零件表面损伤检测中图像处理技术的设计与应用
Blackfin处理器在工业图像处理中的设计与应用。因为处理器（PC）可以提供低成本，小尺寸和可扩展的图像处理系统，所以它们比具有更高功耗和价格的其他类似系统更具吸引力。
。该公司处理器系列的时钟频率包括增强的结构，可促进有效的数据移动和处理。
这种结构类似于双倍累加单元，并为视频和数据通道提供了高速并行接口。下面将介绍一些常用的图像处理和视频处理算法，以说明处理器的这些特征如何在当今的图像处理系统中发挥作用。
1 Blackfin处理器具有许多适用于图像应用程序的功能。 2因为Blackfin处理器具有双单元，所以它可以在一个周期中产生两个输出点，这相当于在每个周期中进行一个×卷积，这接近于核心处理器。
级是最快的，但是通常容量太小并且没有大的图像缓存。这就是为什么直接内存访问如此重要的原因之一。
在该模式下，数据帧可以存储和从快速存储器中提取数据，而来自视频外围设备的数据则被加载到更大的片外缓冲器中。控制器独立于核心处理器工作，并且核心周期仅在传输完成后才用于提供中断。
下文所述的每种算法都利用基于它的某些类型的框架来实现最佳性能。选择这些算法是因为它们适用于广泛的应用。
3倍卷积3倍蒙版，但是蒙版不能太小，否则将无法检测到图像的边缘。图2示出了矩阵：输入矩阵，×掩模矩阵和输出矩阵。
通过向其正确输入数据，处理器单元可以在一个处理器周期中一次处理两个输出点，并读取与该操作并行执行的多个数据。这种方法可以为每个循环重复周期或每个像素周期高效地计算双输出点。
3倍卷积核可近似水平和垂直边缘。第一矩阵检测垂直边缘的变化，而第二矩阵检测水平边缘的变化。
Blackfin处理器使用保留×像素图像的两个梯度中较大的值的方法，大约需要处理一帧。同时，它使用基于它的二维数据框架来访问快速处理器内存中的数据。
Blackfin处理器的几个功能在Blackfin处理器上，即使处理器具有舞台通道，分支前的处理也可以小到一个周期。这对于具有信号处理能力的处理器而言意义重大，在这种情况下，显然有助于缩短计算时间。
Blackfin处理器的信号处理功能可以在一个周期内完成两次乘法，并两次访问存储器以同时读取累加的表值。事实证明，该方法可以很好地完成定点霍夫变换，其效果与浮点计算相当。
＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp; //遍历值a0 + = a1; //添加结果Blackfin处理器提供了一个向量指令，可从两个操作数对中找到两个最大值。这种处理方法可以有效地找出NMAC和算术逻辑单元，并且处理器具有四个附加的单元，可以应用于单周期指令。
这四个可以同时处理四组字节，例如添加，删除和平均。在图像帧之间包括运动估计时非常有用。
8位减法绝对值累加指令减去四对值，取每个差的绝对值，然后将每个结果累加到累加器中以区分对象的运动。简而言之，处理器具有多种有效方法来检测相邻图像帧的运动。
FFT（FFT）是一种用于计算离散傅立叶变换的快速算法。在计算二维数据时，其主要用途包括快速卷积滤波，快速相关，图像增强和目标识别。
×图像的二维尺寸也应为×。旋转因子通常在运行时间之前计算。
位反转和蝶形加减法指令可实现FFT算法的高效运行。为了完成二维位反转，将×输入图像扩展为大小为2的一维向量。
这主要是因为由一维位反转向量生成的转置矩阵为e
。该公司处理器系列的时钟频率包括增强的结构，可促进有效的数据移动和处理。
这种结构类似于双倍累加单元，并为视频和数据通道提供了高速并行接口。下面将介绍一些常用的图像处理和视频处理算法，以说明处理器的这些特征如何在当今的图像处理系统中发挥作用。
1 Blackfin处理器具有许多适用于图像应用程序的功能。 2因为Blackfin处理器具有双单元，所以它可以在一个周期中产生两个输出点，这相当于在每个周期中进行一个×卷积，这接近于核心处理器。
级是最快的，但是通常容量太小并且没有大的图像缓存。这就是为什么直接内存访问如此重要的原因之一。
在该模式下，数据帧可以存储和从快速存储器中提取数据，而来自视频外围设备的数据则被加载到更大的片外缓冲器中。控制器独立于核心处理器工作，并且核心周期仅在传输完成后才用于提供中断。
下文所述的每种算法都利用基于它的某些类型的框架来实现最佳性能。选择这些算法是因为它们适用于广泛的应用。
3倍卷积3倍蒙版，但是蒙版不能太小，否则将无法检测到图像的边缘。图2示出了矩阵：输入矩阵，×掩模矩阵和输出矩阵。
通过向其正确输入数据，处理器单元可以在一个处理器周期中一次处理两个输出点，并读取与该操作并行执行的多个数据。这种方法可以为每个循环重复周期或每个像素周期高效地计算双输出点。
3倍卷积核可近似水平和垂直边缘。第一矩阵检测垂直边缘的变化，而第二矩阵检测水平边缘的变化。
Blackfin处理器使用保留×像素图像的两个梯度中较大的值的方法，大约需要处理一帧。同时，它使用基于它的二维数据框架来访问快速处理器内存中的数据。
Blackfin处理器的几个功能在Blackfin处理器上，即使处理器具有舞台通道，分支前的处理也可以小到一个周期。这对于具有信号处理能力的处理器而言意义重大，在这种情况下，显然有助于缩短计算时间。
Blackfin处理器的信号处理功能可以在一个周期内完成两次乘法，并两次访问存储器以同时读取累加的表值。事实证明，该方法可以很好地完成定点霍夫变换，其效果与浮点计算相当。
＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp; //遍历值a0 + = a1; //添加结果Blackfin处理器提供了一个向量指令，可从两个操作数对中找到两个最大值。这种处理方法可以有效地找出NMAC和算术逻辑单元，并且处理器具有四个附加的单元，可以应用于单周期指令。
这四个可以同时处理四组字节，例如添加，删除和平均。在图像帧之间包括运动估计时非常有用。
8位减法绝对值累加指令减去四对值，取每个差的绝对值，然后将每个结果累加到累加器中以区分对象的运动。简而言之，处理器具有多种有效方法来检测相邻图像帧的运动。
FFT（FFT）是一种用于计算离散傅立叶变换的快速算法。在计算二维数据时，其主要用途包括快速卷积滤波，快速相关，图像增强和目标识别。
×图像的二维尺寸也应为×。旋转因子通常在运行时间之前计算。
位反转和蝶形加减法指令可实现FFT算法的高效运行。为了完成二维位反转，将×输入图像扩展为大小为2的一维向量。
这主要是因为由一维位反转向量生成的转置矩阵为e