[发明专利]一种基于海思DSP平台的边沿检测优化算法的实现方法

说明书

本发明公开了一种基于海思DSP平台的边沿检测优化算法的实现方法，其原理是海思平台采集原始图像并输入到DSP端；接着改变x和y方向算子参数，得到新算子；然后并行计算图像噪点偏导数，设置去燥参数；并行计算图像x和y轴幅值与边沿值；接着确定图像边沿值，并进行平滑处理；使用海思IVE进行最终的图像边沿处理，以进一步提取图像边沿的精确范围值；最后输出最终边缘图像并显示图像。这种基于海思DSP平台的边沿检测优化算法的实现方法实现了一套基于DSP的基于梯度信息快速边沿提取算法，该算法可达到计算一帧1080P图像仅需要5毫秒即可；基于该优化后的边沿提取算法，可以加速多种图像处理问题，能够在嵌入式平台实现视频处理等功能。

技术领域

本发明涉及图像预处理领域，尤其涉及一种基于海思DSP平台的边沿检测优化算法的实现方法。

背景技术

在图像预处理领域中，为了能够准确地检测图像中的边缘信息，特别是含噪图像中的边缘信息，以得到高质量的清晰边缘图像，并为图像后处理提供有利条件而采用图像边缘检测的方法。

目前，图像边缘检测方法主要采用传统的基于梯度信息的边缘检测方法和基于小波变换的图像边缘检测等方法来检测图像的边缘信息。

在常规的嵌入式视频图像处理平台上，边沿检测一般是使用CPU来进行大量的运算来实现，会存在计算量过大，耗时大的问题。常规使用DSP实现的边沿提取算法一般需要10~15毫秒。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种实时性高、边沿提取效果好的基于海思DSP平台的边沿检测优化算法的实现方法。

为了解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：一种基于海思DSP平台的边沿检测优化算法的实现方法，包括以下步骤：

A.海思平台采集原始图像；

B.将海思平台采集的原始图像输入到DSP端；

C.改变x和y方向算子参数，得到新算子；

D.并行计算图像噪点偏导数，设置去燥参数；

E.并行计算图像x和y轴幅值与边沿值；

F.确定图像边沿值，并进行平滑处理；

G.使用海思IVE进行最终的图像边沿处理，以进一步提取图像边沿的精确范围值；

H.输出最终边缘图像并显示图像。

进一步地，所述步骤A中海思平台为海思HI3559A平台。

进一步地，所述步骤C中x和y方向算子参数为小波模极大值水平方向的和竖直方向的边缘检测算子。

进一步地，所述步骤D中图像噪点偏导数未含噪图像在水平和垂直方向的偏导数。

进一步地，所述步骤E中图像x和y轴幅值与边缘值为图像梯度的幅度值矩阵和角度矩阵。

进一步地，所述步骤F中具体方式是先确定边缘点，得到边缘图像，然后边缘图像融合，得到融合后的图像，接着确定最佳边缘，得到最终的边缘图像

与现有技术相比，本发明的有益之处在于：这种基于海思DSP平台的边沿检测优化算法的实现方法在基于海思HI3559A平台的DSP上实现了一套基于DSP的基于梯度信息快速边沿提取算法，该算法可达到计算一帧1080P图像仅需要5毫秒即可；基于该优化后的边沿提取算法，可以加速多种图像处理问题，例如目标跟踪、目标识别、运动检测等，能够在嵌入式平台实现视频处理等功能。

附图说明：

图1是本发明一种基于海思DSP平台的边沿检测优化算法的实现方法原理示意图。

具体实施方式：