[发明专利]基于FPGA语言的图像边界锐化算法、装置和控制系统

说明书

本申请涉及一种基于FPGA语言的图像边界锐化算法、装置和控制系统，通过获取图片，将RGB信号转为YUV数据；基于Laplace算子模板，对图片中当前像素点的Y分量进行卷积操作，计算并获得当前像素点的MaxLine值；求取当前像素点N×N内其他所有像素点的MaxLine值，并计算出其他所有像素点的MaxLine值的和值；若其他所有像素点的和值大于0且当前像素点的MaxLine值等于1，则认定当前像素点为需要进行锐化的边界点，并计算最终的锐化值。通过Laplace算子模板计算并找到符合锐化条件的边界点并进行锐化处理，用于进行连贯性锐化而取得更高的图像效果。算法占用资源较少，可以减少孤立点的噪声。

技术领域

本公开涉及技术领域，尤其涉及一种基于FPGA语言的图像边界锐化算法、装置和控制系统。

背景技术

相机需要在FPGA上进行，同时需要快速实时处理数据，并有需要保证低延迟的要求，所以无法进行迭代操作，且资源有限。

目前现有一些算法比如图像锐化算法，是使图像边缘更清晰的一种图像处理方法，常用的做法是提取图像的高频分量，将其叠加到原图上。图像高频分量的提取有两种做法，一种是用高通滤波器，得到高频分量，另一种是通过低通滤波，用原图减低频得以高频。直接提取高频的方法有sobel算法、laplcian算子等，sobel算子是图像的一阶导数，提取的是梯度信息，分水平和垂直两种，常常用来做边缘检测、方向判别，sobel算子在斜坡处不为0，因此会产生较粗的边缘。

因此上述算法主要是采用对图像高频分量进行增强，但是如果想要使用小资源而不用迭代的方式等实现又都比较不实用，同时锐化可能会增大孤立的的噪声增大。

然而针对工业显微镜环境需求，要求图像可以对很细的边界进行精准锐化，同时又要保证尽可能多的进行连贯性锐化用于取得更高的图像效果。因此有必要进行算法改进，提高图像边界锐化效果。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提出一种基于FPGA语言的图像边界锐化算法、装置和控制系统。

本申请一方面，提出一种基于FPGA语言的图像边界锐化算法，其特征在于，包括如下步骤：

获取图片，将RGB信号转为YUV数据；

基于Laplace算子模板，对图片中当前像素点的Y分量进行卷积操作，计算并获得当前像素点的MaxLine值；

求取当前像素点N×N内其他所有像素点的MaxLine值，并计算出其他所有像素点的MaxLine值的和值；

若其他所有像素点的和值大于0且当前像素点的MaxLine值等于1，则认定当前像素点为需要进行锐化的边界点，并计算最终的锐化值。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，基于Laplace算子模板，对图片中当前像素点的Y分量进行卷积操作，计算并获得当前像素点的MaxLine值，包括：

使用Laplace算子，构建Laplace算子模板；

进行非极大值X抑制操作，利用所构建的Laplace算子模板X，对当前像素点的X分量做卷积，计算得到gayX分量；

进行Y分量卷积操作，利用所构建的Laplace算子模板Y，对当前像素点的Y分量做卷积，计算得到gayY分量；

计算gayX分量的绝对值和gayY分量的绝对值之和，得到grad：

grad＝gayX分量的绝对值+gayY分量的绝对值；

令dTemp＝grad。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，基于Laplace算子模板，对图片中当前像素点的Y分量进行卷积操作，计算并获得当前像素点的MaxLine值，还包括：