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dso 論文
1 引 言光學傳感器在傳輸、接收和處理圖像數據的過程中,往往會存在一定程度的噪聲干擾,惡化了圖像的質量。高斯平滑濾波具有優良的噪聲平滑性能和邊緣保留能力,適合平滑圖像、去除噪聲,但運算量較大,限制了其在實時圖像處理系統中的應用。因此,有必要對高斯平滑濾波算法進行優化,使其滿足圖像處理系統的實時性需求。目前,已有專家學者針對算法的硬件優化進行研究,并取得了一定的成果。文獻[1]、[2]介紹了 DSP 代碼開發流程以及代碼優化的思路與方法,但并未結合實例進行具體說明; 陳松[3]等人對三種圖像預處理算法進行了優化,但同樣缺乏對優化方法的詳細陳述; 雷濤[4 - 5]等人提出了一種空域低通濾波優化方法,但該方法對濾波掩膜的系數取值有嚴格的限制,具有較大的局限性; 黃德天[6]等針對中值濾波進行了不同程度的優化,取得了較好的效果,但其優化方法仍有較大的改進空間。本文基于 TMS320C6x 系列[7 - 8]定點處理器,利用高斯濾波掩膜的可分解性,提出了一種單次遍歷實現兩次卷積的高斯平滑濾波 DSP 優化方法。實驗結果表明,該方法能夠顯著提升濾波效率,達到了算法優化的目的。
2 基本的空域濾波優化方法空域濾波在圖像空間中的實現是通過在待處理圖像中逐點移動掩膜進行卷積來完成的。常用的掩膜尺寸為 3 × 3 或 5 × 5,掩膜系數隨功能變化而變化。圖 1 給出了兩種尺度的高斯平滑掩膜,用于平滑圖像、減小噪聲。本文就以圖 1( a) 所示5 × 5 高斯平滑掩膜為例,說明對空域濾波的優化,對其他尺度濾波掩膜,同樣可借鑒本文優化思想。
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