西南科技大学城市学院本科生毕业论文
rLCDCON2=(VBPD_320240<<24)|(LINEVAL_TFT_320240<<14)|(VFPD_320240<<6)|(VSPW_320240)；
rLCDCON3=(HBPD_320240<<19)|(HOZVAL_TFT_320240<<8)|(HFPD_320240)； rLCDCON4=(MVAL<<8)|(HSPW_320240)；
rLCDCON5=(1<<11)|(1<<9)|(1<<8)|(1<<3)|(BSWP<<1)|(HWSWP)； 设置3个帧缓存器起始地址寄存器
rLCDSADDR1=(((U32)LCD_BUFFER_CAM>>22)<<21)|M5D((U32)LCD_BUFFER_CAM>>1)；
rLCDSADDR2=M5D( ((U32)LCD_BUFFER_CAM+(SCR_XSIZE_TFT_320240*LCD_YSIZE_TFT_320240*2))>>1 )；
rLCDSADDR3=(((SCR_XSIZE_TFT_320240-LCD_XSIZE_TFT_320240)/1)<<11)|(LCD_XSIZE_TFT_320240/1)；
rLCDINTMSK|=(3)； // 屏蔽LCD子中断 rTPAL=0； // 禁用临时调色板
rLCDCON1|=1；使能视频输出和LCD控制信号
4.6源代码文件说明
源代码文件说明如表4－2。
表4－2 源代码文件说明表
文件名 2440init.s 2440lib.c 2440slib.s main.c mmu.c Test-OV7725.c camproset.c camif.c LCD－LTV350QV－F05.c 功能 2440初始化程序 2440库文件程序 2440子库文件程序 图像采集的主程序 内存管理单元程序 OV7725测试程序 相机接口预设置程序 相机接口设置程序 LCD显示程序 32
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4.7 图形识别的算法
二值化的定义：图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，
也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。
全局二值化
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个全局的阈值T，用T将图像的数据分成两部
全局二值化
分：大于T的像素群和小于T的像素群。将大于T的像素群的像素值设定为白色（或者黑色），小于T的像素群的像素值设定为黑色（或者白色）。
局部二值化
全局二值化，在表现图像细节方面存在很大缺陷。为了弥补这个缺陷，出现了局部二值化方法。
局部二值化的方法就是按照一定的规则将整幅图像划分为N个窗口，对这N个窗口中的每一个窗口再按照一个统一的阈值T将该窗口内的像素划分为两部分，进行二值化处理。
局部自适应二值化
局部二值化也有一个缺陷。这个缺陷存在于那个统一阈值的选定。这个阈值是没有经过合理的运算得来，一般是取该窗口的平局值。这就导致在每一个窗口内仍然出现的是全局二值化的缺陷。为了解决这个问题，就出现了局部自适应二值化方法。
局部自适应二值化，该方法就是在局部二值化的基础之上，将阈值的设定更加合理化。该方法的阈值是通过对该窗口像素的平均值E，像素之间的差平方P，像素之间的均方根值Q等各种局部特征，设定一个参数方程进行阈值的计算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由参数。这样得出来的二值化图像就更能表现出二值化图像中的细节。
二值化是图像处理的基本操作，任何图像处理基本离不开二值化的操作。其应用非常广泛，以二值图像处理为中心的图像处理系统很多，这主要是因为二值图像处理系统速度快，成本低；能定义几何学的各种概念；多值图像也可编程二
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值图像处理等。二值图像处理的流程如图所示。
灰度图像 二值化 连接成分的变形 图形特征测量 结构分析描述
分类 . 测量 识别 . 理解 4.8本章小节
本章对各个模块做了一定的简介，说明了各个模块的功能，以及如何实现各自的功能，给出了源代码的简单说明。使整个图像数据采集系统能够正常的运行。
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第五章 系统调试优化
5.1 优缺点
5.1.1本设计只能适用于测量精度要求不太高的场合，图像传感器OV7725支持的最高分辨率为640×480，为了得到更高的测量精度，可以选用分辨率更高的图像传感器。
5.1.2 当多个星形图形叠加在一起，无法检测你阴影部分，需要在后续实验中进行深层设计。
5.2 实物图
ARM（S3C2440）与CMOS构建的图像数据采集系统。
二值化的算法
在对图像数据二值化过程中，主要是对CAM_Y_BUFFER[1024][1280]数组元素逐个元素与阈值比较判断，如果在阈值范围内，就将该元素值赋予1，否则赋予255；这样将采集到的图像像素点灰度值是1或255。二值化程序如下： for(i=0; i<1024;i++) //图像行
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for(j=0;j<1280;j++) //图像列 {
if(CAM_Y_BUFFER[
i][j]>210) //对i行j列像素判断，210为获取特征图像的阈值
y_erzhi[i][j]=1; //在
阈值范围内的像点置为1
else
y_erzhi[i][j]=255; //在阈值范围内的像点置为255 }
经过二值化实验处理得到的图像
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