基于sobel的边缘检测设计与实现 图像数据 在以上项目的基础上,添加sobel算子计算模块。此外,注意前面传输rgb数据每个像素点传输了24位,但是sobel计算是对灰度图像8位宽数据进行计算,所以matlab代码需要重新写。而且因为只需要传输8位宽,就不再需要拼接数据了,但是仍然需要用ram存储sobel算子计算后的数据。 matlab代码产生8...
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 Programmable Gate Array,FPGA)硬件处理速度快、并行流水线处理等一些特点,利用FPGA替代PC端对图像进行处理,实现改进的Sobel算子的边缘检测系统,达到优化图像边缘检测效果并提升处理图像的效率。
针对嵌入式软件无法满足数字图像实时处理速度问题,提出用硬件加速器的思想,通过FPGA实现Sobel边缘检测算法。通过乒乓操作、并行处理数据和流水线设计,大大提高算法的处理速度。采用模块的硬件设计,保证了系统的可移植性和系统的扩展性。最后使用Verilog HDL编程实现算法
结合这两个部分的内容,想要实现Sobel算法就比较简单了。 我们将Sobel算法在图像边缘检查中的实现分为4步,第1步,通过Gx、Gy的计算公式结合FIFO求和算法求取Gx、Gy的值;第2步,求得Gx、Gy的绝对值;第3步,将Gx、Gy带入Gxy计算公式,求得Gxy的值;第4步,将求得的Gxy与设定的阈值相比较,当Gxy大于等于阈值,赋值...
Sobel算子是整像素图像边缘检测中最重要的算子之一,该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像 作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘 检测的图像,其公式如下: 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合,来计算梯度的...
Sobel边缘检测的核心在于像素矩阵的卷积,卷积对于数字图像处理非常重要,很多图像处理算法都是做卷积来实现的。卷积运算的本质就是对指定的图像区域的像素值进行加权求和的过程,其计算过程为图像区域中的每个像素值分别与卷积模板的每个元素对应相乘,将卷积的结果作求和运算,运算到的和就是卷积运算的结果。
Sobel边缘检测 Soble边缘检测算法比较简,实际应用中效率比canny边缘检测效率要高,但是边缘不如Canny检测的准确,但是很多实际应用的场合,sobel边缘却是首选,尤其是对效率要求较高,而对细纹理不太关心的时候。Soble边缘检测通常带有方向性,可以只检测竖直边缘或垂直边缘或都检测。所以我们先定义两个梯度方向的系数: ...
Sobel边缘检测的核心在于像素矩阵的卷积,卷积对于数字图像处理非常重要,很多图像处理算法都是做卷积来实现的。卷积运算的本质就是对指定的图像区域的像素值进行加权求和的过程,其计算过程为图像区域中的每个像素值分别与卷积模板的每个元素对应相乘,将卷积的结果作求和运算,运算到的和就是卷积运算的结果。
针对嵌入式软件无法满足数字图像实时处理速度问题,提出用硬件加速器的思想,通过FPGA实现Sobel边缘检测算法。通过乒乓操作、并行处理数据和流水线设计,大大提高算法的处理速度。采用模块的硬件设计,保证了系统的可移植性和系统的扩展性。最后使用Verilog HDL编程实...
2 边缘检测算法 2.1 Sobel算子基本原理 假设连续图像函数为f (x, y) , 函数在 (x, y) 处的梯度是一个具有方向和大小的矢量[8], 即: 式中, i、j分别为x、y方向的单位矢量。基于梯度的算子都建立在这一基础之上。梯度算子的幅值和方向分别为: ...