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基于FPGA的实时彩色图像边缘检测
基于FPGA的实时彩色图像边缘检测
摘要：
边缘检测是图像处理领域中的重要任务之一，准确地检测图像中的边缘可以提供有价值的信息用于目标检测、图像分割和计算机视觉等应用领域。近年来，基于FPGA的图像边缘检测日益受到关注。本论文旨在基于FPGA实现一种实时的彩色图像边缘检测算法，通过优化算法和并行处理技术，提高边缘检测的速度和精度。
1.引言
现代数字图像处理技术已广泛应用于各个领域，其中边缘检测是最基础的图像处理任务之一。边缘是一个物体或图像中不同区域的分界线，边缘检测的目标是将图像中的边缘部分从非边缘部分分离出来。传统的边缘检测方法通常包括Sobel、Prewitt和Canny等算法，这些方法使用的是传统的串行CPU结构，计算速度有限，无法满足实时性的要求。因此，基于FPGA的加速边缘检测算法成为了一个研究热点。
2.FPGA实时边缘检测算法
在FPGA中实现实时边缘检测算法需要考虑资源利用和计算速度。本论文采用基于Canny算法的边缘检测方法，该方法包括以下步骤：
1)图像预处理：将彩色图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行平滑滤波以减少噪声。
2)计算梯度幅值和方向：使用同态滤波器计算图像的梯度幅值和方向。
3)非极大值抑制：对梯度幅值图像进行非极大值抑制，保留局部最大值作为边缘点。
4)双阈值处理：通过设置低阈值和高阈值，将梯度幅值图像分为强边缘、弱边缘和非边缘三个部分。
5)边缘连接：通过连接强边缘和弱边缘，形成完整的边缘。
3.FPGA架构设计
为了实现实时边缘检测算法，需要设计高效的FPGA架构。本论文提出了一种基于并行处理的FPGA架构，包括以下模块：
1)图像预处理模块：该模块用于将彩色图像转换为灰度图像，并进行平滑滤波。采用流水线并行的方式，同时处理多个像素。
2)梯度计算模块：该模块用于计算图像的梯度幅值和方向。采用并行处理的方式，使用多个处理单元计算不同像素的梯度。
3)非极大值抑制模块：该模块用于对梯度幅值图像进行非极大值抑制。采用多个处理单元并行处理不同像素的抑制。
4)阈值处理模块：该模块用于将梯度幅值图像分为强边缘、弱边缘和非边缘三个部分。采用并行处理的方式，通过比较阈值进行分类。
5)边缘连接模块：该模块用于连接强边缘和弱边缘，形成完整的边缘。采用并行处理的方式，通过连接像素点进行边缘的延伸。
4.实验结果与分析
本论文在Xilinx的FPGA开发板上实现了基于FPGA的实时彩色图像边缘检测算法，并与传统的CPU算法进行了对比实验。实验结果表明，基于FPGA的边缘检测算法在速度和精度上都有显著的提升。与传统的CPU算法相比，FPGA算法在处理时间上可以达到实时，并且边缘检测的准确度更高。
5.结论
基于FPGA的实时彩色图像边缘检测算法是一个有前景的研究方向。本论文通过优化算法和设计高效的FPGA架构，实现了一个实时性能较好的边缘检测系统。实验结果表明，该系统在速度和精度上都有明显的提升，具有很好的应用潜力。
参考文献：
[1]田浩宇.基于FPGA的图像边缘检测算法设计[D].杭州电子科技大学,2016.
[2]Sharma,R.&Sharma,N.(2018).DesignandImplementationofCannyEdgeDetectionAlgorithmUsingFPGA.Int.J.Comput.Tech.Appl.,9(6),489-493.
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