实时视频信号的Sobel边缘检测的FPGA实现

在实时视频信号处理中,由于边缘检测等图像处理算法的数据量大,系统采用FPGA+DSP的图像处理方案。利用FPGA可对数据并行处理的特点,在FPGA中实现数据量大、处理速度要求高,但算法结构简单的低层处理算法。文中介绍了在FPGA中实现Sobel边缘检测算法的方法,并提出了自适应阈值的处理方案。实验结果证明,FPGA能够对实时视频信号完成Sobel边缘检测,且自适应阈值模块保证了系统在环境亮度变化的情况下,得到良好的边缘检测效果。     

基于FPGA的图像分块实时边缘检测系统

当边缘检测系统用于存在异常光照的环境中,其判决阈值会被非均匀光源部分所影响,从而导致检测效果的不理想。针对此问题,提出一种基于图像分块的边缘检测方法,将这种方法用于Sobel算子,并在Altera CycloneIV FPGA平台上进行实时的边缘检测。测试实验结果表明,该改进方法对于存在非均匀光源环境下的边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法。     

实时图像双边缘检测算法及FPGA实现

传统的单独采用Roberts和Sobel算子对实时图像的边缘进行检测,其检测出的结果在边缘精度和抗噪能力方面都有待提高。首先将实时图像经过中值滤波来去除噪声,然后再进行Roberts边缘和Sobel边缘检测,实现双边缘检测,最后将得到的边缘数据在FPGA上实现。实验结果表明,双边缘检测优于单独采用Roberts或Sobel边缘检测算法,检测出的边缘更加清晰,抗噪能力增强。     

基于FPGA的实时边缘检测系统

提出一种基于FPGA的实时边缘检测系统,运用Verilog语言实现了系统的数据采集、存储和显示.并针对目前边缘检测易受噪声影响的缺点,采用一种结合中值滤波和改进的Sobel边缘检测的图像预处理算法.通过与经典Sobel边缘检测算法处理后的图像相比较.证明所研制的系统对图像噪声干扰有较强的抑制能力,且提取的边缘定位较准确...     

基于FPGA实时Sobel边缘检测形态学优化设计

CMOS采集到的实时图像经过中值滤波降噪处理后,采用Sobel算子进行初步的边缘检测,并对得到的边缘图像数据进一步作数学形态学开运算优化。FPGA硬件测试结果表明,该方法抗干扰及降噪能力明显优于传统的边缘检测。     

基于FPGA的图像边缘检测

简要介绍了Sobel算子,给出了基于FPGA的图像边缘检测器的设计方案,分析了选用FPGA器件的优点,最后给出了系统中滤波器的设计结构和比较器、边界判断器的软件设计代码.     

层次聚类算法的实时图像边缘检测及FPGA实现

Sobel、Roberts 算子是基于微分得出的,由于模板和阈值固定,因此缺乏自适应性。将采集到的实时灰度图像先进行中值滤波,使用分裂聚类算法对实时灰度图像梯度值进行第1次聚类,然后对第1次分裂聚类的结果进行凝聚聚类,再进行第2次的分裂聚类,最后对第2次聚类的结果进行自适应阈值判断得出图像边缘,并在FPGA上实现。实验结果表明,采用层次聚类算法检测出的边缘更加精细,抑制噪声能力更强。     

基于FPGA的实时图像边缘提取系统研究

文章首先介绍了FPGA技术的运作机理,进一步分析了基于FPGA的实时图像边缘提取系统架构的具体设计方法,并从整体系统架构和系统模块设计两大方面阐述了该系统所选用的相关硬件配置,最后对基于FPGA的实时图像边缘提取系统进行了应用测试,将其边缘检测能力测试和系统资源使用的状况进行了逐一解析,以期能够为相关技术人员提供参考。     

一种对比度增强的边缘检测改进算法及FPGA实现

传统的Sobel实时图像边缘检测算法对光照条件敏感,因此在进行边缘检测时常会有虚假边缘以及遗漏边缘的现象。将采集到的实时灰度图像进行中值滤波,再进行对比度增强来调整图像灰度值,将进行对比度增强后的图像进行Sobel边缘检测并在FPGA上实现。实验结果表明,采用对比度增强改进的边缘算法检测的边缘更加准确,抑制背景噪声能力更强。     

一种改进的Sobel边缘检测算法的设计及其FPGA实现

为了快速得到边缘更清晰、敏感度更高的实时边缘图像数据,提出了一种改进的Sobel边缘检测算法.对原始图像的边缘进行平滑滤波后,利用2个3×3模板对选定的二维图像中同样大小区域内的数据进行卷积,合并水平及垂直方向的导数得到该区域的梯度值,再通过添加的梯度方向模块对该区域进行4个方向的判断以帮助确定边缘,最后通过非极大值抑制及二值化处理确定图像边缘.将改进后的Sobel边缘检测算法在FPGA上进行了实现并证明了其有效性.     

基于边缘检测的图像锐化算法

图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法。锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分。常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强,结果呈现明显噪声。为此,在对锐化原理进行深入研究的基础上,提出了先用边缘检测算法检出边缘,然后根据检出的边缘对图像进行高频增强的方法。实验结果表明,该方法有效地解决了图像锐化后的噪声问题。     

基于FPGA的Laplace边缘检测算法设计与实现

针对目前数字图像处理速度普遍不足的问题,基于System Generator软件,在Xilinx的xc7z020-1 clg484型FPGA上设计了一种以Laplace图像边缘检测算法为核心的图像边缘检测系统.系统采用模块化的设计方法构造了缓存器模块、边缘检测模块和图像二值化模块,并使用Vivado软件成功进行了仿真与实现.实验结果表明,该设计的处理速度快、效果好.     

一种应用Tsallis熵的红外图像边缘检测算法

提出一种基于Jensen-Tsallis熵的红外图像的边缘检测方法,通过分析红外图像的成像特点,利用红外图像的局部的熵信息,计算滑动窗口内图像的Jensen-Tsallis散度-方向对,由Jensen-Tsallis散度确定候选边缘像素,再利用Jensen-Tsallis的方向信息细化并连接边缘像素,实验结果表明,该算法可以有效地检测红外图像边缘.     

Sobel边缘检测的FPGA实现

为了采用FPGA来实时实现Sobel边缘检测,设计者往往自己编写代码.在此介绍基于Quartus Ⅱ提供的参数可设置宏功能模块,实现Sobel边缘检测的新方案.该方案获得了比用户编写的代码更优的综合和实现结果,节省了宝贵的设计时间,并且获得了很好的边缘检测效果.     

图像边缘检测Sobel算法的FPGA仿真与实现

针对目前数字图像处理速度不足的问题,提出一种使用硬件FPGA芯片实现Sobel边缘检测的方法.由于FPGA在并行结构和流水线结构具有天然优势,通过提高算法的并行性,可以大幅提高Sobel边缘检测速度.采用模块化方式构造了串/并转换模块、数据窗口生成模块和边缘检测模块,保证了系统的扩展性.使用Verilog HDL语言编写算法程序并成功进行了仿真和实现.