基于DSP的嵌入式显微图像处理系统的设计
来源： 作者： 发布时间：2016-04-03 08:07:14 浏览量：本文在DSP/BIOS的基础上，设计开发了显微图像处理系统的DSP应用程序。使用混合语言编程，用C语言设计程序中对运行时间影响不大的模块，用汇编语言设计严格要求实时性的核心算法。在这里，程序采用模块化设计，各个功能模块相互独立，程序框图如图3所示。该程序主要由1个主程序初始化模块、3个硬件中断HWI处理模块、1个软件中断SWI处理模块和4个任务模块TSK构成。
当系统复位后，DSP执行Bootload引导程序，并将程序入口点设置到c_int00处，DSP/BIOS应用程序从该处开始运行，执行过程为：首先调用DSP/BIOS初始化模块，并调用主函数main()，由main()函数负责完成硬件资源分配及各种外围芯片工作方式的初始化设置；然后启动DSP/BIOS，并进入空闲循环周期。这时，应用程序完全由硬件中断驱动，只有产生中断时，才会执行相应的功能模块，执行完毕后跳出继续执行Idle空闲循环程序。
2.2 图像处理算法设计
当采集完一场图像后，FPGA以中断方式通知DSP，触发DSP的INT0中断。由于一场图像的时间间隔为20ms，因此每隔20ms触发一次该中断。在中断处理程序Vs_interrupt()中启动键盘扫描SWI，若有键按下，则执行相应的图像处理程序。
显微图像受光源光照强度的影响很大，采集的图像往往质量较差、亮度不均匀，目标区域不易从背景区域中分离出来。为此，需要首先对图像进行滤波处理，然后采用自适应阈值的办法将目标从背景中提取出来，并利用数学形态学的方法进一步去噪处理，最后完成对图像中目标的统计测量计算。
首先，利用中值滤波进行图像平滑，窗口大小选择3×3，采用十字状窗口。中值滤波在保持目标图像边缘的同时，去除了尖峰干扰，使图像背景的亮度更均匀，便于进一步的图像分割处理。
由于光源光照强度的影响，背景的灰度值在整幅图像中存在很大差别，如果只用一个固定的全局阈值对整幅图像进行分割，则由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。为提高分割的精确性，可采用随背景灰度值缓慢变化的动态阈值分割的方法，即自适应阈值算法。具体做法是：首先将原图像分解成系列子图像，由于子图相对原图很小，因此受阴影或对比度空间变化等问题的影响会比较小；然后对每个子图计算一个局部阈值；最后通过对这些子图所得到的阈值进行线性插值，就可以得到对原图中每个像素进行分割所需要的合理阈值。分割后的二值图像再利用数学形态学变换中的开、闭运算并选取合适的算子，便可以很好地消除图像中仍然存在的少量噪声点，利于下一步的工作。
这里，在局部阈值计算时采用最大类间方差法[6]电感生产厂家，其计算公式为：
光电感器 
其中：σ2(T)为两类间最大方差，WA为目标概率，μa为目标的平均灰度，WB为背景概率，μb为背景平均灰度，μ为图像总体平均灰度。即阈值差模电感T将图像分成A、B两部分，使得两类总方差σ2(T)取最大值的T，即为最佳分割阈值。
为了实现对显微图像中目标的数目以及直径、面积等几何特征的统计测量，采用了对二值图像的目标区域进行标记归类的算法[7]。首先对二值图像的目标区域从左到右、自上而下进行扫描，若为目标点，则对其加以标记，并根据八连通原则将属于同一个颗粒的目标图像赋予相同的数值。标记归类算法示意图如图4所示。由于目标的几何形状是不规则的，一次扫描不能够把所有目标全部区分开来，因此要对二值图像进行多次扫描。图4(a)表示二值图像（黑色区域为目标，白色为背景），图4(b)为对目标区域的一次标记，图4(模压电感器c)为最后标记完成的结果。其中，数字1表示1号目标，数字2表示2号目标。从图4可以看出，1号目标的标记经过一次扫描就能够完成，而2号目标则需要二次扫描方可完成标记。目标图像经过标记归类后就可以很方便地对目标的数目及直径、面积和周长等特征进行测量了。
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3 实验结果