基于FPGA的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì).pdf

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1、分類(lèi)號(hào)；４７０．４０１０３６１單位代碼：＠姜獲化王乂譽(yù)．ＯＧＹ？ＡＮＨＵＯＦＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬ；Ｘ－ＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹｒ燕餐達(dá)巧接苗ｉｊｓ■＂＇？．／；’．？：；－斷論文題目；基于ＦＰＧＡ的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)作者姓名：?jiǎn)汤冢墸崳姡墝?zhuān)業(yè)名稱(chēng)；電氣工程導(dǎo)師姓名：郭來(lái)功副教授完成時(shí)間；２０１７年６月２日５：：ＴＰ７１．１論文中圖分類(lèi)號(hào)編號(hào)７０．４０：公學(xué)科分類(lèi)號(hào)：４密級(jí)開(kāi)安徵理王大學(xué)碩壬學(xué)位論文基于ＦＰＧＡ的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)研究與

2、設(shè)計(jì)作者姓名Ｉ喬磊專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)：電氣工程研巧方向：圖像化理導(dǎo)師姓名：郭夾巧副教授導(dǎo)師單位：由氣與信息王程學(xué)院答辯委員會(huì)主席：李錦鵬副教授論文答辯日期：２０１７年６月１日安巧理工大學(xué)研巧生處２０１７年６月２曰ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｉｎＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄｄｅｓｉｇｎｏｆＴｈｅＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＦＰＧＡＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＱｉａｏＬｅｉＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＧｕｏＬａｉｏｎｐｇ

3、ｇＳｃｈｏｏｌｏｆＥｅｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＡｎＨｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＮｏ．１６８，ＴａｉＦｅｎＳｔｒｅｅｔＲｏａｄｇ，Ｈｕａｉｎａｎ２３２００１，Ｐ．Ｒ．ＣＨＩＮＡ，獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作Ｌ及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加乂標(biāo)注和致謝的地方Ｌ乂外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得安徽理工大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而

4、使用過(guò)的材料一。與我同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。衣學(xué)位論文作者簽名：砰暮曰期：。年＾月／卽學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解安徽理工大學(xué)有保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬于安徽理工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閱和借閥。本人授權(quán)安徽＾理工大學(xué)可１乂將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)、、行檢索，可Ｌ乂采用影印縮印或掃描等復(fù)制手段保存匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文

5、在解密后適用本授權(quán)書(shū)）０＾／７巧：學(xué)位論文作者簽名：簽字曰期年／磊＿／月寺導(dǎo)師簽簽字日期：＞／／年作４摘要摘要數(shù)字圖像處理中快速有效的邊緣檢測(cè)技術(shù)是當(dāng)前圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，雖然可Ｗ通過(guò)普遍的軟件處理方法實(shí)現(xiàn)，但因數(shù)據(jù)量大Ｗ及軟件數(shù)據(jù)處理能力的一限制，無(wú)法滿(mǎn)足些工業(yè)領(lǐng)域?qū)吘墮z測(cè)的實(shí)時(shí)性要求。ＦＰＧＡ具有并行運(yùn)算及流水線的特點(diǎn)，非常適合數(shù)據(jù)量大且計(jì)算量大但又不涉及大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的處理，適合快速邊緣處理系統(tǒng)。論文主要研巧了基于ＦＰＧＡ的閥值自適應(yīng)Ｓｏｂｅｌ邊緣檢測(cè)方法，其中有對(duì)邊緣的非極大值抑制處理，可＾更

6、好的去除偽邊（＾提高精度還可對(duì)邊緣寬度細(xì)化，同時(shí)在Ｓｏｂｅｌ邊緣梯度闊值設(shè)定上，采用圖像梯度直方圖曲線的最大二階導(dǎo)數(shù)對(duì)應(yīng)的梯度，可使計(jì)算出的閩值適應(yīng)環(huán)境變化，相對(duì)于手動(dòng)設(shè)置經(jīng)驗(yàn)閥值的處理方式具有較高的可靠性和適應(yīng)性。系統(tǒng)的圖像采集模塊選用ＯＶ７７２５模組ＦＰＧＡ，在中完成圖像的采集、濾波和邊緣檢測(cè)Ｗ及圖像數(shù)模轉(zhuǎn)換顯示的所有過(guò)程。系統(tǒng)整理處理流程為，ＯＶ７７２５相機(jī)經(jīng)過(guò)ＦＰＧＡ的相機(jī)控制模塊配置，采集了ＹＣｂＣｒ４２２格式的圖像數(shù)據(jù)輸入到ＦＰＧＡ蒼片，之后經(jīng)過(guò)ＦＰＧＡ數(shù)據(jù)接收模塊將白色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，之后經(jīng)過(guò)圖像處理，最后將圖

7、像通過(guò)ＶＧＡ控制模塊顯示。本文對(duì)圖像處理的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，同時(shí)在本文的最后對(duì)其處理效果進(jìn)行了分析。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)基于ＦＰＧＡ的邊緣提取處理平臺(tái)是完全硬件屬性，具有較高的運(yùn)行速率，其處理速度與相機(jī)輸入視頻數(shù)據(jù)流的速率相同，僅有８０．１７５ＵＳ的數(shù)據(jù)流延時(shí)，具有穩(wěn)定高效的邊緣提取功能，能夠快速獲取目標(biāo)物體特征，可適應(yīng)于多種工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)合。圖［５８］表［３］參［５引關(guān)鍵詞：ＦＰＧＡ；邊緣檢測(cè)；圖像處理；Ｓｏｂｅｌ算法－－ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｒａｉｄａｎｄｅｆｅｃｔｉｖｅｅｄｇｅｄｅ

8、ｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｉｎ出ｉｔａｌｉ