基于TMS320DM8168平台的图像融合系统设计与实现

摘要

图像融合是一门综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等技术的当代高新技术，并且被广泛的应用于各种领域。而红外图像与可见光图像是多源信息中两种比较特殊的图像源，因此，研究红外和可见光图像的融合已经成为图像处理研究的热点。同时，考虑到图像融合系统便携和远程可操作的需求，本文利用德州仪器公司(Texas Instruments，TI)推出的高性能DaVinci系列芯片TMS320DM8168作为主处理器，对嵌入式图像融合系统平台的关键技术进行研究。 本文首先讲述了图像融合技术以及嵌入式开发平台的发展情况，随后介绍了几种常见的图像融合算法，同时在小波变换的基础上，提出一种基于图像边缘提取的小波变换图像融合算法，然后简要介绍了基于TMS320DM8168芯片的硬件平台，并阐述了相应平台的软件开发环境搭建，最后着重介绍了不同的融合算法在硬件平台的移植和实现。 在算法移植部分，采用了两种方式来对算法进行移植。一种是基于Linux，DVRRDK以及McFW构建一套图像融合系统平台的开发框架。DM8168包含四个处理器，其中，Video M3核和VPSS M3核分别负责视频的捕获显示、压缩编码，ARM Cortex-A8核负责外设控制，DSP C674x核负责运行图像融合算法;另一种是通过移植OpenCV+Qt的方式，设计并实现融合系统平台的开发框架，减少了算法移植的难度，缩短了程序开发周期。通过上述两种方式，可以将不同融合算法移植到硬件平台TMS320DM8168，最终实现了一套具有采集传输、融合和播放功能的图像融合系统。

目录

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摘要

1绪论

1．1研究背景和意义

1．2图像融合国内外研究现状

1．3 DaVinci技术发展现状

1．4论文主要研究内容

2红外与可见光图像融合算法研究

2．1图像融合算法的原理和分类

2．2常用的图像融合算法

2．2．1加权平均融合算法

2．2．2基于像素值比较的融合算法

2．2．3 Laplacian金字塔图像融合算法

2．3本章小结

3一种改进的基于图像边缘提取的小波变换图像融合算法

3．1小波变换理论

3．2基于小波变换的图像融合的流程

3．3基于图像边缘提取的小波变换图像融合算法

3．3．1图像边缘检测

3．3．2基于图像边缘提取的小波变换图像融合算法流程

3．4实验结果分析

3．5本章小结

4图像融合系统总体结构和嵌入式开发环境构建

4．1图像融合系统硬件系统总体结构

4．1．1图像融合系统的采集前端

4．1．2视频处理模块

4．2嵌入式软件开发环境搭建

4．2．1交叉编译器的安装

4．2．2 TFTP和NFS工具的安装

4．3本章小结

5基于DVRRDK开发包的应用程序设计与实现

5．1 McFW框架

5．2 Link的结构和创建方法

5．3 Link Chain的设计和实现

5．4加权平均融合算法的硬件实现

5．5算法优化

5．6应用程序的编译和运行结果

5．7本章小结

6基于OpenCV的图像融合算法移植和实现

6．1 OpenCV的移植和编译

6．2 Qt的移植和编译

6．3基于Laplacian变换的融合算法的硬件实现

6．4程序编译

6．5实验结果和分析

6．6本章小结

7全文总结和展望

7．1工作总结

7．2本文创新点

7．3工作展望

致谢

参考文献

附录