基于fpga的局部方向均值边缘检测系统设计

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1、分类号密级＿＿＿／＇．．？－‘ｒ，；ＵＤＣ－编号＇；Ｖｖ京帝今．硕±学位论文－－ｉＭｒＵ’＇－：；巧ｒ．■？．题名和副趣名基于ＦＰＧＡ的局部方向均值边缘检测系统设计作者巧名任小强心：為，＇＼指导教师姓名及职称陈金鹰教授申请学位级别硕±专业名称信号与信息处理早＼！；＂．ｉ论文提交日期ｗｉＬ化．论文答辩日期＾ｏｌｂ〇Ｋ‘ＸＡ巧．４１＾学位授予单位和日期成都理工大学（年月）’答辩委员会主巧慶

2、评闽人＿＿主苗＿输２０１６年５月分类号学校代巧；１０６１６ＵＤＣ密级学号；２０１３０２０６６４成都理工大学硕壬学位论文基于ＦＰＧＡ的局部方向均值边缘格測系统设计任小强指导教师姓名及职称陈金鹰教授申请学位级别硕壬专业名称信号与信息处理论文提交日期论文答辩日期ｊｏＵｘｃｌｆ学位授予单位和日期成都理工大学（年月）答辩委员会主席举—评阅人＾－２０１６年５月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取

3、得的研巧成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不巧含方获得成都理工大学或其化教育机证而使一工的学位或书用过的材料。与我同作的人员对研巧所做的任何贡献构本。均己在论文中作确的说并表示谢意了明明：／：＾、学位论文作者签名：ｉ窒ｉ（含曰月Ｗ知多位论文版使用授书学权权位论文、，本学作者完全了解盛蓮理王丈堂有关保留使用学位论文的规定有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的巧磁盘，允许论文被查网和借复件和。本都理工的全部或分入有

4、关数据库进阅人授权成大学可将学位论文部内容编索，可采、行检Ｗ用影印缩印或扫描复制手段保存、汇编学位论文。等（）保密的学位论文在解密后适本授权书用学位论文：作者签名、知．證学位论文：作者导师签名年／月巧＾／２分摘要基于FPGA的局部方向均值边缘检测系统设计摘要随着数字图像的广泛应用，人们对图像处理的要求也逐渐提高。图像边缘是指像素点灰度值急剧变化的那些像素点集合，它是图像最基本的特征之一，携带了图像大部分数据，因此边缘检测技术是图像分析和识别领域中一个较为重要的研究课题。边缘检测作为一个预

5、处理过程，广泛应用于图像分割、模式识别和运动分析等领域，是图像进一步处理的前提。常见图像边缘检测方法包括基于微分的边缘检测方法、基于像素灰度分布的边缘检测方法和基于像素聚类的边缘检测方法。基于微分的边缘检测算法利用微分算子将图像边缘用像素点梯度来表示，它的概念明确，运算简单，但是易受噪声影响，造成边缘定位不准确。基于像素灰度分布的边缘检测方法主要利用图像数据的概率密度，其估计的概率密度误差较大，易受噪声污染，并简化了噪声对概率密度估计的影响。基于像素聚类的边缘检测方法利用像素点和其邻域像素的相互关系确定图像边缘，它

6、的定位准确，但是不同的阈值计算得到的检测结果不同，不能实现自适应边缘检测效果。针对上述算法存在的主要问题，分析研究了一种基于FPGA的局部方向均值边缘检测方法。该方法主要利用中心像素点和其邻域内统计平均值之间的关系，求解按不同方向分割的样本均值及其差值，比较均值差最大值和最小值所对应的方向与边缘类型之间的关系，根据比较结果设计边缘幅度响应函数，计算边缘幅度响应值和方向，并分析了检测尺度和方向个数对算法的影响，同时也分析了该算法的抗噪性能。随着EDA技术不断发展和成熟，FPGA、DSP、CPLD和ASIC等可编程逻辑

7、器件在电子技术设计领域具有较好灵活度，提高了系统设计效率和可操作性，为数字图像处理技术奠定了基础。ASIC是一种为专门目的而设计的集成电路，使用场合受到了限制；DSP主要应用于数字信号处理领域；FPGA在数字图像处理方面有着自己独特优势，具有开发成本低、并行处理速度高、设计灵活度高及其开发周期短等特点。该课题选用FPGA作为系统开发技术，芯片选用Altera公司的CycloneIV系列下的EP4C30F23C8N芯片，设计并实现了基于FPGA的局部方向均值边缘检测系统。该系统采用自顶向下模块化设计思想，使用Veri

8、log硬件描述语言，在QuartusII和ModelSim开发环境中完成系统的软件设计和仿真，并在HSEDA硬件开发平台上实现该设计，完成了图像采集、输入图像缓存、图像处理、输出缓存和VGA实时显示等功能。该设计的主要工作体现在以下几个方面：第一，针对常用边缘检测算法存在I成都理工大学硕士学位论文的主要问题，分析研究了局部方向均值边缘检测方法，运用测试图像对