用DSP做图像处理和分析，研究生在读，无人指导

Question

项目需要，要做一个以DSP为核心的、对工业相机采集到的图像信号做实时高速处理和分析的小型“下位机”，将来想和工业相机绑在一起成为一个“智能相机”。知道这个已经是成熟技术，但我们要做的是专用功能的，不能外购常规产品。手上有一套不错的TMS320C6713开发系统，上边CPLD、AD/DA和电源模块等都有，但苦于实验室没有这方面的研究基础，现在不知道该从何入手。
求大家帮忙指点迷津，不胜感激!

Answer 1

　　随着图像处理技术的深入研究和广泛应用，不断涌现的处理算法和各种现实需求对硬件系统性能的要求越来越高，单一处理器在许多场合已不能满足需要，并行、通用且处理能力强大的系统逐渐受到人们的青睐。另外寻求新的数学算法来强化信息的表达能力是科学家们满足这种需要而进行的一项重要探索。像模糊论集的引入、神经网络理论的实用化以及分形几何学的应用都是其中的成功范例。小波分析是一个新的数学分支,它被谕为是泛函分析、Fourier 分析、样条分析、调和分析、数值分析的最完美结晶,如何把新的数学理论应用于图像数据处理也是近年来科学家们正在研究的课题。
　　1、多DSP并行处理系统
　　按照Flynn 分类法，并行系统按照处理指令流和处理数据流的多样性，可分为SISD(单指令流单数据流)系统、SIMD(单指令流多数据流)系统、MISD(多指令流单数据流)系统和MIMD(多指令流多数据流)系统。随着技术的发展，SISD 系统和曾经风靡一时的SIMD 系统逐渐淡出了历史舞台；关于MISD 结构，正像Flynn 和Rudd 所指出的，从熟悉的编程结构到MISD 组织缺乏自然的映射，这抑制了人们对该体系结构的兴趣。当代绝大多数并行系统都属于MIMD 系统。
　　TI 公司的DSP 在全球市场上的占有率在一半以上，而TMS320C6416 则是其最高端的产品，具有主频高、双套外部地址和数据总线等特点，非常适合用于图像处理等领域，但是在多芯片集成处理上AD 公司的DSP 芯片性能更好一些。图像处理算法灵活多样，而且还在不断的迅速发展中。从通用性考虑出发，系统中处理器之间需要灵活的、高带宽的通信和握手机制[8]。多处理器系统需要考虑两方面的性能：计算能力和通信能力。主要包括分布式实时操作系统的性能、图像处理能力和图像序列并行处理能力[9]。
　　2 、基于小波变换的图像处理方法在DSP上的实现
　　小波分析是近年迅速发展起来的新兴学科, 与Fourier 分析和Gabor变换相比,小波变换是时间(空间)频率的局部化分析, 它通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化, 最终达到高频处时间细分和低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier分析不能解决的许多问题。目前许多小波算法的软件实现已经很成熟了,但是很难达到实时性的效果。而在硬件方面,随着数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列器件(FPGA)的发展,采用DSP+FPGA 的数字硬件系统显示出其优越性,可以把二者的优点结合在一起,兼顾速度和灵活性,因此DSP+FPGA 结构正愈来愈得到人们的重视, 应用的领域也越来越广泛。DSP+FPGA 系统最大的优点是结构灵活,有较强的通用性, 适合于模块化设计, 从而能够提高算法效率; 同时其开发周期较短, 系统容易维护和扩展, 适合实时信号处理。所以本文介绍的系统设计就是基于DSP+FPGA 结构的小波图像处理系统。小波分析由于具有良好的时频局部化性能, 已经在信号分析、图像处理、语音合成、故障诊断、地质勘探等领域取得一系列重要应用。而且各种快速有效的算法也促进了小波分析在实际系统中的应用。由于DSP 速度越来越快, 成本越来越低, FPGA 的容量越来越大, 使得DSP+FPGA 组成的系统成为解决系统设计的重要选择方案之一, 应用领域非常广泛
　　

Answer 2

主要是看程序，学哪部分把哪部分的例程拿出来跑，读懂，然后尝试自己改。
另外TI的板子网上资料很多，特别是TI的官网，需要什么多去找找。
有问题可以看看TI的E2E论坛，在上面提问会有ti的员工回答。
图书馆里能借到书，不过感觉书里都是按部就班讲什么是dsp，dsp的汇编啊。基础概念可以看书，使用的东西还是直接来程序学的块本回答被提问者和网友采纳

Answer 3

我的情况和你差不多，也在学dsp，搞视频处理，搞了段时间没成果，

Answer 4

我和你方向一样 也是无人指导 你最后是怎么入门的