的是由于該技術的方向信息計算精度極高，使得RHT聚類得到的參數(shù)得到了保證。從而使我們從圖象獲得所需要的有用邊緣點，然后對這些邊緣點進行野點刪除等去噪處理，再利用所得到的有用點采用Hough或RHT變換來擬合曲線。 其次，考慮到計算機視覺算法往往運算量都比較大，用傳統(tǒng)的VonNenmann結構計算機很難達到系統(tǒng)的實時性

3、。所以我們在本課題中采用了DSP作為核心處理器來實現(xiàn)上述的視覺算法。DSP芯片采用的是程序總線和數(shù)據(jù)總線分離的哈佛設計結構，可以大大提高數(shù)據(jù)的運算速度。本課題選用的DSP芯片是TI公司的TMS320C6711浮點型。在圖象采集方面，本系統(tǒng)采用了與TMS320C6711芯片相匹配的VIDEOTVP3026-250CPCE型圖象采集卡。 最后，我們在DSP上采用了C語言以及匯編語言實現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的核心算法，結合DSP本身的特點，采用