数字集成电路设计-8-一个简单sobel图像边缘检测加速器的设计，实现，仿真与综合
引言

图像视频处理等多媒体领域是FPGA应用的最主要的方面之一，边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，所以也是最常用的，随着数据量的不断增加以及对实时性的要求，一般软件已经不能满足实际需要，这时，就需要专门的硬件来实现加速。本小节就实现一个简单的sobel边缘检测加速器，为了便于对比，我们还编写对应的软件算法。

Sobel检测法通过一个叫做卷积的过程来估计每个像素点每个方向上的导数值。把中心像素点和离它最近的八个像素点每个乘以一个系数后相加。该系数通常用一个 的卷积表（convolution mask）来表示。分别用于计算x和y方向导数值的Sobel卷积表 Gx和 Gy 如下图所示。

Gx:

Gy:

我们把每个像素值分别乘以卷积表中对应的系数，再把相乘得到的九个数相加就得到了x方向和y方向的偏导数值 Dx和 Dy。然后，利用这两个偏导数值计算中心像素
点的导数。计算公式如下：

由于我们只想找到导数幅值的最大值和最小值，对上式作如下简化：

这样近似能够满足计算要求，因为开平方和平方函数都是单调的，实际计算幅度的最大值、最小值与近似以后计算的最大值、最小值发生在图像的同一个地方。并且，与计算平方和开平方相比，计算绝对值所用的硬件资源少得多。

我们需要重复地计算图像中每个像素位置的导数幅值。但是，注意到环绕图像边缘的像素点并没有一个完整的相邻像素组来计算偏导数和导数，所以我们需要对这些像素进行单独处理。最简单的方法就是把图像中边缘像素点的导数值值 |D|设置为0。这可以通过软件来完成。

我们用伪代码来表示该算法。令O[row][col] 表示原始图像的像素点，D[row][col]表示导数图像的像素点，row的范围从0到hight，col的范围从0到width。同时令Gx[i][j] 和 Gy[i][j] 表示卷积表，其中i 和 j 的范围从 -1 到 1.

在做功能仿真时，我们就可以得到一个处理结果了，原图和sobel处理结果对比如下：


功能仿真的具体操作步骤，请参考bmp_post目录下的README文件。内容如下：



软件处理结果：与硬件处理结果有所差别，原因是处理算法和预处理有所区别，但区别不大。



6，小结
本小节设计实现了一个简单的sobel减速器，并编写了相应的软件，与之对比，加速效果明显。