基于FPGA的图像sobel边缘提取算法实现,包含testbench和matlab验证程序

1.算法仿真效果

matlab2022a/vivado2019.2仿真结果如下:



2.算法涉及理论知识概要

点和线是做图像分析时两个最重要的特征,而线条往往反映了物体的轮廓,对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础。边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括(i)深度上的不连续、(ii)表面方向不连续、(iii)物质属性变化和(iv)场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中,尤其是特征提取中的一个研究领域。


图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测,它们的绝大部分可以划分为两类:基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界,通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界,通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。


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:


kx=0;ky=1;% horizontal

kx=1;ky=0;% vertical

kx=1;ky=1;% both


然后我们来计算梯度图像,我们知道边缘点其实就是图像中灰度跳变剧烈的点,所以先计算梯度图像,然后将梯度图像中较亮的那一部分提取出来就是简单的边缘部分。


Sobel算子用了一个3*3的滤波器来对图像进行滤波从而得到梯度图像,这里面不再详细描述怎样进行滤波及它们的意义等。


竖起方向的滤波器:y_mask=op = [-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1]/8;


水平方向的滤波器:op的转置:x_mask=op’;


定义好滤波器后,我们就开始分别求垂直和竖起方向上的梯度图像。用滤波器与图像进行卷积即可:


bx = abs(filter2(x_mask,a));

by = abs(filter2(y_mask,a));


上面bx为水平方向上的梯度图像,by为垂直方向上的梯度图像。为了更清楚的说明算法过程,下面给出一张示例图像的梯度图像。


3.verilog核心程序

.........................................................................

reg signed[10:0]Sobel1;

reg signed[10:0]Sobel2;

reg signed[10:0]Sobel3;

reg signed[10:0]Sobel4;

always @(posedge i_clk or posedge i_rst)

begin

if(i_rst)

begin

Sobel1 <= 11'd0;

Sobel2 <= 11'd0;

Sobel3 <= 11'd0;

Sobel4 <= 11'd0;

end

else begin

Sobel1 <= {3'd0,sobelxy13} + {3'd0,sobelxy23} + {3'd0,sobelxy23} + {3'd0,sobelxy33};

Sobel2 <= {3'd0,sobelxy11} + {3'd0,sobelxy21} + {3'd0,sobelxy21} + {3'd0,sobelxy31};

Sobel3 <= {3'd0,sobelxy11} + {3'd0,sobelxy12} + {3'd0,sobelxy12} + {3'd0,sobelxy13};

Sobel4 <= {3'd0,sobelxy31} + {3'd0,sobelxy32} + {3'd0,sobelxy32} + {3'd0,sobelxy33};

end

end



reg signed[11:0]Sobel12;

reg signed[11:0]Sobel34;


always @(posedge i_clk or posedge i_rst)

begin

if(i_rst)

begin

Sobel12 <= 12'd0;

Sobel34 <= 12'd0;

end

else begin

Sobel12 <= {Sobel1[10],Sobel1}-{Sobel2[10],Sobel2};

Sobel34 <= {Sobel3[10],Sobel3}-{Sobel4[10],Sobel4};

end

end


reg signed[11:0]absSobel12;

reg signed[11:0]absSobel34;


always @(posedge i_clk or posedge i_rst)

begin

if(i_rst)

begin

absSobel12 <= 12'd0;

absSobel34 <= 12'd0;

end

else begin

if(Sobel12[11]==0)

absSobel12 <= Sobel12;

else

absSobel12 <= ~Sobel12+1'b1;  


if(Sobel34[11]==0)

absSobel34 <= Sobel34;

else

absSobel34 <= ~Sobel34+1'b1;  

end

end

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,185评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,445评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,684评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,564评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,681评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,874评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,025评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,761评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,217评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,545评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,694评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,351评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,988评论 3 315
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,778评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,007评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,427评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,580评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容