文獻標(biāo)識碼： A
文章編號： 0258-7998(2013)09-0132-03
圖像邊緣通常指圖像灰度變化率最大的像素點的總和，邊緣廣泛地分布于物體之間、物體與背景之間[1]。圖像邊緣也是人眼和計算機識別圖像、獲取信息的重要特征來源，因此圖像的邊緣檢測在在航空、軍事、人工智能等需要圖像處理的領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用研究[2]。
數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是以集合論為基礎(chǔ)的學(xué)科，是幾何形態(tài)學(xué)分析與描述的工具。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在計算機視覺、圖像分析、模式識別等方面得到了廣泛的應(yīng)用。
傳統(tǒng)的實時圖像邊緣檢測大多只使用Sobel算子進行處理得出邊緣[2]，基本能滿足實時圖像邊緣的要求，但是仍存在很強的背景噪聲[3]。本文利用FPGA對實時圖像進行邊緣檢測并進行形態(tài)學(xué)的優(yōu)化，得到的邊緣清晰，同時很好地抑制了背景噪聲。
1 系統(tǒng)總體框架設(shè)計
Sobel邊緣檢測算子是實時圖像邊緣檢測比較常用的算子，在FPGA上實現(xiàn)簡單，對于噪聲有一定的抑制能力，同時又能取得比較好的邊緣檢測效果。
為了獲得更加精細的邊緣以及更好地抑制背景噪聲，本文利用形態(tài)學(xué)的閉運算優(yōu)化邊緣。基于FPGA的實時圖像邊緣檢測形態(tài)學(xué)優(yōu)化系統(tǒng)如圖1所示。
本系統(tǒng)主要設(shè)計思想是在實時圖像Sobel邊緣檢測之后，增加邊緣形態(tài)學(xué)的處理，采用先進行膨脹運算，再進行腐蝕運算實現(xiàn)對邊緣的形態(tài)學(xué)優(yōu)化。
2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及基本運算
數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是分析幾何形狀和結(jié)構(gòu)的一種數(shù)學(xué)方法[4],是以集合代數(shù)為基礎(chǔ),并用集合論的方法來研究幾何結(jié)構(gòu)的學(xué)科。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的思想是利用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素度量和提取圖像的對應(yīng)特征，達到對圖像分析以及識別的目的。結(jié)構(gòu)元素是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中最重要、最基本的概念,是在分析圖像時收集圖像信息的探針，在圖像中不斷移動探針就可確定圖像中各部分間的關(guān)系，從而提取有用的特征[5]。
4 形態(tài)學(xué)優(yōu)化檢測結(jié)果與分析
圖5為采用Sobel算法進行實時邊緣檢測后的圖像，圖6為采用Sobel算法進行邊緣檢測之后,又經(jīng)形態(tài)學(xué)閉運算優(yōu)化的圖像，即改進算法的結(jié)果。對比運行結(jié)果可以得出,本系統(tǒng)對于實時圖像進行邊緣檢測之后，進行了形態(tài)學(xué)閉運算的優(yōu)化，檢測的精度顯著提高，特別是背景噪聲得到很好的抑制。
本文采用Sobel算子實現(xiàn)實時圖像的邊緣檢測，再進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉運算的優(yōu)化，最后在友晶公司的DE2-70的FPGA平臺上實現(xiàn)。與傳統(tǒng)邊緣檢測相比，本文方法進一步提高了圖像邊緣檢測的精度，同時很好地抑制了背景噪聲。可應(yīng)用在監(jiān)控、航空等實時性高、計算量大的領(lǐng)域。
參考文獻
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