fpga实现sobel边缘检测modelsim仿真代码

图像的边缘检测，用的是sobel算子，并对边缘进行了细化

特征点的选取是视觉研究的基础,其选取的精确度直接影响到视觉信息处理的准确性与可靠性。传统Harris角点检测方法具有计算简单、易于实现的优点,但该算法效率低下、检测精度较低、抗噪性差、存在角点簇。提出一种基于Sobel边缘检测的圆周Harris角点检测算法:首先采用Sobel边缘检测进行角点预筛选,本质上提高检测效率;随后采用圆周窗口模板对筛选后的角点进行非极大值抑制,减少漏检点与伪角点的个数;最后采用临近点剔除法,保留非极值最大点作为角点,解决角点簇问题。实验结果表明,文中角点检测算法运行效率得到了极大提高,减低漏检率的同时,旋转不变性亦得到了改善。

针对红外图像边缘模糊，对比度低的问题，文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上，研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法，并基于CUDA并行处理技术，在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点，应用纹理映射、多点访问、并行触发技术，优化数据的存储结构，提高数据处理速度，适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明，该算法有较好的并行特性，能充分利用CUDA的并行计算能力，提高了红外图像增强的实时性，处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。

一个基于C++的sobel边缘检测源代码图像处理程序，供大家参考。

工具：Modelsim SE 10.4； Verilog实现Sobel算子边缘检测，内附操作流程文档。

自适应阈值的八方向和四方向sobel边缘检测代码MATLAB版本，标注清晰，采用3×3模板，根据待处理图像进行阈值计算和边缘检测。

边缘检测VS2017编译通过，可直接运行 包括 Roberts边缘算子 Sobel边缘检测算子 Prewitt边缘检测算子 Kirsch边缘检测算子 拉普拉斯算子 高斯拉普拉斯算子

24位RGB位图Sobel边缘检测，支持任意分辨率图片，可以直接在Linux下编译运行。

仅支持bmp图像文件处理，在C盘根目录下建立pictureALL文件夹，里面放上源图像，运行程序，输入源图像文件名，比如源图像为a.bmp，就输入a即可； 在VC6.0下编译成功