基于FPGA的实时图像采集与Sobel边缘检测

运用现场可编程门阵列(FPGA)的流水线和并行技术,构建灵活高速的可编程图像采集与预处理系统.利用基于QuartusⅡ提供的参数可设置宏功能模块,实现了Sobel边缘检测算法,并实时显示边缘检测后的图像,获得了很好的边缘检测效果,缩短了开发周期.     

基于SOPC的音膜内外边缘实时检测

针对音膜检测中在线实时处理的要求,采用可编程片上系统(System On a Programmable Chip,SOPC)技术和IP(Intellectual Property)复用技术,介绍了基于SOPC的高速低功耗的音膜内外边缘实时检测方法。在Xilinx公司的Virtex-4系列的FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片上实现了基于Sobel算子的音膜内外圆边缘检测。结果表明,该系统性能稳定可靠,可脱离PC进行独立工作,检测速度明显高于基于PC的视觉检测系统,达到在线检测实时性要求。     

机器视觉中边缘检测算法的SDSoC加速实现

针对机器视觉图像处理中边缘检测算法要求越来越高的实时性，提出使用SDSoC加速实现机器视觉中的边缘检测算法。基于SDSoC开发环境，选用ZC706作为开发平台对Canny边缘检测和Sobel边缘检测进行加速。SDSoC环境支持处理器系统（Processing System，PS）和可编程逻辑（Programmable Logic，PL），根据PS和PL的特性，将两种边缘检测算法中的模块分配在各自适用的硬件架构上运行，即在PS端使用优化的数据分配方法，在PL端使用缓冲区结构及优化指令。实验结果表明，对于512×512的图像，Canny算法用时4.61 ms，Sobel算法用时3.20 ms，满足了机器视觉算法实时性的要求。     

基于FPGA的改进Sobel算法图像边缘检测系统

边缘信息是数字图像信息的重要组成部分,传统的边缘检测程序会因串行执行指令而导致检测效率下降。为了提高图像边缘信息的处理能力,提出一种基于现场可编程门阵列的改进Sobel算子的边缘检测方法,其中,Sobel算法的卷积核从2方向扩展到8方向,并具备阈值自适应能力。板级测试结果表明,基于现场可编程门阵列的改进Sobel算法边缘检测方法充分发挥FPGA并行处理的优势,能够高效准确地检测图像的边缘信息,图像层次感强、成像稳定,在图像的并行处理中有明显的优势。     

基于FPGA的Sobel边缘检测应用

针对目前数字图像处理速度慢的问题,提出了一种基于FPGA器件的Sobel边缘检测实现方案.Sobel边缘检测分别在FPGA和MATLAB上仿真实现,仿真结果表明,该方案可以大幅提高Sobel边缘检测的速度,并且获得了很好的边缘检测效果.最后列举了一个基于FPGA器件的Sobel边缘检测的应用实例.     

一种基于δ函数的图象边缘检测算法

提出了一种基于δ函数的图象边缘检测算法 .首先提出了正则化的 Shannonδ函数 ,它是低通滤波器 ,且其傅立叶变换是无限可微的 ,接着推导了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数的时域和频域公式 ,研究了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数与参数 s和 t的关系 .然后根据正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数 ,提出了两种边缘检测算法 :一种是用于精细地检测边缘的 D算法 ;另一种是用于从含噪图象中检测边缘的 C算法 .D算法用正则化的 Shannonδ函数的一阶导数检测边缘 .C算法用正则化的 Shannonδ函数平滑噪声 ,用正则化的 Shan-nonδ函数的一阶导数检测边缘 .最后进行了仿真实验 ,仿真实验表明 ,D算法的性能由其参数决定 ,且该算法优于Sobel算法和 Prewitt算法 ;C算法优于 Sobel算法和 Prewitt算法 ,且与 Canny算法的性能相当 .总之 ,该算法是一种能有效地从无噪声图象中检测细节边缘和从噪声图象中检测边缘的边缘检测算法     

图像边缘检测算法的比较与实现

边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点,而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度,因而许多方法利用导数来检测边缘.针对典型的基于导数的边缘检测算法Sobel、Log和Canny,在分析其算法思想和流程的基础上,利用MATLAB对这3种算法进行了仿真实验,分析了各自的性能和算法特点,比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围.     

基于FPGA的自适应阈值边缘检测系统设计

针对传统的Canny边缘检测算法的阈值需要人为外部设定并且实时性差等问题,提出了一种改进的利用中值滤波算法结合加权平均的方法选取阈值。利用现场可编程门阵列(FPGA)高速并行处理数据的特点,设计了基于FPGA实时图像边缘检测系统,包括视频图像采集、图像处理和图像显示三大模块。实验结果验证了自适应阈值边缘检测算法的有效性,同时满足了实时性的要求。     

基于改进Sobel算法的实时边缘检测系统

针对传统的Sobel边缘检测算存在对噪声敏感和缺乏自适应能力等缺点,提出了一种结合中值滤波与自适应阈值的改进So-bel边缘检测算法。并使用Verilog HDL语言在FPGA上实现了基于该算法的实时边缘检测系统。实验结果表明,该系统对环境有很强的适应能力,能够实时有效地提取出图像边缘。     

边缘检测算法的FPGA实现

边缘检测算法是最常见的图像处理算法. 分析了Prewitt算子和Sobel算子两种边缘检测算法的原理, 利用DSP Builder工具在MATLAB/Simulink下完成了这两种算子的图像边缘检测算法的设计, 并将该设计直接在FPGA中实现. 利用FPGA的并行处理能力, 大大缩短了图像处理所需的时间.     

基于FPGA的图像处理硬件加速系统的设计

为解决图像处理算法越来越复杂,普通的计算平台已满足不了当前需求的问题,根据现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)的并行计算特点对FAST角点检测算法和Sobel边缘检测算法进行硬件加速,采用HLS(high-level synthesis, HLS)高层次综合技术对两种算法进行设计并进行相应的优化。为提升系统整体性能,在FPGA上实现全部视频输入输出接口和图像算法的完整通路,通过FPGA算法电路与OpenCV算法程序进行对比,前者的图像处理速度快于后者9～11倍,系统功耗也仅为1.9 W,图像检测可达56 fps,满足实时图像处理要求,为以后设计复杂的图像处理系统提供了参考。     

基于边缘检测算法的图像分割技术研究

基于边缘检测算法的图像分割技术是图像分析基础算法之一,在讨论边缘检测算法基本原理的基础上,在Matlab中实现了边缘检测算法,并对Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子在边缘检测中的效果进行了对比分析。     

基于改进Sobel算子的边缘检测系统的设计与实现

边缘检测是图像处理及计算机视觉中的基本问题之一,而Sobel算子对于边缘检测来说,则是最重要的算子之一.针对传统Sobel算子的局限性以及PC端串行化处理图像的效率较低的问题,提出了一种改进的方法,首先将传统Sobel算子的模板方向由2个变为8个,充分利用图像中的像素点的方向信息,然后根据现场可编程门阵列(Field ...     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel 算子基础上,增加了45°和135°2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel算子的基础上,增加了45°和135° 2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

小波包在图像边缘检测中的应用

在图像分析和计算机视觉领域中,边缘检测技术是至关重要的环节之一。该文根据小波包变换原理提出了一种基于Sobel算子的图像边缘检测算法,通过MATLAB仿真结果表明,利用该算法进行图像边缘检测具有很好的效果。     

弹性体工件在线检测系统中视频预处理IP核设计

为了能够实时地检测弹性体工件的缺陷和尺寸,设计并实现了一种基于处理器局部总线(PLB)的视频预处理IP核。对IP核所采用的结构、卷积运算的硬件实现进行研究。用System Generator工具设计LOG滤波器,最终在现场可编程门阵列(FPGA)上实现边缘检测算法。实验结果表明:与传统用软件实现边缘检测算法的方法相比,用IP核实现时间大幅减少,仅为40ms,满足弹性体工件在线检测系统中实时预处理视频的要求。     

一种图像边缘检测算法的改进和实现

边缘检测是图像分割和模式识别的必要工作。首先分析了传统的导数算子Sobel和Canny的检测原理及其优缺点。然后针对图像边缘检测的特点,从模糊聚类角度出发,提出一种改进的蚁群算法。根据图像灰度和梯度特征设置初始聚类中心,改进启发式函数,将蚁群算法得到的聚类中心作为模糊C均值聚类的初始中心,再进行FCM聚类,实现基于目标函数的模糊聚类。最后对文中提到的各种算法的实验结果进行比较与分析,结果表明文中改进算法是有效的。     

基于FPGA与Sobel算法的实时图像处理

如今,图像处理算法的复杂度越来越高,图像处理的数据量越来越大,图像处理的实时性显得十分重要。为了解 决图像预处理、视频流数据实时性存在的问题,给出了一种基于FPGA和OV5640以Sobel算子进行边缘检测的图像采集与处 理系统设计方法,FPGA将OV5640摄像头采集到的视频流数据传送至SDRAM,由Sobel算子模板处理后通过VGA显示视频 图像。该设计基于Intel公司的Cyclone IV系列FPGA芯片EP4CE10F17C8进行了验证。实验结果表明,基于FPGA和Sobel边 缘检测算法,使用流水线设计和乒乓操作,可实现视频流数据处理的实时性。     

加权核范数的边缘检测在最小化图像去噪中的应用

Sobel算子作为一种经典有效的边缘检测算子,在图像分割等图像处理技术中得到了广泛的应用。该算子在提取图像边缘的速度上具有明显的优势,但也存在对噪声敏感、出现伪边缘或者过度平滑图像等缺点。为了解决这些问题,提出了一种优化的边缘检测方案。该方案将加权核范数最小化(WNNM)图像去噪算法与Sobel边缘检测算法相结合,首先采用加权核范数最小化图像去噪算法的优良去噪性能,去除图像中一些敏感的噪声。经过该方法滤波后的图像,大大提高Sobel算子检测的准确度。该算法采用低秩图像去噪算法对传统的边缘检测算法进行改进。实验结果表明,该优化算法在处理含噪图像时能获得较好的检测效果,并且随着噪声强度的增加,该算法的优势更加明显;在高噪声水平下能够获得清晰连续的边缘信息,从而验证了算法的有效性。