嵌入式圖像采集系統(tǒng)的小波算法及邊緣檢測(cè)研究.pdf

1、信息通信與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，使得數(shù)字信息的處理量越來(lái)越大，而數(shù)字圖像作為其中80％以上的數(shù)據(jù)信息，成為了信息處理中的主要部分。特別是在基于嵌入式系統(tǒng)的移動(dòng)圖像監(jiān)控采集領(lǐng)域，目前硬件資源及移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)都具有局限性，如何在這此平臺(tái)上降低圖像的數(shù)據(jù)量以減少存儲(chǔ)與傳輸中的信息量成為了亟需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。
　　 圖像小波分析理論是近二十年來(lái)由Fourier變換發(fā)展起來(lái)的新興數(shù)字圖像處理方法，具有良好的時(shí)域一頻域分析特性，但由于嵌入式平臺(tái)硬

2、件資源的局限性，算法復(fù)雜度較高的傳統(tǒng)小波壓縮算法的無(wú)法較好的在該平臺(tái)上進(jìn)行。針對(duì)這些問(wèn)題本文對(duì)傳統(tǒng)小波算法進(jìn)行創(chuàng)新，提出一種基于S3C2440嵌入式平臺(tái)的新型的改進(jìn)小波變換算法，并創(chuàng)新性的將其引入WinCE嵌入式操作系統(tǒng)，同時(shí)對(duì)小波算法處理前后圖像的邊緣信息進(jìn)行了檢測(cè)。論文主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：
　　 1、研究了嵌入式圖像采集系統(tǒng)的特點(diǎn)，搭建了基于ARM9的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。同時(shí)對(duì)系統(tǒng)平臺(tái)的軟硬件環(huán)境進(jìn)行合理配置，完成了操作系統(tǒng)內(nèi)核

3、的編譯與CMOS傳感器的流接口驅(qū)動(dòng)的修改配置。
　　 2、對(duì)小波變換圖像編碼理論進(jìn)行了研究，討論了小波分解與小波重構(gòu)在二維圖像信號(hào)處理中的運(yùn)用，并探討了小波變換中小波基函數(shù)的特點(diǎn)與對(duì)比。并針對(duì)本論文中用到的Daubechies小波進(jìn)行了傳統(tǒng)小波圖像壓縮與重構(gòu)的仿真實(shí)驗(yàn)。
　　 3、分析了小波變換在該平臺(tái)上進(jìn)行移植的問(wèn)題，選擇了合理的小波基函數(shù)，在db9/7小波函數(shù)的基礎(chǔ)上創(chuàng)新的提出了一種基于提升小波變換的優(yōu)化整型算法，在

4、有效保留了傳統(tǒng)小波變換算法良好時(shí)頻特性、多分辨率分析等優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)降低了算法復(fù)雜度，并設(shè)計(jì)了與傳統(tǒng)JPEG算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在相同壓縮比下，三級(jí)改進(jìn)小波算法比傳統(tǒng)JPEG算法縮短了近40％的壓縮時(shí)間，提高了約10％的峰值信噪比，證明了此算法非常適用于嵌入式圖像處理領(lǐng)域。
　　 4、為了反映采集圖像在通過(guò)改進(jìn)算法壓縮前后輪廓及噪聲信息的變化，本文最后設(shè)計(jì)經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明了改進(jìn)小波圖像壓縮算法良好的去噪與