基于FPGA联合Sobel算法的实时图像边沿检测系统的设计与实现

边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支,在目标匹配,交通管控,国防安全等多个领域有着广泛的应用,能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系;为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合Sobel算法的实时图像边沿检测系统,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度;算法设计采用Sobel算法,不但简化了运算同时获得了不错的检测效果;实验结果显示,系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的,而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果,便于满足后续图像处理的要求。     

基于FPGA的图像轮廓提取

文章采用4个不同方向的Sobel算子模板和阈值比较方法来解决经典Sobel算子的检测精度不高和易出现虚假轮廓的现象;详细介绍了在FPGA中利用Sobel算子对图像边沿进行检测,并最终通过图像二值化将图像轮廓提取出来的具体过程;使用Modesim9.0仿真,验证了FPGA中轮廓提取算法模块的功能正确性.     

Sobel图像边沿检测算法的优化设计与实现

针对Sobel算子用于图像边沿检测时出现的噪声大、边沿较粗等问题,提出了一种Sobel图像边沿检测的优化设计方案。在传统的Sobel边沿检测模块前增加快速中值滤波模块,提高了系统的抗噪能力。同时在Sobel边沿检测模块后采用非极大值抑制的方式对图像边沿进一步细化,既有效地保留了图像边沿,又提高了图像边沿的清晰度。与传统Sobel检测模块相比,优化后的方案不仅能够有效抑制噪声,而且得到的图像边沿更细,增强了实时图像处理的效果。该优化设计已成功应用于某图像识别系统。     

基于FPGA的图像边缘检测及显示

随着通信技术和图像处理技术的发展,车牌识别技术和人脸识别技术也得到了广泛的应用,并且识别速度越来越快,分辨率也越来越高。本设计以XILINX FPGA XC6SLX9作为主控芯片,使用串口通信将Matlab处理转换的图像数据传输给FPGA板卡,FPGA将接收到的数据使用图像边缘检测算法即Sobel算子完成图像边缘提取,并通过VGA接口将原图像和处理后的图像在显示器上显示出来进行对比,同时将边缘检测的信息通过串口传输到电脑上以备后续处理。本技术可用于需要图像识别的领域,并为图像的进一步处理打下基础。     

基于FPGA的图像边缘检测Sobel算法的研究与实现

图像边缘是图像识别信息最集中的地方,Sobel算法是基于一阶导数的边缘检测,通过逼近导数来找到边缘。FPGA(Field Programmable Gate Array)即现场可编程门列阵,是在可编程逻辑器件(Programmable Logic Device)基础上发展的一种产物。该文即是采用FPGA技术实现基于Sobel算子的边缘检测算法。     

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FPGA的视频图像目标检测系统

设计了一种基于FPGA的运动目标的检测系统,采用模块化设计和流水线的处理方式,充分利用了FPGA高速并行处理特点以及DDR2 SDRAM大容量特性.系统采用了单高斯背景建模的背景差分法同时结合帧间差分法的方式实现对运动目标的检测.实践测试结果表明,该目标检测系统能够有效的实现运动目标的检测,且检测效果良好,满足实时性需求.     

基于Sobel算子的实时视频处理系统设计与FPGA实现

现代视频图像分辨率更高、数据量更大,对于实时视频处理系统的实时性要求更为严格.本文提出了一种基于Sobel算子的实时视频处理与显示系统,该系统采用自顶而下的模块化设计方法,通过Vivado软件,对各模块采用现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)硬件进行编程与加速实现.结...     

基于Sobel算子图像边缘检测的MATLAB实现

边缘检测在数字图像处理中有着重要的应用。边缘是图像的最基本特征。该文利用Sobel算子对图像进行水平和垂直的边缘提取,并对图像进行MATLAB仿真比较,仿真实验表明,该方法对图像边缘的检测精度较高,抗噪声能力强,提高了图像边缘检测效果。     

基于DSP Builder的行车道检测的实现

介绍了行车道检测系统的原理、构成及基于DSP Builder的实现方法。利用基于FPGA的现代DSP设计方法,对边缘检测电路进行了系统模型设计。理论分析及仿真实验证明了该方法的正确性和可行性,满足了实际任务的要求。     

基于FPGA的实时视频图像采集处理系统设计

针对目前数字图像采集处理技术的实时性、大容量、小型化等特点,设计了一种基于FPGA的实时视频图像采集处理电路系统。采用FPGA作为整个系统的控制和图像数据处理中心。DDR2 SDRAM为高速储存模块核心器件,CMOS 7670为视频图像采集器件。并通过Quratus Ⅱ和Modelsim等软件对系统的边缘检测算法、控制过程、各个模块等进行硬件工程设计和仿真,实现了视频图像从采集、存储到处理、显示的整个过程。实验表明,视频图像采集处理的动态画面流畅、清晰、实时性好。     

基于FPGA的图像边缘检测系统的设计

在Altera公司的Stratix EP1S10器件中设计了以Prewitt图像边缘检测为基础的图像处理和显示系统,包括二维滤波器模块、图像VGA显示控制器、ROM存储器、FIFO缓冲器及相应的读写控制器。整个系统集成在一个芯片上,实验证明此设计方法工作效率高,处理速度快,性能稳定,可移植性好。     

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。     

基于边缘检测的盲人图像感知系统设计

采用图像的边缘检测技术,设计了盲人图像感知系统,使盲人通过皮肤电刺激来感知图像信息,为盲人提供了一种获取视觉信息的新方法。该系统包括图像采集与处理系统和电触觉装置,用于产生皮肤电刺激。盲人通过摄像机采集图像,对该图像进行边缘检测得到边缘图像。然后把边缘图像发送给电触觉装置的单片机微处理器,单片机根据接收到的边缘图像数据控制二维电极阵列产生相应的电刺激,盲人通过皮肤电触觉来感知图像的边缘轮廓信息。盲人图像感知系统使盲人能够以触觉的方式"看到"视觉图像,大大提高了盲人的生活质量。     

基于FPGA高速实时图像数据处理系统的研究

本文对在FPGA中嵌入Powerpc(hard IP Core),引入linux嵌入式操作系统用来开发嵌入式系统进行了研究,系统实现了高速数据采集、高速视频数据压缩、实时视频数据的网络传输和实时压缩图像数据存储功能,该方法采用linux嵌入式操作系统加FPGA中嵌入的Powerpc硬核处理器进行系统控制层面的处理,还根据FPGA的特点将视频处理等功能用高速硬件实时处理。系统适合于系统空间要求小且视频数据处理量大的应用。     

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.     

基于GPU异构平台的实时CT图像重建系统的研究

摘要：针对采用单CPU CT图像重建时间长,采用CPU集群重建成本及能耗高的问题,本文提出了CPU多线程+GPU的异构重建模型。这种模型采用CPU多线程流水线模式,将整个任务分解为若干个处理阶段,相邻的两个阶段之间以循环缓存连接,上一阶段完成一次计算任务后将数据放到循环缓存里,然后继续下一次的计算任务,下一阶段探测到循环缓存里有数据后,从缓存里取出数据开始计算。各个任务是并行处理任务的,针对某一耗时瓶颈模块再采用GPU并行加速,充分发挥CPU和GPU的计算资源。CPU多线程+GPU模型相对于CPU多线程模型加速16.45倍,相对于串行CT图像重建加速20.5倍以上。将CPU多线程+GPU模型重建的图像与CPU串行程序重建的CT图像比较,数据结果在误差范围内,满足实验设计要求。本文提出的图像重建模型采用成本较低的GPU显卡就实现了性能大幅提升,大大降低了CT图像重建系统的成本及功耗,而成本及功耗的降低会引起CT医疗诊断费用的降低,最终惠及广大病患。     

基于多方向梯度边缘预测器快速边缘检测算法

改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该方法主要步骤为:1)从图像中心划分四个区域; 2)采用并行技术多个方向应用MGEDP模板,分别预测错误值,利用错误反馈信息构建预测误差图像; 3)利用大津算法计算阈值,分类误差图像边缘; 4)细化边缘; 5)合成边缘图像。实验证明:应用并行技术降低了时间复杂度,以中心逐步向四周选择预测参考点避免了误差繁衍,最终得到清晰完整、细节丰富的边缘图像。     

基于S变换的图像边缘检测算法研究

针对边缘检测中存在的噪声敏感性问题,提出了一种基于S变换的改进型边缘检测算法。S变换是一种时频分析工具,它能够很好地检测信号的奇异性和非正则性,而在图像中,图像灰度的奇异性代表着图像的边缘。通过将S变换后相邻频率的系数进行乘积可以有效地抑制噪声,增强边缘,采用一个阈值计算方法对相乘后的S变换系数进行阈值滤波,整合来自两个正交方向的边缘得到最终的图像边缘。实验结果证实了该算法的有效性。