sobel算子原理_「学术论文」基于Sobel算法图像边缘检测的FPGA实现

把每个像素值分别乘以卷积表中对应的数，再把相乘得到的9个数相加就得到了x方向和y方向的偏导数值D_x和D_y。然后，利用这两个偏导数值计算中心像素点的导数。

计算公式如下：

需要重复地计算图像中每个像素位的导数幅值。但是，注意到环绕图像边缘的像素点并没有一个完整的相邻像素组来计算偏导数和导数，所以要对这些像素进行单独处理。最简单的方法就是把图像中边缘像素点的导数值|D|设置为0。

2 Sobel边缘检测法的硬件实现

2.1 Sobel加速器结构

硬件加速实质上是通过增加运算并行性达到加速的目的，常常采用硬件复制和流水线的方法。

边缘检测加速器系统的原理框图如图1所示。视频或图像数字信 通过 I/O 控制器输入，保存在存储器中；在RAM处理器控制下运行的硬件加速器，读入存储器中存储的帧图像(数据)，并进行边缘检测算法实现，最后将得到相应的导数图像写入存储器。在实际应用中，选取硬件加速器对时耗大的算法进行加速，大大降低其他处理器(如 DSP、ARM 等)的负担。

图3为硬件加速器模块设计图。设计中将系统数据流和控制流分开进行，这样在设计数据流时就不必在意数据何时输入何时输出的问题，而把这些问题转移到控制流设计阶段中去。在控制流设计阶段系统地考虑数据流的控制，将使得电路设计更加系统，修改更加方便。控制流的设计一般借助于状态机(FSM)。

3 系统仿真和结果分析