广义的来说，计算机图像处理（Computer Image Processing）泛指一切利用计算机来进行与图像相关的过程、技术或系统，它与各个领域都有很深的交叉与渗透。例如，工业生产、生物医学、智能监控、虚拟现实、生活娱乐等等。计算机图像处理包括：对数字图像的处理、对数字图像的分析与理解、结合传感设备对实际事物的数字化图像采集，以及对图像处理结果的数字化表达等等。
随着计算机与图像处理技术的日益发展，研究图像采集、处理的实时实现具有重要的现实意义。而视频图像信号数据量较大、信号较为复杂，这就要求视频图像信号处理系统具有实时采集、大容量存储和实时处理的特点。传统的数字图像处理系统多采用计算机加软件、单片机或专用DSP等来实现。这些方法有的处理速度较慢，无法满足现代图像处理系统的实时性要求；有的性太强，应用受限制。基于以上各方面的考虑，本文提出一种基于DSP和CPLD的视频图像采集、压缩系统。JPEG算法是一种数字图像压缩编码算法，具有压缩比例高、失真小的特点，并已被确定为国际标准[1]。该标准被广泛应用于数码相机、监视系统、手机、可视电话等诸多方面。而实现JPEG算法一般有3种， 即纯软件实现法、专用集成电路实现法及基于DSP的软硬件综合实现法。纯软件实现法一般依赖PC机的支持，不适应嵌入式应用需要；专用集成电路实现法实时性好，但灵活性以及可扩展性差；用DSP编程实现JPEG，其算法灵活，满足嵌入式应用需要，具有较好的交互能力，并且具有很好的可扩展性、可升级性和易维护性。
选用TMS320VC5410DSP芯片作为系统主处理器，CPLD为协处理器。该嵌入式系统能完成视频图像信号的采集、处理、压缩编码、存储等一系列功能。构建的图像处理系统由主处理器TMS320C5410DSP、1片256 K×16 bit Flash、2片4 M×16 bit SDRAM、外部存储器接口EMIF（External Memory Interface）和其他通用外设接口，如RS-232、音频接口等组成。另外采集模块主要由视频解码A/D芯片、采集和显示时序控制芯片IspLSI2064CPLD等[2]组成。系统结构原理如图1所示。
（2）视频解码A/D芯片Philips SAA7113将模拟视频电视信号（本系统PAL制）数字化。输出为符合CCIR.601标准的数字视频码流。 （3）FIFO AL422B作为A/D与VC5416DSP之间的数据缓冲，使A/D的转换速度与DSP读取A/D数据的速度匹配。 （4）TMS320C5410 DSP为主处理器，实现对视频数据的压缩编码处理。在存储FIFO、存储SDRAM和压缩码流输出SDRAM采用DMA方式进行数据传输，可以提高数据传输的速率。 （5）CPLD采用Laitiice公司的IspLSI2064VE为系统协处理器，作为视频A/D对FIFO进行写操作，DSP对FIFO进行读操作的时序控制。 （6）Flash 采用芯片256 K×16 bit的AM29LV400B，用于DSP上电或复位后的程序加载。 （7）SDRAM作为DSP的片外扩展存储器，用于存储A/D的图像数据、中间过程的部分数据以及压缩后的图像数据。选用了4片ISSI公司的4 M×16 bit SDRAM芯片IS42S16400，构成了一个8 M×32 bit的外部存储器。
（1）CCD摄像头用来采集模拟视频图像数据。
计算机是一种数字化的处理设备，因此经典的计算机图像处理主要是指数字图像处理（Digital Image Processing），这其中包括图像的空间域处理、频域处理、复原处理、压缩处理、形态学处理、分割处理等等。计算机所要完成的工作，是运行相关的程序，以便得到所需要的图像处理结果，常用的编程语言包括C、Matlab等等。
本设计中解码CCD摄像头的模拟视频信号采用专用的模拟视频信号解码器SAA71113。SAA71113视频解码器是双通道模拟预处理电路、自动钳位和增益控制电路、时钟产生电路、数字多标准解码器、亮度/对比度/饱和度控制电路、彩色空间矩阵的组合，是一款功能完善的视频处理器。SAA71113只需要单一的3.3 V电源供电，与DSP的I/O电压一致。SAA71113A接收CVBS（复合视频）或S-video模拟视频输入，可以自动将PAL、SECAM、NTSC模式的彩色视频信号解码为CCIR-60l/656兼容的彩色数字分量值，器件功能通过I2C接口控制。这样图像采集过程可以全部在后台完成，基本上不需要CPU的干预，可以节约大量的CPU时间。但是这样设计有一个难点：由模拟视频信号解码得出的数字视频信号数据量非常大，而且由于是实时视频信号，所以数据输出速率也非常高，但是DSP外部存储器接口的读出速率却比较慢。为了解决这个问题，本设计采取高速FIFO对数据进行暂存以缓解速度上的差异，即采用FIFO来暂存10行图像数据，视频解码器直接向FIFO中写入图像数据。当FIFO中写入了10行图像数据后，由CPLD向DSP发出中断INT0请求；同时，DSP接到中断请求后，启动DMA方式将10行图像数据从FIFO中读入到其外部SDRAM中存放。这样在采集的同时，DSP就可以读取已采集的10行数据，而不必等待一帧图像数据采集完成，从而提高了DSP的处理效率。CPLD主要控制解码器向FIFO中写入数据以及DSP从FIFO中读出数据。系统可以采集到一帧图像的尺寸为640（点/行）×480（行），从SA71113输出的是4:2:2的YcrCb数据格式，一个像素用2个字节表示，一个字节表示Y，另一个字节为Cb和Cr，总的数据量为640×480×2=600 KB。对于亮度信号，每个像素Y占1B，一行共640 B，用640个存储单元存储一行的Y数据。对于色度信号Cb，一行共640点，每两个像素共用一个色度信号Cb，占1 B，共320 B，用320个字节单元存放一行的数据。对于色度信号Cr，存储格式与Cb一样。这样一帧图像数据需要的的缓冲区大小为：640×480+320×480×2=600 KB。因此系统中对此扩展了8 M×32 bit的SDRAM，而且用了具有3 Mbit缓冲的FIFO[3，5]。
此外，像IPP、OpenCV、MTL这样的函数库，包含了许多经典、高效的图像处理模块，为开发人员带来了不少的便利。而像Photoshop这样的商用软件，则是将计算机图像处理的复杂算法，做成了友好的用户界面，为摄影爱好者、广告设计师等注重应用的人群，提供了一个简单易用的平台。可见计算机图像处理技术的应用之广！ 一般说来，数字图像处理技术主要应用在对图像的预处理层面上。
JPEG压缩编码主要由图像数据分块、DCT变换、量化、Huffman编码4个步骤[4]。先将原始YcbCr空间的二维图像分成8×8的数据块，然后将各数据块按从左到右、从上到下的顺序分别进行DCT变换、量化、“之”字型（Zig-Zag）扫描和Huffman编码（量化和Huffman编码分别需要量化表和Huffman表的支持），其中DCT变换是JPEG算法的关键部分。
DCT变换的快慢决定了整个JPEG算法的速度。8×8数据块的DCT计算有直接计算法和行列法两大类，但直接计算法较复杂，占用更多的DSP资源，因此一般使用行列法，将8×8数据块的DCT计算转换为16次一维8点DCT计算，只要提高一维DCT的运算速度就可以提高二维DCT的运算速度。本文应用一种基于DSP乘法累加单元的DCT快速算法，DSP都具有乘法累加/减单元，能在单周期内完成1次乘法运算和1次累加运算[4]。VC5410DSP具有多条乘法累加指令，其中2条双操作数乘法累加指令如表1所列。
表1中2条指令都能在单周期内完成读出2个操作数、2个操作数相乘及乘法运算结果，与源累加器相加后送给目的累加器不同的是，第二条指令能将加法结果四舍五入后再送给目的累加器，可见这2条指令的功能非常强大。引入DCT计算，将大大简化程序的复杂度，并减少DCT的时间。
（1）二维DCT正变换
二维DCT正变换的公式如下（8×8）：
将以上二维变换分解为一系列一维变换（行，列）进行计算。即：
从上述表达式可以看出，Y0～Y7都是乘法累加运算，而S0～S7可由x0～x7经过蝶形运算得到。因此将DCT算法分成两级运算，即级蝶形运算，第二级乘法累加运算，减少了运算级数，也就减少了中间数据的存、取时间。这样利用DSP的专用指令乘累加运算大大优化了DCT算法[4，5]。
（2）8点DCT的DSP实现
级运算包括4个蝶形运算，每个蝶形运算包括1次加法运算和1次减法运算，可以采用DSP的双字加减法指令。例如计算（x0+x7）、（x0-x7）、（x1+x6）及（x1-x6）的程序段，需要如下5条指令：
DLD *AR2+0，B ；取x0、x1
DADD *AR3，B，A ；计算（x0+x7）、（x1+x6）
DSTA， *AR4+ ；存储（x0+x7）、（x1+x6）
DSUB *AR3-0，B，A ；计算（x0-x7）、（x1-x6）
DSTA， *AR5- ；存储（x0-x7）、（x1-x6）
故4个蝶形运算共需要10条指令。
计算一个DCT系数需要4次乘法累加运算和1次存储操作，共5条指令，被乘数是蝶形运算结果，乘数是已知常数（事先计算好系数并存放在DSP的内部存储器中）。乘法累加运算的程序段如下：
MAC *AR4+，*AR5+0%，B，A ；乘法累加
MAC *AR4+，*AR5+0%，A ；乘法累加
MAC *AR4+，*AR5+0%，A ；乘法累加
MACR *AR4+，*AR5+0%，A ；乘法累加
STHA， *AR2-0 ；存储结果
其中，AR4、AR5分别指向被乘数和乘数，累加器B事先被清零，因此，第二级运算共需要40条指令，计算一个8点DCT要50条指令，实际编程时还要加几条辅助指令，以54条指令和非常简洁的程序结构实现了8点DCT[4-7]。
本文以上述算法和流程为基础，设计了基于DSP实现JPEG的编码算法，并进行了优化。与基于ASIC的方法相比，本方案具有通用性强、灵活高效的特点。图2（CCS界面显示）为采集的640×480×16 bit的本人彩色视频头像进行JPEG标准压缩后复原的图像，相应的压缩编码指标在表2中列出。
从上面的结果可以看出，整个压缩系统基本上可以实现对视频图像压缩编码。对本算法进行适当修改，可以应用到数码相机、手机等多种嵌入式系统中。同时，该压缩系统可以通过PCI总线控制，将压缩后的码流通过JPEG文件的形式传输给PC机。另外，该压缩系统可以成为一个通用的视频图像采集压缩处理平台，在该平台上可以实现JPEG2000、H.264、MPEG-4等多种视频压缩。
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