[发明专利]基于FPGA形态学算子的灰度图像处理系统及方法

说明书

本发明公开一种基于现场可编程门阵列FPGA形态学算子的灰度图像处理系统及方法，本发明的系统由控制模块、数据读取模块、模板更新模块、膨胀运算模块和腐蚀运算模块组成。本发明使用控制模块将灰度图像的像素值数据存储到静态随机存储器SRAM中，协调各模块运作；数据读取模块读取像素值数据构建搜索模板；模板更新模块根据灰度距离更新模板中的像素值；更新后的模板分别经膨胀运算模块和腐蚀运算模块得到膨胀和腐蚀结果。本发明可用在现场可编程门阵列FPGA上实现灰度图像的自适应形态学滤波，具有图像处理速度快，细节处理效果好的优点。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及灰度图像处理技术领域中的一种基于现场可编程门阵列FPGA(Field Programmable Gate Array)自适应形态学算子的灰度图像处理系统及方法。本发明可以对遥感、军事、工业、医学等领域中获得的灰度图像进行噪声抑制、图像分割、边缘检测、特征提取等处理。

背景技术

随着信息技术的不断发展，数字图像已成为人类获取信息的一种重要手段，广泛应用于通信、军事、医学等领域。利用数学形态学来处理数字图像能够获得很好的效果，可以有效地解决数字图像处理领域中的抑制噪声、图像分割、边缘检测、特征提取等问题。FPGA采用并行计算方式，对于规则固定的运算可以达到很快的处理速度，因此研究FPGA和数学形态学的结合可以很好地应用于数字图像处理。

山东理工大学在其申请的专利文献“基于综合形态学的图像混合滤波装置及方法”(申请日：2016年05月10日，申请号：201610305134.3，公开号：106023095B)中提出了一种基于综合形态学的图像混合滤波装置及方法。该装置包括基本模型构建模块，约束条件构建模块，混合模型构建模块，噪声图像处理模块。基本模型构建模块，用于构建基本形态学滤波模型。约束条件构建模块，用于构建滤波计算模型的约束条件，该约束条件包括结构元素个数以及权值约束条件。混合模型构建模块，用于依据上述构建的基本形态学滤波模型以及约束条件构建用于图形滤波的综合形态学混合滤波计算模型。噪声图像处理模块，用于使用上述构建的混合滤波计算模型对输入的待处理噪声图像进行滤波处理。该系统存在的不足之处是：对于要处理的图像，用基本的形态学滤波模型进行滤波，不能根据图像自身的特点做出自适应的调整。

重庆大学在其申请的专利文献“一种图像形态学滤波方法”(申请日：2015年12月17日，申请号：201510953779.3，公开号：105551002A)中提出了一种灰度图像的形态学滤波方法。该方法的实现过程为：首先获取原始灰度图像的尺寸大小，确定形态学运算类型和结构元素，然后根据图像尺寸、结构元素及图像处理器的内存对原始图像进行分解，得到多个子图像，最后利用图像处理器对多个子图像依次进行与滤波运算类型对应的基于选定结构元素的形态学滤波运算。该方法存在的不足之处是：用固定的结构元素对灰度图像进行形态学滤波，会造成原图像细节等局部特征信息丢失严重；只在软件上实现灰度图像的形态学滤波，由于软件的运算方式是串行的，处理速度较慢。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足，提出一种基于现场可编程门阵列FPGA自适应形态学算子的灰度图像处理系统及方法。

实现本发明目的的思路是：首先，通过控制模块将灰度图像的像素值数据存储到静态随机存储器SRAM中；其次，数据读取模块将要处理的像素点与其八邻域内的像素点取出构建3×3的搜索模板；然后，模板更新模块根据灰度距离，更新模板中的像素值；最后，膨胀运算模块和腐蚀运算模块分别对模板中心像素进行膨胀和腐蚀操作，并将运算结果存入相应的存储器中。

本发明的系统包括控制模块、数据读取模块、模板更新模块、膨胀运算模块、腐蚀运算模块，其中：

所述的控制模块，用于将输入的待处理灰度图像的像素值数据存储到静态随机存储器SRAM中，记录灰度图像的行数ROW，将行标志位i的值置为1，协调数据读取模块、模板更新模块、膨胀运算模块、腐蚀运算模块的运作；