文件名称：图像平滑滤波器设计-ai基础：入门人工智能必看的论文
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更新时间：2024-06-29 06:09:27
FPGA 图像识别
预处理采用 3×3 的平滑滤波器对图像进行滤波 。 将 处理后的图像与样品颜色进行比较 ，当图像与样品颜色 的 R、G、B 分量的差值在一定范围内时 ， 图像像素被标 记为白色 ，否则标记为黑色 ，最终实现图像的二值化 。包 围盒对噪点非常敏感 ，在进行包围操作前 ，再对图像进 行一次滤波处理 。包围盒的作用是找出目标图像像素的 最小坐标以及最大坐标 ，通过这两个坐标即可计算出目 标的中心位置 。 3.1 图像平滑滤波器设计 传统的软件算法在实现滤波操作时 ，需要先把输入 和输出图像都缓冲到帧缓存中去 ， 对于每个输出像素 ， 算法获取输入图像对应窗口的像素并用滤波函数计算 来取得输出值 。由于每个输出都需要读取对应窗口的输 入像素 ，势必占用极大的内存带宽 ，并且处理性能会受 到内存带宽的限制 。由于每个输入像素都会被多个窗口 所利用 ，故可以先对输入图像进行缓存 ，以便在后续的 窗口中被重新利用 [ 6] 。 本设计使用流水处理的方法 ，实 现滤波算法的加速计算 ，算法结构如图 3 所示 。 3.2 图像二值化 在第一个时钟的上升沿 ， 摄像头输入的 16 bit 图像 数据先分割为 R、G、B 三个分量 ， 分别为 5 bit 、6 bit 、 5 bit，分别与样本颜色的对应分量进行比较 ，通过减法 器获得对应的误差绝对值 ，下一个时钟上升沿 ，这三个 误差的绝对值再与对应的阈值进行比较 ，最后把比较结 果进行与运算 ，作为最终输出 。 整个二值化操作的流水 线延时为两个时钟周期 。图 4 为其中一个处理通道的简 化表示 。 本设计的二值化操作是在 RGB 色彩空间上进 行的 ， 只有在 R、G、B 三个通道上同时满足条件的像素 点才会被设为最大值 。 3.3 图像腐蚀与膨胀 图像的腐蚀操作能够轻易地滤除面积小于窗口的 孤立噪点而不影响图像本身的清晰度 ，经过腐蚀后目标 图像会变小 ，需要膨胀操作来补偿腐蚀的影响 ，与平滑 滤波器相类似 。 其实现方法如图 5 所示 ，经过行缓冲的 像素数据依次进入窗口 ，通过对窗口内所有像素进行与 运算来实现腐蚀 ，进行或运算来实现膨胀 ，其效果如图 6 所示 。图 2 系统总体算法结构 样品颜色颜色采样 图像平滑滤波 二值化 腐蚀与膨胀 包围 颜色采样 VGA输出 FIFO SDRAM 图 3 通过流水线结构实现滤波操作 图像输入 行缓冲 行缓冲 R0 R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 滤波函数 输出 图 4 图像二值化 图像输入 样品颜色 图像输出置 1 置 0阈值 误差绝对值- > 图形、图像与多媒体 Image Processing and Multimedia Technology 46