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问 毕业设计:要求用 单片机进行简易的图象处理, 单片机使用PHILIP的89LV52,请问高手,帮帮忙吧!!!!我确实觉得摸不着头脑啊! 能不能给我一些指导或者有意义的网站??在下先谢过!!! 答 1: 估计作为用来滤波可以。 答 2: 如果图像很小，不要求速度， 单片机也是也可以的不知道“简易”到什么程度 答 3: 处理什么？是压缩,解压,传送,显示,还是寻找图形边缘之类的数据处理？
但首先得弄清楚图象的数据格式才好做文章
去这里下载文件格式大全
http://bbs.21ic.com/upfiles/img/2006519049233.rar
去这里看文件格式大全
http://www.moon-soft.com/program/FORMAT/#图形文件 答 4: 简易处理就是做些简单的数字图象处理,滤波,2值化,具体要怎么做啊!以前从来没有接触过,求教高手了!处理之后,把图象送给LCD显示. 答 5: 先弄清楚图象的数据格式找到图象数据区,再0101地逐点比较慢慢玩
一般图象文件都有个文件头,
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http://www.moon-soft.com/program/FORMAT/#图形文件
弄懂图象格式就能去棹文件头,找到数据区进行处理了
答 6: 单片机有没有办法显示JPEG格式的图象?液晶应该如何选择? 答 7: 还是要用函数吗?图象数据通过P0口传入 单片机,此时是不是还是要用一些函数来处理这些数据啊? 答 8: 如果不是bmp档,而是压缩文档,首先要解压缩这部分工作若允许的话,用pc机找个软件来转换为上策
若只能用 单片机来做,则麻烦大了,必须先找到压缩方法的算法,再用 单片机来实现.哈哈,慢慢地磨吧.
bmp档去掉文件头后,剩下的是bitmap---位图,"1","0"直接对应图象中的亮点和暗点,用 单片机是很容易处理的.除此以外的jpg,GIF档都是压缩文件,数据不直接对应图象点阵. 答 9: 用 单片机+FPGA到可以实现在VGA上显示 答 10: 先转换为bmp吧，这种类型的项目肯定会跟上位机配套的琢磨 单片机处理gif，jpg什么的没意义，自己玩玩还可以。 答 11: 详细说明没有所谓的BMP，GIF格式，因为我的图象是从指纹传感器采集而来的数据，还不具图象的说法哈！但是要求 单片机处理这些指纹图象数据，最后把数据送到LCD上显示。 答 12: 晕,早点说呀指纹采集器及开发包,人家是靠软件赚银子的,没那么容易让人破解的,哈哈,歇搁吧,让别人也混口饭吃.
网上搜"指纹锁",但只有叫卖开发包的.
如果你能确定数据是1:1的点阵就好办了,不过不会有人这么便宜你的,除非是自己做的. 答 13: 我哭啊！我还是搞不懂啊
但是老师要求我做啊！我哭死了！ 答 14: 唉！不要只会哭，
网上有很多“指纹传感器”
也有很多应用资料
只要搜一下就有


另：

你最好是问{“指纹传感器”怎么用}
而不是问{用 单片机怎样进行图象处理啊?}

答 15: 做了的其他的我都做了,就只是 单片机处理图像这方面了.有用的资料我都找过了哈 答 16: 当然可以处理先把 单片机的RAM扩展到能存2～3个图像，对RAM内的东西整来整去就行。
指纹的图像不大的。二值化，滤波，孤立点清除，缩放。就是速度超慢
而已，不过你是学习，不是做产品。图像处理算法博大精深，不是你能
处理的，找一两个简单的实现就可以了。细化、数学形态学处理运算量
大可能就做不了，压缩什么的别想。

答 17: 有些懂了！谢谢！！非常感谢！！ 答 18: 去这里看 http://www.biocn.com/service.htm
生物识别技术生物识别技术问与答 (点击下面链接可阅读全文)

01、生物技术公司大型网站	01、什么是生物识别技术?
02、生物识别带来真正的安全便捷	02、什么是拒真率和认假率?
03、几种生物识别技术的比较	03、指纹识别比密码可靠？
04、指纹身份识别的可靠性	04、什么是指纹？
05、指纹识别技术最新应用	05、为什么有干手指问题?
06、指纹识别技术概论	06、指纹门禁有何优点?
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08、指纹识别的基本原理	08、深安有几种指纹门禁?
09、面像识别技术原理	09、什么是指纹考勤机?
10、国外优秀指纹识别系统	10、为什么用指纹考勤机?
11、面像识别技术	11、指纹门禁与卡门禁区别?
12、指纹识别技术	12、指纹IC卡如何协和工作?
13、视网膜识别技术	13、指纹门禁如何连网?
14、虹膜识别技术	14、什么是指纹鼠标？
15、静脉识别技术	15、为什么指纹设备价格高?
16、声音及签名识别技术	16、指纹严重受伤怎么办？
17、多种考勤系统比较	17、无法采集指纹怎么办?
18、静脉识别系统 FAQ	18、什么是电锁，电锁种类?
19、为何要选用指纹考勤机	19、什么是指纹可采集率?
20、多种考勤设备投入比较	20、指纹可以复制吗？
21、指纹IC卡使用原理	21、1:1和1:N区别是什么？
22、掌形机的工作原理	22、掌形机最大的优点？

答 19: 二值化算法在网上搜了一下，都是些象这样类似的算法，估计这种算法只能用在计算机上面，要在 单片机内部使用恐怕不行，请高手再指点一下。谢谢！！
附：
// 迭代法
BOOL WINAPI MeanThreshold(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight)
{
// 指向源图像的指针
LPSTR lpSrc;

// 指向缓存图像的指针
LPSTR lpDst;

// 指向缓存DIB图像的指针
LPSTR lpNewDIBBits;
HLOCAL hNewDIBBits;

// 循环变量
long i;
long j;

// 像素值
unsigned char pixel;

// 灰度直方图数组
long lHistogram[256];

// 阈值, 最大灰度值与最小灰度值, 两个区域的平均灰度值
unsigned char iThreshold, iNewThreshold, iMaxGrayValue, iMinGrayValue, iMean1GrayValue, iMean2GrayValue;

// 用于计算 （最小灰度-阈值），（阈值-最大灰度） 两个区域的中间变量
long lP1, lP2, lS1, lS2;

// 迭代次数
int iIterationTimes;

// 图像每行的字节数
LONG lLineBytes;

// 暂时分配内存, 以保存新图像
hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);

if (hNewDIBBits == NULL)
{
// 分配内存失败
return FALSE;
}

// 锁定内存
lpNewDIBBits = (char *) LocalLock(hNewDIBBits);

// 初始化新分配的内存, 设定初始值为255
lpDst = (char *) lpNewDIBBits;
memset(lpDst, (BYTE)255, lWidth * lHeight);

// 计算每行的字节数
lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);

for(i= 0; i < 256; i++)
{
lHistogram[i] = 0;
}

// 获得灰度直方图 灰度最大值和最小值
iMaxGrayValue = 0;
iMinGrayValue = 255;
for(i= 0; i < lWidth; i++)
{
for(j= 0; j < lHeight; j++)
{
// 指向源图像倒数第j行，第i个象素的指针
lpSrc = (char *)lpDIBBits + lLineBytes * j + i;

pixel = (unsigned char) *lpSrc;

lHistogram[pixel]++;
//修改最大，最小灰度值
if(iMinGrayValue > pixel)
{
iMinGrayValue = pixel;
}
if(iMaxGrayValue < pixel)
{
iMaxGrayValue = pixel;
}
}
}

// 迭代求最佳阈值
iNewThreshold = (iMinGrayValue + iMaxGrayValue)/2;
iThreshold = 0;

for(iIterationTimes = 0; iIterationTimes < 100 && iThreshold != iNewThreshold; iIterationTimes++)
{
iThreshold = iNewThreshold;
lP1 = 0;
lS1 = 0;
lP2 = 0;
lS2 = 0;

// 求以iNewThresHold分割的两个区域的灰度平均值
for(i = iMinGrayValue; i < iThreshold; i++)
{
lP1 += lHistogram[i] * i;
lS1 += lHistogram[i];
}
iMean1GrayValue = (unsigned char) (lP1/lS1);
for(i = iThreshold + 1; i < iMaxGrayValue; i++)
{
lP2 += lHistogram[i] * i;
lS2 += lHistogram[i];
}
iMean2GrayValue = (unsigned char) (lP2/lS2);
iNewThreshold = (iMean1GrayValue + iMean2GrayValue)/2;
}

// 根据阈值将图像二值化
for(i = 0; i < lWidth; i++)
{
for(j = 0; j < lHeight; j++)
{
lpSrc = (char *) lpDIBBits + lLineBytes * j + i;
lpDst = (char *) lpNewDIBBits + lLineBytes * j + i;
pixel = (unsigned char) *lpSrc;
if (pixel <= iThreshold)
{
*lpDst = (unsigned char)0;
}
else
{
*lpDst = (unsigned char)255;
}
}
}

// 复制图像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lWidth * lHeight);

// 释放内存
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);

// 返回
return TRUE;
}