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                DSP6000圖像/視頻處理

           課程目標

          學員經過培訓后能夠利用DSP642芯片進行圖像和視頻的處理,熟練掌握相關算法,能夠獨

         立完成項目。

           招生對象

          DSP系統的軟件和硬件開發工程師,電子類專業的大學生和研究生。

           入學要求

               學員學習本課程應具備下列基礎知識:
                ◆熟悉C語言編程;
                ◆了解數字信號處理原理。

           師資團隊
        徐老師

        多年DSP開發經驗,精通嵌入式Linux應用開發、系統移植與驅動開發,開發過基于達芬奇DSP6446的高清視頻會議系統、基于DM642的智能視頻監控系統、基于DM642的IP遠程、監視器的同步監控系統,在基于DSP的DM642和6446芯片的視頻/圖像處理、視頻的壓縮算法等方面富有經驗。

        李老師

        精通TI公司的DM642芯片、達芬奇系列芯片的圖像/視頻處理,主持實施過大型人臉識別,指紋識別的項目,實戰經驗豐富,長期從事教學與科研工作,主要研究方向包括網絡通信、視頻/圖像處理、數據庫等。具有8年以上的硬件設計經驗,尤其是近6年來一直從事高速DSP系統硬、軟件和FPGA開發經驗數字電路設計工作,具有非常豐富的高速PCB設計經驗。精通TI公司的C6000、ADI公司的TigerSHarc-201等系列高速DSP,成功開發了多個高速DSP和FPGA結合及DSP和ARM相結合的高難度項目,尤其擅長多處理器系統的開發,精通多種圖像/視頻處理和相關的編碼解碼算法。

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           班級規模及環境
               為了保證培訓效果,增加互動環節,我們堅持小班授課,每期報名人數限5人,多余人員安排到下一期進行。
           上課時間和上課地點
                     上課地點:【【上海總部】:同濟大學(滬西)/星河世紀廣場(11號線上海西站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:凱盟大廈(新華路) 【成都分部】:四威大廈(泰安里營門口路)
                     最近開課時間(周末班/連續班/晚班):DSP6000開課:2012年7月7日.....。。..
           學時和費用
             ◆課時: 共8天,64學時
                ◆外地學員:代理安排食宿(需提前預定)
           最新優惠
               ◆團體報名優惠措施:兩人95折優惠,三人或三人以上9折優惠 。注意:在讀學生憑學生證,即使一個人也優惠500元。
           質量保障

                1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
                2、培訓結束后免費提供一個月的技術支持,充分保證培訓后出效果;
                3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。
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           師資團隊

        【徐老師】


        多年DSP開發經驗,精通嵌入式Linux應用開發、系統移植與驅動開發,開發過基于達芬奇DSP6446的高清視頻會議系統、基于DM642的智能視頻監控系統、基于DM642的IP遠程、監視器的同步監控系統,在基于DSP的DM642和6446芯片的視頻/圖像處理、視頻的壓縮算法等方面富有經驗。

        王老師

        精通TI公司的DM642、6446芯片的圖像/視頻處理,主持實施過大型人臉識別,指紋識別的項目,實戰經驗豐富,長期從事教學與科研工作,主要研究方向包括網絡通信、視頻/圖像處理、數據庫等。具有8年以上的硬件設計經驗,尤其是近6年來一直從事高速DSP系統硬、軟件和FPGA開發經驗數字電路設計工作,具有非常豐富的高速PCB設計經驗。精通TI公司的C6000、ADI公司的TigerSHarc-201等系列高速DSP,成功開發了多個高速DSP和FPGA結合及DSP和ARM相結合的高難度項目,尤其擅長多處理器系統的開發,精通多種圖像/視頻處理和相關的編碼解碼算法。

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           課程大綱

        1 緒論

        1.1 圖像信號
        1.2 數字圖像信號處理
        1.3 圖像系統的構成
        1.4 圖像質量的評價
        1.5 圖像處理與通信的發展

        2 數字圖像基礎

        2.1 圖像信號的數字化
        2.2 數字視頻信號和ITU-R BT.601標準
        2.3 圖像設備和器件
        2.4 高速DSP

        3 圖像信號的正交變換

        3.1 離散傅立葉變換
        3.2 離散K-L變換
        3.3 離散余弦變換
        3.4 數字圖像信號的正交基表示
        3.5 沃爾什和哈達瑪變換

        4 圖像增強

        4.1 灰度級修正
        4.2 圖像的同態增晰
        4.3 圖像的平滑
        4.4 圖像的銳化
        4.5 圖像的偽彩色處理
        4.6 圖像的幾何校正

        5 圖像復原

        5.1 圖像降質的數學模型
        5.2 無約束圖像復原
        5.3 有約束圖像復原

        6 圖像重建

        6.1 計算機斷層掃描技術
        6.2 投影定理
        6.3 傅立葉投影重建
        6.4 卷積逆投影重建
        6.5 代數重建
        6.6 三維圖像重建的體繪制
        6.7 三維圖像重建的面繪制

        7 圖像處理的數學形態學方法

        7.1 數學形態學的基本概念
        7.2 二值圖像的數學形態學變換
        7.3 灰度圖像的數學形態學

        8 數字圖像處理的應用

        8.1 概述
        8.2 WiT圖像處理系統

        9 圖像的統計特性與壓縮編碼

        9.1 圖像的統計特性
        9.2 統計編碼
        9.3 預測編碼和變換編碼
        9.4 量化

        10 靜止圖像編碼

        10.1 方塊編碼(BTC)
        10.2 比特面編碼
        10.3 JPEG標準與JPEG2000
        10.4 二值圖像編碼方法簡介

        11 活動圖像編碼

        11.1 幀間預測編碼
        11.2 運動估計與運動補償預測
        11.3 混合編碼
        11.4 有關國際標準簡介
        11.5 傳輸差錯與處理

        12 圖像編碼新方法

        12.1 小波變換與圖像編碼
        12.2 模型基編碼
        12.3 分形圖像編碼

        13 圖像的網絡傳輸

        13.1 通信網基礎
        13.2 通信網接口
        13.3 模擬基帶信號和模擬調制
        13.4 數字基帶信號和數字調制

        14 圖像通信的應用和發展

        14.1 會議電視系統
        14.2 可視電話系統
        14.3 數字電視體系和其它應用系統
        14.4 基于IP的H.323系統
        14.5 圖像通信的展望


        15 視頻圖像的處理
         15.1 視頻成像變換
         15.2 背景更新技術
         15.3 運動檢測算法
         15.4 視頻圖像分割
         15.5 基于彩色檢測線線間差分的陰影消除方法

        實驗內容如下:

        序號
        實 驗 名 稱
        實 驗 說 明
        實驗 1
        SDRAM 操作實驗
        SDRAM 的測試過程主要是對外部SDRAM的0X80000000 開始的空間連續寫入從0 遞增到0X200000 的數據,然后逐一讀出、比較寫入的數據和讀出的數據是否一致。
        實驗 2
        視頻通道1 采集實驗
        視頻通道1同模擬彩色攝像頭采集外部視頻
        實驗 3
        視頻通道2 采集實驗
        了解兩個視頻通道采集視頻的方式的區別
        實驗 4
        視頻通道1 采集回放實驗
        可在顯示設備上看到運動的圖像。
        實驗 5
        音頻采集回放實驗
        CODEC 音頻采集回放實驗,主要包含了McBSP 設置和通訊,對CODEC 的設置,以及CODEC 對音頻數據的交換。
        實驗 6
        視頻JPEG 編解碼網絡傳輸實驗 運行程序后在pc 的IE瀏覽器中直接輸入地址:http://192.168.0.253,就可以在IE 中看到圖像了。
        實驗 7
        圖像的反色實驗 將圖像按像素進行求反,取得類似照相底片效果。求反處理的圖像與原始圖“黑白顛倒”,
        可以看清原始圖中灰黑區域的情況。

        設DA 表示輸入圖像的灰度,DB 表示輸入圖像的灰度。灰度變換方程為:DB=f(DA)=255?DA DB=f(DA)=255-DA

        實驗 8
        圖像的灰度顯示實驗 灰度圖(gray-scale imgc5)是指將圖像按照灰度等級的數目來劃分后形成的圖像。灰度
        模式最多使用256 級灰度來表現圖像,圖像中的每個像素有一個0(黑色)到255(白色)之間
        的亮度值。
        實驗 9
        圖像的閾值分割實驗 灰度的閾值變換可以將一幅灰度圖像轉換成黑白二值圖像。它的操作過程是先由用戶指
        定一個閾值,如果圖像中期權像素的灰度值小于該閾值,則將該像素的灰度值設置為0,否則
        灰度值設置為255。
        實驗 10
        灰度圖的線性變換實驗 灰度的線性變換就是將圖像中所有的點的灰度按照線性灰度變換函數進行變換。該線性
        灰度變換函數f (x)是一個一維線性函數。
        實驗 11
        灰度窗口實驗
        灰度窗口變換(slicing)是將某一區間的灰度級和其他部分(背景)分開。
        實驗 12

        灰度拉升實驗

        灰度拉伸和灰度的線性變換有點類似,都用到了灰度的線性變換,但不同之處在于灰度拉
        伸不是完全的線性,而是分段進行線性變換。詳細介紹了灰度變換函數表達式
        實驗 13
        直方圖實驗 有時我們需要知道一幅圖中的灰度分布情況,這時就可以采用灰度直方圖(histogram)
        一般情況下灰度直方圖中的橫坐標表示灰度值,縱坐標表示該灰度值出現的次數(頻
        率)。所以說,灰度直方圖(histogram)是灰度級的函數,它表示圖像中具有每種灰度級的像素
        的個數,反映圖像中每種灰度出現的頻率。直方圖是多種空間域處理技術的基礎。直方圖的操
        作能有效的用于圖像增強,除了提供有用的圖像統計資料,直方圖固有的信息還可以用在其他
        圖像處理中,如圖像的分割與壓縮等。
        實驗 14
        灰度均衡實驗 灰度均衡有時也稱直方圖均衡,目的是通過點運算使輸入圖像轉換為在每一級上都有相同
        的像素點數的輸出圖像(即輸出的直方圖是平的),這對于在進行圖像比較或分割之前將圖像轉化為一致的格式是十分有益的。
        實驗 15
        圖像平移實驗 平移后的圖像上的每一點都可以在原圖像中找到對應的點。例如,對于新圖中的(0,
        0)像素,代入上面的議程組,可以求出對應原圖中的點,可以直接將它的像素值同意設置為0
        或者255(對于灰度圖就是黑色或白色)。同樣,若有點不在原圖中,也就說明原圖中有點被移
        出顯示區域。如果不想丟失被移出的部分圖像,可以將新生成的圖像擴大tx ,高度擴大ty 。
        實驗 16
        圖像的垂直鏡像變換實驗 設圖像高度為IHeight,寬度為IWidth,原圖中(x0,y0)垂直鏡像后將變為(x0,
        IHeight-y0)。在視頻顯示任務的循環中,程序首先將視頻數據從輸入緩沖區讀入自己開設的臨時圖像處理緩沖區,再在臨時圖像處理緩沖區上進行處理,處理后的數據再輸出到輸出緩沖區。在屏幕中央開辟一個矩形區域,對這個區域內的圖像進行處理。
        實驗 17
        圖像的水平鏡像變換實驗 設圖像高度為IHeight,寬度為IWidth,原圖中(x0,y0)經過水平鏡像后從未將變為
        (IWidth-x0,y0)。
        實驗 18
        圖像的縮放實驗 假設圖像x 軸方向縮放比率fx,y 軸方向縮放比率是fy,那么原圖中點(x0,y0)對應
        于新圖中的點(x1,y1)的轉換矩陣為...
        實驗 19
        圖像的旋轉實驗 詳細闡述旋轉變換矩陣表達式。
        實驗 20
        圖像的平滑實驗 圖像平滑的目的主要是為了減少圖像的噪聲。大部分噪聲,如由敏感元件、傳輸通道、
        量化器等引起的噪聲,幾乎都是隨機性的。它們對某一像素點的影響,我們可以看作是孤立的,
        因此,和臨近各點相比,該點灰度值將有顯著的不同。基于這一分析,我們可以用所謂領域平
        均的方法來判斷每一點是否含有噪聲,并用適當的方法來消除所發現的噪聲。這實際上就是一
        種空間域的圖像平滑方法。
        在該實驗中,我們采用模板法來實現對圖像的平滑。模板法的思想是通過一個點和它周圍
        的幾個點的某種運算(通常是平均運算)來消除突然變化的點,從而濾掉一定的噪聲。
        實驗 21
        圖像的中值濾波實驗 中值濾波是一種非線性的信號處理方法。中值濾波器在1971 年由J.w.Jukcy 首先提出并
        應用在一維信號處理技術(時間序列分析)中,后來被二維圖像信號處理技術所引用。中值濾
        波在一定的條件下可以克服線性濾波器如最小均方濾波、均值濾波等帶來的圖像細節模糊,而
        且對濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。由于在實際運算過程中不需要圖像的統計特征,
        因此這也帶來不少方便。但是對于一些細節多,特別是點、線、尖頂細節多的圖像不宜采用中
        值濾波。
        中值濾波一般采用一個含有奇數個點的滑動窗口,將窗口中各點灰度值的中值來替代值定
        點(一般是窗口的中心點)的灰度值。對于奇數個元素,中值是指按大小排序后,中間的數值:
        對于偶數個元素,中值是指排序后中間兩個元素灰度值的平均值。
        實驗 22
        圖像的邊緣檢測實驗 邊緣的種類可以分為兩種:一種稱為階躍性邊緣,它兩邊的像素的灰度值有著顯著的不同;
        另一種稱為屋頂狀邊緣,它位于灰度值從增加到減少的變化轉折點。下圖分別給出了這兩種邊
        緣的示意圖及相應的一階方向導數、二階方向導數的變化規律。對于階躍性邊緣,二階方向導
        數在邊緣處呈零交叉;而對于屋頂狀邊緣,二階方向導數在邊緣處取極值。
        如果一個像素落在圖像中某一個物體的邊界上,那么它的鄰域將成為一個灰度級的變化帶。
        對于這種變化最有用的兩個特征是灰度的變化率和方向,它們分別以梯度向量的幅度和方向來
        表示。
        實驗 23
        圖像銳化實驗 圖像銳化處理的目的是使模糊的圖像變得更加清晰起來。通常針對引起圖像模糊的原因
        而進行相應地銳化操作屬于圖像復原的內容。圖像模糊的實質就是圖像受到平均或積分運算造
        成的,因此可以對圖像進行逆運算如微分運算來使圖像清晰化。從頻譜角度來分析,圖像模糊
        的實質是其高頻分量被衰減,因而可以通過高通濾波操作來清晰圖像。但要注意,能夠進行銳
        化處理的圖像必須有較高的信噪比。否則銳化后圖像的信噪比反而更低,從而使噪聲增加的比
        信號還要多,因此一般是先去除或減輕噪聲后再進行銳化處理。圖像銳化一般有兩種方法:一
        種是微分法,另一種是高通濾波法。
        實驗 24
        FLASH操作及bootload 實驗 掌握FLASH及bootload的操作。

         
         
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