【摘 要】
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针对固定阈值法图像二值化不足以及二值化后图像存在严重干扰,传统DSP等处理器在高速图像处理中实时性差,提出了以FPGA/Nios II为处理器,运用改进的自适应阈值Sobel算法实现
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,中国科学院上海技术物理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(61302181);上海市闵行区产学研合作计划(3714302006);上海市教委创新项目(13YZ111)资助
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针对固定阈值法图像二值化不足以及二值化后图像存在严重干扰,传统DSP等处理器在高速图像处理中实时性差,提出了以FPGA/Nios II为处理器,运用改进的自适应阈值Sobel算法实现对图像的二值化,再进行形态学的处理。整个系统实现包括原始图像的采集、色彩格式转换、灰度处理、边缘检测以及运用中值滤波和加权平均法实现自适应阈值图像二值化,最后再运用形态学方法对二值化后图像做进一步处理,实现轮廓的更加有效的提取,并通过VGA接口实现显示。实验结果表明该系统检测效率高,速度快,稳定可靠。
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