水平方向模板Sx和垂直方向模板Sy如下: 将两个算子与图像做平面卷积,即可得到水平方向与垂直方向的梯度值;若以I表示图像矩阵,Gx表示水平方向图像梯度值,Gy表示垂直方向的梯度值,则Gx与Gy可以表示如下: 其中,I(x,y)表示模板掩盖的3*3图像中心的像素点。 最终,图像中每个像素点对应的梯度值按照以下公式计算: 通常为...
水平方向模板Sx和垂直方向模板Sy如下: 将两个算子与图像做平面卷积,即可得到水平方向与垂直方向的梯度值;若以I表示图像矩阵,Gx表示水平方向图像梯度值,Gy表示垂直方向的梯度值,则Gx与Gy可以表示如下: 其中,I(x,y)表示模板掩盖的3*3图像中心的像素点。 最终,图像中每个像素点对应的梯度值按照以下公式计算: 通常为...
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制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。 卷积公式如下。
卷积核与图像上对于位置上的元素相乘然后求和(矩阵的内积),就得到该点的梯度值(3x3中心位置的像素点)。 这样又会引入两个问题 计算过程需要使用三行图像数据,如何进行存储 图像边缘位置的像素如何进行处理 (二). 如何缓存三行数据 实际上,只需要存储两行数据即可,第三行为当前输入的那行。具体的实现方式有两种,一...
设计卷积运算模块来加速卷积运算是 FPGA 加速电路的关键,卷积运算模块由 3×3 逐 通道卷积运算模块和 1×1 逐点卷积运算模块组成。 首先为了让设计的 3×3 逐通道卷积运算模块能够在不同的卷积层间复用,需要保持 3×3 逐通道卷积前后数据块大小不变,这需要对输入和输出数据块进行填充(padding)。输入数 据块原...
图像卷积操作是卷积神经网络中的核心操作之一,其主要作用是从图像中提取有意义的特征信息。其原理和过程如下: 定义滤波器(卷积核):滤波器是一个小矩阵,其元素代表了卷积操作中的权重参数。滤波器的大小通常为奇数,例如 3 x 3、5 x 5 等。 将滤波器移动到输入图像上的每个位置:在每个位置上,将滤波器对应位置的...
来计算目标点的卷积值: 这里注意一定是绝对值,要大于0。 计算完成以后,要进行简单的二值化处理,将 sobel 值和阈值对比,产生黑白的二值化图像。将大于阈值设置为与背景色相反的图像。 利用此即可确定图像中各物体的边缘。 3. RGB转YCbCr 摄像头采集的RGB565格式数据为16比特,SDRAM不能同时将两帧RGB图像存储。因此...
由于在图像处理过程中,经常需要对图像进行开窗。如在进行卷积操作时,我们需要将开窗得到的如3X3大小的局部图像数据与卷积核进行卷积运算,从而完成处理。而开窗操作需要使用行缓存来实现,因此下面就介绍一下行缓存是什么。 假如我们需要3X3的窗口,那么我们就需要设计3行行缓存。因为正常情况下,大多图像数据都是一行一行的...
1)1x1卷积 2)2x2的ma-pooling 3)shift 4)shuffle和concat 所以硬件架构上也变得很简洁,作者在文章中说两个人用HLS只做了一个月。 使用资源很少。 看以下和其他人的结果对比: 结论 这篇论文在shuffleNet网络的基础上,基于FPGA的特点进行了网络修改。包括网络结构和量化,最终的精度都高于以往的几个网络。结果还是...
经典Sobel边缘检测算法便是基于梯度的检测,利用垂直梯度和水平梯度2个方向模板和图像进行邻域卷积完成。其中,垂直梯度方向模板和水平梯度方向模板分别用于检测水平边缘和垂直检测。其利用Sobel算子在3*3的图像邻域内和亮度数据作卷积运算,表达式如下: (3-4)...