第12章 图像边缘检测器的设计与
图像边缘检测ppt课件
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❖ Laplacian算子提取边缘的形式，即二阶偏导 数的和，它是一个标量，属于各向同性的运 算，对灰度突变敏感。在数字图像中，可用 差分来近似微分运算，其离散计算形式为：
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改进的Laplacian算法
❖ 原来的方向外，又增加了8个方向，共有16个方向 上进行检测的模板，
❖ 增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的 变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显 著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯 度幅值来完成的。
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❖ 检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这 些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该 用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘 检测判据是梯度幅值阈值判据。
❖ Sobel边缘检测算子也检测出了一些伪边缘，使得 边缘比较粗，降低了检测定位精度。在检测定位精 度要求不是很高的情况下，Sobel算子是比较常用 的边缘检测算子。
❖ (3)Prewitt边缘检测算子是一种类似Sobel边缘检测 算子的边缘模板算子，它同样对噪声有平滑作用。
❖ 与Sobel边缘检测算子一样，它检测出的边缘比较 粗，定位精度比较低，容易损失如角点这样的边缘 信息。
❖ The basic idea is to detect the difference of intensity.
symmetric difference has less space resolution
than forward difference.
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❖ 边缘存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域 之间，是图像最基本的特征之一为人们描述或识别 目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。
《图像的边缘检测》课件
图像边缘检测的方法与原理
基于梯度的边缘检测方 法
通过计算图像像素深度梯度 来获取边缘信息，常用的算 法包括Sobel、Prewitt、 Canny等。
基于模板的边缘检测方 法
基于深度学习的边缘检 测方法
将模板与图像进行匹配，当 模板与图像出现相似区域时， 就可以识别为边缘。一些经 典的算法包括Laplacian、LoG 等。
图像的边缘检测
欢迎来到本次PPT课件，本次课程将带你深入探索图像边缘检测的定义、方法、 经典算法，以及基于梯度、模板和深度学习等不同方法
图像边缘检测的定义与意义
定义
图像边缘是图像中像素值变化剧烈的位置。边缘检测就是在图像中找到这些位置的过程。
意义
边缘检测可以用于图像分割、物体识别等多个领域，是计算机视觉中极其重要的技术之一。
在机器人产品中，边缘检 测可以帮助机器人准确地 掌握工件的位置、方向等 信息，实现高效作业。
总结
图像边缘检测是图像处理中的重要技术， 不同的检测方法有着不同的适用场景，应 用广泛、价值巨大。
希望今天的讲解能帮助大家了解图像边缘 检测的概念、算法及应用领域，并对相关 技术有更深入的了解。
使用深度学习算法，通过训 练模型来实现边缘检测，常 用的算法包括U-Net、FCN等。
经典的边缘检测算法
1 Canny算子
2 Sobel算子
是一种经典的基于梯 度的边缘检测算法， 能够有效地消除噪声， 得到高质量的边缘信 息。
也是一种基于梯度的 边缘检测算法，对于 简单场景的边缘检测 效果不错。
3 Laplacian算子
是一种基于模板的边 缘检测算法，对于图 像中高频部分的边缘 较为敏感。
图像边缘检测的应用
自动驾驶
图像边缘检测器的设计与实现PPT83页
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
图像边缘检测系统的设计与实现
(3)重新加载模块
当图片进行操作改动后(错误的操作以及是对某图像进行边缘检测)，可以恢复到刚刚读取图片到工作区域的状态或者最近保存后的状态。
(4)24位图转化模块
本文第一章引言对全文进行叙述；第二章对图像的边缘系统进行了一个一般的描述；接着，在第三章中先介绍了比较经典的检测算子；在第四章中，对第三章的经典边缘检测算法进行编程实现，通过原图像在加入噪声和没有加入噪声的情况下进行边缘检测对比，然后得出结论；第五章对全文进行总结。
相信本文的论述对图像处理中的边缘检测方法研究以及应用具有一定的参考价值。
1.4
第1章绪论:介绍选题背景和意义、边缘检测的应用、噪声的影响以及论文的结构安排。在本章中主要介绍边缘检测背景以及作用。
第2章系统分析:对系统需求以及功能进行描述，还对系统的工作流程做了一些介绍。
第3章系统设计:对边缘检测的概要设计以及详细设计的介绍，简单介绍五种边缘检测算法。在算法的基础上设计边缘检测系统并给出系统的界面效果图。
This paper first chapteris a preface to all content.The second chapter to image edges made a general overview,Then, in the third chapter first introduced more classic detection operators,In the fourth chapter, for the third chapter of classic edge detection algorithm to the programming.Through the original image noise and did not join in to join the noise under the condition of edge detection contrast, then draw the conclusion,The fifth chapter of full-text were summarized in this paper.
图像边缘检测原理及方法.docx
图像边缘检测原理及方法像边缘检测原理边缘是图像上灰度变化瑕明显的地方，传统边缘检测利用此特点，对图像各像素点进行求微分或二阶微分來定位边缘像素点。
由灰度变化特点，可将边缘类熨分为阶梯状、脉冲状和屋顶状三种⑴。
对丁•阶梯状，图像边缘点对应一阶微分图像的蜂值和二阶微分图像的零交义处：对于脉冲状和屋顶状边缘，边缘点对应一阶导数的零交叉和二阶导数的峰值。
如图所示【兔三种不同类型的灰度图像：■对应的灰度变化曲红:灰度变化曲线的一阶导数：—A—灰度变化曲线的二阶导数：——V—(a)阶梯状(b)脉冲状(c)屋顶状图1-1三种不同类熨的边缘和对应的曲线根据数字图像特点，处理图像时常采用差分代替导数运算。
对丁图像的简单一阶导数运算，由丁•具有固定的方向性，只能检测特定方向的边缘，所以不具有普遍性。
为了克服一阶导数的缺点，我们定义图像的梯度为梯度算子，它是图像处理中最常用的一阶微分算法。
图像梯度的故巫要性质是梯度的方向是在图像灰度最大变化率上，它恰好可以反映出图像边缘上的灰度变化。
边缘检测笄子是利用图像边缘的突变性质來检测边缘的。
主耍分为两种类型⑶：一种是以一阶导数为基础的边缘检测算子，通过计算图像的梯度值來检测图像边缘，如：差分边缘检测、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子：一种是以二阶导数为棊冊i的边缘检测算子，通过寻求二阶导数中的过零点來检测边缘，如：Laplacian算子、LOG算子、Caimy算子。
1、差分边缘检测在处理数字图像的离散域时，可用图像的一阶差分苴接代替图像函数的导数。
二维离散图像函数在x方向的一阶差分定义为:/(x+l,y)-/(x,y),在y方向的一阶差分定义为：/(x,y + l)-/(x,)9[41o差分边缘检测通过求图像灰度迅速变化处的一阶导数算子的极值來检测奇异点。
某一点的值则代表该点的“边缘强度”，通过对这些值设定阈值进一步得到边缘图像。
同时，差分边缘检测要求差分方向与边缘方向垂苜•，此时霊对图像不同方向进行差分运算。
图像边缘检测课程设计报告
图像边缘的检测提取设计（陕西理工学院物理与电信工程学院通信1102班，陕西汉中 723003）指导教师：陈莉【摘要】边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而重要的内容。
该课程设计具体考察了五种最常用的边缘检测算子并运用MATLAB进行图像处理比较。
梯度算子简单有效，LOG算法和canny边缘检测器能产生较细的边缘。
【关键字】：MATLAB、边缘检测、图像处理Image edge detection to extract the design(Grade11,Class2,Major of Communication Engineering，School of Physics and telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723003,China)Tutor:chen li[Abstract]the basic features of the image edge, contains useful information in the image recognition, edge detection is a basicand important content of digital image processing. Thecurriculum design of the specific study of the five most commonedge detection operator and the use of MATLAB for comparison of image processing. Gradient operator is simple and effective,the LOG algorithm and the canny edge detector can producethinner edges.[keyword]: MATLAB, edge detection, image processing目录1绪论 (1)1.1边缘检测的背景 (1)1.2边缘检测的定义 (1)1.3图像边缘检测算法的研究内容 (2)1.4边缘检测的发展趋势 (3)2边缘检测的算法分析与描述 (3)2.1 Roberts算子 (3)2.2 Prewitt算子 (4)2.3 Sobel算子 (5)2.4 Laplacian算子 (6)2.5 Canny算子 (7)3算子性能分析比较 (8)4 算法的选择和实现 (9)4.1s sobel算子 (10)4.2sobel算子 (10)4.3prewitt算子 (11)设计总结 (12)致谢 (13)参考资料 (14)1绪论1.1边缘检测的背景在实际图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。
图像处理中的边缘检测与图像增强技术
图像处理中的边缘检测与图像增强技术边缘检测是图像处理领域中的重要技术，它主要用于提取图像中的边缘信息，帮助我们分析和理解图像。
图像增强则是通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。
本文将介绍边缘检测和图像增强的原理、常用算法和应用领域。
一、边缘检测技术边缘是图像中灰度变化比较大的区域，通常表示物体边界或者纹理的边界。
边缘检测的目标是在图像中找到这些边缘，并将其提取出来。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny算子。
1. Sobel算子Sobel算子是一种最简单和最常用的边缘检测算法之一。
它通过在图像中进行卷积运算，通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。
Sobel算子有水平和垂直两个方向的算子，通过计算两个方向上的差异来得到最终的边缘值。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，它与Sobel算子类似，也是通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。
不同之处在于Prewitt算子使用了不同的卷积核，其结果可能会略有差异。
3. Roberts算子Roberts算子是一种简单的边缘检测算法，它使用了一个2x2的卷积核。
通过计算相邻像素点之间的差异，Roberts算子可以提取图像中的边缘信息。
然而，Roberts算子相对于其他算法来说，其结果可能会较为粗糙。
4. Canny算子Canny算子是一种边缘检测的经典算法，由于其较好的性能和效果，被广泛应用于边缘检测领域。
Canny算子主要包括以下几步：首先，对图像进行高斯滤波，以平滑图像；其次，计算图像的梯度和边缘方向；然后，通过非极大值抑制去除不是边缘的像素；最后，通过双阈值算法将边缘连接为一条连续的线。
二、图像增强技术图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。
图像增强可以提高图像的质量，使得图像更适合用于后续的分析和处理。
《图像边缘检测》课件
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。
图像边缘检测系统设计
学号数字图像处理课程设计说明书图像边缘检测系统设计起止日期：2016 年12 月5 日至2016 年12 月9 日学生姓名班级13电信科1班成绩指导教师(签字）计算机与信息工程学院电子信息工程系2016年12月9日课程设计任务书2016—2017学年第一学期计算机与信息工程学院电子信息与科学技术专业 1 班级课程设计名称：数字图像处理课程设计设计题目: 图像边缘检测系统设计完成期限:自2016 年12 月 5 日至2016 年12 月9 日共 1 周一、课程设计依据在掌握数字图像处理基本算法的基础上，利用MATLAB、VC++、Java等编程语言设计具有指定功能的图形用户界面。
二、课程设计内容1、设计一个实现图像边缘检测功能的界面2、界面可以采用MATLAB、VC++、Java等编程语言设计3、要求界面能够读入并显示图片,通过各种控件选择并进行图像的边缘检测操作,操作结果在对比窗口中显示4、图像边缘检测功能至少包括单方向一阶微分检测（水平/垂直方向)、无方向微分检测（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子)等，每项功能可采用一个或多个算法实现三．课程设计要求1、要求每个同学独立完成设计任务。
2、课程设计说明书封面格式要求见《课程设计说明书格式要求》。
3、课程设计的说明书要求简洁、通顺,图像表达内容完整、清楚、规范。
4、课程设计说明书要求：1)说明题目的设计原理和思路、采用方法及设计流程.2)可采用图表或文字对图形用户界面各子模块的功能以及各子模块之间的关系做较详细的描述。
3)详细说明代码的编写流程。
4)采用图像及文字详细说明各功能的演示结果。
指导教师（签字)：系主任（签字)：批准日期:2016年12月1日目录第1章总体设计 (1)1.1 设计目的 (1)1.2 设计方案 (1)第2章GUI界面设计 (3)2.1 启动GUI界面 (3)2.2 控件设计 (4)第3章运行结果及主要程序 (8)3.1 边缘检测的步骤及结果 (8)3.2 主要程序 (10)总结 (15)参考文献 (16)第1章总体设计1。
图像边缘检测程序设计讲解
图1．2用于说明Sobel算子和Prewitt算子的邻域像素点标记
Prewitt算子与Sobel算子的方程完全一样，只是常量c=1．所以
(1．3)
请注意，与Sobel算子不同，这一算子没有把重点放在接近模板中心的像素点如图1.3所示
2、Robert算子
Robert算子边缘检测算子也叫交叉差分算子，是一种利用局部差分寻找边缘的算子，用 领域的处理。
正如前面所讲，采用 邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度．考虑一下上图中所示的点 周围点的排列．Sobel算子也是一种梯度幅值，
(1．1)
其中的偏导数用下式计算：
(1．2)
其中常数
和其他的梯度算子一样， 和 可用卷积模板来实现，如图1.1所示：
图1．1
请注意这一算子把重点放在接近于模板中心的像素点．Sobel算子是边缘检测器中最常用的算子之一．
'*.*', 'All Files (*.*)'}, ...
'Pick an image');
axes(handles.axes_src);
fpath=[pathname filename];
此代码缺少了imread读入图片，因此不能够正确的运行。应在代码后面加入如下代码：
img_src=imread(fpath);
，
其中 是高斯函数的散布参数，它控制着平滑程度。
已平滑数据阵列 的梯度可以使用 一阶有限差分近似来计算 与 偏导数的两个阵列 与 ：
(1．12)
在这个 正方形内求有限差分的均值，以便在图像中的同一点计算x和y的偏导数梯度。幅值和方位角可用直角坐标到极坐标的坐标转化公式来计算：
(1．13)
图像边缘检测器的设计与分析
M AGOUT
图12.2 图像处理系统接口关系图
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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， 检查出可以最终划分物体的特征。
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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 DSP图 像 主 处 理 器
位置跟踪
图12.1 DSP+FPGA/CPLD图像处理系统的组成框图
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第12章 图像边缘检测器的设计与分析
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第12章 图像边缘检测器的设计与分析
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
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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。
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)。
图像的边缘检测(实验报告)
数字信号处理实验图像的边缘检测图像的边缘检测一，原理本实验主要是对图像的边缘进行提取，通过对边缘的分析来分析图像的特征。
首先，了解一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[i,j]且处在强度显著变化的位置上的点。
边缘段：对应于边缘点坐标[i,j]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角。
边缘检测器：从图像中提取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法。
轮廓：边缘列表，或者是一条表示边缘列表的拟合曲线。
边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程，习惯上，边缘表的表示采用顺时针方向来排序。
边缘跟踪：一个用来确定轮廓的图像（指滤波后的图像）搜索过程。
边缘就是图像中包含的对象的边界所对应的位置。
物体的边缘以图像局部特性的不连续性的形式出现的，例如，灰度值的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。
从本质上说，边缘就意味着一个区域的终结和另外一个区域的开始。
图像边缘信息在图像分析和人的视觉中十分重要，是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。
边缘检测（edge detection）在图像处理和对象识别领域中都是一个重要的基本问题。
由于边缘的灰度不连续性，可以使用求导数的方法检测到。
最早的边缘检测方法都是基于像素的数值导数的运算。
本实验主要是对图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace算子和Canny算子运算，比较处理结果。
边缘检测有三个共性准则，1，好的检测结果，或者说对边缘的误测率尽可能低，就是在图像边缘出现的地方检测结果中不应该没有；另一方面不要出现虚假的边缘。
2，对边缘的定位要准确，也就是我们标记出的边缘位置要和图像上真正边缘的中心位置充分接近。
3，对同一边缘要有尽可能低的响应次数，也就是检测响应最好是单像素的。
二，对图像进行各种算子运算本实验中主要是对图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace算子和Canny 算子运算。
由于MATLAB对彩色图像不能进行分析。
图像边缘检测实验报告
图像边缘检测实验报告图像边缘检测实验报告引言：图像边缘检测是计算机视觉领域中一项重要的任务，它在许多应用中都起到关键作用。
边缘是图像中不同区域之间的分界线，它们包含了图像中物体的轮廓和形状信息。
因此，准确地检测和提取图像边缘对于目标识别、图像分割和特征提取等任务至关重要。
实验目的：本实验旨在通过实践探索和理解常用的图像边缘检测算法，并对其性能进行评估。
我们将使用不同的算法对一组测试图像进行边缘检测，并比较它们的结果，以了解它们的优缺点和适用场景。
实验方法：1. 数据准备：我们从公开的图像数据库中选择了一组具有不同特征和复杂度的测试图像。
这些图像包括自然风景、人物肖像和建筑物等多种场景，以覆盖不同的应用场景。
2. 算法选择：我们选择了三种常用的图像边缘检测算法进行实验：Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。
这三种算法在实践中被广泛应用，并且具有不同的特点和适用范围。
3. 实验步骤：a) Sobel算子：我们首先将测试图像转换为灰度图像，然后使用Sobel算子对其进行边缘检测。
Sobel算子是一种基于梯度的算法，它通过计算图像中每个像素点的梯度值来检测边缘。
b) Canny算子：接下来，我们使用Canny算子对同一组测试图像进行边缘检测。
Canny算子是一种基于多阶段处理的算法，它首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算梯度和非最大抑制，最后进行边缘连接和阈值处理。
c) Laplacian算子：最后，我们使用Laplacian算子对测试图像进行边缘检测。
Laplacian算子是一种基于二阶导数的算法，它通过计算图像中每个像素点的二阶导数值来检测边缘。
实验结果：通过对实验图像的边缘检测，我们得到了以下结果：1. Sobel算子产生了较为明显的边缘线，但在一些复杂场景下容易产生噪声，并且边缘线有时会断裂。
2. Canny算子在平滑处理后能够准确地检测到图像中的边缘，并且能够消除噪声和断裂的边缘线。
图像边缘检测
图像边缘检测一、实验目的1.掌握图像边缘检测的方法。
2.掌握AiCam框架的部署和使用。
二、实验内容1、算法原理1.1基本描述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
本实验中使用的是canny边缘检测算子，除此之外还有Sobel、Laplacian算子等。
2、功能设计2.1功能描述AiCam人工智能轻量化应用框架是一款面向于人工智能边缘应用的开发框架，采用统一模型调用、统一硬件接口、统一算法封装和统一应用模板的设计模式，实现了嵌入式边缘计算环境下进行快速的应用开发和项目实施。
AiCam为模型算法的调用提供RESTful调用接口，实时返回分析的视频结果和数据，同时通过物联网云平台的应用接口，实现与硬件的连接和互动，最终形成各色智联网产业应用。
AiCam框架如下图所示：四、实验步骤1.工程部署1.1硬件部署1）准备人工智能边缘应用平台，给边缘计算网关正确连接Wi-Fi天线、摄像头、电源。
2）按下电源开关上电启动边缘计算网关，将启动ubuntu操作系统。
3）系统启动后，连接局域网内的Wi-Fi网络，记录边缘计算网关的IP地址，1.21）运行MobaXterm工具，通过SSH登录到边缘计算网关（参考附录2）。
2）在SSH终端创建实验工作目录：3）通过SSH将本实验工程代码和aicam工程包上传到对应目录下。
4）在SSH终端输入以下命令解压缩实验工程。
2.工程运行1）在SSH终端输入命令运行实验工程：3.图像边缘检测1）点击应用左侧的菜单选择“图像边缘检测”，应用将会返回图像边缘的实时视频图像。
图像边缘检测课程设计
目录摘要 (1)一、前言 (2)二、算法分析与描述 (3)三、详细设计过程 (8)四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (10)五、程序运行截图及其说明 (11)六、简单操作手册 (14)设计总结 (16)参考资料 (17)致谢 (18)附录 (19)摘要在实际图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。
它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。
边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一，也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。
图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征，是图像的基本特征之一，广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理中。
因此，图像边缘和轮廓特征的检测与提取方法，一直是图像处理与分析技术中的研究热点，新理论、新方法不断涌现。
本文研究了一些边缘检测算法，包括传统的Roberts、Sobel、Prewitt、Canny 等算法。
经典边缘检测方法的抗噪声性能都较差，解决该问题的主要方法就是设置阈值，把得到的图像高频部分与阈值相比较以达到去噪的目的，所以阈值的选取显得尤为重要。
传统方法中的阈值都是通过实验确定的，没有统一的阈值选取方法。
本文利用边缘的最大后验概率估计，介绍一种新的边缘估计方法，从理论上说明了怎样选取最佳阈值。
文章中关于这些方法都有较详细的介绍，以及算法的实现步骤，对算法均进行了仿真实验。
关键词：边缘检测；图像处理； Matlab； Sobel；检测算法一、前言随着信息技术的不断发展和用户需求的不断增长,嵌入式系统逐渐走进国民生产的方方面面,其应用也日益广泛。
目前国内一个普遍被认同的定义是：以应用为中心、以计算机技术为基础、软件硬件可裁剪、适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。
嵌入式系统的应用领域也非常广泛。
嵌入式系统几乎包括了生活中的所有电器设备，如掌上PDA 、移动计算设备、手机上网、数字电视、多媒体、汽车、数字相机、电梯、空调、安全系统、自动售货机、工业自动化仪表与医疗仪器等。
图像边缘检测器的设计与实现共83页文档
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
图像边缘检测器的设计与实现
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
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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，
像的边界处理。 MAGOUT：像素边界判别信号输出，MAGOUT
为1时，表示当前像素为边界像素，为0表示为非边界
像素。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
CCD
Driver
D8～D15
D0～D7 WR
INT0
DATA WR READY FLEX10K20 CLK T_D CS MAGOUT
TMS320C5402 CLKOUT Executor (Buffered Serial Port) BSP A14 A15
拟选用FIFO，堆栈空时向主机发出准备好信号，主机
检测到它的数据传输请求时，传送一帧数据，由于 FIFO的大小与一帧图像的大小是一致的，所以接收完
毕后，堆栈满，Sobel处理器启动边缘检测进程，处理
完一帧数据后，堆栈重新变为空，为下一帧数据处理 作准备。其内部结构如图12.6所示。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
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
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。
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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
READY
CLK PROCESS_EN CNT3 CO CLK
MAGOUT
图12.5 图像边缘检测器总体结构图
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12.2.4 主要功能模块的设计
1. 帧窗口接收模块FIFO 由于高速设备与慢速设备之间处理速度的差别， 它们之间的数据传输一般采用查询方式或中断方式， 而数据同步传输则选择了帧同步方式。存储器的类型
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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
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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
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Q0 Q3 Q6 Q2 Q5 Q8 Q0 Q1 Q2 Q6 Q7 Q8 Q1 Q0 Q3 Q5 Q8 Q7 Q1 Q2 Q5 Q3 Q6 Q7
V=(Q0+2Q1+Q2) ? (Q6+2Q7+Q8) DR=(Q1+2Q0+Q3) ? (Q5+2Q8+Q7); DL=(Q1+2Q2+Q5) ? (Q3+2Q6+Q7) Magnitude＝Max(H, V, DR, DL)
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为了减少设计的复杂度，上面式子中的乘法运算 可以改写成加法运算： 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);
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
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DL=(Q1+Q2+Q2+Q5)? (Q3+Q6+Q6+Q7)
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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
像传感器中获取的灰度图(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
每三行划分为一个像素处理窗口的原则逐一进器的设计与分析
…
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
…
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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：
SUM(I)=A(I) XOR B(I) XOR C(I?1) C(I)=(A(I) AND B(I) ) OR (A(I) XOR B(I) AND C(I?1) 令 P(I)=A(I) XOR B(I); G(I)= A(I) AND B(I)
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其中P(I)、G(I)均与进位信号无关，则SUM(I)与C(I) 可表达为
并行流水方案，其内部结构如图12.9所示。
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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
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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
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。
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图12.9 滤波模块FILTER的内部结构图
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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：
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
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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。
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Q0 Q1 Q2
Q3 [i , j ] Q5
Q6 Q7 Q8
图12.3 像素窗
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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)