一种基于FPGA非均匀光照图像分割方法1

一种基于FPGA的非均匀光照图像分割方法是针对在非均匀光照条件下图像分割的问题而设计的。在这样的光照环境中，图像的亮度和对比度会因光照强度的变化而产生不一致，这给传统的图像分割算法带来了挑战。传统的图像分割方法如阈值分割、边缘检测等在处理这类图像时可能无法得到理想的结果。 该方法首先通过图像传感器获取原始图像数据，接着采用Sobel边缘检测算法来识别图像中的边界。Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，能够快速有效地检测图像的边缘信息，适合FPGA的高速采集和并行处理能力。FPGA（Field-Programmable Gate Array）具有可编程逻辑器件的特性，可以实现高速、低延迟的数据处理，非常适合用于实时图像处理任务。 在Sobel边缘检测后，进一步使用Bernsen局部二值化算法对图像进行处理。Bernsen算法是一种自适应的二值化方法，它根据像素邻域内的灰度差异来确定阈值，因此对于光照不均匀的图像有较好的适应性，能够更好地保留图像细节和抑制噪声。这种局部二值化处理能够提高图像分割的准确性，使得在非均匀光照下目标区域更加突出。 论文中提到，该方法在FPGA平台上实现，利用其并行处理能力和流水线结构，能够实现实时的图像分割，解决了非均匀光照对图像分割质量的影响。实验结果显示，这种方法能够有效地分割图像，保持图像目标的清晰度，同时具有良好的实时性和稳定性，相比于其他方法，它在处理结果和实时性上具有优势。 该研究对于计算机视觉、模式识别和医学图像处理等领域有着重要的应用价值。尤其是在目标检测、特征提取和目标识别等环节，高质量的图像分割是基础。尽管已有多种非均匀光照下的图像分割算法，但本方法因其结合了Sobel边缘检测和Bernsen局部二值化，并在FPGA上实现，能够在保证分割效果的同时，提高了处理速度，从而更好地应对实际应用场景的需求。