基于DSP数字信号处理器的墙体裂缝测图像的处理
2 硬件系统设计
利用DSP完成墙体裂缝图像的采集与处理时，需要建立相应的硬件平台。该平台需要能实时完成图像的采集、处理与分析。本文采用TI公司的DSP芯片TMS320DM642作为主处理芯片，并完成相应的外部电路设计，其具体结构如图1所示。
用DSP处理器TMS320DM642作为主处理器，其最高能达到600 MHz的工作频率，完全能满足本文的墙体裂缝图像分割提取的实时处理要求。设计时，先利用CCD图像传感器采集墙体裂缝图像，再经过AD转换将图像数据送到CPLD中，并在缓冲后将数据传输到DSP进行处理，该DSP芯片可利用各种算法对图像进行处理。若数据需要存储，则可以利用CPLD将所需存储的数据在DSP与FLASH、SDRAM之间进行传递。当图像处理完成后，再通过LCD接口电路将图像在LCD上显示，从而完成图像的实时分析、处理与显示。
3 算法实现流程
该图像处理算法需要由相关的程序来实现，最后再将程序嵌入到DSP处理器中。当墙体裂缝图像通过CCD图像传感器采集以后，其后的处理过程首先要对图像进行中值滤波，其次通过灰度值修正，取得最优阈值后再进行二值化分割，以完成对图像的处理。
中值滤波算法的C语言实现过程首先是确定中值滤波窗口与形状，然后将窗口内的像素值存入数组中，再通过冒泡法对该数组进行排序以取出中值，最后用该中值替换原来窗口的中心像素，至此，便实现了图像的中值滤波。由于墙体裂缝图像的特殊性，灰度值修正算法的C语言实现过程是先获取用户感兴趣的灰度区域[A，B]，再利用循环对每个像素点的值M进行判断，若MA，则将M赋值为0，若M>B，则将M赋值为25 5，若AMB，则有：
式中INT为取整，通过以上运算，便可实现感兴趣区域的灰度拉伸，使对比度增强。图2所示是通过C语言实现中值滤波与灰度修正的具体
流程图。
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