FPGA实现Sobel算法进行边沿检测

发表于 5/10/2023 4:01:05 PM 阅读（1705）

　　一. 简介

　　本例将在上例的基础上，添加一个简单的图像处理算法---边缘检测(Sobel算法)。串口助手发送图片过来之后，结果边缘检测算法处理之后再输出到VGA进行显示。

　　边沿检测算法主要是针对灰度图进行处理的，所以模块内部还需要添加个RGB565转灰度的功能。边缘检测算法有很多种，例如Sobel、Canny、Prewitt等等，各有其优缺点。本次选择Sobel进行学习，主要是因为其相对而言比较简单，FPGA易于实现。

　　二. Sobel算法

　　Sobel主要是利用图像两个方向的梯度来与阈值进行对比，大于阈值的点，被认为是边缘点。算法步骤大体如下

　　求x,y方向的梯度dx，dy

　　求出近似梯度G = dx2 + dy2开根号，也可以近似为 G = |dx| + |dy|,方便FPGA处理

　　与阈值进行对比，大于阈值则为边缘，将该像素赋值为255，否则为0

　　可以看出算法的核心是如何计算图像两个方向的梯度。

　　(一). 梯度计算

　　梯度计算主要是用到了两个3x3大小的卷积核(如下图)。上图负责x方向，下图负责y方向。

　　卷积核在图像上进行移动，每次都会覆盖3x3大小的图像区域。卷积核与图像上对于位置上的元素相乘然后求和(矩阵的内积)，就得到该点的梯度值(3x3中心位置的像素点)。

　　这样又会引入两个问题

　　1. 计算过程需要使用三行图像数据，如何进行存储

　　2. 图像边缘位置的像素如何进行处理

　　(二). 如何缓存三行数据

　　实际上，只需要存储两行数据即可，第三行为当前输入的那行。具体的实现方式有两种，一种是调用现成IP，另外一种就是自己实现啦。目是要学习Sobel算法，偷个懒直接调用IP也是可以的。在Quartus中可以调用Shift Register IP实现，Vivado中也有，名字忘记了。

　　IP工作原理如下，该图是缓存了4行数据。第一行输入一个数据，第一行就会输出一个数据，然后第一行输出的数据又会作为第二行的输入，第二行也会输出一个数据，作为第三行的输入，以此类推。一个数据输入，那么将会得到每一行的一个数据，共四个数据。

　　IP创建

　　1. 选择Shift Register

　　2. 选择输入数据的位宽，缓存行数，每行的数据个数和时钟使能信号。通过框图可以看出输入的位宽为8bit，缓存的行数为两行（第三行为当前输入，不需要缓存），每一行的个数为480，刚好为图像的列数。

　　这样缓存三行的问题就得到了解决。

　　(三). 边缘像素如何处理

　　如果按照算法流程来的话，处理完成后，图像就会变小一圈，尺寸就变了，这是我们不希望得到了。一般采用的方法为先将图片扩大一圈，扩大一圈对应的像素值可以为0，或者255，也可以图像最外圈的保持一致，这样结果算法处理后，图像大小就和输入的大小保持一致了。但是这样在FPGA中处理不是很方便，考虑到图片边缘一般不会包含重要的信息，同样也是本次将采取的方便，外部输入一个像素，Sobel算法就会输出一个像素,这样边缘像素是否是边缘点，就是一个随机的了，跟初始化的值和上一帧图像有关，这样就大大简化了问题。

　　三. 算法实现

　　(1). 图片转灰

　　这里采用最简单的方法，对图像的三个通道取平均值的方法进行转换。这里采取了两个周期来处理，最终得到灰度值