FPGA实现的实时流水线连通域标记算法_.pdf_FPGA图像连通域 - CSDN文库

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FPGA 实现的实时流水线连通域标记算法

本文要介绍的是两年前我自己琢磨出来的一种用 FPGA 实现的二值图像连通域标记算法。

这个算法的特点是它是一个基于逐行扫描的流水线算法，也就是说这个算法只需要缓存若

干行的图像数据，并在这若干行的固定延时内就给出结果，实时性很高，计算延时就只有

这若干行，FPGA 也无需外界 SRAM 或 DDR 来缓存图像数据。算法也不会因为图像中的连

通区域数目多了就会变慢，因为这是流水线算法，就没有处理目标多了还会变慢这个概

念。而该算法在 PC 上也有高速实现的潜力。



我当时研究连通域标记算法时，没有找到多少关于如何用 FPGA 实现连通域标记算法的文

献，自然也没有找到和我这算法思路一样的算法实现介绍。直到后来我在看一本国外的讲

FPGA 做图像处理的书时，才看到了书中有提到类似的思路，但也没有讲该如何具体实现。

所以我琢磨出这个算法的确是我自己想出来的，但在之前有没有别人也做出来了，这个我

不知道，我猜是有的，可能自己偷着用去了，没有公开，或者我没查到。现在我想写篇科

普文章介绍一下这个算法，当然我也可以写学术文章到期刊上去发表，但我不喜欢写学术

文章，而且觉得发表在学术期刊上的文章也没多少人看，一般人还不能直接在网上看到，

还要买它的数据库，所以还不如写科普文章放在我 becomequantum 的博客上，以后搞这方

面研究的人，只要在网上搜一下“FPGA+连通域标记”关键词就能找到这篇文章。

http://blog.sina.com.cn/froghole

什么是连通域标记算法呢？



一般不搞图像处理的人是不会接触到这个术语的，搞图像处理的人则会知道这个算法是图

像处理里面的一个基本算法。那它是干啥的呢？



请看上图，图片中的灰白色背景上有两个物体，其实就是两个花生米啦。那如果让你编程

处理这个图像，告诉这两个花生米在图片中的位置，这个程序该怎么编？



其实二值化之后这幅图片在电脑里已经不是图片或图像数据了，而是二值化数据。因为非

黑即白只需要一位数据，0（白）或 1（黑），就能代表了，而原来的 RGB 数据是三个字节

二十四位，这一下子可省了好多数据空间。当然其实在电脑里处理也没省多少，因为电脑

处理数据的单位至少是字节，你要是按位存储和处理实际上反而会带来更多麻烦。但在

FPGA 里可以按位处理，二值化后的确能起到节省存储空间的作用。



二值化的主要目的其实就是略去不必要的信息，因为我要完成定位这个任务，只需要上图

的这个二值黑白轮廓图就可以了，不需要其它的颜色信息。图像二值化之后接下来的步骤

就是连通域标记。所以该算法的全称是：二值图像的连通域标记算法。



啥叫连通区域呢？为啥一个确定花生米位置的算法要叫连通区域标记？标记个啥？



我们再来看看上面这个二值化并放大后的示意图。花生米变成了两坨黑黑的像素点，那这

两坨黑点看起来有什么规律？这还能有什么规律，不就是两坨像素点么？其实是有规律

的，左边这坨黑像素点中，像素点之间是相互连通的，也就是一个挨着一个的，右边那坨

也是，但这两坨之间并没有连通。这也能叫规律，我一眼就看出来了？哈哈，又来了，记

住电脑是没有一眼看能力的，电脑就是靠这个连通不连通的规律，识别出这有两个连通

域，也就是代表着两个物体，然后能统计出这两个连通域的有关信息，比如其在图像中所

处的位置，大小（所包含像素点数），边长（边缘上所包含像素点数）等等。



电脑在处理上面这个二值化图片数据时，它会从图像的左上角那个点开始往右逐个像素点

的扫描图像数据，当它扫描发现一个黑点时，就会继续去找这个黑点附近有没有和它相邻

的黑点，找到了一个就再找下一个。也就是按照一定顺序，要把这一坨黑点从最上一行最

左的那一个开始，挨个的都找到并做上标记，比如标记个值“2”（原来它的值是“1”，代表

黑点）。然后再扫描到另一片黑点时把这一片黑点都标记成“3”，最后这两片黑点连通区域

都被标记上了不同的数值已示区别。然后再扫描一遍图像就可以统计出这两个不同连通区

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drjiachen

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