图像边缘检测器的设计与_EDA技术综合应用实例与分析_谭会生_ppt_课件
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eda技术及应用第三版课后答案谭会生
eda技术及应用第三版课后答案谭会生【篇一：《eda技术》课程大纲】>一、课程概述1.课程描述《eda技术》是通信工程专业的一门重要的集中实践课，是通信工程专业学生所必须具备的现代电子设计技术技能知识。
eda是电子技术的发展方向，也是电子技术教学中必不可少的内容。
本课程主要介绍可编程逻辑器件在电子电路设计及实现上的应用，介绍电路原理图和pcb图的设计技术。
开设该课程，就是要让学生了解大规模专用集成电路fpga和cpld的结构，熟悉一种以上的硬件描述语言，掌握一种以上的开发工具的使用等，掌握电路原理图和pcb图的现代设计技术与方法，从而提高学生应用计算机对电子电路和高速智能化系统进行分析与设计的能力。
2.设计思路本课程坚持“以学生为中心”的原则，以项目任务驱动的方式，采取理论知识与案例相结合的方式授课，提高学生的学习主动性。
通过必要的理论知识讲授、大量的实践训练和案例分析，培养学生的动手设计和实践能力，掌握eda开发的整个流程和基本技巧。
课程采用演示讲授和实践相结合，边讲边练的方法，让学生切身体会并掌握eda开发产品的流程和方法。
本课程集中2周时间开设，注重实践性，边讲边练，让学生切身体会并掌握eda开发技术。
3.实践要求（1）纪律和安全要求①不得将食物带入实验室，每次实训后请将使用后的废弃物带走。
违反者每次扣罚平时分2分。
②实训期间不得做与实训无关的其他事情，不得大声喧哗或做其他影响实训正常进行的事宜。
违反者每次扣罚平时分2分。
③实训期间，若学生有事不能正常参加实训，须提前以书面形式请假，并按指导教师的安排补做实训。
未经指导教师许可，学生不得任意调换实训时间和实训地点。
违反者每次扣罚平时分4分。
④学生不得以任何理由替代他人进行实训，违者直接取消实训成绩。
⑤学生除操作自己所分配的计算机外，不得操作实验室内其他任何设备。
违者每次扣罚平时分2分。
（2）业务要求实训所使用的软件protel和quartus ii，所有数据均通过服务器中转以及储存在服务器上，所以重启自己所用的电脑不会造成数据丢失。
图像边缘检测ppt课件
❖ (2)边缘存在的尺度范围各不相同，这类算子固定的 大小不利于检测出不同尺度上的所有边缘；
❖ (3)对噪声都比较敏感。 ❖ 这类算子存在上述缺陷的关键是其等效平滑算子过
于简单。为解决这一问题发展并产生了平滑滤波边 缘检测方法，也就是边缘检测理论中最成熟的线性 滤波方法，也称线性滤波边缘检测算子
.
❖ 一阶微分是一个矢量，既有大小又有方向， 和标量相比，它的存储量大。另外，在具有 等斜率的宽区域上，有可能将全部区域都当 作边缘检测出来。因此，有必要求出斜率的 变化率，即对图像函数进行二阶微分运算
❖ 当加入高斯白噪声后，Laplacian算子、LOG算子检 测效果都不同程度的受到噪声的影响，Laplacian算子 受噪声影响最明显，几乎检测不出边缘；而LOG算子 检测出大量伪边缘和噪声点，并且检测出的边缘不全； 虽然Canny算子在噪声严重的情况下，也受到一定的 影响检测出的边缘有少量残缺，并出现少量的伪边缘， 但Canny算子的检测效果总体上还是比较满意的。
❖ 传统的计算方法是用模板在图像中每个象素的邻域 进行卷积运算，如Roberts,Prewitt,Sobel等算子， 这些算子的主要缺点是对噪声敏感和边定位精度低。
❖ 对边缘检测方法的有效性进行评价，Canny提出了 三个边缘检测准则：
❖ (1)最优检测：漏检真实边缘的概率和误检非边缘的 概率都尽可能小；
❖ 由于合理地设置了参数，因而避免了一些伪边缘的 提取。
❖ 改进的Laplacian算子相对于原来的Laplacian算子 而言，不但检测出来的边缘更清晰，而且也检测出 原来所没有检测出的一些边缘。
.
.
LOG边缘检测
❖ 利用图像强度二阶导数的零交义点来求边缘点的算 法对噪声十分敏感，在边缘增强之前滤除噪声。
❖ (3)对噪声都比较敏感。 ❖ 这类算子存在上述缺陷的关键是其等效平滑算子过
于简单。为解决这一问题发展并产生了平滑滤波边 缘检测方法，也就是边缘检测理论中最成熟的线性 滤波方法，也称线性滤波边缘检测算子
.
❖ 一阶微分是一个矢量，既有大小又有方向， 和标量相比，它的存储量大。另外，在具有 等斜率的宽区域上，有可能将全部区域都当 作边缘检测出来。因此，有必要求出斜率的 变化率，即对图像函数进行二阶微分运算
❖ 当加入高斯白噪声后，Laplacian算子、LOG算子检 测效果都不同程度的受到噪声的影响，Laplacian算子 受噪声影响最明显，几乎检测不出边缘；而LOG算子 检测出大量伪边缘和噪声点，并且检测出的边缘不全； 虽然Canny算子在噪声严重的情况下，也受到一定的 影响检测出的边缘有少量残缺，并出现少量的伪边缘， 但Canny算子的检测效果总体上还是比较满意的。
❖ 传统的计算方法是用模板在图像中每个象素的邻域 进行卷积运算，如Roberts,Prewitt,Sobel等算子， 这些算子的主要缺点是对噪声敏感和边定位精度低。
❖ 对边缘检测方法的有效性进行评价，Canny提出了 三个边缘检测准则：
❖ (1)最优检测：漏检真实边缘的概率和误检非边缘的 概率都尽可能小；
❖ 由于合理地设置了参数，因而避免了一些伪边缘的 提取。
❖ 改进的Laplacian算子相对于原来的Laplacian算子 而言，不但检测出来的边缘更清晰，而且也检测出 原来所没有检测出的一些边缘。
.
.
LOG边缘检测
❖ 利用图像强度二阶导数的零交义点来求边缘点的算 法对噪声十分敏感，在边缘增强之前滤除噪声。
毕业答辩-数字图像边缘检测算法的分析实现ppt课件
17
二、主要内容及工作
soble改进算子
❖ 针对Sobel算子存在的一些 不足，例如：数字图像边 缘定位精度不高，噪声抑 制力不高等，提出了改进 的soble 算法。
❖ 改进的soble算法在原有水 平和垂直模板的基础上新 增6个方向模板以确保提高 定位精度，并在此基础上 确定一个最佳阈值从而实 现对soble算子的改进。
使用差分方程对x和y方向上的 二阶偏导数近似 ，就成为能用来 近似拉普拉斯算子的卷积模板：
0 1 0 2 1 4 1
0 1 0
11
Laplacian算子实验结果分析
❖ 优点：利用二阶导数零交叉特性检测边缘，对图像中的阶跃 性边缘点定位准确
❖ 缺点：对噪声非常敏感，丢失一部分边缘的方向信息，造成 一些不连续的检测边缘，不能得到边缘的方向等信息。 12
1
图像边缘检测算法的分析与实现
一、研究背景及意义
二、主要内容及工作
算 法 的 研 究
经 典 边 缘 检 测
MATLAB soble
的
各 种
改 进 算 子
及 分 析
实 现
边 缘 检 测 算 子
2
一、研究背景及意义
❖ 背景意义：视觉是人类最重要的感知手段，图
像又是视觉的基础。而图像的边缘检测是图像分 割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析 领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特 征的一个重要属性。图像边缘检测技术起源于20 世纪20年代，60年代后期快速发展成为一门新兴 学科。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检 测。目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课
T T
0
A
255
19
❖ 现在本文给出一种阈值的选择方法：经过Sobel算子检测后的 图像假设可以表示成：
二、主要内容及工作
soble改进算子
❖ 针对Sobel算子存在的一些 不足，例如：数字图像边 缘定位精度不高，噪声抑 制力不高等，提出了改进 的soble 算法。
❖ 改进的soble算法在原有水 平和垂直模板的基础上新 增6个方向模板以确保提高 定位精度，并在此基础上 确定一个最佳阈值从而实 现对soble算子的改进。
使用差分方程对x和y方向上的 二阶偏导数近似 ，就成为能用来 近似拉普拉斯算子的卷积模板：
0 1 0 2 1 4 1
0 1 0
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Laplacian算子实验结果分析
❖ 优点：利用二阶导数零交叉特性检测边缘，对图像中的阶跃 性边缘点定位准确
❖ 缺点：对噪声非常敏感，丢失一部分边缘的方向信息，造成 一些不连续的检测边缘，不能得到边缘的方向等信息。 12
1
图像边缘检测算法的分析与实现
一、研究背景及意义
二、主要内容及工作
算 法 的 研 究
经 典 边 缘 检 测
MATLAB soble
的
各 种
改 进 算 子
及 分 析
实 现
边 缘 检 测 算 子
2
一、研究背景及意义
❖ 背景意义：视觉是人类最重要的感知手段，图
像又是视觉的基础。而图像的边缘检测是图像分 割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析 领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特 征的一个重要属性。图像边缘检测技术起源于20 世纪20年代，60年代后期快速发展成为一门新兴 学科。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检 测。目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课
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❖ 现在本文给出一种阈值的选择方法：经过Sobel算子检测后的 图像假设可以表示成：
《边缘检测》课件
缺点
• 对噪声敏感 • 可能存在漏检和误检的情况 • 结果受参数设置影响较大
边缘检测的未来发展趋势
1
深度学习方法
利用卷积神经网络等深度学习模型提高边缘检测的准确性和稳定性。
2
实时边缘检测
优化算法和硬件，实现在实时场景下的高效边缘检测。
3
多维边缘检测
拓展边缘检测的应用范围，包括颜色边缘、纹理边l算子
基于图像梯度的算法，用于检 测水平和垂直方向的边缘。
Canny算子
综合考虑梯度和噪声特性，能 够精确地检测边缘。
Laplacian算子
通过计算像素的二阶导数来检 测边缘。
边缘检测的优缺点
优点
• 能够提取图像中的重要特征 • 可以应用于不同类型的图像 • 计算速度相对较快
《边缘检测》PPT课件
边缘检测是一种图像处理技术，用于检测图像中的边缘信息。本课件将介绍 边缘检测的定义、应用领域以及常用的算法。
边缘检测的定义
1 背景知识
边缘是图像中灰度或颜 色快速变化的区域。边 缘检测是识别和标记这 些区域的过程。
2 核心原理
通过计算图像像素的梯 度和方向来确定边缘的 位置和特征。
3 重要技术
常用的边缘检测技术包 括阈值化、梯度算子和 边缘链接。
边缘检测的应用领域
计算机视觉
在目标检测、图像分割和物体识别中起关键 作用。
机器人导航
用于识别环境中的障碍物和目标，帮助机器 人进行安全导航。
医学影像
用于检测肿瘤、血管和其他重要结构，帮助 医生做出准确诊断。
图像增强
通过突出边缘信息，可以使图像更清晰、更 具有结构感。
基于EDA的图像边缘检测器的设计研究
２ 、系 统 总 体 设 计 方 案
２１边缘 检 测处 理 器的设 计 流程 ． 首先Ｄ Ｐ Ｓ 按照每三列划分为一 帧的原则 进行帧窗 口划分将从 图像传感器 中获取到得灰度 图（０ ８０×６ ０Ｉ 帧窗 口的 图像数据又 ０ ）Ｉ 。 按 照每 三 行 划 分 为 一 个像 素 处 理 窗 口的 原 则一 一 进 行 处理 。 素处 像 理窗 口在 图形帧窗 口内是按照从上 向下的方 向移动 ， 步长定为一 行， 而帧窗 口的整 幅图形 窗 口中则是从左 到右的方 向进行移动 ， 步 距定为一列 。 接着等 待处理 的数 据流被送 到存储缓冲器 中， 从存储 缓冲器 中再送到像素处理 窗口中， 经过像素处理 窗 口处理后的图像 送到各个滤波器进行滤波处理 ， 最后将有关结果送入输出处理模块 待处理后 输出。
根据 以上设计思路 ， 系统 分解为 四个大模 块【： 将 ４ 其总体结构 ］ 如 图１ 示 。 所 帧窗 口模 块 Ｆ Ｏ主要 负 责 接 收 Ｄ Ｐ 过 来 的一 个 帧 窗 口的 数 Ｆ Ｓ送 据 量 ， 实质 是 一 个双 端 口按 照 先 人 先 出栈 Ｆ Ｏ的 原理 ， 的数 据 其 Ｆ 它 宽 度 为 ８ 深 度 为 一 个 帧 窗 １ 内的 像 素 点 个 数 （０ ×３ １０ ）串 人 ， ２ １ ６ ０ ＝ ８０ 。 并处模 块Ｓ Ｏ Ｐ 主要负责为像 素窗 口刷新模块做准备 ， 把帧窗 口的数 据 转 换 为像 素处 理 窗 口的 列像 素 向量 。 素 窗 口刷新 模 块 Ｒ ＲＥ Ｈ 像 Ｅ Ｓ 就 是 实 现 对 需 要 处 理 的像 素 数 据 的刷 新 。 数据 处理 模块 Ｐ ＯＣ ，－ Ｒ Ｆ ８ ＳＯ ＢＥ Ｌ的滤 波 函数 为 ： ＝ （ Ｗ Ｆ ０＋Ｆ ３＋Ｆ ３＋Ｆ６） 一 Ｏ 是设计研究 的重要 内容 ， （ ２ Ｆ ＋ ５ ８；Ｖ＝（ ０ Ｆ ＋ ＋ ２ 一 Ｆ ＋ ７ Ｆ ＋ ８ ； Ｒ＝ Ｆ ＋ ５ Ｆ ＋Ｆ ） Ｆ ＋ １ Ｆ１ Ｆ ） （ ６ Ｆ ＋ ７ Ｆ ）Ｄ Ｓ Ｒ是 图形边缘处理器 的核心 关键部分 ， 其主要任务 是是实现 （ ＋ ０ ０ ３ 一（ ５ Ｆ ＋ ８ ７ ；ＤＬ Ｆ ＋Ｆ ＋Ｆ ＋ ５ 一 Ｆｌ Ｆ ＋Ｆ ＋Ｆ ） Ｆ ＋ ８ Ｆ ＋Ｆ ） ＝（ １ ２ ２ Ｆ ） 设计优劣将 影响整个 图形边缘处理器 的效果。
图像边缘检测器设计与EDA技术综合应用实例与分析谭会生课件
SUM(I)=P(I) XOR C(I?1); C(I)=G(I) OR (P(I) AND C(I-1))
5. 数据处理模块PROCESSOR
数据处理模块PROCESSOR的主要功能是求出四 个方向的图像梯度数据绝对值的最大值，同时判别最 大值出现的方向。其内部结构如图12.10所示, 它包括滤 波器FILTER、比较器COMPARE、边界判断器RESULT 和寄存器等。
DR=(Q1+Q0+Q0+Q3)?(Q5+Q8+Q8+Q7); DL=(Q1+Q2+Q2+Q5)? (Q3+Q6+Q6+Q7)
因此我们对于滤波模块FILTER的设计可采用两级 并行流水方案，其内部结构如图12.9所示。
C L K Q A (Q 0 )Q B (Q Q3 )C (Q Q6 )D (Q Q2 )E (Q 5Q) F (Q 8 )
REG1
T_D
FIFO
DATA
8
DATA READY
WR REG2 WR
CLK
Q CLK
PROCESS_EN
CNT3
CO CLK
SIPO
PIXEL CLK
QA QB QC
REFRESH
Q0
DATA0 Q Q2 1
DATA1 Q3
Q5 DATA2 Q6
CLK
Q7 Q8
READY PROCESSOR
THRESHOLD
PIXEL
DQ
DQ
DQ
CLK
D
D
D
COUNTER3
Q
Q
Q
QA
QB
QC
图12.7 串入并出模块SIPO的内部结构图
5. 数据处理模块PROCESSOR
数据处理模块PROCESSOR的主要功能是求出四 个方向的图像梯度数据绝对值的最大值，同时判别最 大值出现的方向。其内部结构如图12.10所示, 它包括滤 波器FILTER、比较器COMPARE、边界判断器RESULT 和寄存器等。
DR=(Q1+Q0+Q0+Q3)?(Q5+Q8+Q8+Q7); DL=(Q1+Q2+Q2+Q5)? (Q3+Q6+Q6+Q7)
因此我们对于滤波模块FILTER的设计可采用两级 并行流水方案，其内部结构如图12.9所示。
C L K Q A (Q 0 )Q B (Q Q3 )C (Q Q6 )D (Q Q2 )E (Q 5Q) F (Q 8 )
REG1
T_D
FIFO
DATA
8
DATA READY
WR REG2 WR
CLK
Q CLK
PROCESS_EN
CNT3
CO CLK
SIPO
PIXEL CLK
QA QB QC
REFRESH
Q0
DATA0 Q Q2 1
DATA1 Q3
Q5 DATA2 Q6
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Q7 Q8
READY PROCESSOR
THRESHOLD
PIXEL
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DQ
DQ
CLK
D
D
D
COUNTER3
Q
Q
Q
QA
QB
QC
图12.7 串入并出模块SIPO的内部结构图
毕业答辩-数字图像边缘检测的研究与实现ppt
未来发展趋势
边缘计算与边缘检测的结合
随着边缘计算技术的发展，未来数字图像边缘检测技术将更多地与边缘计算相结合，实现更高效、实时的图像处理和 分析。
人工智能与机器学习的融合
人工智能和机器学习技术在数字图像处理领域的应用将越来越广泛，数字图像边缘检测技术将进一步与人工智能和机 器学习技术融合，提高检测性能和智能化水平。
基于二阶导数的边缘检测算法， 对边缘定位准确，但可能会产生 双边效应。
算法优缺点分析
Sobel算法
优点是简单易实现，对噪声有一定的抑制作用；缺点是可能会检测 到伪边缘，对细线检测效果不佳。
Canny算法
优点是准确性高，能够很好地抑制噪声；缺点是计算复杂度较高， 需要更多的处理时间。
Laplacian算法
优点是边缘定位准确；缺点是可能会产生双边效应，对噪声敏感。
数字图像边缘检测算
03
法实现
算法设计思路
01
边缘检测是数字图像处理中的重要技术，用于识别 图像中物体的边缘。
02
设计思路基于经典的边缘检测算法，如Sobel、 Canny等，结合实际需求进行改进。
03
考虑图像的噪声、光照不均等因素，确保算法对各 种情况具有较好的适应性。
多模态信息融合
随着多模态信息融合技术的发展，数字图像边缘检测技术将与其他模态的信息进行融合，如音频、视频、 文本等，实现更全面、准确的信息处理和分析。
THANKS.
毕业答辩-数字图像边缘 检测的研究与实现
目录
• 研究背景与意义 • 数字图像边缘检测算法研究 • 数字图像边缘检测算法实现 • 创新点与贡献 • 未来工作展望
研究背景与意义
01
数字图像边缘检测的背景
《图像边缘检测》课件
1 Sobel算子
一种基于图像的梯度计算方法，可用于检测图像中的边缘。
2 Prewitt算子
另一种基于图像梯度的边缘检测算法，与Sbel算子类似。3 Canny算子
一种更复杂的边缘检测算法，能够检测到更细微的边缘。
边缘检测的应用
物体识别
边缘检测可以帮助识别图像中的物体，从而实现自动目标识别和分类。
图像增强
通过突出边缘，可以增强图像的清晰度和对比度，使图像更加生动。
计算机视觉
边缘检测是计算机视觉中基础且关键的技术，用于解决人机交互、图像分析等问题。
图像处理中的挑战
在图像处理中，边缘检测面临一些挑战，如噪声干扰、光照变化和边缘连接性等问题。需要采用合适的算法和 技术来克服这些挑战。
结论和要点
《图像边缘检测》PPT课 件
图像边缘检测是一种通过识别图像中物体边缘的技术。本课件将介绍边缘检 测的定义、常用的边缘检测算法以及边缘检测的应用。
图像边缘检测的定义
图像边缘检测是一种分析图像中不同区域之间的边界或过渡区域的技术。它对于物体检测、图像分割和目标识 别等任务非常重要。
常用的边缘检测算法
通过本课件的学习，你应该对图像边缘检测有了更深入的了解。边缘检测是图像处理中的重要步骤，它可以帮 助我们更好地理解和分析图像。
一种基于图像的梯度计算方法，可用于检测图像中的边缘。
2 Prewitt算子
另一种基于图像梯度的边缘检测算法，与Sbel算子类似。3 Canny算子
一种更复杂的边缘检测算法，能够检测到更细微的边缘。
边缘检测的应用
物体识别
边缘检测可以帮助识别图像中的物体，从而实现自动目标识别和分类。
图像增强
通过突出边缘，可以增强图像的清晰度和对比度，使图像更加生动。
计算机视觉
边缘检测是计算机视觉中基础且关键的技术，用于解决人机交互、图像分析等问题。
图像处理中的挑战
在图像处理中，边缘检测面临一些挑战，如噪声干扰、光照变化和边缘连接性等问题。需要采用合适的算法和 技术来克服这些挑战。
结论和要点
《图像边缘检测》PPT课 件
图像边缘检测是一种通过识别图像中物体边缘的技术。本课件将介绍边缘检 测的定义、常用的边缘检测算法以及边缘检测的应用。
图像边缘检测的定义
图像边缘检测是一种分析图像中不同区域之间的边界或过渡区域的技术。它对于物体检测、图像分割和目标识 别等任务非常重要。
常用的边缘检测算法
通过本课件的学习，你应该对图像边缘检测有了更深入的了解。边缘检测是图像处理中的重要步骤，它可以帮 助我们更好地理解和分析图像。
《图像的边缘》课件
Sobel算子
Sobel算子通过计算图像中像素灰度值的一阶导 数来检测边缘。
Roberts算子
Roberts算子通过计算像素值之间的差异来探测 图像中的边缘。
Prewitt算子
Prewitt算子利用图像中像素灰度值的梯度来识 别边缘。
Canny算子
Canny算子结合了多种图像处理技术，能够更准 确地识别图像中的边缘。
Sobel算子
Sobel算子基于图像中像素灰度值的一阶导数，能够检测出较为明显的边缘。 Sobel算子的优点是简单高效，但对噪声敏感，需要进行后续的滤波处理。 Sobel算子在边缘检测、图像增强和特征提取等方面具有广泛witt算子利用图像中像素灰度值的梯度来识别边缘，对噪声具有一定的抑 制作用。 Prewitt算子的优点是简单易实现，但对细节不敏感，不适合检测细小的边缘。
《图像的边缘》PPT课件
本课件将介绍图像边缘的概念以及应用场景。了解图像边缘的重要性，并学 习图像边缘检测算法。
图像边缘的概念与应用
图像边缘是图像中像素值发生剧烈变化的区域，常用于物体检测、目标识别和图像分割等领域。 图像边缘的应用场景包括计算机视觉、医学图像处理、自动驾驶和图像美化等。
图像边缘检测算法
Prewitt算子在图像分割、形态学处理和纹理识别等方面有着广泛的应用。
Roberts算子
Roberts算子通过计算像素值之间的差异来探测图像中的边缘，对细节敏感且 计算速度快。 Roberts算子的缺点是对噪声敏感，容易受到图像测量方向的影响。 Roberts算子常用于边缘检测、形态学处理和图像增强等领域。
Canny算子
Canny算子是一种边缘检测算法，结合了多种图像处理技术，能够更准确地识 别图像中的边缘。
Sobel算子通过计算图像中像素灰度值的一阶导 数来检测边缘。
Roberts算子
Roberts算子通过计算像素值之间的差异来探测 图像中的边缘。
Prewitt算子
Prewitt算子利用图像中像素灰度值的梯度来识 别边缘。
Canny算子
Canny算子结合了多种图像处理技术，能够更准 确地识别图像中的边缘。
Sobel算子
Sobel算子基于图像中像素灰度值的一阶导数，能够检测出较为明显的边缘。 Sobel算子的优点是简单高效，但对噪声敏感，需要进行后续的滤波处理。 Sobel算子在边缘检测、图像增强和特征提取等方面具有广泛witt算子利用图像中像素灰度值的梯度来识别边缘，对噪声具有一定的抑 制作用。 Prewitt算子的优点是简单易实现，但对细节不敏感，不适合检测细小的边缘。
《图像的边缘》PPT课件
本课件将介绍图像边缘的概念以及应用场景。了解图像边缘的重要性，并学 习图像边缘检测算法。
图像边缘的概念与应用
图像边缘是图像中像素值发生剧烈变化的区域，常用于物体检测、目标识别和图像分割等领域。 图像边缘的应用场景包括计算机视觉、医学图像处理、自动驾驶和图像美化等。
图像边缘检测算法
Prewitt算子在图像分割、形态学处理和纹理识别等方面有着广泛的应用。
Roberts算子
Roberts算子通过计算像素值之间的差异来探测图像中的边缘，对细节敏感且 计算速度快。 Roberts算子的缺点是对噪声敏感，容易受到图像测量方向的影响。 Roberts算子常用于边缘检测、形态学处理和图像增强等领域。
Canny算子
Canny算子是一种边缘检测算法，结合了多种图像处理技术，能够更准确地识 别图像中的边缘。
《边缘检测》PPT课件
锐化 图像
二值 图像
边缘连接： 将连续的
边缘连接成为 有意义的完整 边缘，同时去 除假边缘。主 要方法是 Hough变换。
边缘 图像
锐化滤波： 为了检测
边界，必须确 定某点领域中 灰度的变化。 锐化操作加强 了存在有意义 的灰度局部变 化位置的像素 点。
原始 图像
平滑 图像
边缘判定： 图像中存在
许多梯度不为零的 点，但对于特定应 用，不是所有点都 有意义。这就要求 我们根据具体情况 选择和去除处理点， 具体的方法包括二 值化处理和过零检 测等。
?边缘检测?PPT课件
本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！
根本步骤如下图：
平滑滤波： 由于梯度
计算容易受到 噪声的影响， 因此第一步是 用滤波去除噪 声。但是，降 低噪声的平滑 能力越强，边 界强度的损失 也越大。
《边缘检测》PPT课件
0 0 0 6 -6 0 0 0
2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888
0 0 0 3 0 -3 0 0
基于二阶导数的边缘检测
线性内插 一维线性内插
1）高斯平滑和梯度逼近相结合的算 子在边缘方向上是对称的，在垂直边缘 的方向上是反对称的（该算子对最急剧 变化方向上的边缘特别敏感，但在沿边 缘这一方向上是不敏感的，其作用就象 一个平滑算子）．
2）Canny边缘检测器是高斯函数的一阶导数，是对信噪 比与定位之乘积的最优化逼近算子．
图象的信噪比：等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功 率谱难以计算，有一种方法可以近似估计图象信噪比，即 信号与噪声的方差之比。首先计算图象所有象素的局部方 差，将局部方差的最大值认为是信号方差，最小值是噪声 方差，求出它们的比值，再转成dB数。
*幅值：
N i ,j N M [ M i ,j ][ , i ,j ] S ) (
5）取阈值
* 将低于阈值的所有值赋零值，得到图像的边缘阵列． * 阈值τ太低和阴影假边缘; * 阈值τ取得太高部分轮廊丢失. * 选用两个阈值: 更有效的阈值方案．
基本思想： 取高低两个阈值作用在幅值图N[i,j]，t1=2t2, 得到两个边缘图， 高阈值和低阈值边缘图。 连接高阈值边缘图，出现断点时，在低阈值 边缘图中的8邻点域搜寻边缘点。
Canny 边缘检测器
1）求图像与高斯平滑滤波器卷积: S [ i ,j] G [ i ,j ;] I [ i ,j]
2）使用一阶有限差分计算偏导数的两个阵列P与Q：
P [ i ,j ] ( S [ i ,j 1 ] S [ i ,j ] S [ i 1 ,j 1 ] S [ i 1 ,j ] / 2 ) Q [ i ,j ] ( S [ i ,j ] S [ i 1 ,j ] S [ i ,j 1 ] S [ i 1 ,j 1 ] / 2 )
2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888
0 0 0 3 0 -3 0 0
基于二阶导数的边缘检测
线性内插 一维线性内插
1）高斯平滑和梯度逼近相结合的算 子在边缘方向上是对称的，在垂直边缘 的方向上是反对称的（该算子对最急剧 变化方向上的边缘特别敏感，但在沿边 缘这一方向上是不敏感的，其作用就象 一个平滑算子）．
2）Canny边缘检测器是高斯函数的一阶导数，是对信噪 比与定位之乘积的最优化逼近算子．
图象的信噪比：等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功 率谱难以计算，有一种方法可以近似估计图象信噪比，即 信号与噪声的方差之比。首先计算图象所有象素的局部方 差，将局部方差的最大值认为是信号方差，最小值是噪声 方差，求出它们的比值，再转成dB数。
*幅值：
N i ,j N M [ M i ,j ][ , i ,j ] S ) (
5）取阈值
* 将低于阈值的所有值赋零值，得到图像的边缘阵列． * 阈值τ太低和阴影假边缘; * 阈值τ取得太高部分轮廊丢失. * 选用两个阈值: 更有效的阈值方案．
基本思想： 取高低两个阈值作用在幅值图N[i,j]，t1=2t2, 得到两个边缘图， 高阈值和低阈值边缘图。 连接高阈值边缘图，出现断点时，在低阈值 边缘图中的8邻点域搜寻边缘点。
Canny 边缘检测器
1）求图像与高斯平滑滤波器卷积: S [ i ,j] G [ i ,j ;] I [ i ,j]
2）使用一阶有限差分计算偏导数的两个阵列P与Q：
P [ i ,j ] ( S [ i ,j 1 ] S [ i ,j ] S [ i 1 ,j 1 ] S [ i 1 ,j ] / 2 ) Q [ i ,j ] ( S [ i ,j ] S [ i 1 ,j ] S [ i ,j 1 ] S [ i 1 ,j 1 ] / 2 )
教学课件：《EDA技术及应用—Verilog HDL版》(第三版)谭会生
(5) 布局布线子模块：该模块 实现由逻辑设计到物理实现的映 射，因此与物理实现的方式密切 相关。例如，最终的物理实现可 以是门阵列、可编程逻辑器件等。 由于对应的器件不同，因此各自 的布局布线工具会有很大的差异。
个模块，且其操作简单，对硬件
环境要求低，运行平台是PC机和 Windows或Windows NT操作系统。 如Xilinx、Altera、Lattice、Actel、 AMD等器件公司都有自己的EDA
模块不仅能接受图形描述输入、 硬件描述语言(HDL)描述输入，还 能接受图文混合描述输入。该子 模块一般包含针对不同描述方式 的编辑器，如图形编辑器、文本 编辑器等，同时包含对应的分析
器。 (2) 设计数据库子模块：该模 块存放系统提供的库单元以及用 户的设计描述和中间设计结果。
的情况是从高层次到低层次的综 合仿真全部由EDA工具自动实现。
专指狭义的EDA技术。
辅助设计PCB-CAD技术(如PROTEL、 ORCAD等)。在广义的EDA技术中， CAA技术和PCB-CAD技术不具备逻
辑综合和逻辑适配的功能，因此 它并不能称为真正意义上的EDA 技术。故作者认为将广义的EDA
技术称为现代电子设计技术更为 合适。
设计过程中可用有关软件进行各 种仿真；④ 系统可现场编程，在 线升级；⑤ 整个系统可集成在一
目标器件不一样；② 性能各有优
劣。
VHDL/Verilog源程序的综合。 Quartus Ⅱ可以直接调用这些第 三方工具。同样，Quartus Ⅱ具
备仿真功能，但也支持第三方的 仿真工具，如Modelsim。此外， Quartus Ⅱ为Altera DSP开发包进
行系统模型设计提供了集成综合 环境，它与MATLAB和DSP Builder 结合可以进行基于FPGA的DSP系 统开发，是DSP硬件系统实现的 关键EDA工具。Quartus Ⅱ还可与
个模块，且其操作简单，对硬件
环境要求低，运行平台是PC机和 Windows或Windows NT操作系统。 如Xilinx、Altera、Lattice、Actel、 AMD等器件公司都有自己的EDA
模块不仅能接受图形描述输入、 硬件描述语言(HDL)描述输入，还 能接受图文混合描述输入。该子 模块一般包含针对不同描述方式 的编辑器，如图形编辑器、文本 编辑器等，同时包含对应的分析
器。 (2) 设计数据库子模块：该模 块存放系统提供的库单元以及用 户的设计描述和中间设计结果。
的情况是从高层次到低层次的综 合仿真全部由EDA工具自动实现。
专指狭义的EDA技术。
辅助设计PCB-CAD技术(如PROTEL、 ORCAD等)。在广义的EDA技术中， CAA技术和PCB-CAD技术不具备逻
辑综合和逻辑适配的功能，因此 它并不能称为真正意义上的EDA 技术。故作者认为将广义的EDA
技术称为现代电子设计技术更为 合适。
设计过程中可用有关软件进行各 种仿真；④ 系统可现场编程，在 线升级；⑤ 整个系统可集成在一
目标器件不一样；② 性能各有优
劣。
VHDL/Verilog源程序的综合。 Quartus Ⅱ可以直接调用这些第 三方工具。同样，Quartus Ⅱ具
备仿真功能，但也支持第三方的 仿真工具，如Modelsim。此外， Quartus Ⅱ为Altera DSP开发包进
行系统模型设计提供了集成综合 环境，它与MATLAB和DSP Builder 结合可以进行基于FPGA的DSP系 统开发，是DSP硬件系统实现的 关键EDA工具。Quartus Ⅱ还可与
图像边缘检测器的设计与实现PPT83页
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基谢谢！源自图像边缘检测器的设计与实现
61、辍学如磨刀之石，不见其损，日 有所亏 。 62、奇文共欣赞，疑义相与析。
63、暧暧远人村，依依墟里烟，狗吠 深巷中 ，鸡鸣 桑树颠 。 64、一生复能几，倏如流电惊。 65、少无适俗韵，性本爱丘山。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基谢谢！源自图像边缘检测器的设计与实现
61、辍学如磨刀之石，不见其损，日 有所亏 。 62、奇文共欣赞，疑义相与析。
63、暧暧远人村，依依墟里烟，狗吠 深巷中 ，鸡鸣 桑树颠 。 64、一生复能几，倏如流电惊。 65、少无适俗韵，性本爱丘山。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
图像分割与边缘检测PPT课件
利用等价模板可分成
第18页，共62页。
1.3区域聚合
1970年布莱斯和芬尼玛提出一种分割方法，如下图所示。
图（a）是具有灰度级的3×3的G阵列，图（b）是对G的分割结果。 其中，图像格子为G，它是大格子S的子格子。G为n×m的格子， S 是（2n＋1）×（2m＋1）的大格子。在大格子中，G(i, j)点位于 S的(2i+1, 2j+1)点上。G中的点与S中的点相对应，其中每一下标 都是奇数， 其余的点用来代表区域的边界。以这种形式表现 的区域，产生一种寻找最大连接区域的方法。G中的点与它上 边和右边的点相比较，灰度级相同就合并，灰度级不同就插入 边界线。把图像中的每个点都处理过之后，整个图像就被分割 成区域。在这个例子中，由于采用了4连通等价关系，因此， 由图可见，在对角线方向上的等灰度级产生了隔开的区域。
第32页，共62页。
3.1轮廓跟踪
步骤1：首先按从上到下， 从左到右的顺序扫描图像， 寻找没有标
1.3区域聚合
区域聚合可直接用于图像分割，它要求聚合中的各个点必须在 平面上相邻接而且特性相似。
区域聚合的步骤是： （1）首先检查图像的测度集，以确定在测度空间中聚合的位
置和数目；
（2）然后把这些聚合的定义用于图像，以得到区域聚合。
第17页，共62页。
1.3区域聚合
首先，在图片上定义某个等价关系。例如， 最简单的等价关系 可定义为p(i, j)＝p(k, l)。也就是说，如果p(i, j)＝p(k, l)， 就说明 p(i, j)与p(k, l)等价。任何在点的格子上的等价关系又可划分为 等价类。 例如，p(i, j)的取值范围为0到63，就可以产生64个等价类的 模板。如果关系满足，它的值等于1，否则为0。
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1.3区域聚合
1970年布莱斯和芬尼玛提出一种分割方法，如下图所示。
图（a）是具有灰度级的3×3的G阵列，图（b）是对G的分割结果。 其中，图像格子为G，它是大格子S的子格子。G为n×m的格子， S 是（2n＋1）×（2m＋1）的大格子。在大格子中，G(i, j)点位于 S的(2i+1, 2j+1)点上。G中的点与S中的点相对应，其中每一下标 都是奇数， 其余的点用来代表区域的边界。以这种形式表现 的区域，产生一种寻找最大连接区域的方法。G中的点与它上 边和右边的点相比较，灰度级相同就合并，灰度级不同就插入 边界线。把图像中的每个点都处理过之后，整个图像就被分割 成区域。在这个例子中，由于采用了4连通等价关系，因此， 由图可见，在对角线方向上的等灰度级产生了隔开的区域。
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3.1轮廓跟踪
步骤1：首先按从上到下， 从左到右的顺序扫描图像， 寻找没有标
1.3区域聚合
区域聚合可直接用于图像分割，它要求聚合中的各个点必须在 平面上相邻接而且特性相似。
区域聚合的步骤是： （1）首先检查图像的测度集，以确定在测度空间中聚合的位
置和数目；
（2）然后把这些聚合的定义用于图像，以得到区域聚合。
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1.3区域聚合
首先，在图片上定义某个等价关系。例如， 最简单的等价关系 可定义为p(i, j)＝p(k, l)。也就是说，如果p(i, j)＝p(k, l)， 就说明 p(i, j)与p(k, l)等价。任何在点的格子上的等价关系又可划分为 等价类。 例如，p(i, j)的取值范围为0到63，就可以产生64个等价类的 模板。如果关系满足，它的值等于1，否则为0。
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FIFO WR DATA WR Data_ o u t RD Emp ty Data_ in CLK* 2 CLK CLKCO COUNTER2 CLK Fu ll Q
VCC DCLR Q CLK
READY
PROCESS_ EN
图12.6 帧窗口接收模块FIFO的内部结构图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
TMS320C5402 CLKOUT Executor (Buffered Serial Port) BSP A14 A15
图12.2 图像处理系统接口关系图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
12.2 系统设计方案
12.2.1 算法选择 图像处理经常用于在连续图像中跟踪移动物体。 它从传感器接收图像的连续流，根据输入图像的数据 选择跟踪物体。初始图像不断被加强，然后进行分割， 以定位物体或找出感兴趣的区域。定位物体或区域后，
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
T_D：阈值/像素值选择端口，T_D =1时，表示输
入的数据为像素阈值，为0时表示输入的数据为像素值。 CS：片选信号，低电平有效。 READY：状态查询位，为协处理器“准备好”信 号输出端，低电平有效，当该协处理器处理完一帧图
像后，该信号恢复有效电平，主处理器启动下一帧图
并行流水方案，其内部结构如图12.9所示。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
CLKQA(Q0) QB(Q3) QC(Q6) QD(Q2) QE(Q5) QF(Q8) ＋ D0 Q0 ＋ D0 Q0 － FILTER(H_FILTER) Q1 ＋ D1 Q1 ＋ D2 Q2 ＋ D1 ＋ D3 Q3
SUM(I)=P(I) XOR C(I?1); C(I)=G(I) OR (P(I) AND C(I-1))
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
5. 数据处理模块PROCESSOR
数据处理模块 PROCESSOR 的主要功能是求出四 个方向的图像梯度数据绝对值的最大值，同时判别最 大值出现的方向。其内部结构如图12.10所示, 它包括滤 波 器 FILTER 、 比 较 器 COMPARE 、 边 界 判 断 器 RESULT和寄存器等。
每三行划分为一个像素处理窗口的原则逐一进行处理。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
…
水平滤波器 存储器 缓 冲 像素处 理窗口 垂直滤波器 左斜角滤波器 右斜角滤波器 输出处 理模块
图12.4 图像处理流程示意图
…
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
根据以上设计思路，我们可把整个系统的实现划 分为四个大的模块，其总体结构如图12.5所示。其中：
DL=(Q1+Q2+Q2+Q5)? (Q3+Q6+Q6+Q7)
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
12.2.3 总体设计方案 根据图像处理的知识及分析，我们可得到此边缘检
测处理器的工作流程如图 12.4 所示。首先， DSP 将从图
像传感器中获取的Βιβλιοθήκη 度图 (800×600) 按照每三列划分为 一帧的原则进行帧窗口划分。帧窗口的图形数据又按照
PIXEL
D
Q
D
Q
D
Q
CLK D COUNTER3 Q Q Q D D
QA
QB
QC
图12.7 串入并出模块SIPO的内部结构图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
3．像素窗口刷新模块REFRESH 像素刷新窗口的主要功能是接收串入并出模块的3
个并行像素，把窗口中原有的第二列像素推入第三列，
第一列推入第二列，新到的并行像素填入第一列。其 本质为一个移位寄存器。其内部结构如图12.8所示。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
第12章 图像边缘检测器的设计与分析
12.1 系统设计要求 12.2 系统设计方案
12.3 主要LPM原理图和VHDL源程序
12.4 系统仿真/硬件验证
12.5 设计技巧分析
12.6 系统扩展思路
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
12.1 系统设计要求
在嵌入式图形系统处理领域，图像处理的速度问 题一直是一个很难突破的设计瓶颈。一般情况下，控 制领域及数据处理领域几乎是单片机和数字信号处理 器的天下，但是在数据处理量大，实时性要求更为苛 刻的场合，传统的MCU根本无法适应实时大批量数据 处理场合，而DSP虽然具备指令流水线和很高的处理 速度，但是由于其本质仍然是依靠串行执行指令来完 成相应的图像处理算法的，所以其处理速度依然很受 限制。
数据刷新处理。
像素窗口刷新模块 (REFRESH) 实现对需要处理的 像素数据的刷新。
数据处理模块 (PROCESSOR) 是本图形边缘处理器
的核心部分，主要是实现Sobel算法，其性能的好坏对 整个设计的成败有着关键的作用。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
REG1 T_D DATA 8 WR CLK FIFO DATA REG2 WR READY Q SIPO PIXEL CLK QA QB QC REFRESH Q0 Q1 DATA0 Q2 DATA1 Q3 Q5 DATA2 Q6 Q7 CLK Q8 PROCESSOR THRESHOLD Q0 Q1 Q2 Q3 MAGOUT Q5 Q6 Q7 Q8 CLK
界判别，并把处理结果返回到主处理器中。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
FPGA/CPLD 边缘检测协处理器
图像传感器 (CCD或CMOS)
像素获取
模式识别
速度计算
位置跟踪
DSP 图像主处理器
图12.1 DSP+FPGA/CPLD图像处理系统的组成框图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
在本系统中，系统的设计指标为：数据吞吐量>10 Mb/s；动态响应时间<100 ms/frame。主处理器初步选 用德州公司的 DSP 芯片 TMS320C5402 ，协处理器拟采 用 ALTERA 公司的 FLEX10K20 。图像处理系统的接口 关系如图 12.2 所示，其中 FLEX10K20 的接口说明如下： DATA：8位数据输入端口。 WR：写有效信号输入端口。 CLK：同步时钟输入端口。
2．串入并出模块SIPO 串入并出模块的主要功能是负责一列像素的刷新， 也就是把主处理器传送过来的像素值转换成 3×3 像素 窗口的一列。该模块的实现主要是通过六个D触发器和 一个三进制的计数器组成，当计数器产生进位溢出时， 串行输入的三个像素点并行输出。其内部结构如图12.7 所示。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
DATA0 D
Q
D
Q
D
Q
DATA1 D
Q
D
Q
D
Q
DATA2 D
Q
D
Q
D
Q
CLK Q2 Q1Q0 Q5 Q3 Q8Q7Q6
图12.8 像素刷新模块REFRESH的内部结构图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
4．滤波模块FILTER
对于 Sobel 算法的各个滤波器， H 、 V 、 DR 、 DL 经 变换后可得到： H=(Q0+Q3+Q3+Q6) ? (Q2+Q5+Q5+Q8); V=(Q0+Q1+Q1+Q2) ? (Q6+Q7+Q7+Q8) DR=(Q1+Q0+Q0+Q3)?(Q5+Q8+Q8+Q7); DL=(Q1+Q2+Q2+Q5)? (Q3+Q6+Q6+Q7) 因此我们对于滤波模块FILTER的设计可采用两级
帧窗口接收模块(FIFO)负责接收DSP传送过来的一
个帧窗口的数据，其本质为一个双端口先入先出栈 FIFO，其数据宽度为8，深度等于一个帧窗口内的像素
点个数(600×3＝1800)。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
串入并出模块 (SIPO) 负责把 FIFO 内的数据转换成 为像素处理窗口的列像素向量，便于像素处理窗口的
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
Q0 Q3 Q6 Q2 Q5 Q8 Q0 Q1 Q2 Q6 Q7 Q8 Q1 Q0 Q3 Q5 Q8 Q7 Q1 Q2 Q5 Q3 Q6 Q7
检查出可以最终划分物体的特征。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
Sobel 算法包括带 4 个 3×3 掩码的输入图像数据， 即Sobel算子，它设置权重来检测水平、垂直、左对角、 右对角各个不同方向上密度幅度的不同。这个过程通 常被称为过滤。下面我们来看一个 3×3 的像素窗口， 如图12.3所示。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
Q0 Q1 Q2
Q3 [i , j ] Q5
Q6 Q7 Q8
图12.3 像素窗
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
水平、垂直、左对角、右对角各图像方向上密度
幅度的变化可以用如下算子进行计算： H=(Q0+2Q3+Q6) ? (Q2+2Q5+Q8) V=(Q0+2Q1+Q2) ? (Q6+2Q7+Q8) DR=(Q1+2Q0+Q3) ? (Q5+2Q8+Q7)
图12.9 滤波模块FILTER的内部结构图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
对于上述滤波数据的处理，在不采用流水线的情 况下，像素从进入处理器到结果输出，需要经过两级 加法和一级减法的时延，但是使用流水线技术后(其本 质为对中间结果进行寄存)，结果输出仅仅滞后三个时 钟频率，但是增加了数据吞吐量，同时也提高了时钟 频率。为提高加法运算的速度，本设计中的加法器采 用超前进位加法器。下面对其作一个简单的回顾：