因為拍攝的圖像為1024×1024,采用的Sobel算子為3×3模板,所以圖像周邊的一圈像素(第1行、第1024行、第1列、第1024列)保持原灰度值。在圖像的第2行2列到1023行1023列的范圍內(nèi),用圖5所示的算子模板進行掃描計算,即當前像素和與當前像素相鄰的8個像素,分別與模板中位置相應(yīng)的9個系數(shù)相乘,累加這9個乘積結(jié)果,就得到針對某一方向的灰度梯度。比較兩個方向的計算結(jié)果,取最大者作為當前位置的灰度梯度。圖7為圖6經(jīng)過Sobel算子進行邊緣提取后得到的圖像。該算法在ARM中是基于C語言實現(xiàn)的,體現(xiàn)了ARM軟件編程靈活的特點。
3.3 試驗結(jié)果
圖6是成功驅(qū)動CMOS圖像傳感器后拍攝的景物圖像,可見圖像非常清晰。本文分別針對Soble算子進行了基于PC機和基于ARM的實現(xiàn),圖7為圖6經(jīng)過ARM中的Sobel算子的邊緣提取結(jié)果,圖8為圖6經(jīng)過PC機中Sobel算子的邊緣提取結(jié)果,圖9為圖7和圖8逐像素的比較結(jié)果�？梢妰煞N實現(xiàn)方法得到的結(jié)果完全一致,說明了基于ARM的Sobel算子的實現(xiàn)是正確的。
上述圖像驅(qū)動和處理系統(tǒng)如果僅用FPGA來實現(xiàn),算法部分的實現(xiàn)會比較復(fù)雜;如果僅用ARM來實現(xiàn),驅(qū)動時序的設(shè)計也會非常困難。而采用內(nèi)嵌ARM核的FPGA芯片EPXA10,單片就實現(xiàn)了上述系統(tǒng),大大減小了設(shè)計的難度和電路的復(fù)雜性,同時也減小了硬件電路的體積和功耗,在系統(tǒng)小型化方面有著獨特的優(yōu)勢。由于EPXA10集成了先進的ARM922T處理器器以及高密度的FPGA,所以在不增加體積和改進硬件電路的情況下,可以實現(xiàn)更加復(fù)雜的圖像處理算法和硬件控制邏輯設(shè)計,具有很強的系統(tǒng)擴展?jié)摿�。這種嵌入式方案必將成為集成電路的發(fā)展趨勢,將會在未來較短的時間里得到快速的發(fā)展。
參考文獻
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