Implementacja w FPGA algorytmu detekcji krawędzi obrazu w czasie rzeczywistym

• Autorzy: Kowalski P. , Smyk R.

Identyfikatory

DOI

10.32016/1.61.10

Warianty tytułu

EN

FPGA implementation of edge detection algorithms on real-time image

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono projekt architektury oraz implementację układową toru przetwarzania wstępnego obrazu z modułem detekcji krawędzi. Układ został zaimplementowany w FPGA Intel Cyclone. Zrealizowany moduł wykorzystuje pięć wybranych algorytmów wykrywania krawędzi, w tym Robertsa, Sobela i Prewitt.

EN

The paper presents FPGA implementation details of the hardware image processing block with the edge detection module. In the implemented video processing module we use five selected edge detection algorithms, including Roberts, Sobel and Prewitt. The structure was synthesized and packed using hardware design platform built around the Intel Cyclone V FPGA. The number of logic elements used in each implementation was compared. We also estimated the execution time and maximum possible frame rate in VGA (640x480) and FullHD (1920x1080) video stream.

Słowa kluczowe

PL

przetwarzanie obrazu; wykrywanie krawędzi; FPGA

EN

image processing; edge detection; FPGA

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2018
• Tom: Nr 61
• Strony: 49--52
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Kowalski P.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki

autor

Smyk R.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki

Bibliografia

• 1. Juneja M, Sandhu PS. Performance Evaluation of Edge Detection Techniques for Images in Spatial Domain. International Journal of Computer Theory and Engineering. 2009;614–21.
• 2. Roberts L. G.: Machine perception of three-dimensional solids, PhD thesis, MIT, Lincoln Laboratory, May 22, 1963, pp. 82.
• 3. Sobel I., Feldman G., An isotropic 3x3 image gradient operator, presented at Stanford Artificial Intelligence Project (SAIL), 1968.
• 4. Prewitt J.M.S.,Object Enhancement and Extraction, Picture processing and Psychopictorics, Academic Press,1970.
• 5. Burns J. B., Hanson A. R., Riseman E. M., Extracting Straight Lines, IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, Volume 8, Number 4, 1986, pp. 425-455.
• 6. DE10-nano Cyclone V Soc with Dual-core ARM Cortex-A9 User Manual. Terasic Technologies; 2018.
• 7. OV7670/OV7171 CMOS VGA(640X480) CameraChip with OmniPixel Technology Advances Information Preliminary Datasheet. OmniVision; 2005.
• 8. Video and Image Processing Suite User Guide. Intel; 2018.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).