基于FPGA 的模擬欠光環(huán)境下圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

王相超，陳龍，顏斌

（杭州電子科技大學(xué) 電子信息學(xué)院，浙江杭州，310018）

0 引言

圖像的邊緣，也稱(chēng)圖像輪廓，是一種重要的視覺(jué)信息。作為圖像分析處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本步驟，圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性將直接影響到機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)客觀世界的理解[1]。在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，圖像邊緣檢測(cè)常用的算子包括Sobel 算子，Canny 算子，Prewitt 算子和Robert 算子[2]，各類(lèi)算子針對(duì)不同情景，其使用各具優(yōu)勢(shì)。其中，Sobel 算子較其他算子有更高的邊緣檢測(cè)精度和抗躁能力，對(duì)于各類(lèi)圖片邊緣檢測(cè)有較強(qiáng)的泛化能力和魯棒性而被廣泛應(yīng)用[3]，但傳統(tǒng)的X，Y 兩方向的Sobel 算子對(duì)圖像邊緣信息的提取能力仍然有限，在檢測(cè)水平、豎直以外方向的邊緣信息時(shí)，容易引入噪聲或檢測(cè)失敗[4-5]而降低識(shí)別準(zhǔn)確率。同時(shí)，無(wú)論邊緣檢測(cè)算法使用哪種算子，其先決條件都是圖像本身要清晰可辨，算法對(duì)待處理圖像的光照條件，明亮程度有一定要求。當(dāng)待處理圖像總體色度偏低，光照條件不足或者光照分布極其不均勻，應(yīng)用邊緣檢測(cè)算法得到的識(shí)別準(zhǔn)確率將大大降低[6]。由此，本文提出了一種在FPGA 平臺(tái)搭建的，基于直方圖增強(qiáng)與8 方向Sobel 算子的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)，能夠快速，準(zhǔn)確地提取缺乏光照條件下所拍攝圖片的邊緣信息。

1 算法原理分析

■1.1 直方圖均衡化

直方圖均衡化則是一種用于增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍偏小圖像的對(duì)比度的算法。圖片拍攝時(shí)光照過(guò)強(qiáng)過(guò)弱在其灰度統(tǒng)計(jì)直方圖上的反映：灰度集中于高亮部分和低亮部分，如圖1 所示，圖片整體色度偏暗，統(tǒng)計(jì)直方圖所含灰度值頻次集中于低灰度部分，圖片中諸如人臉輪廓，前景與背景差等細(xì)節(jié)部分難以突出。……