FPGA实现的高速连通区域标记算法

"基于惯量矩的椭圆拟合方法"这篇论文研究主要关注的是在高速图像处理中的连通区域标记算法的硬件实现。连通区域标记算法在模式识别、计算机视觉和图像处理等多个领域中扮演着重要角色，它能有效地提取图像特征并进行筛选。然而，在FPGA（现场可编程门阵列）环境中，这种算法往往需要较大的硬件资源和处理时间，成为性能瓶颈。 论文提出了一个优化策略，结合了游程编码和逐像素扫描法，旨在提高算法的执行效率。游程编码优化了标号生成过程，减少了临时标号和等价表的长度，同时实现了特征提取。通过这种方法，可以减少内存需求和计算复杂度。此外，利用逐像素扫描法，能够在单个时钟周期内完成标号跟踪，提高了处理速度。 等价表合并方法是另一个关键创新，它用于处理标号的合并和特征合并，简化了传统算法中多次扫描的需求。文献中的优化方法，如文献[5]和[6]，虽然降低了图像扫描次数，但仍然需要多次操作。而本文提出的方案能够更有效地完成这一任务，减少了处理时间。 FPGA仿真实验结果显示，对于连续输入的二值图像，该算法的运行时间仅包含图像输入时间和等价表合并时间，大大优于其他方法。这意味着它在图像的快速识别和跟踪应用中具有显著优势。 论文作者是王凯和施隆照，他们在福州大学物理与信息工程学院工作。他们的研究工作《基于FPGA的快速连通区域标记算法的设计与实现》发表在2016年的《计算机工程与应用》期刊上，篇幅为192-198页。这项工作不仅提供了理论上的算法改进，还给出了具体的FPGA实现，为实际的图像处理系统提供了高效的解决方案。