基于nios Ⅱ的實時圖像邊緣檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、伴隨著如今圖像處理技術和視頻監(jiān)控電子技術向精密高速便攜式飛速發(fā)展，使用基于FPGA為核心的SOPC片上系統(tǒng)的解決方案為實現(xiàn)目標圖像的采集、存儲和圖像數(shù)字處理及顯示提供了全新的思路。而實現(xiàn)圖像邊緣檢測的算法是圖像處理和計算機視覺等領域最基本的技術，如何快速、精確進行邊緣檢測又是圖像處理中的一個難題。由于圖像邊緣檢測在實際的應用中有著很大的價值所以圖像邊緣檢測基本算法和基于這種算法的可編程邏輯器件上的實現(xiàn)一直是國內外研究的熱點。
　　

2、本文對基于niosⅡ的實時圖像邊緣檢測系統(tǒng)進行了研究，查閱了大量資料充分了解了當今數(shù)字圖像處理的實現(xiàn)方法和應用。特別對圖像邊緣檢測算法進行了深入的研究，設計了一種運用Altera公司提供的DE2開發(fā)板為開發(fā)平臺，將SOPC技術應用于圖像采集存儲和圖像處理來實現(xiàn)圖像邊緣檢測。系統(tǒng)采用NiosⅡ軟核處理器作為總控制器，將CMOS傳感器采集到的視頻圖像經(jīng)過圖像數(shù)字化、解碼后緩存到SRDAM，然后再通過Avalon端口將視頻圖像從SDRAM中讀

3、取出來，經(jīng)過格式轉換和空間轉換后采集來的圖像依次進行去噪處理和圖像邊緣的提取。圖像邊緣檢測采用Sobel算子，濾波采用中值濾波并經(jīng)過Matlab/Simulink建模和仿真生成SOPC用戶自定義IP添加于NiosⅡ系統(tǒng)構成系統(tǒng)主要的圖像處理模塊。最后處理得到的幀圖像信息通過VGA顯示器實時顯示。文中詳細論述了圖像邊緣檢測系統(tǒng)各個模塊的設計方法。以QuartusⅡ9.0和Matlab為主要的軟件開發(fā)環(huán)境，在SOPCBuilder平臺下完成