基于FPGA的图像处理系统的设计与实现

段纪丁 杜 爽 钟荣 崔 鹏

1. 西南科技大学工程技术中心智能机器人创新实践班，四川 绵阳 621010 2. 西南科技大学信息工程学院，四川 绵阳 621010

基于FPGA的图像处理系统的设计与实现

段纪丁1杜 爽2钟荣2崔 鹏1

1. 西南科技大学工程技术中心智能机器人创新实践班，四川 绵阳 621010 2. 西南科技大学信息工程学院，四川 绵阳 621010

本文基于中值滤波算法与改进的Sobel边沿检测算法理论，采用了SOPC技术，以FPGA为核心设计了图像采集系统，通过VerlogHDL语言实现了图像处理算法模块对图像进行预处理，实现了图像的除噪、干扰滤除以及边沿检测与传输，实现了上、下位机的同步显示，并且通过上位机上可以结合更多的图像识别算法，为实现更加复杂的图像处理奠定了基础。

FPGA；中值滤波；Sobel检测算法；H264压缩

算法；VerlogHDL

中图类分号：TP317.4

引言

图像是人类获取信息的重要途径[1],随着数字图像技术的广泛应用，许多领域对图像的质量的要求越来越高，越来越多的图像处理的算法也在实际中得到应用，其中较为广泛的有中值滤波算法、Sobel图像边沿检测算法等。中值滤波算法是一种非线性空间滤波方法，对于脉冲干扰以及输入噪声有很好的处理效果[2]，但是本身对图像边沿的检测效果不是很好。本文基于中值滤波算法和一种改进的Sobel图像边沿检测算法[3]相结合，提出一种对图像进行处理的综合方式，并且以Altera公司的FPGA为核心，通过VerlogHDL语言构建上述算法模块，根据实际设计了图像处理系统，经实际效果显示，该系统对于图像有很好的处理效果。

1 图像处理算法的原理与设计

1.1 中值滤波算法原理[2]

中值滤波算法是图基（Turky）在1971年提出来的[4]，通过定义大小为N*N的领域，根据领域(x,y)内的像素灰度进行排序，以该点的中值midde作为该领域的等效灰度值。中值滤波是一种非线性基于领域操作的处理算法，能够有效地处理图像信号中的噪声和干扰，中值滤波公式如下：

上式（1）中，g(x,y)表示在(x,y)处

经过中值滤波后的等效灰度值。在FPGA中利用VerlogHDL语言构建中值滤波算法模块。本文对由3*3方形窗生成的9个像素输出数据进行滤波处理。图1为中值滤波算法流程图，将窗口中的9个像素分为3组，分别对这3组中的最值min_of_max， max_of_min和med_of_med进行比较，最后得到等效像素灰度值midde。

图1 中值滤波算法操作流程

1.2 改进Sobel算法原理[3]及构建

经典的Sobel算法是通过在图像空间，利用两个方向模板与图像邻域进行卷积，最后通过与阀值TH进行大小比较后的结果来判断是否图像边缘，这样的方式只能检测两个方向的边缘，对于较复杂的图像就不具备高效性，并且仅根据与阀值的大小关系判断边缘点是欠合理的。

基于以上不足，本文采取改进后的Sobel检测算法，通过边缘跟踪的思想，检测水平、垂直、左对角、右对角等8个不同方向上像素点的灰度平滑性来识别图像边沿,并且，根据检测该点的梯度值与确定阀值TH进行比较，见表1，判断是否为边缘点。计算式如式（2）：

表1 Sobel边沿检测算法改进前后效果对比

其中，grade(m,n)为像素点(m,n)对应的梯度值; Max(i,j)为(m,n)点8邻域

最大梯度值; 为控制因子。这种方式不但突出了对图像的边缘锐化, 而且有增强边缘对比值，为后期对图像位置的定位起到了重要的作用。图2为处理前后的效果对比图。

2 系统硬件结构[5]及处理结构

2.1 图像采集、处理与传输的工作流程

该系统采用CCD摄像头模块进行图像

信息的采集，由视频解码芯片SAA7113对采集的模拟图像信息进行数字化处理，并通过FPGA中FIFO内组成的数据帧存储在外部SDRAM中[6]，并且利用编码芯片SAA7121对处理后的数字信息进行D/A转换，使之能够输出PAL制式的电视视频信号，并利用H264图像压缩算法对处理后的数据进行了压缩处理，整个操作流程如图3所示：

图3 系统的硬件组成结构框

2.2 图像显示效果对比

基于设计的硬件与软件模块，对一静物进行了图像采集测试，如图4得知，图4a经过无线传输在TFT屏上显示的比图4a具有少许的噪声，并且图4b的灰度、对比度均发生些许的变化，但是基本上与图4a显示的效果一样，达到了预期的目的。

图4 图像显示效果对比

3 结束语

本文结合计算机图像处理技术、通信技术和嵌入式自动控制技术，设计了由FPGA为控制核心的图像处理系统。通过构建图像处理算法模块，实现了对图像的处理，从实验显示效果图来看，可以看出该图像采集方案实现了图像的无误采集、存储与传输，在项目处理图像采集与传输过程中起到了很重要的作用，该系统已经应用在笔者所承担的项目中。

[1] 孙红亮 等，基于FPGA+ARM的高速计算机屏幕信息记录系统[M]. 电子技术应用，2011:38-39.

[2] 王德胜,康令州. 基于FPGA的实时图像采集与预处理[M]. 器件与应用，2010:32-33.

[3] 刘彩. 一种改进的Sobel图像边缘检测算法[J]. 贵州工业大学学报（自然科学版），2004:77-78.

[4] 陈燕，李亚萍，杨永双. 一种适合FPGA实现的中值滤波算法及软硬件协同仿真[J]. 华北水利水电学院学报，2010:79-81.

[5] 马利刚,马铁华. 基于FPGA的实时图像采集系统设计[J]. 计量与测试技术，2009:51-56.[6] 高超,须文波,孙俊. 新的强高斯噪声自适应滤波方法[J]. 计算机工程与应用，2011:154-156

西南科技大学大学生创新基金（项目编号：CX11-011）

10.3969/j.issn.1001-8972.2012.09.045

A

段纪丁（1989- ），男，在读本科生，西南科技大学工程技术中心智能机器人创新实践班，研究方向：自动控制、控制理论与控制工程。