一种数字图像轮廓提取方法技术

一种数字图像轮廓提取方法，涉及一种数字图像处理技术。1）观察被分割图像，初始化曲线；2）初始化速度演化函数，得到速度演化图像V；3）对步骤1）得到的初始化二值图像A进行膨胀操作，得到图像E，E是膨胀所得的图像，B为3×3的结构元素，该结构元素的值；4）更新水平集函数，即更新二值图像A；5）返回步骤3）继续操作。针对FPGA的特点，提出基于形态水平集的轮廓提取算法，不需浮点运算且对每个像素采用并行方式计算；采用Handel-C语言，比传统硬件描述语言快速高效；图像处理子模块中的Dilation和Erosion子模块，采用改进结构的电路，使得只要扫描图像一遍就能得到整个模板操作的图像效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种数字图像处理技术，特别是涉及适合于在FPGA上并行实现的基 于形态水平集的。
技术介绍
数字图像的轮廓提取通常需要进行大量的数据计算。尽管目前CPU的计算速度越 来越快，在面对复杂的处理算法或高分辨率的图像时往往还是效率低下。在现代数字电路设计中，FPGA发挥着越来越重要的作用。包括简单的接口电路设 计，状态机以及SoC的设计，FPGA扮演的角色已经不容忽视。FPGA作为目前电子设计自动 化工具设计中广泛应用的一种器件，在图像处理系统中已经得到广泛的应用。在众多图像轮廓提取算法中，基于能量泛函的分割方法或者活动轮廓模型是 当前的研究热点，它包括以Snake模型为代表的参数活动轮廓模型和基于水平集方法 的几何活动轮廓模型。例如M. Kass, A. ffitkins, D. Terzopoulos在1988年发表的论文 “Snakes: active contourmodels”就属于前者，而 N. Paragios, R. Deriche 在 2000 年发表的 论文 “Geodesic active contoursand level sets for the detection and tracking of moving objects”则属于后者。活动轮廓模型的基本思想是使用连续曲线来表达目标轮廓, 并定义一个能量泛函使得其自变量包括曲线，将分割过程转变为求解能量泛函的最小值的 过程，再通过求解函数对应的欧拉方程得到数值。但是求解欧拉方程通常较为复杂，需要耗 费相当长的时间进行计算，而且传统的方法也不利于采用并行方式进行计算，而对于需要 用到浮点数操作的算法更不利于在FPGA上实现加速并行。本专利技术所采用的基于形态水平 集的图像轮廓提取算法既能实现并行计算，而且计算简单，不需要进行浮点数运算，因而适 合在FPGA上实现；而且所采用的方法具备曲线结构拓扑的性质，能够应用于环境结构复杂 的医学图像，而通过设置阈值参数能较为方便的控制曲线的演化，从而克服医学图像亮度 不均匀等对模型提取的影响。硬件描述语言是FPGA设计中最重要的输入方法，而VHDL和Verilog HDL是应用最 广泛的两种硬件描述语言。通过这两种语言可以描述数字系统的结构、行为、功能和接口， 从而完成数字系统的建模。但是使用VHDL和Verilog HDL语言做开发需要对硬件细节非 常的了解，这将一定程度上限制了 FPGA的使用。而且对于较为复杂的算法如图像、语音、雷 达、软件无线电等，若采用硬件描述语言编写代码，则将非常耗时，并且容易出现错误。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供。本专利技术在FPGA上实现数字图像轮廓提取的实时算法，能使数字图像轮廓提取算 法符合FPGA硬件结构和工作特性，并用FPGA实现该算法的硬件模块。该模块采用Handel-C 语言实现。本专利技术的目的是通过如下技术方案实现的本专利技术的一种在FPGA上实现图像轮廓提取方法，其实现平台为FPGA，采用 Handel-C语言描述实现，整个模块分为图像数据的读取，图像数据的处理，以及图像数据的存储三个子模块，三个模块采用流水线方式并行，其中，该专利技术的主要特征在于图像数据的处理子模块。上述的图像数据的处理子模块中，数据采用串行输入，子模块里又包含有 Dilation (膨胀)、And (与)、Not (非)、Erosion (腐蚀)、FIF0 (先进先出)二级子模块,这些二级子模块之间采用流水线方式并行。上述图像数据的处理子模块可实现图像轮廓的扩张，图像轮廓的扩张的结果是对目标图像进行轮廓提取，所根据的算法是基于形态水平集的数字图像轮廓提取算法。这种数字图像轮廓提取方法，是在FPGA上实现，并且是基于形态水平集，从而实现曲线轮廓的扩张。本专利技术包括以下步骤I)观察被分割图像，初始化一个长为long个像素，宽为width个像素的曲线，long 和width是一个整数,该曲线称为C,其中long和width可以根据被分割图像来进行设定， 设定的原则为该曲线完全在目标图像内部，在图像上，初始化水平集函数，得到初始化二值图像A ;所述初始化水平集函数依据的公式如下「,X在曲线上或曲线内部#x, t) = [(公式 I)[O ,X在外曲其中χ表示像素点所在位置，t表示时间变量；2)初始化速度演化函数，得到速度演化图像V，令fo ，F=0， I ,F = j(公式 2)[I ,F=-1其中F为速度演化函数，初始化演化函数依据的公式如下I,向曲线内部运动F = < O(公式 3)-1 ,向曲线外部运动3)对 步骤I)得到的初始化二值图像A进行膨胀操作，得到图像E，E是膨胀所得的图像，B为3X3的结构元素，该结构元素的值，可根据具体图像的形状和尺寸来设定，E = A (公式 4)其中的膨胀操作定义如下 勹 / 二 \c |c.· = a + h, c/ e / ,Λ ε /0 (公式 5)其中a表示A中的一个像素，b表示B中的一个像素，c表示该操作后新图像的一 个像素4)更新水平集函数，即更新二值图像A A 二 Eo ((E & V) Θ5)(公式 6)其中的腐蚀操作定义如下A Θ B = {c I c+b e A, b e B} (公式 7) 其中a, b, c的含义同公式5 ；5)返回步骤3)继续操作；图像轮廓的提取过程是一迭代过程，通过膨胀与腐蚀操作得到目标轮廓，当迭代满足以下两个条件之一时，停止迭代，图像轮廓提取结束(a)连续的两次目标轮廓图像一样；(b)迭代次数达到设定的最大值。针对上述图像数据处理子模块中的Dilation (J^WMPErosion (腐蚀)二级子模块，本专利技术采用了改进结构的电路，该改进结构的输入采用串行数据输入，然后经过2XN+2 个移位寄存器，其中N是输入图像的列数，再从其中选出特定的9个寄存器作为每次参与计算的模板。每来一个时钟，移位寄存器移动一位，9个寄存器的数据得到更新，产生新的模板参与下一次计算。这样即可使得只要扫描图像一遍就能得到整个模板操作的图像效果。本专利技术的有益的效果是本专利技术针对FPGA的特点，提出了基于形态水平集的轮廓提取算法，该算法不需进行浮点运算且对每个像素采用并行方式进行计算；本专利技术采用Handel-C语言将上述算法在FPGA上进行实现，比传统硬件描述语言快速高效；本专利技术的图像处理子模块中的 DiIation (膨胀)和Erosion (腐蚀)子模块,采用改进结构的电路,使得只要扫描图像一遍就能得到整个模板操作的图像效果，而传统的处理方式需对图像扫描9遍。本专利技术所米用的Handel-C语目，是一种起源于IS0/ANS1-C的闻级程序设计语目， 并加入了一些简单结构和扩展形成的，如包括适合硬件的并行处理，灵活的数据位宽操作等等。它的标准是由Celoxica公司提出的,通过该公司开发的Celoxica DK套件可实现快速硬件设计和实现复杂的算法，并且可以方便的使用软件的库代码，甚至可以和VHDL或者 Verilog程序混合编程，通过重用代码加快设计速度，使得设计趋于模块化。在实际硬件实现中，通过对基于形态水平集的轮廓提取算法分析可知，图像比较复杂的操作在于Dilation和Erosion操作(即膨胀本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数字图像轮廓提取方法，其特征在于包括以下步骤：1）观察被分割图像，初始化一个长为long个像素，宽为width个像素的曲线，long和width是一个整数，该曲线称为C，其中long和width可以根据被分割图像来进行设定，设定的原则为该曲线完全在目标图像内部，在图像上，初始化水平集函数，得到初始化二值图像A；所述初始化水平集函数依据的公式如下：（公式1）其中x表示像素点所在位置，t表示时间变量；2）初始化速度演化函数，得到速度演化图像V，令V=0,F=0,11,F=-1（公式2）其中F为速度演化函数，初始化演化函数依据的公式如下：（公式3）3）对步骤1）得到的初始化二值图像A进行膨胀操作，得到图像E，E是膨胀所得的图像，B为3×3的结构元素，该结构元素的值，可根据具体图像的形状和尺寸来设定，E=A⊕B（公式4）其中的膨胀操作定义如下：A⊕B={c|c=a+b,a∈A,b∈B}（公式5）其中a表示A中的一个像素，b表示B中的一个像素，c表示该操作后新图像的一个像素；4）更新水平集函数，即更新二值图像A：（公式6）其中的腐蚀操作定义如下：AΘB＝{c|c+b∈A,b∈B}????????（公式7）其中a,b,c的含义同公式5；5）返回步骤3）继续操作；图像轮廓的提取过程是一迭代过程，通过膨胀与腐蚀操作得到目标轮廓，当迭代满足以下两个条件之一时，停止迭代，图像轮廓提取结束：（a）连续的两次目标轮廓图像一样；（b）迭代次数达到设定的最大值。FDA00002639504000011.jpg,FDA00002639504000013.jpg,FDA00002639504000016.jpg...

【技术特征摘要】
1.一种数字图像轮廓提取方法，其特征在于包括以下步骤 .1)观察被分割图像，初始化一个长为long个像素，宽为width个像素的曲线，long和width是一个整数，该曲线称为C...

【专利技术属性】
技术研发人员：周剑扬，张树群，蔡艺军，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：