基于加权均值滤波和拉普拉斯算子的边缘检测FPGA实现  

作　　者：汪珺 

机构地区：[1]池州学院大数据与人工智能学院,安徽池州247100

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第15期13-16,共4页Computer Knowledge and Technology

基　　金：池州学院校级科研项目:基于多模态感知的课堂行为研究(项目编号:CZ2024ZR02)。

摘　　要：针对图像边缘提取中存在的断裂、不连续以及定位不准确等问题,本文提出一种新的多算法融合边缘检测方法WAL(Weighted Mean Filtering and Laplace Operator),并使用现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Logic Gate Array,FPGA)进行仿真实现。该算法首先采用加权均值滤波器对图像进行去噪,然后基于扩展的拉普拉斯算子提取边缘特征信息。最后,使用2×2腐蚀膨胀对提取的边缘进行闭操作处理,以弥合边缘断裂,提升细节特征。在多个典型图像上的测试表明,本方法能有效改善边缘轮廓的完整连续性,并提高边缘定位的准确性。

关 键 词：FPGA 加权均值滤波 拉普拉斯 腐蚀膨胀 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]