实验四 利用DSP实现图像的缩放.
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SEED-VPM642实验板上，通过EMIF扩展的外部存储资源有： Flash，最大4M×8位，8位异步静态存储器接口 SDRAM，最大4M×64位，64位同步动态存储器接口 状态/控制寄存器，8×8位，8位异步静态存储器接口。这些寄存器位 于CPLD中 UARTA，8×8位，8位异步静态存储器接口 UARTB，8×8位，8位异步静态存储器接口 ATA，16×16位，16位异步静态存储器接口 这些外扩的存储资源被映射到DM642的EMIF的4个存储空间中，分配 时将相同类型、相同数据宽度的存储器接口组合到同一个存储空间中。 在主程序dm642main.c中，使用EMIFA_Config结构体定义了结构变量 Seeddm642ConfigA，在定义的同时设置其初始化值。EMIFA_Config结 构体中的成员分别对应着EMIFA接口的各个寄存器，对EMIFA接口的初 始化实际上就是对EMIFA寄存器的初始化设置。
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在Matlab中运行该程序，生成下面的图像
原始图像
经缩放的图像
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（四）图像缩放DSP程序设计
“图像缩放”工程为“D:\SEED-DTK_VPM642v3.3\ SEED204_Zoom\ Zoomloop2.pjt”
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/*SEEDDM642的emifa的设置结构*/ EMIFA_Config Seeddm642ConfigA ={ 0x00052078, /*gblctl寄存器：EMIFA(B)全局控制寄存器值 */ /*将CLK6、4、1使能；将MRMODE置1；使能EK2EN,EK2RATE*/ 0xffffffd3, /*cectl0寄存器：CE0空间控制寄存器值，将CE0空间设 为SDRAM*/ 0x73a28e01, /*cectl1寄存器：CE1空间控制寄存器值。读保持1个 时钟，MTYPE=0000，选择8位的异步接口；读选通01110，即14个时钟宽 度。TA：2个时钟；读建立2个时钟，写保持2个时钟，写选通14个时钟， 写建立7个时钟*/ 0x22a28a22, /*cectl2寄存器：CE2空间控制寄存器值*/ 0x22a28a42, /*cectl3寄存器：CE3空间控制寄存器值*/ 0x57115000, /*sdctl寄存器：SDRAM 控制寄存器值*/ 0x0000081b, /*sdtim寄存器：SDRAM 时序寄存器值*/ 0x001faf4d, /*sdext寄存器：SDRAM 扩展寄存器值*/
//奇场
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*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = *(Uint8 *)(capYbuffer + intCapY*numPixels + intCapX); } else if ((i>=numLines/2) && (i<numLines) && (intCapY>=numLines/2) && (intCapY<numLines)) //偶场 { //传送亮度信号 *(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = *(Uint8 *)(capYbuffer + intCapY*numPixels + intCapX); } else { *(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0xFF; } } else//如果像素intCapY,intCapX不在原图像中，则将缩放图像中的像素i,j的亮度置为白色 { *(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0xFF; } } } }
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1、图像缩放处理算法函数体程序分析
/*图像缩放处理算法函数体程序*/ void zoom() { int i,j; //i ,j 为在缩放后图像中的像素行列坐标 int intCapX,intCapY; //intCapY,intCapX为像素在原始图像中的行列坐标 for (i=0;i<numLines;i++) { for (j=0;j<numPixels;j++) { //对于缩放后图像中的每一个像素i、j，在原图像中寻找对应像素intCapX,intCapY的亮度值 intCapX = (int)(j/fYZoomRatio+0.5); intCapY = (int)(i/fXZoomRatio+0.5); //判断是否在原图范围内 if ((intCapX>=0) && (intCapX<numPixels)) { if ((i<numLines/2) && (intCapY>=0) && (intCapY<numLines/2)) { //传送亮度信号 8
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开始
行变量初值为0
行像素变量初值为0
计算像素点水平缩放值 以及垂直缩放值
像素点是否在原图范围内?
否
是
图像缩放处理算法 程序流程图
否
计算像素点的亮度信号值
将像素点的亮度信号赋值0xFF
行像素变量值增1
行像素变量值是否达到 最大? 是 行变量值增1
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0x00000002, /*cesec0寄存器：CE0空间次控制寄存器值*/ 0x00000002, /*cesec1寄存器：CE1空间次控制寄存器值*/ 0x00000002, /*cesec2寄存器：CE2空间次控制寄存器值*/ 0x00000073 /*cesec3寄存器：CE3空间次控制寄存器值*/ }; 在主程序中，调用与EMIFA相关的CSL库函数EMIFA_config( )等函数对 EMIFA接口进行初始化，将CE0设为SDRAM空间，CE1设为异步空间。 在工程中添加cslDM642.lib，头文件需要包含csl.h和csl_emifa.h。 在文件中调用格式为：EMIFA_config(&Seeddm642ConfigA);
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（二）实验原理
在计算机图像处理中，图像缩放是指对数字图像的大小进行调整 的过程。 图像缩小又称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled)，主 要目的是使图像符合显示区域的大小，生成对应图像的缩略图。图 像放大又称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating)。 图像的缩放操作将影响图像的质量。图像放大可以有很多种算法， 如最近邻域插值和双线性插值，其中双线性插值的效果较最近邻域 插值显得平滑。缩小图像方法如近邻取值法和局部平均取值法等。
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假设图像x轴方向缩放比率是fx，y轴方向缩放比率是fy，那么原 图中点(x0，y0)对应与新图中的点(x1，y1)的转换矩阵为：
其逆运算如下：
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在视频处理任务的循环中，首先通过EDMA方式将捕获到的视频 YCbCr数据读入输入采集缓冲区，再对输入采集缓冲区的数据进行 图像缩放算法处理，处理后的数据放入到临时缓冲区。处理完成后 将临时缓冲区的数据放入显示缓冲区。 实验一 “DSP图像采集与传输”工程已经给出了完整的图像采集 与显示程序，本实验只需要将图像缩放算法程序嵌入到 dm642main.c中即可，而其它程序可以不作改动。
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3、实验
(1).修改程序，将缩小后的图像移动到显示屏的中心位置
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（五）实验思考题
1．请简述图像缩放算法的基本原理。 2．请解释在图像缩放算法程序zoom()中，numLines、numPixels、 fYZoomRatio、fXZoomRatio、capYbuffer、tempYbuffer等变量的意义。 3．请使用代码剖析工具分析图像缩放算法程序的效率。 4．EMIFA外部存储器接口包括哪些信号线？ 5．在SEED-VPM642实验板上，通过EMIF扩展了哪些外部存储资源？ 6．如何使用CSL库函数EMIFA_config( )对EMIFA接口进行初始化？ 7. 简述利用DM642实现图像的缩放的方法。
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（三） Matlab实现图像缩放
Matlab提供函数imresize()进行图像缩放。
一个简单的图像缩放的Matlab程序
% resizepic.m I = imread('lena.bmp'); J = imresize(I,0.5, 'nearest');%图像缩放，缩放系数为0.5。'nearest'邻近取值 法,'bilinear'是双线性取值法,'bicubic'局部平均取值法。 figure(1); imshow(I); %显示原图像 title('原始图像'); figure(2); imshow(J); %显示经缩放的图像 title('经缩放的图像');
基于DSP的高性能静态图像压缩
第33卷第4期电子科技大学学报V ol.33 No.4 2004年8月Journal of UEST of China Aug. 2004High Performance Static Image Compression on DSPTian Mao，Yan Bo，Li Guangjun，He Jun(School of Communication and Information Engineering, UEST of China Chengdu 610054)Abstract Providing a low-cost solution on static image procession. In this system, digital signal processor(DSP) is the core of high performance compression and image data procession. The system uses CCD for getting digital image, uses a 16 bit fix-point DSP to perform fast discret cosine transform(DCT) arithmetic and image encoding and realizes a fast image compression in end. The compression result testifies the high performance of the system.Key words static image; forward discrete cosine transform; JPEG standard; DSP implementation基于DSP的高性能静态图像压缩田茂，闫波，李广军，贺军(电子科技大学通信与信息工程学院成都 610054)【摘要】提供了一种低成本的数字图像处理解决方案。
系统实验(DSP)--图像的锐化处理、图像的边缘检测
DSP 实验报告一、 图像的锐化处理（高通滤波处理）1、 实验原理处理模板如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+--=004100αααααM 25.0=α 对应数学表达式：()[])1,(),1()1,(),1(),(41),(++++-+--+=y x f y x f y x f y x f y x f y x g αα2、 C 程序及运行结果程序：Acute_RGB_Image(int *buffer){int x,y;for (y=0;y<ImageHeight;y++)for (x=0;x<ImageWidth;x++){buffer[y*ImageWidth+x]=2*buffer[y*ImageWidth+x]-(buffer[y*ImageWidth +x-1]+buffer[(y-1)*ImageWidth+x]+buffer[y*ImageWidth+x+1]+buffer[(y+1)*ImageWidth+x])/4;if(buffer[ImageWidth*y+x]>255)buffer[ImageWidth*y+x]=255;else if (buffer[ImageWidth*y+x]<0)buffer[ImageWidth*y+x]=0;}}运行结果：锐化前锐化后分析：从上面两幅图可以看出锐化后的图像轮廓变得明显，且噪声变得强烈。
3、汇编程序及运行结果程序：ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_red);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_green);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_blue);.mmregs.def _ImageAcuteSub.text_ImageAcuteSub:mov t0,brc1 ;IMAGE WIDTHmov t1,brc0 ;IMAGE HEIGHTrptb y_looprptb x_loopmov *ar0(#1),ac1;f(x+1,y)add *ar0(#-1),ac1 ;f(x-1,y)add *ar0(#-250),ac1 ;f(x,y-1)add *ar0(#250),ac1 ;f(x,y+1)sfts ac1,#-2mov *ar0<<#1,ac0;2f(x,y)sub ac1,ac0bcc branch1,ac0<0sub #255,ac0,ac1bcc branch2,ac1>0mov ac0,*ar0+b x_loopbranch1: mov #0,*ar0+b x_loopbranch2: mov #255,*ar0+x_loop: nopy_loop: nopRET运行结果：锐化前 锐化后分析：可以看出汇编的结果和C 程序的结果是一致的。
应用DSP实现图像压缩存储
图3 硬件模块
Байду номын сангаас
视频 A/ D 转 化 模 块 选 择 Philips 公 司 的 SAA7114 H ,它具有 6 路模拟视频通道 、 2 个模拟预 处理通道 ,可以将从 CCD 摄像头输入的模拟视频 信号转换为数字信号 ,支持多种输出格式 。具体使 用何种输出格式 , 可以由软件初始化 。SAA7114 是 I2 C 器件 , 初始化数据配置通过 I2 C 总线进行 。 这里选用 At mel 公司的 A T89C2051 芯片模拟 I2 C 总线输出 ,降低了硬件设计的复杂性 。SAA711 的 输出信号中的 V PO 总线同步信号控制 F IFO 器件 的写时序 、 场同步信号引起 DSP 的中断 。 逻辑控制单元主要负责处理高速 F IFO 的读 写时 序 。选 用 了 Altera EPF10 K20RC240 - 4 元 件 [ 5 ] ,EPF10 K20 是 Altera 10 K 系列中的成员 , 其 门复杂程度越相当于 20 000 个 2 输入与非门 , 具 有 1 152 个基础逻辑单元 , 可以满足要求 。同时 , 一些预处理的工作也可以在 FP GA 中完成 , 以减 轻 DSP 的运算负荷 。 SDRAM 选择 H Y57V641620 H G 器件 ,容量为 64M ,数据总线宽度 16bit ,可以存放 8 帧分辨率为 800 × 640 、 Y∶ U∶ V 为 4∶ 2∶ 2、 16bit 数据格式的视 频图像 。F IFO 可以选择 AL422B 。DSP 的 EM IF 可以为不同的存储器提供高速无缝接口 。 C6205 PCI 驱 动 程 序 是 用 Numega 公 司 的 DriverSt udio 开发 ,支持连续 DMA 方式 , 读写速度 均可达 70Mbyte/ s ( 用 WINDR IV ER 开发的驱动
基于DSP的JPEG图像压缩的设计与实现
基于DSP的JPEG图像压缩的设计与实现JPEG算法是一种数字图像压缩编码算法，具有压缩比例高、失真小的特点，并已被确定为国际标准。
该标准被广泛应用于数码相机、监视系统、手机、可视电话等等诸多方面。
它的应用与实现不仅限于PC机，更多的则是基于系统。
嵌入式系统有其体积小、成本低、牢靠性高、速度快、环境适应性强等优点。
嵌入式编码实现方式也比较多，有的采纳专用集成芯片，有的基于，有的基于，。
采纳专用芯片的方式实现容易，技术成熟牢靠，但灵便性以及可扩展性差。
基于FPGA的方式，压缩算法纯硬件实现，并行处理速度高，可实现高速处理，但因为JPEG压缩算法比较复杂，开发难度大些，费时费劲。
基于通用DSP实现方式优点是：灵便性强，能满足特别处理需求，具有很好的可扩展性、可升级性和易维护性。
二、系统硬件设计考虑到系统的二次开发性本系统采纳DSP开发计划，选用TMS320C6713芯片作为系统主处理器，该嵌入式系统能完成视频图像信号的采集、处理、压缩、编码、显示、存储等一系列功能。
本图像处理系统由底板与子板两部分组成，底板主要由DSP处理器TMS320C6713、一片256K×16bit Flash，四片4M×16bitSDRAM、外部存储器接口EMIF(External Memory Interface)和其他通用外设接口如RS-232，音频接口等组成。
子板是在底板的EMIF上扩展出来的，主要由视频解码A/D芯片、采集和显示时序控制芯片等。
（一）CCD摄像头用来采集模拟视频图像数据。
（二）视频解码A/D芯片Philips SAA7113将模拟视频电视信号（本系统PAL制）数字化。
输出为符合CCIR.601标准的数字视频码流。
（三）FIFOAL422B作为A/D与C6713DSP之间的数据缓冲，使A/D的转换速度与DSP读取A/D数据的速度匹配。
（四）TMS320C6713DSP为主处理器，实现对视频数据的压缩编码处理。
实验三 利用DSP实现图像的阈值分割
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CHIP函数： uint32 CHIP_getCpuId（）：返回CSR寄存器中DSP芯片的ID值。 int CHIP_getEndian（）：返回当前采用的端模式，由CSR寄存器EN比特 位决定。 int CHIP_getMapMode（）：返回当前存储器映射模式，由EMIF全局控制 寄存器的MAP比特位决定。 void CHIP_Config（CHIP_Config * config）：设置芯片配置。将芯片配置 的值写入配置地址。 void CHIP_getConfig（CHIP_Config * config）：获取存储在配置结构中 的芯片配置的值。该值写入配置结构的devcfg字段。 CHIP_SUPPORT：编译时间常数，当芯片支持CHIP模式时为1,不支持时 为0。该常数不是必需的，目前所有芯片都支持该模块。 uint CHIP_getRevId（）：返回CPU版本标识号，由CSR寄存器的Revision ID字段决定。 void CHIP_ConfigArgs（unit32 devcfg）：设置芯片配置，将devcfg值写入 芯片的配置地址。
(x T ) 0 f ( x) 其中T为规定的阈值。 255 ( x T )
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（三） Matlab实现阈值分割
一个简单的灰度处理的Matlab程序 | for i = 1: ROW
% threshold.m I=imread('lena.bmp');%读取原图像 figure(1); imshow(I);title('原始图像'); %显示原图像 [ROW,COL]=size(I); T=125; %设置阈值 I = double(I);
实验4、利用DSP实现图像的缩放G
实验四利用DSP实现图像的缩放一、实验目的实验一“DSP图像采集与传输”工程已经给出了完整的图像采集与显示程序，介绍了将模拟图像采集为数字图像并进行显示的方法，以及DSP系统各硬件资源和功能模块的作用。
本实验的重点是利用DSP C语言实现图像的灰度处理，通过该实验，掌握利用DSP 进行图像灰度处理的方法，掌握外部存储器接口(EMIFA)的原理和初始化编程。
1．了解图像缩放算法的基本原理。
2. 掌握外部存储器接口(EMIFA)的原理和初始化编程。
3. 掌握利用DM642实现图像缩放的方法。
二、实验原理在计算机图像处理中，图像缩放是指对数字图像的大小进行调整的过程。
图像缩小又称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled)，主要目的是使图像符合显示区域的大小，生成对应图像的缩略图。
图像放大又称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating)。
图像的缩放操作将影响图像的质量。
图像放大可以有很多种算法，如最近领域插值和双线性插值，其中双线性插值的效果较最近领域插值显得平滑。
缩小图像方法如近邻取值法和局部平均取值法等。
假设图像x轴方向缩放比率是f x，y轴方向缩放比率是fy，那么原图中点(x0，y0)对应与新图中的点(x1，y1)的转换矩阵为：其逆运算如下：三、Matlab实现图像缩放Matlab提供函数imresize()进行图像缩放，一个简单的图像缩放的Matlab程序如下。
% resizepic.mI = imread('lena.bmp');J = imresize(I,0.5, 'nearest');%图像缩放，缩放系数为0.5。
'nearest'邻近取值法,'bilinear'是双线性取值法,'bicubic'局部平均取值法。
figure(1);imshow(I); %显示原图像title('原始图像');figure(2);imshow(J); %显示经缩放的图像title('经缩放的图像');在Matlab 中运行该程序，生成图像如图7-4-1所示。
基于DSP的图像压缩系统
量化主要通过原始数据除以量化表得到。量化表值
可以根据需要自定, 其值规定了其所对应 DCT 系数的量
化步长。
编码根据直流和交流数据分别采取不同的编码方式。
对 DC 系数采用 DCPM 编码, 前子块的 DC 系数被用来预
测当前子块的 DC 系数进行差值无失真编码。对于 AC 系
数, 先按照 Zig Zag 序列扫描, 再进行编码。最后将所有码
2 JPEG 图像压缩算法
2. 1 JPEG 图像压缩 传统的 JPEG 图像压缩算法过程为: ( 1) 离散余弦变
换; ( DCT ) ; ( 2) 量化; ( 3) 行程编码和熵编码如图 3 所示。
图 3 JP EG 图像压缩框图
图 2 C5409 与 CP LD 连接示意图
由于 DSP 的通用 I/ O 口较少, 而外部接口较多, 必须 扩展 I/ O 口。本文所采用的方法是将 DSP 的输出信号/ IS, / PS, / DS, / IOMST RB, / M STRB ( 分别为 IO 空间、程 序空间、数据空间选择信号, I/ O 总线信号和存储器总线信 号) 作为为 CPLD 的输入信号。CPL D 的输出则主要是各 个外围器件的控制信号, 包括存储器( 程序存储器, 数据存 储器、串口的控制信号等。 1. 4 DSP 芯片电源电路设计
151
第 30 卷
电子测量技术
控制电路产生本系统各部分的地址译码信号, 使之映射到 不同的地址区域, 并控制图像 A/ D 芯片进行图像采集, 这 部分由 CPLD 实现控制; 图像采集芯片的寄存器控制由 51 单片机完成。
图 1 图像处理系统结构框图 1. 3 DSP 外围时序控制电路的设计
本系统中各种外围接口 电路多, 系统的 时序控制复 杂。为简化接口电路, 并提高 I/ 0 口寻址速度, 本系统采用 了 Latice 公司的 IspL si2064VE 芯片, 采用 VH DL 语言编 程进行 I/ 0 口电路的扩展以及产生对外围电路控制的时 序, 电路如图 2 所示。
实验5、利用DSP实现图像的平滑G
实验五利用DSP实现图像的平滑一、实验目的实验一“DSP图像采集与传输”工程已经给出了完整的图像采集与显示程序，介绍了将模拟图像采集为数字图像并进行显示的方法，以及DSP系统各硬件资源和功能模块的作用。
本实验重点是利用DSP C语言实现图像的高斯模板图像平滑处理，将通过该实验，掌握利用DSP进行高斯模板图像平滑处理的方法，掌握TMS320C6000 I2C函数库的使用和编程。
1．了解图像平滑处理算法的基本原理。
2. 掌握DM642片上外设I2C接口的原理、编程和使用。
3. 掌握利用DM642实现图像高斯模板图像平滑处理的方法二、实验原理图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。
图像平滑的方法包括插值、线性平滑和卷积法等。
这样的处理方法根据图像噪声的不同进行平滑，比如椒盐噪声，就采用线性平滑方法。
图像平滑的目的主要是为了减少图像的噪声。
大部分噪声都是随机的，如由敏感元件、传输通道、量化器等引起的噪声。
可以利用邻域平均的方法来判断每一点是否含有噪声，并用适当的方法来消除噪声，这种方法是一种空间域的图像平滑方法。
常见的平滑方法有模板法和均值法。
模板法的思想是通过一个点和它周围的几个点的某种运算（通常是平均运算）来消除突然变化的点，从而滤掉一定的噪声。
但是图像却会有一定程度的模糊。
均值平滑是将原图像的每一个像素都用其相邻的nxn（一般用3x3）个像素的灰度值的平均值来代替。
其掩模平滑矩阵为：平均模板虽然考虑了邻域点的作用，但并没有考虑各点位置的影响，对于所有的9个点都一视同仁，所以平滑的效果并不理想。
实际上我们可以想象，离某点越近的点对该点的影响应该越大，为此，我们引入了加权系数，将原来的模板改造成。
可以看出，距离越近的点，加权系数越大。
新的模板其实也是一个常用的平滑模板，称为高斯(Gauss)模板，因为这个模板是通过采样2维高斯函数得到的。
图像缩放的双线性插值原理及DSP下的优化
图像缩放的双线性插值原理及DSP T的优化目录图目录 (3)1 案例描述 (2)1.1 图像缩放模块处理函数的实现方式 (2)1.2 双线性缩放原理 (4)1.3 DSP上的双线性缩放的实现 (8)1.3.1 通用双线性的实现 (8)1.3.2 快速双线性的实现 (10)2 案例分析 (12)3 解决过程 (12)4 解决结果 (12)5 总结 (12)图目录图表1基本的任意位置缩放效果图 (2)图表2帧格式目的图像的缩放效果图 (2)图表3场格式的目的图像缩放效果图 (3)图表4原始图片 (6)图表5最临近插值放大的效果图 (7)图表6双线型内插值放大图片 (7)关键词：双线性插值dm6446内联指令YUV格式摘要：本文描述了双线性插值的基本原理，同时介绍了其在YUV格式图像缩放中的应用及优化。
1 案例描述1.1 图像缩放模块处理函数的实现方式422缩放、420的缩放以及两者之间相互缩放，在Resizer 模块中都是采用双线性原理实现的,唯一不同的就是根据图像的格式不同，取数据和拼数据的方式稍有不同，另外在实现缩放的同时也 加入了根据用户输入的信息在目的图像周围加上任意颜色的边框的功能。
图像缩放原理示意图如下：图表1基本的任意位置缩放效果图L -----目的图像的步进值------- 源图像的步进值 ---------- ►------------------------------- 目的图 像指针缩放到指定位 置F 面是目的图像为帧格式时加边框之后的效果：图表2帧格式目的图像的缩放效果图源图像 首指针缩放位置的宽和高模板编号：模板版本：V1.0Beta1.0 第2页共15页帧图形加边框后的效果F 面是目的图像为场格式时加边框之后的效果:图表3场格式的目的图像缩放效果图目的图像的步进值目的图 像指针上半场的图像下半场的图像场图形加边框后的效果为了提高效率，将相同尺寸的图像直接进行拷贝，所以每种类型的转换都存在拷贝和缩放两类 函数。
关于DSP图形缩放的课程设计报告
成都理工大学工程技术学院课程设计目录第一章概述 (3)1.1、项目背景 (3)1.2、研究进展 (3)1.3、研究目的 (3)1.4 小结 (3)第二章总体设计及关键技术分析 (3)2.1、理论基础 (3)2.2、理论分析 (4)2.3、设计流程图 (4)2.4、流程图说明 (5)2.5、小结 (5)第三章程序实现 (5)3.1、基于CCS平台实现的算法程序 (6)3.2、基于MATLAB平台实现算法的程序 (8)第四章结束语 (9)第五章参考文献 (10)第一章概述1.1、项目背景1.2、研究进展现在数字图像处理是越来越成熟，我们选择用DSP来缩放图像。
一步步的学习并掌握了DSP对图像的基本方法。
对于在DSP中，对图形处理的算法还有语言都是我们学习掌握的重点。
在实际的课程设计中，我虽然有太多不懂的地方，但我们通过查资料，都一一的的解决了。
我们所编写的程序也达到了一起的效果，能将图像放大缩小。
1.3、研究目的1、熟练地的掌握CCS的软件应用2、熟练地掌握MA TLAB和DSP对于图像处理的方法3、对于数字图像的处理的学习打下基础4、小结对于数字图像处理还有许多地方需要我们去学习。
第二章总体设计及关键技术分析2.1、理论基础本实验是基于DSP数字信号处理器的实验。
在计算机图像处理中，图像缩放是指对数字图像的大小进行调整的过程。
而图像缩小又称为下采样或降采样，主要目的使图像符合显示区域的大小，生成对应图像的缩略图。
图像放大又称为上采样或或图像插值。
图像的缩放将影响图像的质量，图像的放可以有很多种算法。
如最近领域插值和双线性插值，其中双线性插值的效果较最近领域插值显得平滑。
缩小的图像的方法如近邻取值法和局部平均取值法等。
图像缩放是一种非平凡的过程需要在处理效率以及结果的平滑度和清晰度上做一个权衡。
当一个图像的大小增加之后组成图像的像素的可见度将会变得更高从而使得图像表现得“软”。
相反地缩小一个图像将会增强它的平滑度和清晰度。