文章目录

一、sobel边缘检测算法
- 1.1 初识sobel边缘检测
- 1.2 sobel原理
- 1.3 应用
二、matlab实现sobel边缘检测
三、FPGA实现sobel边缘检测
- 3.1 3*3窗口生成
- 3.2 sobel算法模块
四、modelsim仿真
五、效果对比

基于均值、中值和高斯滤波等的实现，本文对sobel边缘检测进行实现。

一、sobel边缘检测算法

1.1 初识sobel边缘检测

边缘检测是特征提取中的一个研究领域，它能边缘检测出数字图像中亮度变化明显的点，减少数据量，并剔除不相关的信息，最终保留图像重要的结构属性。常用的边缘检测模板有Laplacian算子、Roberts算子、Sobel算子等。本文介绍Sobel算子。同时，Sobel 边缘检测通常带有方向性，可以只检测竖直边缘或垂直边缘或都检测。

1.2 sobel原理

1、Sobel 提供了x水平和y垂直两个方向的滤波模板。

采用上面模板对原图像A进行卷积，其中 Gx 为水平横向梯度幅值，Gy为垂直方向梯度幅值。（梯度：灰度值的变化情况，梯度幅值相当于2个相邻像素灰度值之间的差异。）
2、由Gx和Gy，计算该点的梯度幅值，公式如下：

由于公式涉及到开方运算，我们可调用IP核，也可对公式进行近似简化，以提高运算效率：

梯度方向的计算：

3、设置阈值，大于阈值的梯度值G设置黑色，也就是边缘点。（因为梯度值越大，说明变化越快）

1.3 应用

sobel边缘检测算法可在SIFT特征提取中使用。因为SIFT提取的特征点中含有边缘点，存在边缘响应的问题（不稳定的边缘点），我们即可在设置阈值，将不稳点边缘点剔除。

二、matlab实现sobel边缘检测

设置阈值：120；

clc;
clear all;
close all;RGB = imread('flower.bmp');        %读取图片
gray = double(rgb2gray(RGB));     %灰度图[ROW,COL, DIM] = size(gray);      %得到图像行列数
value = 120;                      %阈值设置
Sobel_img = zeros(ROW,COL);for r = 2:ROW-1for c = 2:COL-1Gx = gray(r-1,c+1) + 2*gray(r,c+1) + gray(r+1,c+1) - gray(r-1,c-1) - 2*gray(r,c-1) - gray(r+1,c-1);Gy = gray(r-1,c-1) + 2*gray(r-1,c) + gray(r-1,c+1) - gray(r+1,c-1) - 2*gray(r+1,c) - gray(r+1,c+1);G = abs(Gx) + abs(Gy);%G = sqrt(Gx^2 + Gy^2);if(G > value)Sobel_img(r,c)=0;elseSobel_img(r,c)=255;endend
endsubplot(2,2,1); imshow(RGB);      title('原图');
subplot(2,2,2); imshow(gray/256);title('原图');
subplot(2,2,3); imshow(Sobel_img);title('Sobel');imwrite(gray/256,'灰度图.bmp');
imwrite(Sobel_img,'sobel.bmp');

运行结果：

三、FPGA实现sobel边缘检测

注意：加入value信号，进行阈值比较。

3.1 3*3窗口生成

同高斯滤波，由于sobel边缘检测仍是33卷积运算，因此我们要生成33窗口。

3.2 sobel算法模块

流水并行处理：
第一级流水线并行：计算Gx模板左右列乘积和，计算Gy模板上下行乘积和
第二级流水并行：计算|Gx|和|Gy|——注意正负数的处理
第三级流水线：计算梯度幅值（绝对值之和），得到最终的G= |Gx| + |Gy|

组合逻辑：阈值比较（二值化）

verilog代码如下：

module sobel(input            clk,input            rst_n,input    [7:0]   value,input            iValid,input   [7:0]     sobel_11,sobel_12,sobel_13, //生成的3*3窗口数据input   [7:0]     sobel_21,sobel_22,sobel_23,input   [7:0]     sobel_31,sobel_32,sobel_33,output            sobel_de    ,//de同步信号output  wire  [7:0]    sobel_data  // sobel算子：加权平均后的值);reg [2:0]           de_shift1 ;  reg [9:0]     Gx1, Gx2 ,Gy1 ,Gy2 ,Gx,Gy;
reg [10:0]    G;
reg [7:0]     sodel;//---------------------------------------------------
//                   sobel三级流水线
//---------------------------------------------------//clk1,计算Gx模板左右列乘积和，计算Gy模板上下行乘积和always @ (posedge clk or negedge rst_n)if(!rst_n) beginGx1 <= 1'b0;Gx2 <= 1'b0;Gy1 <= 1'b0;Gy2 <= 1'b0;endelse beginGx1 <= sobel_11 + (sobel_21 << 1) + sobel_31 ;Gx2 <= sobel_13 + (sobel_23 << 1) + sobel_33 ;Gy1 <= sobel_11 + (sobel_12 << 1) + sobel_13 ;Gy2 <= sobel_31 + (sobel_32 << 1) + sobel_33 ;end//clk2，计算 |Gx|和|Gy|,正负号的处理要注意
always @ (posedge clk or negedge rst_n)if(!rst_n) beginGx <= 1'b0;Gy <= 1'b0;endelse beginGx = (Gx1 > Gx2) ? (Gx1 - Gx2) : (Gx2 - Gx1) ;Gy = (Gy1 > Gy2) ? (Gy1 - Gy2) : (Gy2 - Gy1) ;end//  clk3，计算G = |Gx|+|Gy|梯度幅值always @(posedge clk or negedge rst_n) beginif(!rst_n) beginG <= 1'd0;endelse beginG <= Gx  + Gy  ;end
end//   阈值比较
always @(*)if(G > value)sodel <= 8'b0;elsesodel <= 8'd255;assign sobel_data = sodel;// 打拍做同步
always @(posedge clk or  negedge rst_n) beginif(!rst_n)beginde_shift1   <=  3'b0;endelse beginde_shift1 <= {de_shift1[1:0], iValid};endendassign sobel_de   = de_shift1[2];endmodule

四、modelsim仿真

阈值设为120

// 实例化
sobel_top sobel_top(.clk             (clk),.rst_n           (rst_n),.iValid          (iValid),.iData           (gray),.value           (8'd120),.oValid          (oValid),.oData           (oData)
);

波形和高斯滤波等分析方式相同。

五、效果对比

原图：

Matlab实现sobel边缘检测：

FPGA实现sobel边缘检测：

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