基于FPGA的圖像形狀邊緣匹配算法的實(shí)現(xiàn)

摘 要：文章以Altera公司Cyclone II系列FPGA為平臺(tái)搭建圖像處理系統(tǒng)，通過(guò)硬件方式實(shí)現(xiàn)圖像形狀邊緣梯度匹配算法，完成了單一背景下具有規(guī)則形狀物體圖像的快速中值濾波、Sobel邊緣檢測(cè)和邊緣梯度直方圖統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性匹配模塊的設(shè)計(jì)，較好地體現(xiàn)了FPGA流水線結(jié)構(gòu)和并行處理能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該圖像處理系統(tǒng)可以成功匹配到單一背景下與目標(biāo)模板形狀相似的物體圖像，匹配結(jié)果受物體平移、縮放、旋轉(zhuǎn)的影響較小。

關(guān)鍵詞：FPGA；圖像匹配；邊緣方向直方圖；流水線；并行處理

引言

圖像形狀邊緣蘊(yùn)含著豐富的圖像形態(tài)信息，形狀特征作為圖像的重要視覺特征之一，它不隨周圍環(huán)境（比如亮度）的變化而變化，是物體的穩(wěn)定信息；人們對(duì)圖像的理解也在很大程度上依賴于對(duì)圖像中物體形狀的感知和區(qū)別[1]?；趫D像形狀邊緣梯度直方圖相關(guān)性計(jì)算的圖像匹配算法在圖像檢索領(lǐng)域應(yīng)用前景突出，該算法的關(guān)鍵步驟在于圖像形狀特征的提取和相似性度量。首先，我們需要提取圖像的邊緣梯度方向直方圖，量化分級(jí)后再計(jì)算圖像間相關(guān)度。在實(shí)時(shí)圖像匹配過(guò)程中，由于算法涉及到的運(yùn)算數(shù)據(jù)量大，傳統(tǒng)的軟件方法或者一般處理器的順序執(zhí)行結(jié)構(gòu)很難達(dá)到實(shí)時(shí)性要求。FPGA（Field Programmable Gate Array，現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛的可編程邏輯器件[2]。目前，F(xiàn)PGA在運(yùn)算速度和靈活性方面達(dá)到很高水平，基于其流水線結(jié)構(gòu)和乒乓操作，可以完成復(fù)雜的邏輯運(yùn)算和高速并行信號(hào)的處理，所以在視頻圖像處理系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛。文章在研究圖像形狀邊緣梯度匹配算法的基礎(chǔ)上，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，采用純硬件方式在FPGA上得以實(shí)現(xiàn)。

1 圖像匹配算法結(jié)構(gòu)

圖像邊緣梯度方向直方圖是表征圖像形狀的一種方法，圖像中目標(biāo)形狀信息是由圖像邊緣表現(xiàn)的，邊緣是圖像中灰度發(fā)生急劇變化的區(qū)域邊界，邊緣上每一個(gè)像素都對(duì)應(yīng)此處一個(gè)邊緣梯度方向[3]，對(duì)邊緣像素點(diǎn)的梯度方向統(tǒng)計(jì)得到的直方圖在一定程度上可以反映圖像中目標(biāo)的形狀信息。本算法的實(shí)現(xiàn)可以分為幾個(gè)步驟：（1）濾波：平滑噪聲，保護(hù)圖像邊緣信息；（2）邊緣檢測(cè)：采用Sobel邊緣檢測(cè)，確定邊緣像素點(diǎn)，計(jì)算邊緣梯度方向；（3）直方圖：劃分邊緣梯度區(qū)間，統(tǒng)計(jì)每一個(gè)區(qū)間內(nèi)的像素點(diǎn)；（4）相關(guān)性：計(jì)算圖像與待檢測(cè)目標(biāo)的邊緣梯度方向直方圖之間的距離。

2 圖像匹配算法的硬件實(shí)現(xiàn)

2.1 快速中值濾波

中值濾波是一種能有效抑制圖像噪聲而提高信噪比的非線性濾波技術(shù)，本設(shè)計(jì)采用3X3模板的快速中值濾波算法，把3X3鄰域中的像素按灰度值進(jìn)行排序， 然后選擇中間值作為輸出灰度值。算法包括圖像3X3模板數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和排序模塊，采用流水線結(jié)構(gòu)。在這里我們將輸入的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)行緩沖器模塊，通過(guò)調(diào)用Altera公司提供的altshift_taps（基于RAM的移位寄存器）宏模塊實(shí)現(xiàn)行延遲產(chǎn)生圖像3X3模板數(shù)據(jù)[5]，其中行緩存深度設(shè)定為圖像的行像素總數(shù)，然后每行通過(guò)3個(gè)移位寄存器進(jìn)行列延遲將數(shù)據(jù)并行輸出，經(jīng)過(guò)3個(gè)周期即可輸出3X3模板數(shù)據(jù)。排序模塊中，先將3X3模板數(shù)據(jù)按縱列方向從小到大排序，再按橫列方向從小到大排序，最后取45度方向斜線的三個(gè)數(shù)取中值。

2.2 Sobel邊緣檢測(cè)

Sobel算子[6]在技術(shù)上是一個(gè)離散的一階差分算子，用來(lái)計(jì)算圖像亮度函數(shù)的一階梯度之近似值。該算子包含兩組3X3的矩陣，分別為橫向和縱向，將它們與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度差分近似值。

2.4 相關(guān)性匹配

經(jīng)由Block RAM統(tǒng)計(jì)得到的直方圖雖然具有平移和尺度不變性，但是對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)是敏感的。由于Block RAM的特殊結(jié)構(gòu)，內(nèi)存單元數(shù)據(jù)輸出時(shí)的起始地址可以事先設(shè)定，可以方便我們對(duì)內(nèi)存單元數(shù)據(jù)移位輸出，所以在進(jìn)行圖像形狀邊緣梯度匹配時(shí)，我們采用邊緣梯度方向直方圖循環(huán)移位計(jì)算最小值的方法求待檢測(cè)圖像與模板之間的距離，圖像中目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)對(duì)應(yīng)圖像邊緣梯度直方圖的循環(huán)移位，有效消除了圖像邊緣梯度匹配過(guò)程中的旋轉(zhuǎn)易變性。

式中，T為模板圖像的邊緣梯度方向直方圖，H為待檢測(cè)圖像的邊緣梯度方向直方圖，Hi為H平移i個(gè)單位得到的直方圖。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

文章在友晶科技DE2開發(fā)板上搭建測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)單一背景下、形狀明顯的物體具有較好的匹配效果。目標(biāo)模板的邊緣梯度方向直方圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于ROM中，待測(cè)試物體圖像由CCD攝像頭采集輸入FPGA，并將其邊緣檢測(cè)后的圖像通過(guò)VGA顯示器顯示出來(lái)，用于對(duì)比，利用Altera公司Quartus II軟件自帶的SignalTap II Logic Analyzer（在線邏輯分析儀）獲取待測(cè)試圖像邊緣梯度方向直方圖與目標(biāo)模板之間的最小距離。選取8個(gè)形狀規(guī)則的物體置于白色背景下，獲取其邊緣檢測(cè)后的圖像，以及邊緣梯度方向直方圖與目標(biāo)模板之間的最小距離，記錄如圖3所示。

圖3中，第一行的兩幅圖像分別為目標(biāo)模板及其邊緣梯度直方圖，第二、三行圖像為測(cè)試物體圖像，下面數(shù)字為測(cè)試物體與目標(biāo)模板邊緣梯度直方圖之間的最小距離。由以上結(jié)果可以看出，當(dāng)我們選擇合適的閾值對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行判定，可以成功匹配到與目標(biāo)模板形狀相似的物體，匹配結(jié)果受物體平移、縮放、旋轉(zhuǎn)的影響較小。

4 結(jié)束語(yǔ)

文章提出一種基于FPGA的圖像形狀邊緣匹配算法的實(shí)現(xiàn)方法，借助Altera公司提供的眾多宏模塊，采用硬件方式實(shí)現(xiàn)圖像快速中值濾波、Sobel邊緣檢測(cè)和邊緣梯度方向直方圖統(tǒng)計(jì)，構(gòu)建了一種流水線處理結(jié)構(gòu)，充分利用了硬件內(nèi)部并行性，增加了數(shù)據(jù)處理能力和處理速度，可應(yīng)用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的智能監(jiān)控、安防、工業(yè)控制等領(lǐng)域。在后期研究中，我們將改進(jìn)測(cè)試圖像輸入方式，細(xì)分圖像邊緣梯度方向區(qū)間，優(yōu)化算法硬件結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步提高系統(tǒng)處理能力。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：陳坤（1993-），男，本科生。

*通訊作者：黎煊（1980-），男，副教授。