【摘 要】
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FPGA的高速并行性、流水线方式处理数据的特点,适用快速图像处理。而在图像处理应用中,图像的关键在于边缘特征所包含的信息。边缘检测在目标跟踪、目标识别、深度学习下的监督识别、机器视觉检测等领域至关重要。在低照度环境下,图像的边缘信息不明显,精确地检测出低照度环境下的边缘非常关键。针对低照度环境下引起的图像质量退化导致边缘检测精度低的问题,提出一种基于梯度差分自适应边缘检测方法,选取Canny算子作
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FPGA的高速并行性、流水线方式处理数据的特点,适用快速图像处理。而在图像处理应用中,图像的关键在于边缘特征所包含的信息。边缘检测在目标跟踪、目标识别、深度学习下的监督识别、机器视觉检测等领域至关重要。在低照度环境下,图像的边缘信息不明显,精确地检测出低照度环境下的边缘非常关键。针对低照度环境下引起的图像质量退化导致边缘检测精度低的问题,提出一种基于梯度差分自适应边缘检测方法,选取Canny算子作为边缘检测算子并做出改进。采用双边滤波器来替代传统的高斯滤波器,增加45°和135°两方向的梯度计算模板来突出边缘;针对Canny阈值选择不具有自适应性的特点,基于梯度差分对Otsu算法进行改进得到自适应阈值进行分割,分割后采用递归边界跟踪的方法连接边缘。在此基础上基于FPGA设计实现了一个实时边缘检测系统,通过配置OV5640摄像头进行图像数据采集,为了提高低照度环境下的图像质量,通过调节白平衡和Gamma校正的参数来调节图像质量,图像增强中加入四方向拉普拉斯锐化进突出边缘信息,并将改进Canny算法进行硬件设计实现,最后通过VGA显示图像和检测的边缘信息。本文在系统中使用SDRAMDDR3芯片缓存图像数据,提高系统的鲁棒性和数据吞吐量。通过SNR（信噪比）和C/A、C/B的比值两种指标评判边缘检测效果,测试结果表明相比于传统Canny算法,改进Canny在低照度环境下的图像边缘检测效果较好,边缘清晰且连续,自适应阈值判断时间仅为原来的十分之一,更适合实时运算。整个实时边缘系统在ATRIX-7开发板完成搭建,实验平台为Vivado 2019.1,通过与Sobel和传统Canny算法的实时处理来评判实时边缘检测效果,测试结果表明,本文系统检测的边缘噪声少,弱边缘提取效果好,边缘完整且连续,本文的实时处理速度可以达到60帧/秒,实时性较好。
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