FPGA驱动的非均匀光照图像实时分割策略

本文档主要探讨了一种针对非均匀光照条件下的图像分割问题，提出了一种创新的解决方案——基于FPGA的实时图像分割方法。作者是杨勇、范胜利、张芸蕾和王一刚，他们分别来自太原科技大学电子信息工程学院和浙江大学宁波理工学院的信息科学与工程学院。 在研究过程中，他们首先通过图像传感器获取原始图像数据，这是图像处理的第一步。接着，他们采用Sobel边缘检测算法来检测图像中的边缘，这是一种广泛应用的边缘检测技术，它能有效地识别图像中的轮廓和边界信息。边缘检测的结果作为后续处理的基础，有助于区分不同区域。 为了进一步提升分割效果，特别是在非均匀光照环境下，他们引入了Bensen局部二值化技术。这种技术能够在局部区域内对边缘进行细化处理，增强图像的细节，使得图像中的目标更为突出。通过将边缘检测和局部二值化这些步骤并行处理在FPGA（Field-Programmable Gate Array）上，实现了图像的高速采集和实时分割，提高了处理效率。 FPGA的优势在于其高度可编程性和并行处理能力，这使得本方法能够在实时环境中稳定地工作，有效抵抗非均匀光照对图像分割质量的影响。实验结果表明，这种方法显著改善了分割效果，使得图像的目标更加清晰，分割质量得到了显著提高。 关键词如"非均匀光照"、"边缘检测"、"局部二值化"和"FPGA"表明了论文的核心内容和研究重点。此外，"图像分割"是论文的核心应用领域，它对于计算机视觉、模式识别、医学图像处理等众多技术领域的实践具有重要意义。 这篇论文为解决非均匀光照条件下的图像分割问题提供了一种实用且高效的策略，展示了FPGA在实时图像处理中的潜力，并为相关领域的研究者提供了新的思考方向和技术参考。