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.     

实时图像边缘检测的设计及FPGA实现

传统Sobel算法实现边缘检测是基于静态图像,而在实时图像处理中,边缘检测存在一定的复杂度和难度,文中将FPGA应用于实时图像边缘检测系统,从而实现动态实时图像的边缘检测。通过搭建实验平台仿真验证表明,检测精度和数据处理的运算效率均有所提高。     

基于高斯Laplace算子图像边缘检测的改进

在分析高斯Laplace算子边缘检测原理的基础上，通过设置合理的模板参数，提出了一种改进的高斯Laplace模板，该模板设置的权值具有各向同性、中心点值设置为整数、不同类型方向上设置的权重不等而相同类型方向上设置等权重、并且整个模板无零值点等特点。通过VC＋＋编程使用不同的模板对同一幅图像进行实验．实验结果表明改进的模板能较准确地检测出图像边缘，检测效果优于其他模板。     

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.     

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。     

数字图像边缘检测的FPGA实现

数字图像的边缘检测一直是图像处理领域最基本的研究内容之一.为了提高图像处理的速度,满足实时性要求,本文采用EAD技术,在FPGA上实现数字图像的边缘检测.本设计运用FPGA的流水线和并行技术,结合Verilog HDL 语言,采用模块化的设计思想,优化结构,高速有效地实现了数字图像的边缘检测.实验证明边缘检测效果较好.     

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。     

在Matlab中实现FPGA硬件设计

System Generator for DSP是Xilinx公司开发的基于Matlab的DSP开发工具，同时也是一个基于FPGA的信号处理建模和设计工具。文章介绍了在Matlab中使用System Generator for DSP实现FPGA硬件设计的方法，同时给出了一个应用实例。     

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.     

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...     

一种改进型SUSAN算法的FPGA实现

针对边缘检测算法在图像处理领域的应用,选择了一种改进型SUSAN算法,并对其进行了FPGA实现。在实现过程中,合理选择了运算模板,并针对数据选择与存取以及流水线设计等问题给出了解决方案,包括模块复用、寄存器循环移位和流水线与缓存结合的处理方法,很大程度上降低了硬件资源的利用,节约了带宽。硬件实现结果表明,该方案具有资源占用率低、实时性强等优点。     

基于误差效应的亚像素边缘检测算法

针对传统亚像素边缘检测算法在实时性、精确性和鲁棒性之间难以平衡的问题,提出了一种基于误差效应的亚像素边缘检测方法。该方法首先建立边缘函数模型,并计算每个像素边缘对应函数方程常数项的近似值和对应误差,然后结合最小二乘法使整体函数模型误差最小,从而获得较为精确的边缘参数。基于标准图像和实际图像的实验测试结果表明,该算法具有快速、鲁棒性强和检测精度高等优点,能够满足实时检测的要求,评价指标优于其他传统算法。     

QPSK载波同步算法研究及FPGA实现

研究了基于工程应用的四相松尾环实现QPSK载波恢复算法、并分析了噪声对该算法的影响及该算法在FPGA上的实现。通过对锁相环分析,详细介绍了松尾环和环路滤波器的工作原理,并分别给出了System Generator的实现方法。实验结果表明使用松尾环能够在小信噪比情况下很好的实现载波同步,并且该种算法还能很容易的推广到MPSK载波恢复环路中。     

图像边缘检测高速数字滤波器设计与实现研究

简要介绍了图像边缘检测的基本概念,针对其硬件实现的基本模型进行探讨;分析其关键算术单元,采用了多种优化措施并引入了流水线的设计方法以满足高速应用的要求;提出了3种不同的FIR滤波器实现结构;最终完成FPGA和ASIC设计,对不同结构的实现数据进行比较并给出了结论,实现结果表明该设计可以满足高速系统应用场合。     

一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法

提出了一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法.首先利用方向模板对图像进行卷积,求得梯度图像.然后对梯度图像的直方图进行模糊化,针对模糊窗宽参数的选取困难,根据图像确定了模糊函数窗宽的范围,利用遗传算法的全局搜索性能进行阈值的搜索,并利用最小图像模糊率来确定最优阈值.根据得到的阈值对梯度图像进行分割,得到图像的边缘.结果表明,边缘检测效果较好,显著提高了运算速度.