基于FPGA的Sobel算子程序

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息, 在RGB 彩色空间中用Mahalanobis 距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点, 采用可以多值输出的CNN 来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis 距离对灰度CNN 度量象素差异的方式进行改进, 使其可以在RGB 彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log 和Canny 等几种边缘检测算子比较, 可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外, 在含有丰富细节和微小变化的区域, 新方法可以取得更好的结果。

本实验包括三部分：一：显示一幅真彩色图像的R，G，B分量图像 二：读取某一目录下的十幅图像并在一个面板显示 三：四种边缘检测算法

包括图像直方图，均衡化，灰度化，边缘检测，图像分割等等

目的：获得一个可以更好地检测边缘的完美算子数据库：伯克利地面实况边缘检测图像（输入和理想输出图像对） 方法：基于算子掩码的图像边缘检测技术：遗传算法目标函数：mse 约束：掩蔽算子中所有元素的总和为零（查看 sobel 边缘检测掩码属性） 基因：操作符中的9个元素脚步： 1.加载输入图像和理想的、预期的输出图像2.apply GA algoritm，找到一个3*3的算子掩码3.使用上述算子对输入图像进行边缘检测4.使用GA适应度函数将获得的结果与理想的期望输出进行比较并更新掩码5.重复步骤3直到停止条件6.显示结果关于： 有许多比这更好的边缘检测技术。 这项工作简单地给出了一个使用 GA 的掩蔽算子的工作模型。 您可以通过优化阈值、添加 NMS 等其他参数来进一步微调算法。 GA 只是告诉最佳路径（算子值）到达目标解（理想边缘/边界图像）。

我自己写的开题报告，关于图像边缘检测方法研究的论文，希望对大家有帮助

matlab开发-使用变量自适应和列优化进行图像边缘检测。基于变异自适应蚁群优化的图像边缘检测演示程序

针对嵌入式软件无法满足数字图像实时处理速度问题，提出用硬件加速器的思想，通过FPGA实现Sobel边缘检测算法。通过乒乓操作、并行处理数据和流水线设计，大大提高算法的处理速度。采用模块的硬件设计，保证了系统的可移植性和系统的扩展性。最后使用Verilog HDL编程实现算法处理，并用Modelsim和MATLAB进行了仿真和验证。

本是为课程设计实验所写，包括灰度图和彩图的边缘检测，做了一个gui界面，可实现阈值的调节