DSP实现噪声消除

Adaptive noise cancellation is used to remove background noise from useful signals.This is an extremely useful technique where a signal is submerged in a very noisy environment.DSP is a kind of high speed and performance professional digital signal https://www.wendangku.net/doc/7d7341535.html,ing DSP in ad aptive noise cancellation system,real-time control and high precision ca n be achieved.In this paper,an adaptive noise cancellation system base d on DSP is designed,and noise in the signals is decreased efficiently.

Keyword：adaptive;noise cancellation;DSP;LMS;RLS

摘要:自适应噪声消除技术在信号处于噪声很强的环境中时,可以非常有效地将噪声去除掉。而DSP是一种高速、高性能的专业数字信号处理器,用DSP实现自适应噪声消除,其具有很好的实时性和处理精度。在此完成了基于DSP的自适应噪声消除系统,有效地消除了信号中的噪声。

关键词:自适应;噪声消除;DSP;LMS;RLS

DSP(Digital Signal Processor，数字信号处理器)是在模拟信号变换成数字信号以后进行高速实时处理的专用处理器件，DSP具有接口简单、方便；精度高、运算速度快、稳定性好；编程方便，容易实现复杂的算法；集成方便等优点，已经被广泛的应用于通信、雷达、语音、图像、消费类电子产品等领域。DSP技术的发展和应用，使得自适应信号处理技术得以实现。自适应噪声消除是消除强背景噪声的一种有效的技术，在通常情况下，背景噪声不是稳定不变的，而是随着时间的变化而变化。因此，噪声消除应该是一个自适应噪声处理过程：既可以在时变的噪声环境下工作，还可以根据环境的改变而调整自身的工作参数。在本文中，利用DSP的优越性能，在TI公司TMS320VC5416芯片

上，分别实现LMS和RLS算法的自适应强噪声消除系统，该系统经过验证，能够很好地消除背景噪声，恢复出原始话音信号。

1 自适应噪声消除算法

自适应噪声消除算法的基本思想是将噪声混杂的信号通过一个滤波器

来达到抑制噪声，并使信号本身无失真通过的这样一个过程。并且，正如上面所述，这个自适应处理过程不需要预先知道信号以及噪声的特点。

图1为自适应噪声消除算法的原理框图。

为了实现这个自适应噪声消除系统，这里使用2个输入源和1个自适

应滤波器。一个输入源是混入了噪声的信号(称之为主输入源，用s十n 0表示)，另一个输入源为背景噪声，这个背景噪声与主输入源噪声相关，而与主输入源中的信号无关(称之为噪声参考输入源，用n1表示)，噪声参考输入源通过自适应滤波器后输出yo滤波器不断地自我重新调整，使得y与n0的误差达到最小。然后用主信号源减去输出y得到系统的输出z=s+n0-y，z即去噪后的信号。

假设s，n0，n1，y是平稳过程，并且均值为0，s与n0和n1无关联，而n1和n0相关，则可以得出以下的表达式：

当调整滤波器，使得E[z2]达到最小值时，E[(n0-y)2]也是最小值，因此，系统输出z可以作为自适应滤波器的误差信号。

文中的自适应滤波器采用2种自适应滤波算法：一种是最小均方算法(L

MS)，另一种是RLS算法。

最小均方算法(LMS)应用最广、算法最简单。LMS算法主要目的是使误差信号的均方值达到最小。自适应滤波器的系数由下式决定。

其中，P(i)是第i个自相关矩阵的逆；k(i)是第i个增益向量；λ是指数型遗忘因子。从算法中矩阵的运算可以看出来，RLS算法比LMS算法要复杂得多。对于一个N阶的滤波器，LMS算法每次迭代需要O(N)次运算，而RLS算法需要O(N2)此运算。在DSK方式实现时，发现在48 kHz的采样率下，采用LMS算法设计的滤波器的阶数最多20阶，而在同样的条件下，采用RLS算法设计的滤波器的阶数只有5阶

左右。

2 DSP实现

本文的自适应噪声消除算法处理器件采用TI的TMS320VC5416型D SP处理器。该处理器采用改进的哈佛结构，拥有专用的硬件乘法器和专门为数字信号处理而设计的指令系统，快速的指令周期等优点。由于声音是模拟信号，要使用DSP对其进行处理，首先需要将模拟信号进行模／数转换，本文采用MAX197作为A／D转换芯片。MAX 197是Maxim公司推出的8通道、12位的高速A／

D转换芯片，单次转换时间仅为6μs，采样速率可达100 kSa／s。经过噪声消除后的信号质量可以通过音箱来辨别，因此，在噪声消除后，还要将信号进行数／模转换。本文采用MX7541作为系统的D／A转换芯片。MX7541是美国Maxim公司生产的高速高精度1 2位数字／模拟转换器芯片，由于MX7541转换器件的功耗特别低，而且其线性失真可低达0.012％，因此，该D／A转换器芯片特别适合于精密模拟数据的获得和控制。

本文的自适应噪声消除系统结构图2所示。

麦克风1用于采集带有强烈背景噪声的话音信号作为系统的输入1，麦克风2用于采集背景噪声作为输入2，输入1和输入2经过音频接口输入到MAX197中进行A／D转换，转换后的信号被送入TMS320V C5416中进行自适应噪声消除处理，处理后的信号经过MX7541的D ／A转换后，送入音箱进行播放。另外，还可以通过计算机和Matlab 软件来比较自适应噪声消除系统的输入／输出信号，验证自适应噪声消

除系统工作情况。

图3为3台计算机记录的自适应噪声消除系统的工作情况：

比较主输入信号、参考噪声输入信号和滤波器输出信号，可以清楚地看出输出与主输入信号相比，噪声成分被大大削弱，这与用音箱直接听到的声音效果一致，以上结果证明用DSP成功地实现了实时的自适应噪

声消除系统。

3 结语

本文采用TI的TMS320VC5416型DSP成功地实现了自适应噪声消除系统，试验的结果显示LMS算法和RLS算法是去除噪声的自适应滤波器非常有效的方法，DSP板也是实现实时自适应噪声消除系统的好

平台。在整个系统工作过程中，仍有少量的背景噪声不能完全从信号中去除掉，为了测试算法的效果，用Matlab产生一个白噪声信号作为噪声参考信号，同时将参考噪声信号进行微小扭曲后与从麦克风输入的语音信号叠加后作为主输入信号，然后用前文所述的实现方式对主输入信号和参考噪声信号进行自适应噪声去除算法处理。在处理后，噪声完全从信号中去除掉了，由此，可以看出，背景噪声不能完全从信号中去除掉问题不是由算法造成的，而是由于试验设备造成的。麦克风、电缆以及采样造成会造成信号扭曲，而这些扭曲在噪声去除算法中是无法补偿的，因此其可能是造成这个问题的最可能原因。

图像去噪方法

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

基于dsp的数字图像处理

基于DSP的数字图像处理 时间：2009-12-08 15:40:35 来源：作者：张振福，周江涛国防科技大学 随着计算机、多媒体和数据通信技术的高速发展，数字图像技术近年来得到了极大的重视和长足的发展，并在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面取得了广泛的应用。同时，人们对计算机视频应用的要求也越来越高，从而使得高速、便捷、智能化的高性能数字图像处理设备成为未来视频设备的发展方向，实时图像处理技术在目标跟踪、机器人导航、辅助驾驶、智能交通监控中都得到越来越多的应用。由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，实时的应用环境决定严格的帧、场时间限制，因此实时图像处理系统必须具有强大的运算能力。各种高性能DSP不仅可以满足在运算性能方面的需要，而且由于DSP的可编程性，还可以在硬件一级获得系统设计的极大灵活性。为了获得足够的计算能力，我们以两片TMS320C6201作为系统的运算中心构筑了实时图像处理系统；为了获取最大的灵活性，在系统体系机构上采用了一种可重构的FPGA计算系统模型。 1 功能强大的TMS320C6x TMS320C6000是美国TI(Texas Instruments)公司于1997年推出的新一代高性能DSP芯片。这种芯片是定点、浮点兼容的DSP。其定点系列是TMS32C62XX，浮点系列是TMS320C67XX。最早推出的C6201芯片的运算速度已经达到1600MIPS，在业界首次突破1000MIPS，在数字信号处理器数里能力上创造了新的里程碑，并因此获得了美国EDN杂志“1997年度创新大奖”2000年3月，TI发布了新的C64XX内核，主频1．1GHz，处理速度接近9000MIPS，总体性能比C62XX提高了10～15倍。其中C6416在2002年3月获得EDN杂志“2001年度创新大奖”。 C6000内部结构的主要特点包括： ①定点／浮点系列兼容DSP，目前CPU主频100MHz～600MHz。 ②具有先进VLI W结构内核。 (1)8个独立的功能单元：6个ALU(32／40bit)，2个乘法器(16×16)，浮点系列支持IEEE 标准单精度和双精度浮点运算。 (2)可以每周期执行8条32bi t指令，最大峰值速度4800MIPS。 (3)专用存取结构，32／64个32bit通用寄存器。 (4)指令打包技术，减少代码容量。 ③具有类似RISC的指令集。 (1)32bit寻址范围，支持bit寻址。 (2)支持40bitALU运算。 (3)支持bit操作。 (4)100％条件指令。 ④片内集成大容量SRAM，最大可达8Mbit。 ⑤16／32／64bit高性能外部存储器接口(EMIF)提供了与SDRAM、SBRAM和SRAM登同步／异步存储器的直接接口。 ⑥内置高效率协处理器(C64X)。 (1)Viterbi编解码协处理器(VCP)，支持500路7．95kb／s AMR。 (2)Turbo码编解码协处理器(TCP)，支持6路2Mb／s 3GPP。 ⑦片内提供多种集成外设(不同芯片的资源不同) (1)多通道DMA／EDMA控制器

如何学习数字信号处理

如何学好数字信号处理课程 《数字信号处理》是相关专业本科生培养中，继《信号与系统》、《通信原理》、《数字逻辑》等课程之后的一门专业技术课。数字信号处理的英文缩写是DSP ，包括两重含义：数字信号处理技术（Digital Signal Processing ）和数字信号处理器（Digital Signal Processor ）。目前我们对本科生开设的数字信号处理课程大多侧重在处理技术方面，由于课时安排和其他一些原因，通常的特点是注重理论推导而忽略具体实现技术的介绍。最后导致的结果就是学生在学习了数字信号处理课程之后并不能把所学的理论知识与实际的工程应用联系起来，表现在他们做毕业设计时即使是对学过的相关内容也无法用具体的手段来实现，或者由于无法与具体实际相挂钩理解而根本就忘记了。我相信，我们开设本课程的根本目的应该是让学生在熟练掌握数字信号处理的基本原理基础上，能结合工程实际学习更多的DSP 实现技术及其在通信、无线电技术中的应用技能，这也是符合DSP 本身的二重定义的，学生通过本课程的学习，将应该能从事数字信号处理方面的研究开发、产品维护等方面的技术工作。其实很多学生在大学四年学习过后都有这种反思：到底我在大学学到了什么呢？难道就是一些理论知识吗？他们将如何面对竞争日益激烈的社会呢？ 因此，大家在应用MATLAB学习并努力掌握数字信号处理的原理，基本理论的同时，应该始终意识到该课程在工程应用中的重要性，并在课后自学一些有关DSP技术及FPGA技术方面的知识。这样，学习本课程学习的三部曲是：一，学习数字信号处理的基本理论；二，掌握如何用MATLAB 实现一些基本的算法，如FFT ，FIR 和IIR 滤波器设计等；三，选择一种数字信号处理器作为实现平台进行实践学习，比如TI 公司的TMS320C54x 系列芯片，包括该处理器的硬件和软件系统，如Code Composer Studio及像MATLAB Link for Code Composer Studio这样的工具。 在学习数字信号处理的过程中，要注重培养自己的工程思维方法。数字信号处理的理论含有许多研究问题和解决问题的科学方法,例如频率域的分析方法、傅里叶变换的离散做法、离散傅里叶变换的快速计算方法等, 这些方法很好。虽然它们出现在信号处理的专业领域, 但是, 其基本精神是利用事物的特点和规律解决实际问题, 这在各个领域中是相同的。还有, 数字信号处理的理论的产生是有原因的, 这些原因并不难懂, 就是理论为应用服务, 提高使用效率。 例如: 为什么要使用频率域的分析方法?原因是从时间看问题, 往往看到事物的表面, 就像 我们用眼睛看水只能看到水的颜色, 看不到水的基本成分, 同样, 从时间看信号只能看到信号变化的大小和快慢,看不到信号的基本成分; 若采用分解物质的方法, 从成分的角度去看, 用化学分析则能看到水的各种成分, 同样, 用分解信号的方法则能看到信号里的基本成分, 至于基本成分的选择则视哪种基本类型最适合实际信号处理, 这就是频率域的分析方法。 又如: 为什么要采用离散的傅里叶变换?原因很简单, 因为要利用计算机计算傅里叶变换, 而计算机只能计算数据, 不能计算连续变量, 所以必须分离连续的傅里叶变换, 使它成为离散的傅里叶变换。 再如: 为什么要采用离散傅里叶变换的快速计算方法?原因是, 理论上离散傅里叶变换能让计算机分析频谱, 但是, 直接按照离散傅里叶变换的定义计算它, 计算量太大, 实用价值不大; 只有采用巧妙的方法降低计算量, 则离散傅里叶变换才有实用价值,这种巧妙的方法就 是离散傅里叶变换的快速计算方法。降低计算量的巧妙之处在, 离散傅里叶变换的计算量与信号的长度成正比, 科学家想办法将信号分解成为短信号, 分解成为短信号的方法有多种, 只要开动脑筋，我们也是一样可以想出来的。 最后，感谢同学们对我的支持，我会尽我所能，与大家共同探索"数字信号处理"领域的奇妙世界。

常用图像去噪方法比较及其性能分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/7d7341535.html, 常用图像去噪方法比较及其性能分析 作者：孟靖童王靖元 来源：《信息技术时代·下旬刊》2018年第02期 摘要：本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。 关键词：数字图像；噪声；滤波 一、引言 随着当今社会数字化的普及，人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递。然而由于各种原因会导致数字图像真实性减弱。针对这种问题，数字图像处理技术应运而生。数字图像处理技术的产生，不仅满足了人们的视觉，同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密，图像识别等领域。 二、空间域去噪算法 （一）均值滤波去噪 通过计算某一滤波目标区域内的算数平均值来替代目标区域中心所对应的像素值的方法来达到去除噪声的目的。而加权均值滤波则是在原有均值滤波的基础上，通过对某些更趋进于真实像素的点进行加权的方法来达到更好的去噪效果，使最终区域中心像素更加趋近于真实像素。 利用均值滤波可以很好的去除由高斯噪声带来的对于图像的影响，然而对于由于椒盐噪声带来的对于图像的影响，均值滤波去除的效果并不很好。同时，由于均值滤波的算法是通过取目标范围内一小区域中点灰度值的平均值，来决定区域中心点灰度值的，所以不可避免的造成图像经过均值滤波后会导致图像部分原始真实细节被滤掉，造成视觉上细节不清楚的情况。并且所取范围越大，图像中细节部分越不清晰，图像越平滑。 （二）中值滤波去噪 通过求区域中心点及其周围点灰度值的中值，来代替该中心点的灰度值。因此利用中值去噪的方法可以较好的弥补均值滤波对于图像边缘不清晰处理的缺点。然而由于中值滤波对于所选滤波区域的选择要求较高，因此对于滤波区域大小形状的选择需要根据具体图像来确定。此外，与均值滤波相比，中值滤波对于椒盐噪声的处理比对于高斯噪声的处理更好。 （三）维纳滤波去噪

基于DSP的检测算法实现及优化

基于DSP的检测算法实现及优化 摘要：运动目标检测可以从连续变化的多幅图像中把运动目标提取出来。运动目标的捕捉对于目标分化、采集和动作归类等后续处理相当重要，因为后期过程只处理图像中运动目标周围一定范围内的像素。但由于运动目标所处背景的随机性，比如气候、光线及噪声干扰的影响，检测运动目标实际上是一项比较困难的任务。目前对于运动目标的检测的算法可以划分为两类：基于象素强度的算法及基于运动的算法。细分又包括四种：基于特征的方法、基于帧间差分的方法、基于背景建模的方法和基于光流场的方法。其中前三种属于基于象素强度变化检测的算法，第四种可以看作是基于运动的检测方法。基于强度算法容易实现、效率高，可处理目标跟踪问题比较难。基于运动的算法稳定性强，处理跟踪问题相对简单。该文重点研究目标检测的DSP算法实现，所以在参考大量文献后，选用了传统检测算法中速度较快而且相对便于硬件实现的帧间差分算法，为了取得良好快速的目标检测结果，该文采用Sobel算子与帧间差分结合的方法。 关键词：DSP的检测算法；实现及优化 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号： 1009-3044（2014）13-3070-05

1 基于Sobel算子的帧间差分检测算法 1.1 帧间差分法 由于红外图像的目标特性，用灰度变化表述物体的运动轨迹可以获得较高的检测效率，从而满足检测过程的实时性要求。 假设输入图像为： [F={fj（a，b），a∈X，b∈Y，j=0，1，2，....}] 其中，（a ，b）为实际场景中（X ，Y）上一点，[fj （a，b）]为第j帧上（a ，b）点的灰度值，j为图像的编号，以下为图像差分的结果： [D={dj（a，b），a∈X，b∈Y，j=0，1，2，....}] [其中：dj（a，b）={|fj（a，b）-fj-i（a，b）|，j=0，1，2，...；i=0，1，2，3，...}] [dj（a，b）]基本上体现出运动目标的边界和高差异区域。一般选择i=1也就是相邻两幅图像进行差分，如果运动目标的速度小于相邻两幅图像的时间差时，可以增大i值避免检测目标遗失。如i=5时仍然没有目标，则可以认为无检测目标，就换为下一幅图像（j+1）图像进行检测。 选择一个恰当的阈值[Tj]，将差分结果[dj（a，b）] 转变为二值图像： [wj（a，b）=0，dj（a，b）≥Tj1，dj（a，b）

数字图像处理-图像去噪方法

图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中,经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波,他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声:主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声:主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 ３、量化噪声:此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差,再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法.图像频率域去噪方法

是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域,对频率域中的变换系数进行处理,再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多,常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x,y),作为处理后 ∑f?sf(x,y),其中，s为模图像在该点上的灰度ｇ(x,y),即g(x,y)=1 M 板，M为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊,特别是在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

图像去噪方法

图像去噪方法 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

基于DSP的图像处理系统的应用研究论文

基于DSP的图像处理系统的应用研究 摘要 本文介绍了一种基于FPGA+DSP结构的具有通用性、可扩充性的高速数字图像处理系统硬件平台。重点介绍了以高速数字信号处理器TMS320DM642和可编程逻辑器件XC2S300E为核心的图象处理系统的硬件实现方案以及通过DSP对FPGA芯片的动态配置来实现软件控制的设计思路。 关键词：可编程逻辑器件；数宇信号处理器；数字图象处理；动态配置 Abstract This paper presents the hardware platform of a high speed digital image processing system．The hardware design is based on the TMS320DM642 of Texas Instruments Corporation and XC2S300E of Xilinx corporation．The FPGA dynamic configuration is also introduced． Key words：DSP；FPGA；digital image processor；dynamic configuration 1、引言 随着科学技术的快速发展，人们对信息的需求越来越大，对信息的处理速度也越来越快。实时数字图象处理系统要求必须具有处理大数据量的能力，以保证系统的实时陛，其次对系统的体积、功耗、稳定性等也有较严格的要求，而数字图象处理处理理论与技术的飞速发展直接导致A/D、D/A、FPGA及DSP等电子集成产品的高速发展与更新，从而使许多复杂、高速的信号处理运算的实现成为可能。 目前，数字图象处理技术已在通信、信息，电子、自动控制、航天及军事等领域中得到广泛应用。软件技术突破了以功能单一、可扩充性差的硬件为核心的设计局限性，强调以开放性，扩充性和软件编程硬件为通用平台，利用系统可升级、可重复配置来实现多功能的设计。动态配置技术为同一硬件平台上实现不同的功能需求、不同的工作模式提供了可能。 本文介绍一种高速数字图象信号处理平台的实现方案，通过FPGA和DSP芯片来构造一个具有通用性、可扩充性、灵活的多功能高速数字信号处理平台。该平台通过动态配置可以进行多模式工作，能够应用在无线接收、卫星接收、图象处理和信号分析等多个领域。 2、信号处理系统的类型和本设计处理机构架 根据数字图象信号处理系统在构成、处理能力以及计算问题到硬件结构映射

图像去噪去噪算法研究 开题报告

图像去噪去噪算法研究论文开题报告 （1）选题的目的、意义 目的： 由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染，影响了图像的视觉效果，甚至妨碍了人们正常识别。另外，在图像处理的某些环节当输入的对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为—引起较强视觉效果的孤立象素点或象素块[1]。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。要构造一种有效抑制噪声的滤波必须考虑两个基本问题能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，也要能很好的保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。 意义： 噪声的污染直接影响着对图像边缘检测、特征提取、图像分割、模式识别等处理，使人们不得不从各种角度进行探索以提高图像的质量[2] [3]。所以采用适当的方法尽量消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤。现在图像处理技术已深入到科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域。科学家利用人造卫星可以获得地球资源照片、气象情况；医生可以通过X射线或CT对人体各部位的断层图像进行分析。但在许多情况下图像信息会受到各种各样噪声的影响，严重时会影响图像中的有用信息，所以对图像的噪声处理就显得十分重要[4] [5]。图像去噪作为图像处理的一个重要环节，可以帮助人们更加准确地获得我们所需的图像特征，使其应用到各个研究领域，帮助解决医学、物理、航天、文字等具体问题。如何改进图像去噪算法，以有效地降低噪声对原始图像的干扰程度，并且增强视觉效果，提高图像质量，使图像更逼真，仍存在继续研究的重要意义。 （2）国内外对本课题涉及问题的研究现状 针对图像去噪的经典算法，科学工作者通过努力，提出了一些的改进算法，比如模拟退火法[6]。但是模拟退火法存在的问题是计算过程复杂，计算量大，即使使用计算机代替人工计算也会耗用大量时间。后来在众多研究者的努力下，产生了很多其他不同的方法。而现今已卓有成效的非线性滤波方法有正则化方法、最小能量泛函方法、各向异性扩散法[7] [8]。 目前常用的降噪方法有在空间域进行的，也有将图像数据经过傅里叶等变换以后转到频域中进行的[9]。其中频域里的滤波需要涉及复杂的域转换运算，相对而言硬件实现起来会耗费更多的资源和时间。在空间域进行的方法有均值或加权后均值滤波、中值或加权中值滤波、最小均方差值滤波和均值或中值的多次迭代等。实践证明，这些方法虽有一定的降噪效果，但都有其局限性。比如加权均值在细节损失上非常明显；而中值仅对脉冲干扰有效，对高斯噪声却无能为力[10] [11] [12] [13]。实上，图像噪声总是和有效数据交织在一起，若处理不当，就会使边界轮廓、线条等变得模糊不清，反而降低了图像质量。 对于去除椒盐噪声，主要使用中值滤波算法。中值滤波是在1970年由Tukey提出的一种一维滤波器。它主要是指用实心邻域范围内的所有值的中值代替所作用的点值，但是必须注意的是邻域内的点的个数是正奇数，这是为了保证取中值的便利性，若是偶数，则中值就会产生两个[14] [15]。中值滤波以一种简单的非线性平滑技术。它是以排序统计理论作为基础，有效抑制噪声的非线性处理数字信号技术。中值滤波对消除椒盐噪声非常有效。在图像处理中，常用中值滤波保护图像边缘信息，它是一种经典的去除图像噪声算法[16]。但是它在去除图像噪声过程中，往往会将图像的细节比如细线、棱角的地方破坏掉。后来

什么是数字信号处理

什么是数字信号处理？有哪些应用？ 利用数字计算机或专用数字硬件、对数字信号所进行的一切变换或按预定规则所进行的一切加工处理运算。 例如：滤波、检测、参数提取、频谱分析等。 对于DSP:狭义理解可为Digital Signal Processor 数字信号处理器。广义理解可为Digital Signal Processing 译为数字信号处理技术。在此我们讨论的DSP的概念是指广义的理解。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 信号处理的实质是对信号进行变换。 信号处理的目的是获取信号中包含的有用信息，并用更直观的方式进行表达。 DSP的应用几乎遍及电子学每一个领域。 ▲通用数字信号处理器：自适应滤波，卷积，相关，数字滤波，FFT, 希尔伯特变换，波形生成，窗函数等等。 ▲语音信号处理：语音增强、识别、合成、编码、信箱等，文字/语音转换 ▲图形/图像处理：三维动画，图象鉴别/增强/压缩/传输，机器人视觉等等图 ▲特殊应用数字信号处理：振动和噪声分析与处理，声纳和雷达信号处理， 通信信号处理, 地震信号分析与处理，汽车安全及全球定位，生物医学工程等等。 在医疗、军事、汽车等行业，以及通信市场、消费类电子产品等中具有广阔的市场前景。 数字信号处理系统的基本组成：前置预滤波器（PrF）、a/d变换器(ADC)、数字信号处理器(DSP)、d/a变换器(DAC)、模拟滤波器(PoF) 数字信号处理特点: 1.大量的实时计算（FIR IIR FFT）， 2.数据具有高度重复（乘积和操作在滤波、卷积和FFT中等常见） 数字信号处理技术的意义、内容 数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术，它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成，研究数字信号处理算法及其实现方法。 意义： 在21世纪，数字信号处理是影响科学和工程最强大的技术之一 它是科研人员和工程师必须掌握的一门技巧 DSP芯片及其特点 ▲采用哈佛结构体系：独立的程序和数据总线，一个机器周期可同时进行程序读出和数据存取。对应的：冯·诺依曼结构。 ▲采用流水线技术： ▲硬件乘法器：具有硬件连线的高速“与或”运算器 ▲多处理单元：DSP内部包含多个处理单元。 ▲特殊的DSP指令：指令具有多功能，一条指令完成多个动作；如：倒位序指令等 ▲丰富的外设▲功耗低：一般DSP芯片功耗为0.5～4W。采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W/3.3V、1.6V （电池供电） DSP芯片的类别和使用选择 ▲按特性分：以工作时钟和指令类型为指标分类▲按用途分：通用型、专用型DSP芯片 ▲按数据格式分：定点、浮点各厂家还根据DSP芯片的CPU结构和性能将产品分成若干系列。 TI公司的TMS320系列DSP芯片是目前最有影响、最为成功的数字信号处理器，其产品销量一直处于领先地位，公认为世界DSP霸主。 ?目前市场上的DSP芯片有： ?美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列占有90%

数字图像处理在DSP上的实现

数字图像处理在DSP上的实现（旋转） 1 绪论 1.1设计目的 图像旋转是一种应用广泛的数字图像处理技术，随着应用水平的不断提高，对在嵌入式系统中实现高分辨率大图像旋转的需求也越来越高。如在航空领域的高分辨率数字地图图像的显示处理过程中，由于现有的显示芯片均不能支持图像旋转功能，就需要在资源有限的嵌入式平台上实现大幅面地图图像的实时旋转。采用DSP平台是一种实现方式，具体实现时需仔细考虑两个方面的问题，一是选用计算量小的旋转算法，二是充分发挥DSP平台强大的并行计算能力。 1.2设计任务 1.能从计算机上读取图片。 2.编写图像旋转程序，在TMS320C5509上实现。

2 设计原理及分析 2.1设计原理 目前，已经有很多有效降低计算量的图像旋转算法，基于图像线性存储结构的旋转方法就是其中之一。然而，在DSP平台上，有限的高速存储资源限制了这些算法效率的直接发挥，需要针对算法及DSP平台的性能结构特点进行高效的数据调度。对于图像旋转问题而言，数据调度还需要克服由于存在大量非连续图像像素地址访问而严重影响DSP数据存取及CPU效率发挥的问题。这是图像旋转本身的特殊性，在其他图像处理技术中是不存在的。 由DSP的结构特点可知，只有在数据和程序均位于片内存储器当中的条件下，DSP 的效率才能得到最大化的发挥。在大图像旋转算法中，由于涉及的图像数据量远大于DSP 的片内存储器容量，源图像和最终视口图像等数据必须被存放在片外存储器中。在这种情况下，为了保证DSP CPU高速处理能力的发挥，必须优化数据流，将源图像分块，依次搬移至片内处理，并设法保证CPU当前要处理的图像数据块已经事先在片内存储器中准备好了。因此在算法整体优化结构上采用Ping-Pong双缓冲技术，利用EDMA与CPU 并行工作来隐藏图像数据块在片内和片外之间的传输时间，使CPU能连续不断地处理数据，中间不会出现空闲等待。 传统的图像旋转一般通过矩阵乘法实现： 其中，α为旋转角度。 由于图像是线性存储的，各个像素点之间的相对位置关系确定。如图1(a)所示，图像旋转前，任意像素点P(x，y)和P1(x1，y1)、P2(x2，y2)及A(xA，yA)在几何上是矩形的四顶点关系。由于旋转变换是线性变换，如图1(b)所示，图像旋转后，各个像素点之间的相对位置关系不发生变化， 旋转算法的数据调度目的是使算法能够按照一定的规则，将源图像数据有规律地分块，并按次序分别传输到DSP片内存储器中，完成计算后，形成视口图像块，再将视口

(完整版)基于DSP的数字滤波器的设计与仿真

2.1系统功能介绍 一个实际的应用系统中，总存在各种干扰。数字滤波器在语音信号处理、信号频谱估计、信号去噪、无线通信中的数字变频以及图像信号等各种信号处理中都有广泛的应用，数字滤波器也是使用最为广泛的信号处理算法之一。 在本设计中，使用MATLAB模拟产生合成信号，然后利用CCS进行滤波。设定模拟信号的采样频率为48000Hz，。设计一个FIR低通滤波器，其参数为：滤波器名称：FIR低通滤波器 采样频率：Fs=48000Hz 通带截止频率：15000Hz 阻带截止频率：16000Hz 通带最大衰减：0.1dB 阻带最少衰减：80dB 滤波器系数：由MATLAB根据前述参数求得。 2.2 总体设计方案流程图 图1 总体设计方案

主要内容和步骤 3.1 滤波器原理 对于一个FIR 滤波器系统，它的冲击响应总是又限长的，其系统函数可记为： ()()10 N n n H z h n z --==∑ 其中1N -是FIR 的滤波器的阶数，n z -为延时结，()h n 为端口信号函数。 最基本的FIR 滤波器可用下式表示： ()()()10 N k y n h k x n k -==-∑ 其中()x n k -输入采样序列，()h k 是滤波器系数，N 是滤波器的阶数()Y n 表示滤波器的输出序列，也可以用卷积来表示输出序列()y n 与()x n 、()h n 的关系，如下： ()()()y n x n h n =* 3.2 操作步骤 （1）打开FDATOOL ,根据滤波要求设置滤波器类型、通带截止频率、指定阶数、采样频率等。指定完设计参数后单击按钮Design Filter ，生成滤波器系数。 （2）把生成的滤波器系数传到目标DSP 。选择菜单Targets->Export to Code Composer Studio(tm)IDE ，打开Export to C Header File 对话框，选择C header file ，指定变量名(滤波器阶数和系数向量)，输出数据类型可选浮点型或32 b ，16 b 整型等，根据自己安装选择目标板板号和处理器号，单击OK ，保存该头文件，需指定文件名(filtercoeff ．h)和路径(保存在c ：\ti\myprojects\fir 工程中)。 （3）修改CCS 汇编程序，删掉数据前的所有文字，在开头加上.data ，第二行加coeff .word ,在每行的前面加上.word ，比且把每行的最后的逗号去掉。 （4）编译汇编程序，如果有错误，按错误进行修改；没错误，则往下执行。 （5）加载初始化DATA 数据。运行程序，查看输入输出波形，修改相应参数进行调试

图像去噪的发展历程与方法简介

图像去噪的发展历程与方法简介 1 图像去噪的概念 2 图像去噪的发展历程与现状 2.1图像去噪传统方法 2.2全变分去噪的提出 1 图像去噪的概念 图像去噪指的是利用各种滤波模型，通过传统滤波、小波、偏微分方程等多种方法从已知的含有噪声的图像中去掉噪声部分。图像去噪从整个图像分析的流程上来讲属于图像的预处理阶段，从数字图像处理的技术角度来说属于图像恢复的技术范畴，它的存在有着非常重要的意义。 图像恢复问题是图像处理中最基本的问题，图像恢复以图像退化的数学模型为基础，通过退化现象的某种先验知识来重建、恢复原来的图像。其中图像退化的原因主要是源于图像的获取和传输的过程中受到各种因素的干扰。 对图像进行去噪是对图像作进一步处理的可靠保证，如果对含有噪声的图像进行特征提取、图像融合等处理后的结果，显然不能令人满意。另外，由于不同的成像机理，得到的初始图像中都含有大量不同性质的噪声，这些噪声的存在影响着人们对图像的观察，干扰人们对图像信息的理解。噪声严重的时候，图像几乎变形，更使得图像失去了存储信息的本质意义。显然，对图像进行去噪处理，是正确识别图像信息的必要特征。 在对有噪声图像和模糊图像恢复时，除了去除噪声外，一个很重要的目标是保护图像的重要细节(包括几何形状细节如纹理、细线、边缘和对比度变化细节)。但是噪声的去除和细节的保护是一对矛盾关系，因为噪声和细节都属于图像信号中的高频部分，很难区分出它们，所以在滤除图像噪声的同时，也会对图像的特征造成破坏，致使图像模糊。为了抑制图像中的噪声，更好地复原因噪声污染引起的图像质量退化，有必要寻找更好的去噪方法，保证在去除噪声的同时，还能保持边缘和纹理信息。近年来，为了解决这一问题，研究者们提出了很多模型和方法。 图像是人类视觉的基础，而视觉是人类最重要的感知手段，图像恰恰又客观的反映了自然景物，成为了人类认识世界和人类本身的重要源泉。随着科技的日新月异，数字图像也于20世纪50年代诞生。而所谓的数字图像，可以将其看成是一个矩阵或是一个二维数组，在计算机上表示的方式。每个像素取值为0~255的整数。取值越大，表明这个格子越亮;反之，这个格子越暗。而数字图像所载有的信息就是每个像素的取值。

毕业设计--基于双边滤波的图像去噪的方法

学号：1008431110 本科毕业论文（设计） (2014届) 基于双边滤波的图像去噪方法 院系电子信息工程学院 专业通息工程 姓名 指导教师讲师 2014年4月

双边滤波是非线性的滤波方法，是结合图像的像素值相似度空间邻近度和空间领近度的一种折衷处理，同时考虑灰度相似性和空域信息，达到保边去噪的目的。双边滤波具有简单、非迭代、局部的特点。双边滤波器的好处是可以做边缘保存，一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波比高斯滤波多了一个高斯方差，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够彻底的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。其具体的操作方法有两个，第一个是高斯模版，用个模板对图像中的每一个像素值进行扫描，然后把某一点和其邻域内像素的加权平均值代替那一个中心的值高斯滤波器是根据高斯函数的形状来选择其权值的线性平滑滤波器，高斯滤波是线性平滑滤波的一种，最适合去除的噪声类型是服从正态分布的噪声。第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板。然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板，最后得到双边滤波处理后的图像。 关键词：图像；去噪；双边滤波；高斯滤波

The bilateral filter is a nonlinear filtering method, is the combination of image pixel value similarity space proximity and space brought a compromise approach degree, considering the gray similarity and spatial information, to achieve the purpose of edge preserving denoising. The bilateral filter has the advantages of simple, non iterative, local. The bilateral filter is good to do edge preservation,generally used Wiener filtering or Gauss filter to denoise, will obviously fuzzy edge, for the protection of high frequency detail is not obvious. Bilateral filtering than Gauss filter has a Gauss variance, it is Gauss filter function based on the spatial distribution, so near the edge, the pixel will not affect the farther to the pixel on the edge of the value, thus ensuring the preservation of edge pixel values. But because of the high frequency information saved too much for the high frequency noise in the color image, the bilateral filter can not be completely filtered out, can only be better filtering for the low frequency information. The specific operation method has two, the first is Gauss template, scanning for each pixel in the image with a template, and then the weighted one point and its neighborhood pixels instead of the average value of a central value Gauss filters are linear smoothing filter to select the weights based on the Gauss function the shape, the Gauss filter is a linear smoothing filter for noise removal, the type is subject to normally distributed noise. The second is the difference of gray level as function coefficients generated templates. Then the two template dot get bilateral filtering template final, finally get the image after bilateral filtering. Key words: Image ;Denoising;Bilateral Filtering;Gauss Filtering

图像去噪方法及发展

图像去噪方法及其发展概述学院（系）：机械工程学院 专业：机械制造及其自动化 学生姓名：高某某

一、概述 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。但是图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。噪声种类很多，如：电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。消除图像噪声的工作称之为图像滤波或平滑。数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。 噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”，因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。但在很多情况下，这样描述方法是很复杂，甚至不可能的，而实际应用往往也不必要，通常使用其数值特征，即均值方差、相关函数等。因为这些数值特征都可以从某些方面反映出噪声的特征。 二、图像中的噪声 噪声对图像信号幅度和相位的影响十分复杂，有些噪声和图像信号相互独立不相关，有些是相关的，噪声本身之间也可能相关。因此要减少图像中的噪声，必须针对具体情况采用不同方法，否则很难获得满意的处理效果。一般图像处理中常见的噪声有: 1.加性噪声。加性噪声和图像信号强度是不相关的，如图像在传输过程中引进的“信道噪声”、电视摄像机扫描图像的噪声的。这类带有噪声的图像可看成为理想无噪声图像f与噪声n 之和，即 g = f + n 2.乘性噪声。乘性噪声和图像信号是相关的，往往随图像信号的变化而变化，如飞点扫描图像中的噪声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等，这类噪声和图像的关系是 g = f + fn 3.量化噪声。量化噪声是数字图像的主要噪声源，其大小显示出数字图像和原始图像的差异，减少这种噪声的最好办法就是采用按灰度级

基于dsp的图像去噪实现

摘要 数字图像在产生、传输、处理、储存的过程中，不可避免地受到各类噪声的干扰导致信息难以获取，这就直接影响后期处理的效果。因此在对图像进行后续操作前必须进行提前加工处理，而图像去噪就是一种重要的方法之一。 图像噪声有很多种类，本文主要研究椒盐噪声和高斯噪声。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，从而消除孤立的噪声点。 本文以灰度图像去噪为研究课题，通过使用DSP平台对图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声，再进行中值滤波处理对比仿真结果，得出中值滤波能有效去除椒盐噪声的结论。也提出了一些中值滤波的优化改进算法思想。 关键词: 图像去噪；DSP；椒盐噪声；高斯噪声；中值滤波

目录 摘要......................................................错误！未定义书签。 1 设计方案 (1) 1.1 设计目的 (1) 1.2 设计内容及要求 (1) 2 数字图像基础 (1) 2.1 数字图像 (1) 2.2 数字图像灰度化 (2) 2.3 噪声的分类与特点 (3) 2.4 灰度图像噪声的清除 (7) 2.5 图像去噪效果的评价方法 (10) 3 中值滤波 (11) 3.1 标准中值滤波 (11) 3.2 中值滤波的改进算法 (14) 4 算法及DSP仿真 (18) 4.1 算法 (18) 4.2 仿真 (22) 5 设计总结 (30) 参考文献 (31) 致谢 (32)

1设计方案 1.1设计目的 通过对课程设计任务的完成，使学生理解课程教学的理论内容，并且能够掌握和熟悉DSP的开发流程和基本的编程方法。同时，由于设计中涉及到各种器件的使用，可以提高学生综合运用各种技术和知识的能力。 1.2设计内容及要求 基于DSP技术完成图像取反设计，具体要求如下： （1）总体方案设计。 （2）设计出软件编程方法，并写出源代码。 （3）仿真与结果分析。 （4）论文格式要符合学院的统一规定，结构要合符逻辑，表达要得体。 2 数字图像基础 2.1 数字图像 在人们的视界里，图像分为彩色和黑白。对于彩色图像，按照色度学理论：任何颜色都可由红、绿、蓝三种基本颜色按不同的比例混合得到。这样，自然界的图像可以用基于位置坐标的三维函数来表示，即：利用 f 表示空间坐标错误！未找到引用源。点的颜色函数，fred、fgreen、fblue分别表示该点颜色的红、绿、蓝三种原色的分量值。由于平面上每一点仅包括两个坐标(x, y),所以我们可以将空间三维函数转化为二维函数。对于黑白图像，就比彩色图像简单多了，只需要用错误！未找到引用源。表示该点图像的灰度（强度）即可。 我们所说的数字图像是相对于模拟图像而言的。是将图像按空间坐标和明暗程度的连续性分类得到的： (1) 模拟图像指空间坐标和明暗程度都是连续变化的图像，计算机无法对其直接处理。即错误！未找到引用源。是空间的连续函数，错误！未找到引用源。为连续的空间，即在连续空间内，每一个点都有一个精确的值与之相对应。