图像处理-边缘检测算法-sobel算子FPGA实现

 

边缘检测简介

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。 这些包括深度上的不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明变化。 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。

边缘检测算法，常用的有Sobel算子，Canny算子以及离散傅里叶变换等，这个章节重点介绍Sobel算子的实现以及FPGA算子的实现。

Sobel算子

索贝尔算子(Sobel Operator)主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在实际应用中虽然边缘检测不如Canny等算子准确，但它却成为很多实际场合的首选。Sobel边缘检测算法比较简单，检测效率高，适合于对效率要求高，而对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。Sobel提供了水平方向和垂直方向两个方向的滤波模板。设x方向和y方向的 滤波模板分别为Gx和Gy，分别见表1和表2。

 表1 Sobel滤波模板Gx

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