基于TMS320DM642的图像处理系统

介绍了基于TMS320DM642的图像处理系统.给出了系统的输入输出及数据处理部分的设计.利用TMS320DM642提供的专用视频端口通过EDMAs传输数据使视频的获取及输出变得非常简单,同时TMS320DM642支持的视频驱动IOM设计模式大大简化了视频输入输出驱动设计的工作量,设计简单、设计周期短,是图像处理系统较为理想的选择.     

面向视频安全与监控应用的DSP

针对视频安全监控应用推出的TMS320DM647与TMS320DM648两款全新达芬奇技术DSP基于TMS320c64x＋内核，为基于TMS320DM642的现有视频处理应用提供了无缝移植路径，在降低整体成本的同时实现性能双倍提升。     

基于TMS320DM642的X264视频编码器的优化

简单介绍了TMS320DM642数字信号处理器的硬件构成,简要给出了DSP平台的程序优化一般流程.着重研究了TMS320DM642平台优化X264视频编码器,包括算法与系统结构优化,乒乓缓存优化,循环体的优化以及DSP汇编实现.     

基于驱动开发程序包的视频驱动开发

驱动开发程序包（DDK）是TI公司提供的一套标准的DSP／BIOS驱动开发模型,基于此模型做视频驱动开发可简化驱动开发过程,增加代码的可移植性和兼容性。以TMS320DM642视频专用板为例,详述了视频驱动开发方法和开发过程,并以实例给出了调试结果。实践证明,基于TMS320DM642的DDK的视频驱动开发能为视频应用提供稳定的底层支持。     

TMS320DM642为核心的视频图像处理器外围电路设计

探讨以TMS320DM642为核心的实时视频数字图像处理器的总体结构。重点阐述图像处理器的外围电路设计,包括其各部分功能以及所选用的主要器件,同时针对视频图像处理算法的性质,对视频图像处理过程中图像数据的存放位置给出了一定原则。该设计系统充分发挥数字信号处理器(DSP)TMS320DM642的高性能特点。最后指出该设计系统的主要特点及其自身具有的优越性。     

德州仪器推出高性能TMS320DM64X^TM数字媒体开发套件

德州仪器推出高性能TMS320DM64x数字媒体开发套件 德州仪器(TI)推出一款综合TMS320DM64x数字媒体开发套件,该套件标配了基于高速XDS560 PCI的仿真器、600MHz TMS320DM642评估板、数字媒体版的强大Code Composer Studio櫦煽⒒肪骋约叭子τ萌砑褪涤贸绦颉?DMDK组合了业界功能最强大、最全面的媒体优化DSP工具,并包含了设计人员所需的全部功能,它的主要组件有:(1)DM642 EVM,它是一块PCI卡,采用600MHz DM642基于DSP的数字媒体处理器,具有32MB外部SDRAM、4MB闪存、组合视频输入/输出、S-视频输入/输出、VGA输…     

TI达芬奇技术升级视频安全与监控应用

日前，德州仪器（TI）针对视频安全监控应用推出了TMS320DM647与TMS320DM648两款全新达芬奇（DaVinci）技术数字信号处理器（DSP）。这两款新品建立在TI最新TMS320C64×＋DSP内核基础上，为基于TMS320DM642的现有视频处理应用提供了无缝移植路径，在降低整体成本的同时实现性能双倍提升。[第一段]     

计算机及外设

高性能TMS320DM64x数字媒体开发套件TMS320DM64x数字媒体开发套件(DMDK)标配了600MHz的TMS320DM642评估板(EVM)、基于高速XDS560PCI的仿真器、数字媒体版的CodeComposerStudio(CCStudio)集成开发环境(IDE)以及全套应用软件和实用程序,使设计人员能够轻松开发数字媒体应用。该套件可帮助开发人员充分利用DM642DSP,高级外设集成具有3个可配置20位视频I/O端口、内置以太网媒体接入控制器及32位PCI主/从接口。TexasInstrumentshttp://www.ti.com基于USB的转换器可控制8个串行端口速度为461Kbps的1000和速度为921.6Kbps的…     

在TMS320DM642上实现H．264的编解码器

介绍了H．264的原理和数字信号处理器TMS320DM642的外围电路接口,提出了一种基于TMS320DM642和Philips视频编解码芯片的视频处理系统的编解码设计思路,给出了其编解码系统的硬件设计、视频接口连接以及配置方法。     

基于DSP的视频图像自适应分类系统

介绍了一种以高速定点DSP芯片TMS320DM642为核心的视频图像自适应分类系统的软硬件设计。针对不同背景的视频图像,根据其统计特性,结合DSP/BIOS多线程框架实现了视频图像自适应分类。实验结果表明,该系统能实时准确地将不同背景的视频图像自适应分类。