FPGA实现的Prewitt边缘检测与细化提升实时图像处理精度

该篇论文深入探讨了Prewitt图像边缘检测及其在FPGA（现场可编程逻辑门阵列）中的实现策略。作者白颖杰和谢昭莉来自重庆大学自动化学院，针对实时图像处理的需求，他们将焦点放在如何利用FPGA的优势来优化边缘检测过程。Prewitt边缘检测是一种广泛应用的图像处理技术，它基于微分算子，相比Sobel算子，操作更为简洁但效果相近。 传统的模板卷积方法在FPGA上已经有一定的研究，但论文强调了对于边缘检测过程中阈值选择和边缘细化处理的不足。为了解决这些问题，作者提出了一种基于FPGA的自适应阈值算法，这种方法能够根据图像数据动态调整阈值，减少人为干预，从而提高边缘检测的精度。同时，非极大值抑制技术也被应用于边缘检测结果的细化处理，进一步提升了边缘的准确性和边缘检测的整体性能。 图像边缘检测在图像分析中至关重要，是图像分割、目标识别和形状提取的基础。由于卷积运算在空间域的高重复性和并行性，使得它在实时图像处理中成为瓶颈。FPGA的并行性和灵活性使其成为理想的硬件平台，能够显著提升图像处理速度，满足实时系统的需求。 具体到实践中，作者选取了320×240像素的8位灰度图像作为处理对象，使用3×3的Prewitt卷积模板进行边缘检测。这种处理方式不仅能够在线进行，还通过动态计算阈值和非极大值抑制技术，实现了边缘检测的精细化和实时性，确保了图像处理任务的高效完成。 这篇论文提供了Prewitt边缘检测在FPGA硬件上的创新解决方案，这对于提高实时图像处理系统的性能，尤其是在机器视觉和嵌入式系统中的应用具有重要意义。