恶劣环境下图像二值化方法：Canny算法与FPGA实现

"本文主要探讨了一种在工业恶劣环境下图像二值化的处理方法，并介绍了其在FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）上的实现技术。作者张梅和王涛在研究Canny边缘检测算法的基础上，结合中值滤波进行改进，以应对复杂环境中的图像处理挑战。他们提出的方法将全局最优阈值法与局部自适应阈值法相结合，以更好地保留图像边缘信息。 首先，Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它通过高斯滤波器去除噪声，然后利用一阶和二阶导数检测边缘。在工业恶劣环境下，如高噪声、光照不均等因素会严重影响图像质量。为了增强Canny算法在这些条件下的性能，作者引入了中值滤波，这是一种非线性滤波方法，特别适用于消除椒盐噪声，对图像细节保持较好。 接下来，作者基于改进后的Canny边缘信息，提出了一个融合全局阈值和局部自适应阈值的二值化策略。全局阈值法适用于整体对比度均匀的图像，而局部自适应阈值法则能更好地处理对比度变化较大的区域。将两者结合，能够在保留图像边缘的同时，更好地适应环境的变化。 最后，讨论了该算法在FPGA上的实现原理。FPGA是一种可重构硬件，能够高效并行处理大量计算任务，适合图像处理这类实时性和速度要求高的应用。通过FPGA实现，可以大大提高图像二值化的速度和效率，满足工业实时监控或自动化生产线的需求。 实验结果显示，该方法在二值化图像时表现出色，能有效保留图像的边缘信息，适用于工业恶劣环境下的图像处理。文章被归类于TM46，即电子计算机技术领域，具有较高的学术价值和技术实用性，对于从事工业图像处理和FPGA应用的研究人员具有参考意义。" 这篇论文深入研究了如何在复杂的工业环境中进行有效的图像处理，尤其是在二值化阶段，以确保在噪声和光照不稳定的情况下仍能准确地识别图像特征。同时，通过FPGA的硬件实现，进一步提升了算法的实时性和处理能力，这对于提升工业自动化和智能监测系统的性能至关重要。