[發明專利]基于FPGA自適應形態學算子的二值圖像處理方法

有效

• 申請號: 201710974965.4
• 申請日: 2017-10-19
• 公開（公告）號: CN107845102B
• 公開（公告）日: 2020-01-31
• 發明（設計）人: 王俊平;李艷波;白瑞雪
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/155
• 分類號: G06T7/155
• 代理公司: 61205 陜西電子工業專利中心
• 代理人: 田文英;王品華

本發明公開了一種基于FPGA自適應形態學算子的二值圖像處理方法，本方法實現步驟為：(1)輸入圖像；(2)提取像素值；(3)自適應選取結構和元素；(4)膨脹運算；(5)閉運算；(6)腐蝕運算；(7)開運算；(8)轉化為二值圖像；(9)輸出結果圖；本發明相對于已有的方法實現二值自適應形態學算子，在處理二值圖像時可以得到更好效果的同時更好的保留原圖像的特點的優點，同時在現場可編程門陣列FPGA上實現自適應形態學算子，具有可以提高圖像處理速度的優點。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，更進一步涉及圖像數據處理技術領域中的一種基于現場可編程門陣列FPGA(Field-Programmable Gate Array)的自適應形態學算子的數字圖像處理方法。本發明可以應用于通信、氣象生物、軍事、機器人視覺、醫學等技術領域中來解決抑制噪聲、特征提取、邊緣檢測、圖像分割、形狀識別、紋理分析、圖像恢復與重建、圖像壓縮等數字圖像處理問題。

背景技術

在這個信息的時代，數字圖像作為人類感知世界的視覺基礎，是人類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要手段，在科研、工業等各個領域都有相當廣泛的應用。數學形態學作為一門新興的數字圖像處理與分析學科，其基本理論和方法已經廣泛應用于數字圖像處理的各個領域，如圖像預處理、抑制噪聲、特征提取、目標檢測、邊緣檢測、圖像分割、形狀識別、紋理分析、圖像恢復與重建、圖像壓縮等數字圖像處理問題。因此，研究數學形態學算子與FPGA的結合以便于形態學在數字圖像處理領域的應用尤為重要。

陳鑫元、李筠、楊海馬、宋佳、邵璐先在其發表的論文“自適應閾值圖像二值化及形態學處理的FPGA實現”(《電子測量技術》2016年07期第67～71頁)中提出一種運用改進的自適應閾值Sobel算法實現對圖像的二值化，再進行形態學的處理的方法。該方法的實現過程為：首先是原始圖像的采集、色彩格式轉換、灰度處理、邊緣檢測；其次，運用中值濾波和加權平均法實現自適應閾值圖像二值化，最后再運用形態學方法對二值化后圖像做進一步處理，實現輪廓的更加有效的提取，并通過VGA接口實現顯示。該方法存在不足之處是：在運用形態學方法對二值圖像做進一步處理時，不能更好的保留原圖像的特點。

南京理工大學在其申請的專利文獻“一種基于FPGA的紅外小目標檢測方法及系統”(專利申請號201410450244.X，公布號CN 104240240 A)中提出一種基于FPGA的紅外小目標檢測方法。該方法的實現過程為，對采集的圖像進行預處理，去噪、去盲元；提取頭圖像和尾圖像；分別對頭圖像和尾圖像進行雜波邊緣濾波操作；對頭圖像和尾圖像分別進行閾值分割操作，使圖像二值化；對閾值分割后的頭圖像和尾圖像中的目標進行形態學膨脹，獲得輪廓較大的目標；將形態學膨脹后的頭目標和尾目標合成獲得完整的目標。該方法存在不足之處是：對目標進行形態學處理只實現了形態學的膨脹運算，但是單獨使用一種算子一般不能消除小物體、在纖細點處分離物體、填充物體內細小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界等。

天津工業大學在其申請的專利文獻“基于非線性結構張量的自適應類圓形結構元素構造形態學算子的方法”(專利申請號201610805163.6，公布號CN 106355600 A)中提出一種基于非線性結構張量的自適應類圓形結構元素構造形態學算子的方法。該方法的實現過程為，非線性結構張量；測量參數；基于非線性結構張量的自適應橢圓結構元素的構建；采用隨機分形插值法提高圖像分辨率；提高自適應橢圓結構元素的分辨率；自適應膨脹、腐蝕、開運算和閉運算的構造；自適應擊中擊不中(Hit or Miss)變換。該方法存在不足之處是：只構造了應用于灰度圖像的自適應類圓型結構元素，利用自適應類圓型構造自適應腐蝕、膨脹、開、閉及擊中擊不中變換等形態學算子，只在軟件上實現這些算子，沒有在硬件上實現的速度快。

發明內容