Sobel邊緣檢測(cè)

Sobel邊緣檢測(cè)原理教材網(wǎng)上一大堆，核心為卷積處理。

Sobel卷積因子為：

該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度差分近似值。如果以A代表原始圖像，Gx及Gy分別代表經(jīng)橫向及縱向邊緣檢測(cè)的圖像灰度值，其公式如下：

圖像的每一個(gè)像素的橫向及縱向灰度值通過以下公式結(jié)合，來計(jì)算該點(diǎn)灰度的大?。?/p>

通常，為了提高效率 使用不開平方的近似值：

最后，當(dāng)計(jì)算出來的值大于某一閾值時(shí)即認(rèn)為為邊緣像素點(diǎn)。

歸結(jié)起來，Sobel邊緣檢測(cè)分為三大步：卷積計(jì)算、灰度計(jì)算、閾值比較處理。結(jié)合上文實(shí)現(xiàn)的bufWindow，在SpinalHDL里實(shí)現(xiàn)Sobel邊緣檢測(cè)也就幾行代碼的事情（如果是寫Verilog我還是拒絕的）。

卷積計(jì)算

通過bufWindow，我們可以得到一個(gè)3x3的矩陣窗口，拿到結(jié)果第一步即是計(jì)算卷積，由于卷積因子是帶符號(hào)的，而在做卷積時(shí)又需要考慮位寬擴(kuò)展的事情，在寫Verilog時(shí)還是需要小心的設(shè)計(jì)下的，而在SpinalHDL里，兩行代碼：

val Gx=（windowbuf.io.dataOut.payload（0）（2）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（0）（0）.expand.asSInt）+| （（windowbuf.io.dataOut.payload（1）（2）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（1）（0）.expand.asSInt）《《1）+| （windowbuf.io.dataOut.payload（2）（2）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（2）（0）.expand.asSInt）val Gy=（windowbuf.io.dataOut.payload（0）（0）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（2）（0）.expand.asSInt）+| （（windowbuf.io.dataOut.payload（0）（1）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（2）（1）.expand.asSInt）《《1）+| （windowbuf.io.dataOut.payload（0）（2）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（2）（2）.expand.asSInt）

首先將bufWindow輸出的窗口矩陣值擴(kuò)展一位位寬轉(zhuǎn)換為有符號(hào)值，然后進(jìn)行計(jì)算卷積。計(jì)算卷積運(yùn)用了兩個(gè)運(yùn)算符“-^”，“+|”來處理加減運(yùn)算時(shí)的位寬處理（可參照SpinalHDL手冊(cè)或本公眾號(hào)的《SpinalHDL—數(shù)據(jù)類型：UInt/SIn》）。最終得到Gx、Gy。

灰度計(jì)算

灰度計(jì)算這里采用近似值，通過取絕對(duì)值的方式進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，在SpinalHDL里也就一行代碼的事情：

sobelResult.payload：= （sobelConv.payload（0）.abs+| sobelConv.payload（1）.abs）.fixTo（cfg.dataWidth-1 downto 0，RoundType.ROUNDUP）

由于在卷積計(jì)算時(shí)有擴(kuò)展位寬，這里計(jì)算最后調(diào)用fixTo進(jìn)行高位飽和處理。最終得到位寬與輸入保持一致（想想你在Veirlog里實(shí)現(xiàn)這一步要做多少事情，少年）。

閾值比較

閾值比較就很簡(jiǎn)單了，比較兩個(gè)值大小取兩個(gè)極端：

when（sobelResult.payload》io.thresholdValue）{ io.dataOut.payload：=（default-》true） }otherwise{ io.dataOut.payload：=（default-》false） }

最終實(shí)現(xiàn)Sobel邊緣檢測(cè)代碼如下：

case class sobelProc（cfg:lineBufferCfg） extends Component{ require（cfg.lineNum==3） val io=new Bundle{ val thresholdValue =in UInt（cfg.dataWidth bits） val dataIn=slave Flow（UInt（cfg.dataWidth bits）） val dataOut=master Flow（UInt（cfg.dataWidth bits）） dataOut.valid.setAsReg（）.init（False） dataOut.payload.setAsReg（）.init（0） } noIoPrefix（） val sobel=new Area{ val windowbuf=bufWindow（cfg） val sobelConv=Reg（Flow（Vec（SInt（），2））） val sobelResult=Reg（Flow（UInt（cfg.dataWidth bits））） sobelConv.valid.init（False） sobelResult.valid.init（False） io.dataIn《》windowbuf.io.dataIn val Gx=（windowbuf.io.dataOut.payload

（0）（2）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（0）（0）.expand.asSInt）+| （（windowbuf.io.dataOut.payload（1）（2）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（1）（0）.expand.asSInt）《《1）+| （windowbuf.io.dataOut.payload（2）（2）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（2）（0）.expand.asSInt） val Gy=（windowbuf.io.dataOut.payload（0）（0）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（2）（0）.expand.asSInt）+| （（windowbuf.io.dataOut.payload

（0）（1）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（2）（1）.expand.asSInt）《《1）+| （windowbuf.io.dataOut.payload（0）（2）.expand.asSInt-^windowbuf.io.dataOut.payload（2）（2）.expand.asSInt） sobelConv.valid：=windowbuf.io.dataOut.valid sobelConv.payload（0）：=Gx sobelConv.payload（1）：=Gy sobelResult.valid：=sobelConv.valid sobelResult.payload：= （sobelConv.payload（0）.abs+| sobelConv.payload（1）.abs）.fixTo（cfg.dataWidth-1 downto 0，RoundType.ROUNDUP） io.dataOut.valid：=sobelResult.valid when（sobelResult.payload》io.thresholdValue）{ io.dataOut.payload：=（default-》true） }otherwise{ io.dataOut.payload：=（default-》false） } }}

區(qū)區(qū)不到四十行代碼，簡(jiǎn)潔而優(yōu)雅，基本上就是描述算法，出錯(cuò)概率應(yīng)該很小吧！

仿真

做圖像處理的小伙伴想想在做仿真驗(yàn)證時(shí)需要怎么搞，matlab生成灰度圖像二進(jìn)制數(shù)據(jù)放在文件里，然后仿真時(shí)再導(dǎo)入，仿真完成后將結(jié)果保存到文件里，最后再在matlab里做對(duì)比。 太麻煩。SpinalHDL提供了仿真支持，而SpinalHDL是基于Scala的，可以完美實(shí)現(xiàn)整個(gè)仿真驗(yàn)證流程：從圖片直接獲取數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行仿真驗(yàn)證，仿真結(jié)果直接再次生成圖片。

原文標(biāo)題：FPGA圖像處理——老戲新說

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