毛麗民+劉叔軍+浦宇歡+等
摘要:為提高水果品質(zhì)檢測(cè)精度,針對(duì)以FPGA(Field-Programmable Gate Array,現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)為核心的水果檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行圖像增強(qiáng)方法的研究。以柑橘為對(duì)象,對(duì)水果圖像分別進(jìn)行了高斯算法、中值算法和圖像銳化3種圖像增強(qiáng)方法的試驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的柑橘圖像的增強(qiáng),并分析了3種方法對(duì)水果圖像增強(qiáng)的效果。結(jié)果表明,以FPGA為核心的圖像增強(qiáng)方法,通過(guò)并行處理結(jié)構(gòu)及流水線技術(shù),可實(shí)時(shí)處理可見(jiàn)光圖像,有效增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度,提高了圖像質(zhì)量,在水果品質(zhì)檢測(cè)方面具有較高的實(shí)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞:FPGA;水果檢測(cè);圖像增強(qiáng)
中圖分類號(hào): S126;TN911.73文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號(hào):1002-1302(2014)06-0395-04
收稿日期:2013-08-28
基金項(xiàng)目:江蘇省蘇州市科技計(jì)劃(編號(hào):SYN201109);常熟理工學(xué)院青年教師科研啟動(dòng)基金(編號(hào):QZ1101)。
作者簡(jiǎn)介:毛麗民(1981—),男,江蘇常熟人,碩士,講師,主要從事圖像處理與目標(biāo)跟蹤研究。E-mail:maolimin_1981@163.com。在水果無(wú)損檢測(cè)方法和技術(shù)研究中,水果圖像的邊緣信息是水果最基本的特征[1]。雖然,國(guó)內(nèi)外對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)的水果品質(zhì)檢測(cè)進(jìn)行了廣泛應(yīng)用研究,如蘋果的形狀、大小、顏色等。但是,我國(guó)目前基于機(jī)器視覺(jué)的水果檢測(cè)存在著檢測(cè)速度慢、系統(tǒng)龐大、成本高等問(wèn)題[2-3]。本研究提出了一種以FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)為核心的水果檢測(cè)系統(tǒng),利用該系統(tǒng)對(duì)水果圖像進(jìn)行增強(qiáng)。該系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的高斯算法、中值算法和圖像銳化,對(duì)水果圖像進(jìn)行增強(qiáng)[4]。
1水果品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
FPGA目前已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中,與傳統(tǒng)的DSP處理方法相比,F(xiàn)PGA有著明顯的優(yōu)勢(shì)。首先,F(xiàn)PGA 真正實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的并行處理;其次FPGA實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理非常靈活;最后隨著半導(dǎo)體技術(shù)的迅速發(fā)展,F(xiàn)PGA價(jià)格不斷降低,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)低成本的設(shè)計(jì)。本試驗(yàn)采用FPGA作為水果品質(zhì)檢測(cè)的處理核心,硬件核心部分采用XINLIX高性能 FPGA作為主處理芯片,圖像采集采用TCDl208AP型線陣CCD。通過(guò)CCD攝像頭獲取圖像,將數(shù)據(jù)輸入到FPGA,根據(jù)圖像增強(qiáng)方法實(shí)現(xiàn)了水果圖像的增強(qiáng)。系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)如圖1所示。
2基于FPGA的高斯濾波水果圖像增強(qiáng)方法
2.1高斯算法的原理
2.1.1高斯濾波法簡(jiǎn)介用二維零均值離散高斯函數(shù)作平滑濾波器,函數(shù)表達(dá)式為[5]:
g[i,j]=e-(i2+j2)2σ2。(1)
式中:g[i,j]為像素點(diǎn);高斯分布參數(shù)σ決定了高斯濾波器的寬度。高斯濾波器是一類根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來(lái)選擇權(quán)值的線性平滑濾波器,對(duì)去除服從正態(tài)分布的噪音是有效的。
調(diào)試過(guò)程中,改變采樣周期,水果圖像將發(fā)生變化。通過(guò)調(diào)試,得到的增強(qiáng)效果如圖3所示。
3基于FPGA的中值濾波水果圖像增強(qiáng)方法
3.1中值算法的原理
中值濾波是一種不同于卷積的鄰域運(yùn)算,它的思想是將一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的窗口A在圖像上依次移動(dòng),在每個(gè)位置上對(duì)窗口內(nèi)像素的灰度值由小到大進(jìn)行排列,然后將位于中間的灰度值作為窗口中心像素的輸出值。
3.2中值算法的system generator實(shí)現(xiàn)
使用system generator構(gòu)建的中值算法結(jié)構(gòu)如圖6所示。
3.3基于FPGA的中值算法的調(diào)試
中值算法對(duì)于水果圖像增強(qiáng)的效果如圖7至圖9所示。中值濾波是一種非線性的空間濾波,響應(yīng)基于圖像濾波器包圍的圖像區(qū)域中像素的排序,然后用統(tǒng)計(jì)排序的中值代替中心像素的值。中值濾波對(duì)脈沖噪聲非常有效,同時(shí)又能夠很好保護(hù)水果目標(biāo)圖像的邊緣。由圖7、圖8可知,中值濾波能有效地慮除橘子輪廓的毛刺,同時(shí)邊緣保護(hù)得非常好。
4基于FPGA的圖像銳化水果圖像增強(qiáng)方法
4.1圖像銳化的原理
圖像銳化就是補(bǔ)償圖像的輪廓,增強(qiáng)圖像的邊緣及灰度跳變的部分,使圖像變得清晰,分為空域處理和頻域處理2類[6]。圖像銳化算法模板如圖10所示。
4.2圖像銳化的system generator實(shí)現(xiàn)
最后通過(guò)對(duì)輸出水果圖像進(jìn)行調(diào)整,通過(guò)改變配置表中的參數(shù)值,調(diào)節(jié)圖像處理的結(jié)果,其中底層偏移的參數(shù)的調(diào)節(jié)范圍為0~5之間的整數(shù)。
4.3基于FPGA的圖像銳化的調(diào)試
通過(guò)改變Slice的配置表中的底層偏移位的參數(shù)來(lái)達(dá)到改變水果圖像處理的理想結(jié)果,參數(shù)為0~5時(shí)的水果圖像處理結(jié)果如圖13至圖15所示。
圖像銳化是一種補(bǔ)償輪廓、突出邊緣信息以使圖像更為清晰的處理方法。通過(guò)調(diào)試,圖像銳化補(bǔ)償圖像的輪廓,增強(qiáng)了橘子圖像的邊緣。隨著采樣周期的延長(zhǎng),圖像邊緣更突出、清晰。
5總結(jié)
本試驗(yàn)進(jìn)行了基于FPGA水果圖像增強(qiáng)方法的研究,主
要實(shí)現(xiàn)了3種水果圖像增強(qiáng)方法。基于FPGA的濾波算法可以并行地實(shí)現(xiàn),大大地提高了圖像分析和處理的速度。從處理結(jié)果看,高斯濾波器是線性平滑濾波器,對(duì)去除服從正態(tài)分布的噪音是有效的;中值濾波能很好地消除小的噪音,但噪音塊大于處理窗時(shí),就無(wú)能為力;圖像銳化增強(qiáng)了圖像的邊緣,使圖像邊緣突出、清晰。
參考文獻(xiàn):
[1]黨宏社,宋晉國(guó),郭琴. 基于ARM的嵌入式水果大小檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[J]. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2011,29(1):89-93.
[2]展慧,李小昱,王為,等. 基于機(jī)器視覺(jué)的板栗分級(jí)檢測(cè)方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,26(4):327-331.
[3]安愛(ài)琴,余澤通,王宏強(qiáng). 基于機(jī)器視覺(jué)的蘋果大小自動(dòng)分級(jí)方法[J]. 農(nóng)機(jī)化研究,2008(4):163-166.
[4]Sengee N,Sengee A,Heung-Kook C. Image contrast enhancement using bi-histogram equalization with neighborhood metrics[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics,2010,56(4):2727-2734.
[5]趙吉文,高尚,魏正翠,等. 基于FPGA的西瓜子機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2011,42(8):173-177.
[6]Zhang Q H,Zhang X F. Research of key algorithm in the technology of fingerprint identification[C]. IEEE Second International Conference on Computer Modeling and Simulation. Sanya,China,2010:282-284
摘要:為提高水果品質(zhì)檢測(cè)精度,針對(duì)以FPGA(Field-Programmable Gate Array,現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)為核心的水果檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行圖像增強(qiáng)方法的研究。以柑橘為對(duì)象,對(duì)水果圖像分別進(jìn)行了高斯算法、中值算法和圖像銳化3種圖像增強(qiáng)方法的試驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的柑橘圖像的增強(qiáng),并分析了3種方法對(duì)水果圖像增強(qiáng)的效果。結(jié)果表明,以FPGA為核心的圖像增強(qiáng)方法,通過(guò)并行處理結(jié)構(gòu)及流水線技術(shù),可實(shí)時(shí)處理可見(jiàn)光圖像,有效增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度,提高了圖像質(zhì)量,在水果品質(zhì)檢測(cè)方面具有較高的實(shí)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞:FPGA;水果檢測(cè);圖像增強(qiáng)
中圖分類號(hào): S126;TN911.73文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號(hào):1002-1302(2014)06-0395-04
收稿日期:2013-08-28
基金項(xiàng)目:江蘇省蘇州市科技計(jì)劃(編號(hào):SYN201109);常熟理工學(xué)院青年教師科研啟動(dòng)基金(編號(hào):QZ1101)。
作者簡(jiǎn)介:毛麗民(1981—),男,江蘇常熟人,碩士,講師,主要從事圖像處理與目標(biāo)跟蹤研究。E-mail:maolimin_1981@163.com。在水果無(wú)損檢測(cè)方法和技術(shù)研究中,水果圖像的邊緣信息是水果最基本的特征[1]。雖然,國(guó)內(nèi)外對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)的水果品質(zhì)檢測(cè)進(jìn)行了廣泛應(yīng)用研究,如蘋果的形狀、大小、顏色等。但是,我國(guó)目前基于機(jī)器視覺(jué)的水果檢測(cè)存在著檢測(cè)速度慢、系統(tǒng)龐大、成本高等問(wèn)題[2-3]。本研究提出了一種以FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)為核心的水果檢測(cè)系統(tǒng),利用該系統(tǒng)對(duì)水果圖像進(jìn)行增強(qiáng)。該系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的高斯算法、中值算法和圖像銳化,對(duì)水果圖像進(jìn)行增強(qiáng)[4]。
1水果品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
FPGA目前已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中,與傳統(tǒng)的DSP處理方法相比,F(xiàn)PGA有著明顯的優(yōu)勢(shì)。首先,F(xiàn)PGA 真正實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的并行處理;其次FPGA實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理非常靈活;最后隨著半導(dǎo)體技術(shù)的迅速發(fā)展,F(xiàn)PGA價(jià)格不斷降低,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)低成本的設(shè)計(jì)。本試驗(yàn)采用FPGA作為水果品質(zhì)檢測(cè)的處理核心,硬件核心部分采用XINLIX高性能 FPGA作為主處理芯片,圖像采集采用TCDl208AP型線陣CCD。通過(guò)CCD攝像頭獲取圖像,將數(shù)據(jù)輸入到FPGA,根據(jù)圖像增強(qiáng)方法實(shí)現(xiàn)了水果圖像的增強(qiáng)。系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)如圖1所示。
2基于FPGA的高斯濾波水果圖像增強(qiáng)方法
2.1高斯算法的原理
2.1.1高斯濾波法簡(jiǎn)介用二維零均值離散高斯函數(shù)作平滑濾波器,函數(shù)表達(dá)式為[5]:
g[i,j]=e-(i2+j2)2σ2。(1)
式中:g[i,j]為像素點(diǎn);高斯分布參數(shù)σ決定了高斯濾波器的寬度。高斯濾波器是一類根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來(lái)選擇權(quán)值的線性平滑濾波器,對(duì)去除服從正態(tài)分布的噪音是有效的。
調(diào)試過(guò)程中,改變采樣周期,水果圖像將發(fā)生變化。通過(guò)調(diào)試,得到的增強(qiáng)效果如圖3所示。
3基于FPGA的中值濾波水果圖像增強(qiáng)方法
3.1中值算法的原理
中值濾波是一種不同于卷積的鄰域運(yùn)算,它的思想是將一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的窗口A在圖像上依次移動(dòng),在每個(gè)位置上對(duì)窗口內(nèi)像素的灰度值由小到大進(jìn)行排列,然后將位于中間的灰度值作為窗口中心像素的輸出值。
3.2中值算法的system generator實(shí)現(xiàn)
使用system generator構(gòu)建的中值算法結(jié)構(gòu)如圖6所示。
3.3基于FPGA的中值算法的調(diào)試
中值算法對(duì)于水果圖像增強(qiáng)的效果如圖7至圖9所示。中值濾波是一種非線性的空間濾波,響應(yīng)基于圖像濾波器包圍的圖像區(qū)域中像素的排序,然后用統(tǒng)計(jì)排序的中值代替中心像素的值。中值濾波對(duì)脈沖噪聲非常有效,同時(shí)又能夠很好保護(hù)水果目標(biāo)圖像的邊緣。由圖7、圖8可知,中值濾波能有效地慮除橘子輪廓的毛刺,同時(shí)邊緣保護(hù)得非常好。
4基于FPGA的圖像銳化水果圖像增強(qiáng)方法
4.1圖像銳化的原理
圖像銳化就是補(bǔ)償圖像的輪廓,增強(qiáng)圖像的邊緣及灰度跳變的部分,使圖像變得清晰,分為空域處理和頻域處理2類[6]。圖像銳化算法模板如圖10所示。
4.2圖像銳化的system generator實(shí)現(xiàn)
最后通過(guò)對(duì)輸出水果圖像進(jìn)行調(diào)整,通過(guò)改變配置表中的參數(shù)值,調(diào)節(jié)圖像處理的結(jié)果,其中底層偏移的參數(shù)的調(diào)節(jié)范圍為0~5之間的整數(shù)。
4.3基于FPGA的圖像銳化的調(diào)試
通過(guò)改變Slice的配置表中的底層偏移位的參數(shù)來(lái)達(dá)到改變水果圖像處理的理想結(jié)果,參數(shù)為0~5時(shí)的水果圖像處理結(jié)果如圖13至圖15所示。
圖像銳化是一種補(bǔ)償輪廓、突出邊緣信息以使圖像更為清晰的處理方法。通過(guò)調(diào)試,圖像銳化補(bǔ)償圖像的輪廓,增強(qiáng)了橘子圖像的邊緣。隨著采樣周期的延長(zhǎng),圖像邊緣更突出、清晰。
5總結(jié)
本試驗(yàn)進(jìn)行了基于FPGA水果圖像增強(qiáng)方法的研究,主
要實(shí)現(xiàn)了3種水果圖像增強(qiáng)方法。基于FPGA的濾波算法可以并行地實(shí)現(xiàn),大大地提高了圖像分析和處理的速度。從處理結(jié)果看,高斯濾波器是線性平滑濾波器,對(duì)去除服從正態(tài)分布的噪音是有效的;中值濾波能很好地消除小的噪音,但噪音塊大于處理窗時(shí),就無(wú)能為力;圖像銳化增強(qiáng)了圖像的邊緣,使圖像邊緣突出、清晰。
參考文獻(xiàn):
[1]黨宏社,宋晉國(guó),郭琴. 基于ARM的嵌入式水果大小檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[J]. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2011,29(1):89-93.
[2]展慧,李小昱,王為,等. 基于機(jī)器視覺(jué)的板栗分級(jí)檢測(cè)方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,26(4):327-331.
[3]安愛(ài)琴,余澤通,王宏強(qiáng). 基于機(jī)器視覺(jué)的蘋果大小自動(dòng)分級(jí)方法[J]. 農(nóng)機(jī)化研究,2008(4):163-166.
[4]Sengee N,Sengee A,Heung-Kook C. Image contrast enhancement using bi-histogram equalization with neighborhood metrics[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics,2010,56(4):2727-2734.
[5]趙吉文,高尚,魏正翠,等. 基于FPGA的西瓜子機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2011,42(8):173-177.
[6]Zhang Q H,Zhang X F. Research of key algorithm in the technology of fingerprint identification[C]. IEEE Second International Conference on Computer Modeling and Simulation. Sanya,China,2010:282-284
摘要:為提高水果品質(zhì)檢測(cè)精度,針對(duì)以FPGA(Field-Programmable Gate Array,現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)為核心的水果檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行圖像增強(qiáng)方法的研究。以柑橘為對(duì)象,對(duì)水果圖像分別進(jìn)行了高斯算法、中值算法和圖像銳化3種圖像增強(qiáng)方法的試驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的柑橘圖像的增強(qiáng),并分析了3種方法對(duì)水果圖像增強(qiáng)的效果。結(jié)果表明,以FPGA為核心的圖像增強(qiáng)方法,通過(guò)并行處理結(jié)構(gòu)及流水線技術(shù),可實(shí)時(shí)處理可見(jiàn)光圖像,有效增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度,提高了圖像質(zhì)量,在水果品質(zhì)檢測(cè)方面具有較高的實(shí)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞:FPGA;水果檢測(cè);圖像增強(qiáng)
中圖分類號(hào): S126;TN911.73文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號(hào):1002-1302(2014)06-0395-04
收稿日期:2013-08-28
基金項(xiàng)目:江蘇省蘇州市科技計(jì)劃(編號(hào):SYN201109);常熟理工學(xué)院青年教師科研啟動(dòng)基金(編號(hào):QZ1101)。
作者簡(jiǎn)介:毛麗民(1981—),男,江蘇常熟人,碩士,講師,主要從事圖像處理與目標(biāo)跟蹤研究。E-mail:maolimin_1981@163.com。在水果無(wú)損檢測(cè)方法和技術(shù)研究中,水果圖像的邊緣信息是水果最基本的特征[1]。雖然,國(guó)內(nèi)外對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)的水果品質(zhì)檢測(cè)進(jìn)行了廣泛應(yīng)用研究,如蘋果的形狀、大小、顏色等。但是,我國(guó)目前基于機(jī)器視覺(jué)的水果檢測(cè)存在著檢測(cè)速度慢、系統(tǒng)龐大、成本高等問(wèn)題[2-3]。本研究提出了一種以FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)為核心的水果檢測(cè)系統(tǒng),利用該系統(tǒng)對(duì)水果圖像進(jìn)行增強(qiáng)。該系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的高斯算法、中值算法和圖像銳化,對(duì)水果圖像進(jìn)行增強(qiáng)[4]。
1水果品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
FPGA目前已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中,與傳統(tǒng)的DSP處理方法相比,F(xiàn)PGA有著明顯的優(yōu)勢(shì)。首先,F(xiàn)PGA 真正實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的并行處理;其次FPGA實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理非常靈活;最后隨著半導(dǎo)體技術(shù)的迅速發(fā)展,F(xiàn)PGA價(jià)格不斷降低,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)低成本的設(shè)計(jì)。本試驗(yàn)采用FPGA作為水果品質(zhì)檢測(cè)的處理核心,硬件核心部分采用XINLIX高性能 FPGA作為主處理芯片,圖像采集采用TCDl208AP型線陣CCD。通過(guò)CCD攝像頭獲取圖像,將數(shù)據(jù)輸入到FPGA,根據(jù)圖像增強(qiáng)方法實(shí)現(xiàn)了水果圖像的增強(qiáng)。系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)如圖1所示。
2基于FPGA的高斯濾波水果圖像增強(qiáng)方法
2.1高斯算法的原理
2.1.1高斯濾波法簡(jiǎn)介用二維零均值離散高斯函數(shù)作平滑濾波器,函數(shù)表達(dá)式為[5]:
g[i,j]=e-(i2+j2)2σ2。(1)
式中:g[i,j]為像素點(diǎn);高斯分布參數(shù)σ決定了高斯濾波器的寬度。高斯濾波器是一類根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來(lái)選擇權(quán)值的線性平滑濾波器,對(duì)去除服從正態(tài)分布的噪音是有效的。
調(diào)試過(guò)程中,改變采樣周期,水果圖像將發(fā)生變化。通過(guò)調(diào)試,得到的增強(qiáng)效果如圖3所示。
3基于FPGA的中值濾波水果圖像增強(qiáng)方法
3.1中值算法的原理
中值濾波是一種不同于卷積的鄰域運(yùn)算,它的思想是將一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的窗口A在圖像上依次移動(dòng),在每個(gè)位置上對(duì)窗口內(nèi)像素的灰度值由小到大進(jìn)行排列,然后將位于中間的灰度值作為窗口中心像素的輸出值。
3.2中值算法的system generator實(shí)現(xiàn)
使用system generator構(gòu)建的中值算法結(jié)構(gòu)如圖6所示。
3.3基于FPGA的中值算法的調(diào)試
中值算法對(duì)于水果圖像增強(qiáng)的效果如圖7至圖9所示。中值濾波是一種非線性的空間濾波,響應(yīng)基于圖像濾波器包圍的圖像區(qū)域中像素的排序,然后用統(tǒng)計(jì)排序的中值代替中心像素的值。中值濾波對(duì)脈沖噪聲非常有效,同時(shí)又能夠很好保護(hù)水果目標(biāo)圖像的邊緣。由圖7、圖8可知,中值濾波能有效地慮除橘子輪廓的毛刺,同時(shí)邊緣保護(hù)得非常好。
4基于FPGA的圖像銳化水果圖像增強(qiáng)方法
4.1圖像銳化的原理
圖像銳化就是補(bǔ)償圖像的輪廓,增強(qiáng)圖像的邊緣及灰度跳變的部分,使圖像變得清晰,分為空域處理和頻域處理2類[6]。圖像銳化算法模板如圖10所示。
4.2圖像銳化的system generator實(shí)現(xiàn)
最后通過(guò)對(duì)輸出水果圖像進(jìn)行調(diào)整,通過(guò)改變配置表中的參數(shù)值,調(diào)節(jié)圖像處理的結(jié)果,其中底層偏移的參數(shù)的調(diào)節(jié)范圍為0~5之間的整數(shù)。
4.3基于FPGA的圖像銳化的調(diào)試
通過(guò)改變Slice的配置表中的底層偏移位的參數(shù)來(lái)達(dá)到改變水果圖像處理的理想結(jié)果,參數(shù)為0~5時(shí)的水果圖像處理結(jié)果如圖13至圖15所示。
圖像銳化是一種補(bǔ)償輪廓、突出邊緣信息以使圖像更為清晰的處理方法。通過(guò)調(diào)試,圖像銳化補(bǔ)償圖像的輪廓,增強(qiáng)了橘子圖像的邊緣。隨著采樣周期的延長(zhǎng),圖像邊緣更突出、清晰。
5總結(jié)
本試驗(yàn)進(jìn)行了基于FPGA水果圖像增強(qiáng)方法的研究,主
要實(shí)現(xiàn)了3種水果圖像增強(qiáng)方法。基于FPGA的濾波算法可以并行地實(shí)現(xiàn),大大地提高了圖像分析和處理的速度。從處理結(jié)果看,高斯濾波器是線性平滑濾波器,對(duì)去除服從正態(tài)分布的噪音是有效的;中值濾波能很好地消除小的噪音,但噪音塊大于處理窗時(shí),就無(wú)能為力;圖像銳化增強(qiáng)了圖像的邊緣,使圖像邊緣突出、清晰。
參考文獻(xiàn):
[1]黨宏社,宋晉國(guó),郭琴. 基于ARM的嵌入式水果大小檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[J]. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2011,29(1):89-93.
[2]展慧,李小昱,王為,等. 基于機(jī)器視覺(jué)的板栗分級(jí)檢測(cè)方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,26(4):327-331.
[3]安愛(ài)琴,余澤通,王宏強(qiáng). 基于機(jī)器視覺(jué)的蘋果大小自動(dòng)分級(jí)方法[J]. 農(nóng)機(jī)化研究,2008(4):163-166.
[4]Sengee N,Sengee A,Heung-Kook C. Image contrast enhancement using bi-histogram equalization with neighborhood metrics[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics,2010,56(4):2727-2734.
[5]趙吉文,高尚,魏正翠,等. 基于FPGA的西瓜子機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2011,42(8):173-177.
[6]Zhang Q H,Zhang X F. Research of key algorithm in the technology of fingerprint identification[C]. IEEE Second International Conference on Computer Modeling and Simulation. Sanya,China,2010:282-284