基于FPGA的红外图像边缘检测 -Sobel算子法

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来源：网络素材

红外成像技术具有全天候工作、烟雾穿透能力强等优势，在军事侦察、工 业检测、安防监控等领域应用广泛。红外图像边缘检测旨在从红外图像中提出清晰、关键的物体结构和轮廓信息，从而为后续红外目标检测与识别等高级视觉任务提供基础。

图像边缘检测方法主要可基于传统方法和深度学习方法。其中，传统方法主要通过微分算子完成对图像边缘的检测，经典算子有Sobel算子，Prewitt 算子，Roberts 算子，Canny 算子等。基于深度学习的方法则通过训练神经网络完成图像边缘的提取。

本次实验的主要任务为在FPGA上实现基于Sobel算子的红外图像边缘检测。

Sobel算子的核心是是利用卷积来计算图像每个像素点的梯度近似值。图像中边缘的地方，像素值会发生剧烈变化，梯度值会很大。Sobel算子主要包含两组3x3的卷积核，分别用于计算水平方向(G_x)和垂直方向(G_y)的梯度。水平方向算子和垂直方向算法，G_x和G_y分别可表示如下形式：

G_x=[-1,0.1; -2,0,2; -1,0,1]

G_y=[-1,-2,-1; 0,0,0; 1,2,1]

Sobel算子matlab实现可表示如下(部分代码）：

Sobel_img = zeros(ROW,COL);for r = 2:ROW-1    for c = 2:COL-1		Gx = gray(r-1,c+1) + 2*gray(r,c+1) + gray(r+1,c+1) - gray(r-1,c-1) - 2*gray(r,c-1) - gray(r+1,c-1);		Gy = gray(r-1,c-1) + 2*gray(r-1,c) + gray(r-1,c+1) - gray(r+1,c-1) - 2*gray(r+1,c) - gray(r+1,c+1);		G = abs(Gx) + abs(Gy);		if(G > value)			Sobel_img(r,c)=0;		else			Sobel_img(r,c)=255;		end    endend

matlab仿真结果如下：

图1 基于Sobel算子的边缘检测（matlab实现）

本次实验选用的红外图像为睿创微纳开源平台中的海上船舶数据，基于matlab实现的边缘检测结果如图1所示。

FPGA实现的实验平台为正点原子的Altera FPGA开发板，开发环境为Quartus 和ModelSim。实现代码基于Verilog编写。分别进行ModelSim进行仿真和上板验证。ModelSim仿真结果和上板验证结果如下：

图2 基于Sobel算子的边缘检测（Verilog和ModelSim仿真结果)

图3 ModelSim仿真波形图

上板验证结果如下：

图4 基于Sobel算子的边缘检测(上板验证，分别取不同阈值的边缘检测结果）

（全文完）

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