基于FPGA的Sobel图像边缘检测算法

2016 年 12 月

科技

Applied Science and Technology

应 用

V〇1.43 Nq.6Dec. 2016

D01:10.11991/yykj.201511014

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detai1/23.1191.U.20161127.0907.016.htm1

基于FPGA的Sobel图像边缘检测算法

刘博峰，郜丽鹏

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨

150001

摘要:数字图像处理主要是对图像像素进行处理，由于像素众多，因而图像处理需要消耗大量时间，而FPGA并行性、 实时性等优点可有效弥补这一缺点。文中主要介绍如何用FPGA来实现图像的Sobel边缘检测算法，并同Matlab联合仿 真，验证FPGA图像处理的可靠性，最终得到让人满意的处理图案。关键词:FPGA; MATLAB; Sobel;图像处理；边缘检测中图分类号:TN911.73 文献标志码:A 文章编号：1009-671X(2016)06-059-03

Sobel image edge detection method based on FPGA

LIU Bofeng, GAO Lipeng

College of Inlormation and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China

Abstract ： Image pixels are mainly processed in digital image processing. Due to the large number of pixels, the im­

age processing costs a lot of time. The advantages of FPGA, such as parallelism, real-time, can effectively compen­sate this shortcoming. This article describes how to use FPGA to implement Sobel image edge detection algorithm, by verifies the reliability of FPGA image processing by co-simulation with Matlab, and finally obtains a satisfactory processing pattern.Keywords：FPGA； MATLAB； Sobel; image processing； edge detection

边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问

式，图像的平滑、锐化、细化和边缘检测等基于领域 计算的图像处理算法都运用到模板操作。模板操作

使用1个窗口，这个窗口可以是1个点（origin)周围 的特定长度或形状的领域，来计算图像算法的输出。 比如一个3x3的方形窗，而模板卷积就是将图像模 板下的像素与模板系数的乘积求和操作[3-4]。

文中的设计就是基于3x3模板,用模板和模板 卷积来研究图像预处理算法的FPGA实现。我们用

题，是图像特征提取的一个研究领域,图像边缘含有

图像丰富的特征信息,在图像分析和处理中有重要 的意义。图像边缘指的是图像亮度变化明显的点， 图像属性的明显变化表明了事件的显著变化。图像 边缘检测剔除了不相关信息，减少了数据量。在实时图像处理中，图像边缘检测有很多种算 法,一阶的主要有Sobel算子、Prewitt算子，二阶的 主要有Canny算子、Laplacian算子,文中主要介绍

Sobel算子。在实时图像处理中，对时间要求很高， 因此软件应用太局限，基于FPGA的图像处理有实

时性、并行性等优点，非常适合于图像处理[1]。

文中论述了 Sobel算子的原理,如何用FPGA实现 图像的3x3矩阵，用FPGA实现Sobel算子滤波[2]。

1模板和模板卷积操作

模板操作是数字图像处理中常用的一种运算方

ISE软件自带的Shift Ram以及Reg型寄存器构成

图像3x3矩阵，使用2个Shift Ram形成图像的行缓 存，假如图片的格式为200x200的8位灰度图像，那 么设计Shift Ram时,可设计其存储深度为197。

ISE中的Shift Ram学名叫做移位存储器[5],与 传统的先人先出队列（FIFO)不同，FIFO需要设置 使能为1才可以开始移位,ISE的Shift Ram随着时

钟上升沿到来,可以自动移位，方便、快捷、不繁琐， 非常适用于数字实时图像处理[6-7]。方法如图1所示。

收稿日期：2015-11-19. 网络出版日期：2016-11-27.

作者简介:刘博峰（1991-),男，硕士；

郜丽鹏（ 1972-),男，教授.

通信作者：部丽鹏，E-mail:gaolipeng@ hrbeu.edu.cn.

ISE生成矩阵

• 60 •应 用科技第43卷

文中使用的语言是Verilog HDL;FPGA使用型 号为Xilinx公司的XC6SLX100;输人图像协议为标 准的Camera Link协议;输人图像为8位Lena灰度图 像。输出的图像结果与上位机进行通信，将图像数 据传给上位机，将上位机接收的数据进行处理，获得 处理后的图像。

将输人图像，通过行缓存，对图像进行3x3模 图1

ISE生成矩阵方法

2 Sobel边缘检测算法原理

Sobel算法主要用作边缘检测，在技术上是一离

散性差分算子，用来运算图像亮度函数的近似值。 在图像的任何一点使用算子，将会产生对应的灰度 矢量或是其法向量[8-10]。

该算子包含2组3x3的矩阵，分别为横向及纵 向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵 向的亮度差分近似值。如果以^4代表原始图像，^及分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰 度值，如式（1)、（2)所示。

_-10 1\"

Gx

-

-20 2

xA(1)

_ -10 1 _

G_ -1- 2 -1\"y-

00 0

x A

(2)

1

2

1图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过式⑶结合，来计算该点灰度的大小:

+^y (3)

通常为提高效率使用不开平方的近似值，但这 样做会损失精度，迫不得已的时候可以做如下处理:

^ + ^y得到G后进行阈值比较，即将阈值与给定值进 行比较，如果梯度G大于给定值，可以认为是边缘 点。将该值置为255,否则为0。

3 FPGA实现Sobel边缘检测

FPGA处理流程如图2所示。

图2

FPGA处理流程

板梯度计算求出^。设生成的3x3模板的元素数据为尸11、尸12、尸13、尸21、尸22、尸23、尸31、。2、尸33，则计算

出^的值为

Gx -(尸13 + 尸 23 +。

3) - ( W。1)

为了防止产生负值，FPGA还需要花费一个周

期，得出Gx的绝对值，使Gx永远为正值。同样的方

法求出Gy。

由于FPGA的并行性，因此可同时得出Gy的 值，因此FPGA会花费2个周期得出Gx、Gy的绝对 值。在第3个周期求出Gx、Gy相加值，在第4个周 期进行阈值比较，得出实验结果，将得出的数据传给上位机后进行处理，生成FPGA边缘处理后的实验图像。

4 FPGA仿真结果

输人原始灰度图像，用

FPGA对图像进行处理

结果如图3、4所示。

(a)恒星原始图像

(b) FPGA滤波图像

图3光滑物体灰度原始图像与边缘检测效果

第6期

刘博峰，等:基于FPGA的Sobel图像边缘检测算法

• 61 •

处理的方法，FPGA实现Sobel图像边缘检测的详细 步骤以及仿真图。该设计利用FPGA的并行性、实 时性等优点，功能模块可重复利用，移植性强，同时 占用的FPGA资源较少，在此原理上可在FPGA上 尝试并实现更为复杂的算法。

参考文献：

(a)飞行器原始图像

(b) FPGA滤波图像

图4棱角物体灰度原始图像与边缘检测效果实验仿真图中，图3(a)、图4(a)像为输人原始 灰度图像，图3(b)、图4(b)为FPGA Sobel滤波图 像，通过实验仿真图可以得出，该系统较好地完成了 算子边缘检测的任务，实验结果表明使用FPGA器 件能较为准确地检测出有用的边缘信息，为图像处 理提供了另一种可靠的捷径。

5结束语

文中给出了 Sobel算法的原理，硬件实现图像

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本文引用格式：

59-61.

LIU Bofeng，GA0 Lipeng. Sobel image edge detection method based on FPGA[J]. Applied science and technology，2016，43(6): 59-61.

刘博峰，郜丽鹏.基于FPGA的Sobel图像边缘检测算法[J].应用科技，2016, 43(6) :