基于FPGA的Kirsch算法實時圖像處理研究

朱 楓,陳躍東,陳孟元

(安徽工程大學電氣傳動與控制重點實驗室,安徽蕪湖 241000)

基于FPGA的Kirsch算法實時圖像處理研究

朱 楓,陳躍東?,陳孟元

(安徽工程大學電氣傳動與控制重點實驗室,安徽蕪湖 241000)

隨著圖像數(shù)據(jù)量愈發(fā)龐大,相較于傳統(tǒng)圖像處理方法采用FPGA進行圖像處理更具有明顯優(yōu)勢．Kirsch算法具有檢測邊緣信息多、抗噪效果較好等優(yōu)點．設計選用FPGA來實現(xiàn)Kirsch算法,同時將處理后的圖像再次結合形態(tài)學處理．結果表明,本設計能夠更好地提取邊緣信息、增強抗噪聲能力,而且實時性較好,具有較高的實用價值．

FPGA;實時性;Kirsch算法;邊緣檢測;形態(tài)學

邊緣是圖像的一項基本特征,圖像邊緣處理是圖像處理的重要組成部分．其中,圖像邊緣檢測被應用于諸多領域,如圖像分割、模式識別等．常用的邊緣檢測方法有Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、Canny算子、LOG算子等[1]．近年來,隨著數(shù)學理論的豐富和人工智能技術的發(fā)展,涌現(xiàn)出許多更先進的邊緣檢測處理方法,如基于小波變換的數(shù)學形態(tài)學[2]邊緣檢測法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應閾值[3]調(diào)整的邊緣檢測法等．

研究分析了Kirsch[4-5]算法處理邊緣的原理和特點,同時結合形態(tài)學[6]閉操作處理,使得抗噪聲能力增強的同時,增強邊緣的明朗程度,從而保證較高的邊緣質(zhì)量．隨著圖像分辨率等的提高,圖像信息的數(shù)據(jù)量也越來越大,結合FPGA的高速并行處理特性[7],FPGA越來越適用于圖像處理方面[8],將算法在FPGA上實現(xiàn),能夠較好地實現(xiàn)處理算法的實時性[9-10],具有較好的應用價值．

1 Kirsch算子邊緣檢測

R．Kirsch提出了Kirsch算子,用來檢測邊緣方向:采用8個模板確定梯度幅度值以及梯度方向．Kirsch算子梯度模板如圖1所示,其中M1～M8為8個梯度模板．由圖1可知,每個模板的方向相差45°, 8個模板完全將360°劃分完全,模板的完整性保證了邊緣檢測信息的最大完整,從而檢測效果更好．

設A為圖像數(shù)據(jù),A(x,y)為圖像數(shù)據(jù)在(x,y)處的數(shù)值,圖像數(shù)據(jù)3?3模板[11-12]如圖1中M9所示．令Mn(i,j)為第n個梯度模板在(i,j)處的值．Kirsch算法采用圖像和模板卷積來確定(x,y)點的梯度值和梯度方向,令Kn(x,y)為圖像數(shù)據(jù)A(x,y)經(jīng)過模板卷積后的數(shù)值．可知,

式中,D為3?3的區(qū)域范圍．i取值范圍為－1,0,1;j取值范圍為－1,0,1;x取值范圍為1,2,…,G;y的取值范圍為1,2,…,Q．G和Q分別為圖像的行和列．結合圖像數(shù)據(jù)模板和梯度模板,可得出以下計算公式:由上式求出8個模板的梯度最大值為Kmax(x,y),Kmax(x,y)的定義為:

Kmax(x,y)＝max{K1(x,y),K2(x,y),K3(x,y),K4(x,y),K5(x,y),K6(x,y),K7(x,y), K8(x,y)}

將計算得到的Kmax(x,y)與設定好的閾值T進行比較,如果Kmax(x,y)＞T,則定義A 5(x 5,y 5)點是邊緣點．

Kirsch算法的實現(xiàn)框圖如圖2所示．其中,灰度圖像數(shù)據(jù)通過移位寄存器轉(zhuǎn)換為3?3的數(shù)據(jù)模塊,數(shù)據(jù)模塊與8個梯度模板分別卷積,卷積后的值相互比較,這樣得出Kmax(x,y),再與閾值T比較大?。绻沁吘夵c,還可通過根據(jù)哪個梯度模板卷積為Kmax(x,y)來確定邊緣梯度方向．

2 Kirsch算法的FPGA實現(xiàn)

2．1 系統(tǒng)結構

Kirsch算法從8個方向計算梯度,然后再對邊緣圖像進行形態(tài)學處理．實現(xiàn)改進的邊緣檢測算法的計算量是很龐大的,低分辨率圖像的實時處理比較容易,對于高分辨率的圖像實時處理,常用運算器的順序執(zhí)行較難滿足實時性的要求．FPGA的高速并行性具有高速處理數(shù)據(jù)的能力,而且根據(jù)Kirsch算法所涉及的運算結構相對規(guī)律,利用FPGA并行信息處理的優(yōu)勢以及采用流水線數(shù)據(jù)處理技術,能夠較好地實現(xiàn)實時性．

選用的FPGA芯片是ALTERA系列的EP4CE10E22C8N,在FPGA內(nèi)實現(xiàn)Kirsch算法,系統(tǒng)結構框圖如圖2所示．

系統(tǒng)采用的攝像頭為CMOS攝像頭,攝像頭分辨率設置為640?480分辨率,幀數(shù)為50fps．圖像數(shù)據(jù)的存儲與讀取用SDRAM來實現(xiàn),SDRAM可以有效地緩存數(shù)據(jù)[13-14]從而實現(xiàn)實時性．CMOS攝像頭驅(qū)動、圖像數(shù)據(jù)存儲與讀取、Kirsch算法實現(xiàn)和形態(tài)學處理均由FPGA實現(xiàn)．圖像輸出是上位機輸出．

2．2 Kirsch算法實現(xiàn)

Kirsch算法的FPGA硬件結構圖如圖3所示,所得圖像數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為3?3窗口從而進行梯度運算．3?3圖像數(shù)據(jù)由移位寄存器構成,設計選擇的分辨率為640?480的256級灰度圖像,所以移位寄存器的存儲數(shù)據(jù)延遲均為640像素,即640字節(jié)．移位寄存器先存儲2行數(shù)據(jù),再與輸入的圖像數(shù)據(jù)構成3行數(shù)據(jù)．圖3中的line buffer代表3行數(shù)據(jù),其中l(wèi)ine buffer0和line buffer1存儲圖像第1、2行數(shù)據(jù),line buffer2存儲當前輸入的圖像數(shù)據(jù),D1～D9分別為對應行的數(shù)據(jù),繼而形成3?3圖像數(shù)據(jù)窗口．3?3數(shù)據(jù)窗口與Kirsch算子的8個梯度進行卷積運算,運算結果產(chǎn)生最大值,最后與選定的閾值比較,比較結果即為輸出邊緣．

2．3 形態(tài)學處理

集合論是數(shù)學形態(tài)學語言,為大量的圖像處理問題提供了一種有效的方法．最基本的形態(tài)學運算有腐蝕、膨脹、開和閉[15-16]．設計運用形態(tài)學閉操作對邊緣圖像進行處理,閉操作記為腐蝕-膨脹運算．設A為圖像數(shù)據(jù),用結構元素B對圖像A進行腐蝕運算記為AΘB,定義如下,腐蝕算法能夠濾除圖像中的噪聲,提高抗噪性．

(AΘB)(x,y)＝min{A(x＋x′,y＋y′)|(x′,y′)∈DB},DB是B的定義域．

與腐蝕算法對應的是膨脹算法．用結構元素B對圖像A進行膨脹運算記為A⊕B,定義如下,膨脹算法可以加深圖像,使區(qū)域圖像更加明朗．

(A⊕B)(x,y)＝max{A(x－x′,y－y′)|(x′,y′)∈DB},DB是B的定義域．

圖像處理應用中,可以通過各種組合形式來使用膨脹和腐蝕運算．A被B形態(tài)學閉運算記為A·B,是先膨脹再腐蝕．形態(tài)學閉運算可用于平滑對象的輪廓．運算結果為A·B＝(A⊕B)ΘB．

本次形態(tài)學閉操作是對Kirsch算法運算后的邊緣圖像進行處理．腐蝕運算可以較為有效地濾除噪聲,而之后的膨脹運算可以加深邊緣效果．

形態(tài)學閉操作結構圖如圖4所示．經(jīng)過Kirsch運算的邊緣圖像窗數(shù)據(jù)設為Z 1～Z 9,經(jīng)過腐蝕算子卷積運算,腐蝕運算后的數(shù)據(jù)設為E 1～E 9,再次經(jīng)過膨脹算子運算,最后輸出的圖像數(shù)據(jù)即為形態(tài)學處理圖像．設計中的3?3數(shù)據(jù)窗實現(xiàn)和Kirsch算子中的實現(xiàn)方式相同,設計中采用的腐蝕算子和膨脹算子如圖5所示．腐蝕算法為與運算,膨脹算法為或運算．由圖5可知,腐蝕運算為Z＝Z 2&Z 4&Z 5&Z 6&Z 8;膨脹運算為E＝E 1|E 2|E 3|E 4|E 5|E 6|E 7|E 8|E 9．

3 結果和分析

在FPGA上實現(xiàn)Kirsch算法(閾值設定為55),采用CMOS攝像頭,分辨率為640?480,幀數(shù)為50fps．調(diào)試驗證如圖6所示．調(diào)試驗證直接實時采集頭像進行處理,可見Kirsch算法在FPGA上調(diào)試成功,并且能實時顯示．

對整個圖像處理系統(tǒng)進行更為詳細地驗證,灰度源圖像和Kirsch算法處理圖像如圖7所示．圖7a為攝像頭采集的源灰度圖像,圖7b為Kirsch算法處理后的邊緣圖像．形態(tài)學處理圖像如圖8所示．其中,圖8a為腐蝕算法處理后圖像,圖8b為膨脹算法處理后圖像．結合圖7、圖8的結果表明,設計采用FPGA實現(xiàn)Kirsch算法取得較好的結果．FPGA本身的并行處理能力使得算法處理更快．設計采用FPGA實現(xiàn)邊緣算法,每秒可以達到50 fps,基本實現(xiàn)Kirsch算法的實時處理．

4 結論

采用形態(tài)學閉操作處理Kirsch算法處理后的邊緣圖像,加強整個系統(tǒng)抗噪能力并使邊緣更加明朗．將Kirsch算法用FPGA實現(xiàn),利用FPGA并行處理的優(yōu)勢,極大地提高了算法處理的速度．實驗結果顯示,采用FPGA實現(xiàn)Kirsch圖像處理算法,效率高、實時性好,且靈活性強．

[1] 米曾真,謝志江,陳濤,等．重軌圖像增強與邊緣提取的關鍵技術廠[J]．光學精密工程,2012,20(7):1 645-1 652．

[2] 周寧寧,趙正旭,翁素文．圖像的中介邊緣檢測方法[J]．中國圖形圖像學報,2010,15(3):397-402．

[3] 周籮魚,張葆,楊楊．自適應閾值的超變分正則化圖像盲復原[J]．光學精密工程,2012,20(12):2 755-2 767．

[4] Kirsch R．Computer detection of the constituent structure of biological image[J]．Computers and Biomedical Research,1971,4(3):315-328．

[5] 康牧,王寶樹．自適應Kirsch邊緣檢測算法[J]．華中科技人學學報:自然科學版,2009,4(37):47-50．

[6] 徐毅,鄧廷權．基于路徑形態(tài)學的圖像邊緣連接方法[J]．計算機工程與應用,2014,50(7):180-185．

[7] 寧賽男,朱明,孫宏海,等．一種改進的Sobel自適應邊緣檢測的FPGA實現(xiàn)[J]．液晶與顯示,2014,29(3):395-402．

[8] 焦淑紅,關晨輝．實時視頻信號的Sobel邊緣檢測的FPGA實現(xiàn)[J]．電子科技,2014,27(9):62-64．

[9] 陳倫海,黃君凱,楊帆,等．基于FPGA的實時邊緣檢測系統(tǒng)[J]．液晶與顯示,2011,26(2):200-204．

[10]譚會生．Laplacian圖像邊緣檢測器的FPGA實現(xiàn)研究[J]．電子設計工程,2009(3):45-47．

[11]李杏華,劉寧,張晶．基于FPGA的圖像實時處理系統(tǒng)的設計[J]．半導體光電,2014,35(3):563-566．

[12]胡越黎,計慧杰,吳頻,等．圖像的中值濾波算法及其FPGA實現(xiàn)[J]．計算機測量與控制,2008,16(11):1 672-1 675．

[13]黃叢,孟升衛(wèi),付平．基于SDRAM的海量FIFO設計[J]．儀器儀表學報,2009,30(6):349-352．

[14]林志煌,解梅．一種簡易SDRAM控制器的設計方法[J]．現(xiàn)代電子技術,2008,31(16):81-91．

[15]劉煒,劉宏昭．形態(tài)學方法檢測與定位石油管道泄漏[J]．控制土程,2014,21(5):744-747,752．

[16]韋皞,張光鋒,婁國偉．基于分水嶺和形態(tài)學的圖像特征提取方法[J]．探側(cè)與控制學報,2014,36(1):63-66,70．

Research on Kirsch algorithm for real-time image processing based on FPGA

ZHU Feng,CHEN Yue-dong?,CHEN Meng-yuan
(Anhui Key Laboratory of Electric Drive and Control,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China)

With the increasingly huge amount of image data,the effect of using FPGA for real-time image processing is more obvious than conventional approach．Kirsch algorithm has the following advantages:more edge detection information,better anti-noise capability,etc．Therefore,FPGA is chosen to realize Kirsch algorithm and then the processed image would be reprocessed by using morphology．Finally, a conclusion is reached that the design is better to extract the edge information,enhance the ability to eliminate noise,and has good real-time performance and high practical value．

FPGA;real-time;Kirsch algorithm;edge detection;morphology

TP752．1;TN911．73

A

1672-2477(2015)04-0049-05

2014-12-17

朱 楓(1990-),男,安徽合肥人,碩士研究生．

陳躍東(1956-),男,湖北宜昌人,教授,碩導．