基于CCS的图像边缘检测和提取设计

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基于CCS的图像边缘检测和提取设计

作者：王年 应骏

来源：《现代电子技术》2012年第10期

摘 要：Matlab对数字图像的处理在工程化方面存在一定的不足。针对这一不足，利用硬件仿真平台CCS，采用数字图像灰度梯度最大值法、Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行检测，实现了数字图像的边缘提取。实验表明，Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行边缘检测和提取的效果比较理想,且为图像处理提供了一种硬件实现方法。 关键词：边缘检测； 梯度； Sobel算子； CCS 中图分类号：

文献标识码：A 文章编号：



边缘包含了物体最基本的信息，是图像分割、识别及分析中抽取物体特征的重要属性。在图像分析中借助边缘部分能大大地减少所要处理的信息，又保留了图像中物体的形状信息。边缘能勾画出目标物体，使观察者一目了然，而且边缘蕴含着丰富的内在信息（方向，形状等）。从本质上说，图像边缘是图像局部特征不连续性（灰度突变、颜色突变、纹理结构突变等）的反应，它标志着一个区域的结束和另一个区域的开始［1］。两个具有不同灰度值的相邻区域之间必定存在边缘，边缘是灰度值不连续的结果，这种不连续性通常可以利用求导数的方法方便地检测到，因此边缘检测一般利用图像一阶导数的极值或者二阶导数的过零点信息来提供判断边缘点的基本依据［2］。经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子［3］。边缘检测的设计大多是基于Matlab软件设计的，这与工程化有一定的距离。针对这一不足，提出基于CCS(Code Composer Studio)的数字图像边缘检测设计，为图像处理提供一种硬件设计方法。 1 Sobel算法描述

Sobel算子是一个梯度算子，一幅数字图像的一阶导数是基于各种二维梯度的近似值［

］，该算法就是通过2个3×3的模板，对选定的二维图像中同样大小的窗口进行卷积，得到图像的梯度，通过梯度值的大小与设定的阈值进行比较，如果得到的结果大于阈值，就是边缘部分，把3×3图像窗口中央的像素灰度值用255来代替。否则，就不是边缘部分，把窗口中央的像素灰度值用0来代替。通常情况下，选定x和y两个方向的算子来提取水平边缘和垂直边缘，如：Gx用来提取水平方向的边缘，Gy用来提取垂直方向的边缘。通过计算求出水平和垂直方向的梯度值，并对它们平方和开根号，就得到一个梯度值，下面是Sobel算子模板：Gx=－101 －202 －101,Gy=121


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－1－2－1 计算梯度如下：|G|=Gx2+Gy2 通常用下面的公式来代替上面的梯度公式：|G|=|Gx|+|Gy|式中|G|是求得的梯度值。

边缘点判断是根据图像边缘附近的灰度值变化较大的特点，设置了阈值Th，当邻域内像素为新灰度值Th时，像素点就作为边缘点。 2 基于CCS的数字图像边缘检测设计

CCS v3.3是TI公司推出的集成可视化DSP软件开发工具。它是一种针对TMS320系列DSP的集成开发环境，在Windows操作系统下，采用图形接口界面，提供环境配置、源文件编辑、程序调试、跟踪和分析等工具［6］。CCS可以在2种模式下工作，其一是软件仿真，其二是结合开发板的在线编程调试。本文运用软件仿真，脱离DSP应用系统，在PC及的软环境下模拟DSP的指令工作机制，仿真用户程序的运行过程，可以不使用仿真器和用户开发板，能方便地进行前期算法设计的实现和调试，以及算法性能的评估［

］。

根据Sobel算子算法和DSP的特点，基于CCS的数字图像边缘检测程序流程图如图1所示。

图1 Sobel算子程序流程图3 实验结果

Lena，Ants作为原始图像分别为图2（a），图3（a）所示，使用Sobel算子所得的图像分别如图2（b），图3（b）所示。分别比较两幅原始图像和Sobel所得的图像，可以得出图像达到了较好的边缘检测效果。

图2 边缘检测效果图（一） 图3 边缘检测效果图（二）4 结 语

本文先对边缘检测算法的概念做了介绍，然后由检测梯度的最大值法引出Sobel边缘检测算子，然后在CCS软件开发平台上实现Sobel算子边缘检测提取。结果表明，采用Sobel边缘检测算子处理数字图像，可以较理想地把图像的边缘检测出来。

参 考 文 献


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［1］ 冈萨雷斯.数字图像处理（Matlab版）［M］.北京：电子工业出版社，2009. ［2］ 谢凤英，赵丹培.Visual C++数字图像处理［M］.北京：电子工业出版社，2008. ［3］ 阮秋琦.数字图像处理基础［M］.北京：清华大学出版社，2009.

［4］ 陈戈珩,王飞.基于Matlab的Sobel算子的指纹中心点定位［J］.现代电子技术，2009,32（8）：



［5］ 张汗灵.Matlab在图像处理中的应用［M］.北京：清华大学出版社，2008. ［6］ 郭文强.数字图像处理［M］.西安：西安电子科技大学出版社，2009.

［7］ 姜阳,周锡青.DSP的原理与应用试验［M］.西安：西安电子科技大学出版社，2008. ［8］ 郑红,王鹏,董云凤,等.DSP应用系统设计实践［M］.北京：北京航空航天大学出版社，2009.

［9］ 彭启宗,管庆.DSP集成开发环境［M］.北京：电子工业出版社，2003. ［10］ 张雄伟.DSP芯片的原理与开发应用［M］.北京：电子工业出版社，2003. ［11］ 施先旺.基于DSP/BIOS实现发动机实时在线状态监测\[J\].火箭推进，2010,36(5)：

［12］ 张龙，夏智勋，胡建新.基于图像处理技术的补燃室火焰温度场测量\[J\].火箭推进，2007,33(6)：



［13］ 潘东杰，邓涛.一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法\[J\].电子科技，2010(6)：

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