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Sobel算子的数字图像边缘检测与FPGA实现

数字图象边缘检测通常受到处理器速度的限制,为解决这一问题,论文采用FPGA技术,对基于Sobel算子的数字图象边缘检测进行设计和实现.给出了硬件设计组成原理、主要程序代码设计方法.整个算法使用一片FPGA芯片Xilinx Spartan3 XC3S50-5PQ208设计集成.仿真研究结果表明该芯片能以134MHz的速度运行.通过对1024*1024像素大小的Tena图象实验,在7.8ms内获得了满意的边缘检测结果.     

基于FPGA的Sobel算子并行计算研究

由于在实时图像处理中常用Sobel算子对图像边缘进行增强，如何提高处理速度成为问题的关键。采用纯软件的方法或普通结构的硬件电路难以满足实时要求，鉴于近年来FPGA芯片的迅速发展以及其良好的可编程结构，为实现Sobel算子的快速计算提供了硬件保证。提出了一种Sobel算子的并行处理结构，提高了处理速度，并给出了基于FPGA的实现方法。进行了理论分析及仿真实验，证明了该方法的正确性和可行性。由于采用并行结构，使处理速度大为提高，满足了实际任务的要求。     

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.     

基于Sobel算子的改进边缘检测算法

提出了一种基于Sobel算子改进的边缘检测算法。该算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度。在计算图像梯度时结合了方向拆分法,将每个方向梯度与两个子方向半个模板对应的像素点之和分别求比值,选择最大者作为该方向的梯度值,然后将四个方向梯度的最大值作为窗口中心点的梯度,最后对梯度图像进行阈值分割和细化,得到边缘图像。实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、图像边缘较细的优点。     

Sobel边缘检测算法的变异实现图像增强

简述了在传统Sobel边缘检测算法的基础上进行算法创新.在边缘检测和图像增强算法中引入了区域运算的概念.详细介绍了Sobel边缘检测算法的具体改进过程,并针对红外图像进行了实际应用.     

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.     

基于Sobel边缘检测和双线性算法的图像缩放实现

针对传统图像缩放算法的不足,本文提出一种边缘检测和双线性插值结合的方案,用以实现图像缩放的功能。借助FPGA并行高速处理的优势,搭建各功能模块,最后通过仿真工具和板级验证,结果表明该设计能够有较理想的图像放大效果。     

基于Gabor滤波器的Sobel算子图像边缘检测算法

Sobel算子对图像进行边缘检测时,只对垂直与水平方向敏感,使得一些边缘检测不到,从而限制了Sobel算子的检测性能。针对此问题,文中提出了一种基于Gabor滤波器的边缘检测算法,先对图像进行Gabor变换,找出不同方向上人眼敏感程度低的系数,再用Sobel算子对变换过的图像进行边缘检测,最后把此图像与直接用Sobel算子检测的图像相加。实验表明,该算法改善了Sobel算子检测方向单一的不足,包含较多的边缘信息。     

基于Gabor滤波器的Sobel算子图像边缘检测算法

Sobel算子对图像进行边缘检测时,只对垂直与水平方向敏感,使得一些边缘检测不到,从而限制了Sobel算子的检测性能.针对此问题,文中提出了一种基于Gabor滤波器的边缘检测算法,先对图像进行Gabor变换,找出不同方向上人眼敏感程度低的系数,再用Sobel算子对变换过的图像进行边缘检测,最后把此图像与直接用Sobel算子检测的图像相加.实验表明,该算法改善了Sobel算子检测方向单一的不足,包含较多的边缘信息.     

一种改进的Sobel自适应边缘检测的FPGA实现

针对经典Sobel边缘检测算法对噪声比较敏感而且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Sobel自适应边缘检测方法。首先,对经典Sobel算法改进,增加了检测方向,根据待测像素背景灰度值和人眼视觉特性自适应地生成阈值,从而检测出与人的主观视觉更为一致的图像边缘,然后对边缘图像进行形态学处理,增强了算法的抗噪性。将改进的边缘检测算法在单片FPGA上实现,利用FPGA高速并行处理的优势,系统能够实时采集、检测图像边缘并显示高帧频高分辨率图像。     

基于改进Sobel算子的车牌边缘检测算法

针对车牌识别中车牌的边缘信息在Sobel算子的检测下易受到图像采集环境的影响,阈值难以确定,不具有自适应性且对噪声的敏感度高这一特点,提出了一种采用基于二次搜索寻优的阈值选取策略算法,并得出了一套完整的Sobel对车牌边缘检测的算法.实测结果表明:该方法能够更好的解决Sobel算法中存在的由于阈值不自适应性导致边缘检测出现伪边缘点和粗糙点,增强了检测的实时性和鲁棒性.     

基于自适应像素分割算法的FPGA设计与实现

为了解决运动目标前景检测的精度问题,提出了一种基于FPGA实现的自适应像素分割系统。该系统通过构建新的背景模型和前景分割检测技术优化检测结果,并对传统的自适应像素分割算法进行了调整和修改,以便在FPGA平台上进行硬件实现。在Xilinx virtex7 FPGA芯片上已完成了硬件测试。试验测试结果显示相比其他算法,本文提出设计的各项性能指标均表现良好,检测精度达到71.4%,平均功耗为6.452 W。能够实现以50 frame/s,实时处理分辨率为720×576的视频流。     

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。     

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.     

基于FPGA的视频图像边缘提取算法实现

在视频图像边缘提取中,针对传统Canny算法的不足,提出了3D高斯滤波和匹配导数滤波器对传统算法进行改进,增加了图像在时间轴上的关联性,极大的改善了传统Canny算法。为了在FPGA平台实现改进的Canny算法,采用大容量SDRAM作为图像缓存器,并设计了四口RAM结构完成图像在时间轴上的滤波。采用FPGA内部RAM和line buffer结构实现了图像的空间滤波。