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拉普拉斯算子的FPGA實現(xiàn)方法

作者: 時間:2009-09-22 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
引 言
在圖像處理系統(tǒng)中常需要對圖像進行預(yù)處理。由于圖像處理的數(shù)據(jù)量大,對于實時性要求高的系統(tǒng),采用軟件實現(xiàn)通常難以滿足實時性的要求。Altera的QuartusⅡ作為一種可編程邏輯的設(shè)計環(huán)境,由于其強大的設(shè)計能力和直觀易用的接口,越來越受到數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計者的歡迎。QuartusⅡ支持Altera的IP核,包含了LPM/Megafunctions宏功能模塊庫,設(shè)計者只需要選取設(shè)置這些功能模塊的相關(guān)參數(shù)就可以在程序中調(diào)用,從而使用戶可以充分利用成熟的模塊,大大簡化了設(shè)計的復(fù)雜性,加快了設(shè)計速度。
是一種重要的圖像增強算子,它是一種各向同性濾波器,即濾波器的響應(yīng)與濾波器作用圖像的突變方向無關(guān),而且實現(xiàn)簡單,被廣泛用于圖像銳化和高頻增強等算法中。
在此,提出一種使用QuartusⅡ開發(fā)環(huán)境的Megafunctions功能模塊實現(xiàn)的方案,可以做到實時增強圖像的高頻細(xì)節(jié)。


1 Laplacian算子
是各向同性線性算子,二元函數(shù)f(x,y)的拉普拉斯變換定義為:

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/188608.htm


基本高通濾波模板中所有系數(shù)的和為0,如果在模板所覆蓋的區(qū)域內(nèi)像素的灰度值都相同或者灰度值的變化較為緩慢.則模板的輸出為0或輸出很小。人們常用的高通提升濾波方法,就是將原圖像乘以一個放大因子A,再減去低通濾波圖像。高通提升濾波可以表示為:
高通提升濾波圖像=A×原圖像-低通濾波圖像=(A-1)×原圖像+原圖像-低通濾波圖像=(A-1)×原圖像+高通濾波圖像
即:


式中:當(dāng)A=1時,高通提升濾波就是基本的高通濾波;當(dāng)A>1時,部分原圖像被加到高通濾波的結(jié)果上,這就恢復(fù)了部分高通濾波中丟失的低頻成分。因此,經(jīng)過高通提升濾波的圖像與原圖像更加相像,同時又對圖像的邊緣進行了增強。
進行模板卷積的主要步驟為:
(1)將模板在圖中漫游,并將模板中心與圖中某個像素位置重合;
(2)將模板上系數(shù)與模板下對應(yīng)像素相乘;
(3)將所有乘積相加;
(4)將和(模板的輸出響應(yīng))賦給圖中對應(yīng)模板中心位置的像素。
當(dāng)模板遍歷圖像中的每個像素就得到圖像濾波結(jié)果。實現(xiàn)Laplacian高通提升濾波的模板如圖1所示。

文獻[2]的實驗證明,使用圖1(a)所示掩模能得到更好的銳化效果,所以在硬件實現(xiàn)時使用該掩模。實驗中取A=1。

2 Laplacian算子的硬件實現(xiàn)及結(jié)果
使用Laplacian算子濾波是將模板與圖像做卷積運算,然后將得到的結(jié)果取絕對值后,再進行防治溢出(灰度值大于255)處理。所以在用硬件實現(xiàn)Laplacian算子時可分成三個步驟:構(gòu)造模板;使用模板對圖像進行卷積運算;對卷積后的結(jié)果做后處理。
2.1 硬件數(shù)據(jù)緩存模塊
要想得到3×3的方形模板窗,需要使用數(shù)據(jù)緩存器,在該設(shè)計中,調(diào)用宏功能模塊中的Shift register功能模塊就能實現(xiàn)這一功能,十分方便。
Shift register功能模塊,是一個可配置的具有抽頭(taps)輸出的移位寄存器,可實現(xiàn)功能如圖2(b)所示。

以處理大小為256×256的8位灰度圖像為例進行討論。在對移位寄存器進行配置時,shiftin,shiftout設(shè)置為8位,3個抽頭。相鄰兩個抽頭相距256。為了方便控制,還需要為該模塊添加時鐘控制信號,如圖2(a)所示。

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