图像处理系统的发展历程，从最初的机箱式大体积结构，逐步演变为插卡式小型化设计。然而，图像信息处理在实时性和容量上仍面临挑战，这主要体现在以下两方面：

实时性要求

在实现图像处理系统时，我们可以采用多种方法，如软件实现、单片机实现或专用DSP芯片。但每种方法都有其局限性，比如软件速度慢，不适合实时系统；单片机使用冯•诺依曼总线结构，乘法运算速度较慢；而专用DSP芯片虽然高速，但灵活性有限，并且开发工具不够完善。

为了满足实时性要求，本系统采纳了在通用计算机中加入DSP加速卡的策略。利用DSP芯片的高速处理能力完成大部分图像处理工作，而计算机则作为辅助操作和存储系统。这种方式发挥了DSP的优势，同时提供了良好的灵活性和完善的开发工具。此外，PCI总线提供MB/s传输速度，为其他总线所难以匹配。

小型化要求

随着技术进步，图像处理应用越来越趋向于小型化，使得整个系统集成到一个小黑盒子或一块电路板上。这就需要高性能、高集成度的处理芯片来完成原先需要多个部件协同工作才能达到的任务。DSP中央处理器特点使其能够将众多功能集中至一身，并通过外部扩展来实现复杂功能，以此达到小型化目标。

另外，由于视频数据具有大量数据特点，大容量存储空间是必不可少的一环。在通用计算机上进行软件实现，其存储空间由计算机决定，而单片机扩展空间有限，都无法满足视频数据的大容量需求。本文旨在解决这些问题，设计了一套基于DSP加速卡的小型化图像采集系统，该系统结合了高性能与灵活性的优点，同时具备强大的扩展能力。

3 DSP 图像处理系统结构

本实验采用TI公司C6000系列中的TMS320C6211作为CPU核心。图像是通过视频头输入模拟信号，然后经过A/D转换成为数字信号并输入FIFO缓冲区。在这里,FIFO充当一种暂存区域，用以减轻对CPU及主内存访问频率，从而提高整体效率。当FIFO填满后，它会触发一个中断通知CPU进行下一步操作，即从FIFO读取数据并进行进一步分析和压缩等操作。而最终结果将被输出到PCI总线上供主机会接收并进一步分析或保存。

4 整个体系可分为三大模块：第一是用于实际时间环境下的快速图片识别与参数检测模块（即以上述描述之类）; 第二是用于解码各种格式图片信息入数字流水形式以便后续更有效地进行分析与压缩; 第三是负责管理这些流动过程以及确保所有相关信息能顺畅地通过PCI连接传输给相应设备/PC端等待进一步分析或直接记录/显示出来。

5 由于本次项目致力于智能建筑管理领域，对楼宇重要参数监控，因此我们的硬件配置更侧重于具体功能需求，而非一般性的监控场景。

6 在硬件层面，我们选用的TMS320C6211拥有极佳的人工智能性能，可以同时执行8条指令，每秒钟最高可达1600MIPS(百万条指令/秒)以及2400MOPS(百万次操作/秒)，这对于我们追求快速响应时间的情景来说是一个巨大的优势。此外，由于我们的项目涉及到了大量数值上的增强、分割、提取等复杂过程，所以选择这样的GPU显然是一个明智之举。

7 最后但同样重要的是，在运行程序前，我们需要确保所有必要资源都已经准备妥当。这包括但不限于正确安装驱动程序，以及确认所有硬件组件均已正确连接并正常工作，以避免任何潜在的问题影响到整个项目运行效果。