0 引言

    圖像邊沿是圖像的基本特征,，是圖像分割,、特征提取等圖像分析的重要依據(jù)，目前已廣泛應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別,、機(jī)器視覺和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域?，F(xiàn)今已有多種邊沿檢測算法以及一些改進(jìn)方式，但各種算法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用領(lǐng)域,。在實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)中,，通常采用Sobel算子來實(shí)現(xiàn)圖像的邊沿檢測。然而傳統(tǒng)的Sobel邊沿檢測算法存在抗噪能力弱,、邊沿信息較粗等問題,，不能滿足實(shí)際工程應(yīng)用的要求。如何實(shí)時(shí)地獲取清晰的圖像邊沿對工程實(shí)踐和科學(xué)研究都具有重大意義,。

    設(shè)計(jì)中,，基于圖像處理的相關(guān)理論對Sobel邊沿檢測算法進(jìn)行了改進(jìn)，在傳統(tǒng)的Sobel算法的基礎(chǔ)上增加了快速中值濾波模塊,，提高了系統(tǒng)的抗噪能力,，并采用非極大值抑制的方式對圖像邊沿進(jìn)行了細(xì)化，既有效地保留了圖像邊沿,，又保證了圖像邊沿的清晰,。

1 Sobel圖像邊沿檢測優(yōu)化設(shè)計(jì)

    Sobel算法雖然在圖像邊沿檢測方面具有諸多優(yōu)勢，然而對于圖像實(shí)時(shí)處理還是存在抗噪能力弱,、邊沿信息較粗等問題,，所以需進(jìn)一步改進(jìn)。優(yōu)化后的邊沿檢測模塊主要由快速中值濾波模塊,、邊沿檢測模塊和非極大值抑制模塊構(gòu)成,。檢測模塊總體設(shè)計(jì)如圖1所示。

    當(dāng)圖像數(shù)據(jù)輸入時(shí),，首先進(jìn)行快速中值濾波處理,，平滑圖像噪聲，然后通過Sobel算子得到圖像的梯度值,，最后應(yīng)用閾值比較和非極大值抑制的方式提取圖像邊沿,，進(jìn)行二值化處理，從而得到清晰的圖像邊沿,。

1.1 快速中值濾波

    在圖像采集傳輸過程中,，不可避免地出現(xiàn)各種各樣的噪聲，這些噪聲不僅降低了圖像的質(zhì)量，而且會(huì)影響后續(xù)圖像的處理,。中值濾波能夠有效濾除椒鹽噪聲和脈沖噪聲,，有效地保持圖像邊沿的細(xì)節(jié)，是一種比較理想的圖像濾波算法,。它通過對相鄰區(qū)域內(nèi)的像素進(jìn)行排序，取中間值作為輸出像素,，以達(dá)到濾波的效果,。基本的中值濾波算法運(yùn)算量大,，不利于實(shí)時(shí)圖像處理,。設(shè)計(jì)采用快速中值濾波算法，提高了圖像處理的效率,，實(shí)現(xiàn)方法如圖2所示,，其中MAXi、MIDi,、MINi分別代表每行數(shù)據(jù)的最大值,、中間值與最小值。依據(jù)圖2所示,，通過多次比較(CMP)就可以得到最終的濾波結(jié)果,。

1.2 Sobel邊沿檢測

    Sobel算子是一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算子，包含水平和垂直2組3×3的矩陣,，將之與圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)做卷積和運(yùn)算,，即得到圖像的水平和垂直梯度值，再根據(jù)梯度計(jì)算公式算出圖像梯度值,，將此梯度值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較,，若大于閾值，則認(rèn)為該像素點(diǎn)為邊緣部分,，把3×3二維圖像中央的灰度值設(shè)為255,，若小于閾值，就不是邊緣部分,，相應(yīng)的灰度值設(shè)為0,。

    圖3(a)為一幀圖像的3×3窗口，Pi為各點(diǎn)的灰度值,，圖3(b)和圖3(c)分別為Sobel算子水平和垂直方向梯度算子,。針對圖像中3×3的像素空間，Sobel算子采用式(1)和式(2)計(jì)算中間像素點(diǎn)P₅處的水平梯度P_x與垂直梯度Py,。

Px=(P6+2P7+P8)-(P0+2P1+P2)(1)

1.3 非極大值抑制

    Soble邊沿檢測算法通過選取合適的閾值能夠細(xì)化圖像邊沿,，然而閾值的選取往往比較困難。如果閾值過低，則無法達(dá)到細(xì)化的效果,，反之則會(huì)丟失部分圖像邊沿,。通常Soble算法檢測得到的圖像邊沿會(huì)出現(xiàn)邊沿較粗的問題，從而影響圖像處理的效果,。故優(yōu)化設(shè)計(jì)采用非極大值抑制的方式對圖像梯度幅值的屋脊帶進(jìn)行了細(xì)化,，只保留了幅值局部變化的最大的點(diǎn)。在非極大值抑制過程中,，使用3×3的移動(dòng)窗口對圖進(jìn)行處理,，中心像素梯度值與鄰域內(nèi)的其他像素梯度值進(jìn)行比較，如果中心像素值不是鄰域像素的極大值,，則把該像素點(diǎn)賦值為0,，反之則把該像素點(diǎn)視為圖像的邊緣。其具體的數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(3)：

    非極大值抑制既有效保留了圖像邊緣的梯度,，又達(dá)到了圖像細(xì)化的目的,，有效地解決了Sobel算子出現(xiàn)的邊沿較粗的問題，有利于圖像分割和特征提取等圖像后期處理的實(shí)現(xiàn),。

2 圖像邊沿檢測硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊沿檢測系統(tǒng)主要由圖像采集單元,、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、邊沿檢測單元和圖像顯示單元四部分組成,。具體的硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示,。

    系統(tǒng)基于FPGA(EP3C40F484)開發(fā)平臺(tái)，選用500萬像素CMOS攝像頭進(jìn)行圖像采集,，圖像信息經(jīng)采集,、灰度化等處理，再經(jīng)過優(yōu)化的基于Sobel圖像邊緣檢測處理,，最后由液晶顯示器顯示,。算法采用了可編程宏功能模塊與VHDL語言相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)。

2.2 快速中值濾波算法硬件實(shí)現(xiàn)

    中值濾波算法的核心是排序,，算法的優(yōu)劣直接決定求取中間值的效率,，從而決定濾波器的性能?？焖僦兄禐V波采用并行處理和流水線的設(shè)計(jì),，避免了大量的比較操作，相比于傳統(tǒng)的中值濾波算法,，不僅運(yùn)算量大大減少,，在FPGA硬件實(shí)現(xiàn)上所占用的硬件資源也更少，因此它對圖像數(shù)據(jù)處理的速度比傳統(tǒng)的中值濾波更快,?？焖僦兄禐V波硬件實(shí)現(xiàn)頂層原理圖如圖5所示,，其中移位寄存器(linebuffer)模塊能夠依次輸出3行的圖像數(shù)據(jù)。Compare模塊帶有鎖存功能,，能夠比較同一行像素的3個(gè)數(shù)據(jù)的大小,，Compare3模塊比較不同行圖像像素的大小，并輸出相應(yīng)的結(jié)果,。

2.3 Soble邊沿檢測算法硬件實(shí)現(xiàn)

    基于Soble算子的邊沿檢測算法不僅計(jì)算簡單,，而且容易在硬件上實(shí)現(xiàn)。算法主要包括梯度計(jì)算和閾值比較兩個(gè)部分,，用VHDL代碼實(shí)現(xiàn)閾值比較相對簡單,，所以梯度計(jì)算算法的實(shí)現(xiàn)為本模塊的重點(diǎn)。

    設(shè)計(jì)中梯度計(jì)算采用3-Line Buffer結(jié)構(gòu),，相鄰3行3列的9個(gè)圖像像素點(diǎn)(P₁，P₂…P₉)利用3個(gè)行緩沖器進(jìn)行緩沖,，然后再同步讀取3行數(shù)據(jù)進(jìn)行分級寄存,，利用乘法器實(shí)現(xiàn)寄存結(jié)果與Sobel算子X_n的相乘，再利用3個(gè)加法器實(shí)現(xiàn)式(1)或式(2),，即得到水平方向或垂直方向的梯度值,，最后再利用一個(gè)加法器實(shí)現(xiàn)梯度計(jì)算公式得到梯度值|G|。

2.4 非極大值抑制算法硬件實(shí)現(xiàn)

    設(shè)計(jì)中在Soble邊沿檢測的基礎(chǔ)上增加了非極大值抑制功能,，非極大值抑制算法RTL級結(jié)構(gòu)如圖6所示,。

    為了實(shí)現(xiàn)非極大值抑制算法，需再次構(gòu)建3×3的移動(dòng)窗口并確定中心像素梯度值是否為鄰域內(nèi)的最大值,，設(shè)計(jì)中采用LineBuffer_3和sort3來構(gòu)建3×3移動(dòng)窗口,。LineBuffer_3能夠緩存3行480列的像素梯度值，一個(gè)時(shí)鐘周期可以并行輸出1列像素梯度值,。前兩個(gè)周期sort3模塊接收并緩存LineBuffer_3模塊輸出的兩列像素梯度值,，在第三個(gè)周期得到第三列像素梯度值時(shí)，也同時(shí)構(gòu)成了3×3的梯度窗口,，輸出如圖中的data1～data9,，最后在comper模塊內(nèi)對9個(gè)像素梯度值進(jìn)行比較，從而確定中心像素是否為鄰域內(nèi)的最大值,。若為最大值就保留并進(jìn)入閾值模塊進(jìn)行比較,，否則將中心梯度值置零。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    為了驗(yàn)證系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)后的性能,，采用MT9M001相機(jī)對圖像進(jìn)行采集,，將優(yōu)化后得到行的邊沿圖像與優(yōu)化前的邊沿圖像進(jìn)行比較，得到了不同的檢測結(jié)果,，結(jié)果如圖7所示,。圖7(a)為相機(jī)采集到的原始圖像,，圖7(b)為傳統(tǒng)的Soble邊沿檢測算法得到的圖像，由于受室內(nèi)日光燈的影響,，采集到的圖像噪聲大且邊沿較粗,。圖7(c)為通過濾波后得到的圖像邊沿，濾波效果明顯,。圖7(d)為優(yōu)化后的邊沿檢測算法得到的圖像,，圖像受噪聲影響小，且邊沿較細(xì),，能夠有效地識(shí)別圖像的邊沿,。

4 結(jié)論

    該系統(tǒng)針對Sobel算法用于圖像邊沿檢測時(shí)出現(xiàn)的噪聲大、邊沿較粗等問題,，在傳統(tǒng)的Sobel算法的基礎(chǔ)上增加了快速中值濾波模塊和非極大值抑制模塊,，提高了系統(tǒng)的抗噪能力，保證了圖像邊沿的清晰度,，并在EP3C40F484 FPGA平臺(tái)上對硬件電路進(jìn)行了驗(yàn)證,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的邊沿檢測方案不僅能夠有效地抑制噪聲,，而且得到的圖像邊沿更細(xì),，增強(qiáng)了實(shí)時(shí)圖像處理的效果。

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