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光学图像高斯平滑滤波的DSP优化_汤达
xiaoleishui
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1 引 言光学传感器在传输、接收和处理图像数据的过程中，往往会存在一定程度的噪声干扰，恶化了图像的质量。高斯平滑滤波具有优良的噪声平滑性能和边缘保留能力，适合平滑图像、去除噪声，但运算量较大，限制了其在实时图像处理系统中的应用。因此，有必要对高斯平滑滤波算法进行优化，使其满足图像处理系统的实时性需求。目前，已有专家学者针对算法的硬件优化进行研究，并取得了一定的成果。文献［1］、［2］介绍了 DSP 代码开发流程以及代码优化的思路与方法，但并未结合实例进行具体说明; 陈松［3］等人对三种图像预处理算法进行了优化，但同样缺乏对优化方法的详细陈述; 雷涛［4 － 5］等人提出了一种空域低通滤波优化方法，但该方法对滤波掩膜的系数取值有严格的限制，具有较大的局限性; 黄德天［6］等针对中值滤波进行了不同程度的优化，取得了较好的效果，但其优化方法仍有较大的改进空间。本文基于 TMS320C6x 系列［7 － 8］定点处理器，利用高斯滤波掩膜的可分解性，提出了一种单次遍历实现两次卷积的高斯平滑滤波 DSP 优化方法。实验结果表明，该方法能够显著提升滤波效率，达到了算法优化的目的。
2 基本的空域滤波优化方法空域滤波在图像空间中的实现是通过在待处理图像中逐点移动掩膜进行卷积来完成的。常用的掩膜尺寸为 3 × 3 或 5 × 5，掩膜系数随功能变化而变化。图 1 给出了两种尺度的高斯平滑掩膜，用于平滑图像、减小噪声。本文就以图 1（ a） 所示5 × 5 高斯平滑掩膜为例，说明对空域滤波的优化，对其他尺度滤波掩膜，同样可借鉴本文优化思想。
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