一种组合GAUSS-filter、SOBEL、NMS、OTSU 4种算法的图像边缘检测的FPGA实现

张 灏，王素珍，郑 宇，王 伟，李潍志，王 鹏，任贵珊，马家麟

(青岛大学 电子信息学院，山东 青岛 266071)

1 引 言

边缘检测是分离图像目标主体和背景的主要依据。通过检测图像上灰度变化显著的像素点集合来确定图像的边缘。图像的边缘检测在许多领域，比如医学影像、地质勘探、卫星遥感、航天、交通、计算机视觉等方面都有重要的应用。目前对图像清晰度的要求越来越高，图像处理的信息量巨大。一般串行方式已经不能满足对图像大量信息的实时处理。大规模可编程片上系统(Field Programmable Gate Array，FPGA)芯片以其独特的并行可编程处理信号的方式，成为处理图像的重要器件。

边缘检测的常用方法是SOBEL算法。文献[1-5]成功地在FPGA芯片上应用SOBEL算法实现了图像的边缘检测。但是，其边缘检测的门限阈值需要反复的实验确定，且图像有噪声的影响，同时边缘轮廓也不够细化。文献[6]引入高斯滤波(GAUSS-filter)，对图像先去噪声处理，再送入SOBEL算法进行边缘检测，减少了图像边缘背景噪声的干扰。文献[7]把经过SOBEL算法检测出的边缘图像送到非极大值抑制(Non-maximum Suppression，NMS)算法模块处理，细化了图像轮廓的边缘。文献[8-10]将大津法OTSU加入SOBEL算法中，使图像边缘的门限阈值能够自适应图像特点调整。

本文在FPGA器件上，综合应用GAUSS-filter、SOBEL、NMS、OTSU等多种算法，进行图像边缘检测。将原始采集到的彩色图像转换成灰度图像，先对图像进行高斯平滑处理，消除背景干扰性噪声；应用SOBEL算法计算灰度梯度值，得到图像边缘；再应用NMS算法处理灰度，对比出最大的灰度像素集合；……