基于FPGA的二值图像连通域标记快速算法实现

基于FPGA的二值图像连通域快速标记汪滴珠;安涛;何培龙【摘要】针对连通域标记算法运算量大、速度慢、硬件实现困难的缺点,提出一种适于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现的二值图像连通域快速标记的算法,并用VHDL硬件开发语言在XILINX公司的FPGA上实现.实验结果表明了该算法能对二值图像复杂的连通关系正确标记,易于硬件实现,大大节约了硬件资源,电路结构简单,满足实时性要求.%In order to solve the prablems of low speed large computation and difficult hardware implementation of connected component labeling, a connected component fast labcling algorithm of binary image lageling applicable for field programmable gate array (FPGA) is proposed, which is implemented by VHDI. hardware description language based on FPGA platform of XILINX corporation. Experimental results show that the proposed algorithm can label binary image with complex connections correctly, implement hardware easily,save more hardware resource and meet real-time demands.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)008【总页数】3页(P115-117)【关键词】FPGA;二值图像;连通域;快速标记【作者】汪滴珠;安涛;何培龙【作者单位】中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP391连通域标记算法是图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的基本算法，它可以对图像中不同目标标上不同的标记，进而提取、分离目标，确定目标的特征和参数，从而对目标进行识别和跟踪。

第15卷第2期2005年4月江苏大学学报(医学版)Journa l of Ji angsu U niversity(m ed i c i ne)V o.l15N o.2A pr.2005一种易于实现的适于细胞图像连通区域的标记算法喻杰,许化溪(江苏大学医学技术学院,江苏镇江212001)[摘要]目的:为了实现简化细胞图像连通区域标记算法,本研究结合当前的应用情况提出了一种基于递归技术并适合于细胞图像目标区域的标记算法,探讨了其应用于白细胞计数的可能性。

方法:常规瑞氏染色光镜下人工计数白细胞;应用计算机和CCD相机采集血涂片细胞图像,细胞标记递归算法进行细胞图像处理并计数白细胞。

结果:此算法只需要一次扫描就可完成标记过程,因此算法的实现比经典的像素标记算法大大简化。

应用该算法对19份血涂片样本进行标记,取得了较为满意的效果。

本文还对区域标记时应注意的问题进行了讨论。

结论:本研究应用递归过程建立的细胞图像连通区域的标记算法,适于在尚不发达地区实现白细胞计数的计算机化,也为应用计算机进行医学形态学研究提供了思路。

[关键词]细胞图像;图像分割;连通区域[中图分类号]R446[文献标识码]A[文章编号]1671-7783(2005)02-0152-03 An Achievable A lgorith m Suitable to Cell I m age Connected A reaYU J ie,XU H ua-xi,WANG Sheng-jun(S chool ofM ed icalT echnol ogy,Jiangsu U n i versit y,Zhen ji ang J i angs u212001,Ch i na)[Abstract]Objective:I n order to si m ple t h e realization of connected co m ponent labeli n g algo rithm,a connected co m ponent labeling algorith m based on recursi o n is presented i n th i s st u dy,it m ay be useful for w hite blood cell(W BC)coun.t M et hods:W right sta i n i n g w as used to countW BC artific ially by m icr osco-py.C o mpu ter and CCD ca m era w ere app li e d to take the picture of b l o od cells fro m b l o od s m ear and the cell i m age w as treated usi n g t h e a l g orit h m of cell labeli n g recursion.R esults:Th is a l g orit h m can co m plete the labe li n g w ith on l y one ti m e o f scann i n g,so the realization of the algorithm w as m ore si m pler than that o f the classic p i x e l labeling.App lying this algor ithm in labe li n g n i n eteen sa m ples of b lood ce ll flake obta i n ed sa-t isfy i n g effec.t Concl u sion:The algo rithm is su itable fo r co m puterizi n gW BC coun t i n a less developed area, it a lso he l p to bri n g about co m puter application on m ed ica lm or pho l o g ic stud ies.[Key w ords]Ce ll i m age;I m age seg m enta ti o n;Connected area生物医学研究有一个显著的特点)))海量信息,现代众多的医学研究都需要借助计算机,这是因为计算机有着高速,准确的信息处理能力。

matlab 二维坐标数组求解连通区域-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以如下编写：1.1 概述在数字图像处理和计算机视觉领域中，连通区域是常见的概念，它代表了具有相同像素值或特定属性的像素的集合。

本文将主要介绍使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域的求解方法。

二维坐标数组是一种常见的数据结构，用于存储和表示二维平面上的图像、地理信息等。

连通区域的求解在许多应用中都具有重要意义。

例如，在图像处理中，我们经常需要对目标进行分割和提取，而连通区域的求解可以帮助我们实现这一目标。

此外，在计算机视觉领域，连通区域的应用也非常广泛，如对象识别、目标跟踪等。

在正文部分，我们将首先介绍二维坐标数组的定义和特点，包括如何表示和访问数组中的元素。

然后，我们将详细解释连通区域的概念和应用，以及常见的连通区域求解算法和技术。

最后，在结论部分，我们将总结本文所介绍的二维坐标数组求解连通区域的方法，并给出相关实验结果和分析。

通过本文的阅读，读者将能够了解和掌握使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域求解的方法和技巧，从而在实际应用中能够灵活运用和扩展相关算法。

希望本文能够对读者在数字图像处理和计算机视觉领域的学习和研究工作有所帮助。

文章结构部分可以根据文章的主要内容和逻辑，介绍文章的主要章节和各个章节的内容概要。

下面是1.2 文章结构部分的内容示例：1.2 文章结构本文将按照以下结构进行叙述：第二部分：正文本部分主要介绍了二维坐标数组的定义和特点，并深入探讨了连通区域的概念和应用。

首先，我们将对二维坐标数组进行详细的定义，并解释其在实际问题中的应用。

其次，我们将介绍连通区域的概念和特点，并展示其在图像处理、地理信息系统等领域的广泛应用。

第三部分：结论本部分将重点讨论二维坐标数组求解连通区域的方法，并对实验结果进行分析。

我们将介绍一种有效的算法，基于二维坐标数组的特点，实现连通区域的快速求解。

同时，我们将通过实验结果验证该算法的准确性和效率，并分析不同参数对算法性能的影响。

T NOLO GY TR N D1引言提取目标的各种特征量常应用于图像处理,其算法包括像素标记算法、游程连通性算法等。

像素标记算法与游程连通算法不同的是,它不需要事先对图像进行处理,就可以对二值图像进行标记,过程极为简便,但传统的像素标记算法通常需要对二值图像执行二次扫描。

目前,已有很多文献对上述算法进行了改进:文献[1]引入了在区间树上查找的方法,对邻接表和映射表的处理过程做了简化。

文献[2]在像素标记算法的基础上进行了标记矫正,将消除重复标记的操作融入到第一次扫描过程中,使获得的计算结果其等价标记非常少。

文献[3]提出了一种顺序扫描二值图像标记的算法,增加回溯扫描算法对选择的两种典型情况的标记进行处理,并对其他情况的标记冲突进行了分析说明,提高了标记的准确性。

但这些算法最终的连通归属关系要经过不断跟踪扫描,其收敛性有较大震荡。

本文提出了一种改进的算法,它基于区域增长法和线标记法,采用链表进行处理,不会出现标号冲突的情况,并且只需对指针进行操作,非常快捷、简单,为进一步计算目标的其他特征量提供了充分的条件。

2改进的标记算法2.1算法的相关定义1)采用8邻域连通,设A B ,CD 分别为第k 行和k+1行的两条线段,其中A (k ,y0),B (k ,y1),C (k+1,y2),D (k+1,y3)。

两条线段连通的准则是:y2≤y1+1并且y3≥y0-1;2)本文中定义三个链表指针:al_scan_line ,wait_line ,ma rk_li ne ,其中第一个链表用于记录扫描后未进行任何处理的直线段情况。

第二个链表用于记录用于“区域种子”的直线段情况。

第三个链表是已经标记的直线段链表(如果图像有L 个连通区域,则将产生L 个这样的链表);3)规定直线段链表al_sca n_line 中,各个节点的存取是按照行值从小到大的存取操作,即行值小的插入到行值大的前面。

若行值相同,则按照线段的起始点纵坐标进行存取操作;4)为了标记某行是否已经扫描和记录已扫描行的未处理直线段数目,文中申请了一个数组k [M](图像的大小为M*N )。

two pass 连通区域算法两遍算法（Two-pass algorithm）是图像处理中一种用来查找和标记图像中连通区域（或联通分量、区域）的方法。

这种算法首次被提出是在20世纪60年代，如今已成为图像处理中常用的一种方法。

这种算法相对简单而且高效，因此在实际应用中被广泛使用。

在本文中，我们将详细介绍两遍算法的原理和实现过程，并且通过一些示例来说明其应用。

首先，我们需要了解什么是连通区域。

在图像处理中，连通区域是指图像中由相邻像素点组成的一块区域。

在这个区域内的像素点具有相似的性质，比如颜色、亮度等。

通常情况下，我们希望将图像中相互连接的像素点组成的区域识别出来，并进行标记，这样我们就可以在后续的处理中对这些区域进行分析和处理。

两遍算法是一种经典的连通区域查找方法。

其基本思路就是通过两次扫描图像来实现。

在第一次扫描中，我们会遍历整个图像，对每一个像素点进行分析，并进行标记。

在第二次扫描中，我们会对已经被标记的像素点进行进一步处理，比如合并相邻的区域或者进行其他操作。

接下来，我们将详细介绍两遍算法的具体步骤。

第一步：初始化在进行第一次扫描之前，我们需要对一些变量进行初始化。

首先，我们需要一个数组来存储每个像素点的标记。

通常情况下，我们会使用一个与图像大小相同的数组来存储这些标记。

其次，我们需要设定一个阈值，用来确定两个像素点是否属于同一个区域。

最后，我们还需要定义一个函数，用来判断两个像素点是否相邻。

在大多数情况下，我们会使用四邻域或者八邻域来进行判断。

第二步：第一次扫描在第一次扫描中，我们会遍历整个图像，并对每一个像素点进行分析。

首先，我们会检查当前像素点是否已经被标记。

如果已经被标记，我们会继续遍历下一个像素点；如果没有被标记，我们将对该像素点进行标记，并进一步对相邻的像素点进行分析。

通过这种方式，我们就可以逐步找到图像中所有的连通区域，并对其进行标记。

第三步：第二次扫描在第二次扫描中，我们会对已经标记的像素点进行处理。

隹Isl^iSls V12021年第03期(总第219期)基于FPGA的图像处理探究王建,赵红霞(运城职业技术学院，山西运城044000)摘要：随着图像处理的数量的增大和图形处理算法复杂度变高，图像处理实时性就变得十分重要。

为了解决图像处理中数据实时性问题，文章基于FPGA的图像处理进行分析，文章基于边缘检测算法和滤波算法，选择以Sobel算子对图像进行预处理，并选择Matlab软件对算法进行仿真，研究算法的可行性。

实验表明文章提出的基于FPGA的图像处理系统具有良好的边缘检测效果,能够实现数据处理实时要求。

关键词：图像处理;FPGA；边缘检测；中值滤波中图分类号:TP391文献标识码：B文章编号:2096-9759(2021)03-0079-03在图像处理的数量的增多，以及图形处理算法复杂度日益变高的背景下，针对图像处理实时处理难度将越来越高。

结合国内外学者研究的文献，主要集中了图像处理算法的研究层面上，关于选择具体的处理器和仿真软件两者融合进行研究的文献较少。

因此，本文基于FPGA对图像进行处理，釆用边缘检测和滤波算法，以Sobel算子对图像进行实时处理，从而满足图像处理时间和速度的要求，结合仿真结果验证本次设计的实用性，从而说明本研究实际意义。

1边缘检测和Sobel算法、中值滤波理论分析在实际生活中，边缘是指两个灰度值在相差较大的相邻区域当中，具体表现为特征不连续性。

通常用导数函数变化收稿日期:2020-12-29图2两种过滤方法实验结果对比图由图2中的四组曲线对两种过滤方法的拟合优度和误判率分别进行分析。

首先，针对拟合度优度指数分析得出，本文过滤方法的拟合度和传统过滤方法的拟合度在整体上註的差异性较小，数值基本接近,但仍然能够看出本文过滤方法的拟合优度指数更高，由本文上述计算可知，拟合优度指数数值越高，则说明过滤的精度越高。

因此，证明本文提出的异常信息流过滤方法与传统过滤方法相比，在实际应用中的过滤精度更高。

基于FPGA加速AI图像处理的研究与实现龙海军发布时间：2021-10-22T03:16:38.361Z 来源：《现代电信科技》2021年第10期作者：龙海军[导读] 大数据时代图像处理和识别技术[1]与日常生活和社会生产密切相关，已广泛应用于人类社会中的各个领域，如车牌号识别，交通标志识别，军事领域中的飞行物识别、地形勘察，安全领域中的指纹识别、人脸识别，工业机器人等，在悄悄改变人类生活方式的同时，也正在全方位提升人们的美好生活体验。

（芯驿电子科技（上海）有限公司上海 201601）摘要：图像处理算法运算量极大而占据大量的CPU运行时间，因此具有高性能、低功耗的图形处理器GPU和专用ASIC芯片逐渐成为主流应用。

但是GPU价格昂贵、ASIC开发周期长、灵活性欠缺及风险高等缺陷阻碍了GPU、ASIC芯片在图像处理的广泛普及，而在尺寸、功耗、集成复杂高集成系统中具有特有优势的FPGA较好地解决了上述缺陷，末来会在图像处理应用领域占据一席之地，尤其在AI图像处理方面。

本文主要阐述了利用FPGA加速AI图像处理的研究，并对两种方案实现效果进行了对比，利用WAA全应用加速FPGA实现的图像处理方案在性能得到了极大提升，可广泛用于不同行业。

关键词：人工智能；图像加速；FPGA。

前言大数据时代图像处理和识别技术[1]与日常生活和社会生产密切相关，已广泛应用于人类社会中的各个领域，如车牌号识别，交通标志识别，军事领域中的飞行物识别、地形勘察，安全领域中的指纹识别、人脸识别，工业机器人等，在悄悄改变人类生活方式的同时，也正在全方位提升人们的美好生活体验。

然而当前不同应用领域的图像识别技术发展水平参差不齐，一些应用领域仍在利用比较原始的图像处理技术，比如情感、农业、医疗、自然灾害预防领域；一些领域半自动化状态，比如汽车自动驾驶、智能交通控制领域，需要人类的参与才能实现；另一些领域可能在图像处理识别方面比较超前，甚至达到了人工智能[2]标准，但性能不足以匹配实际需求。

复杂背景下红外静脉图像的分割与增强岳林;万新军;张晨皓;解树平;杨波【摘要】针对医护人员在对患者进行静脉穿刺过程中频繁发生静脉误识别问题,提出了一种红外手掌静脉识别系统.该系统根据近红外光的特性搭建图像采集平台获取原始图像,利用二维最大熵分割法结合区域标记法得到复杂背景中的目标区域,采用反锐化掩模法对目标区域进行增强处理.试验结果表明,目标区域可以从复杂背景中较好地分割出来,提高了图像的对比度,可达到实现红外图像分割和增强的目的.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)003【总页数】3页(P118-120)【关键词】红外静脉图像;复杂背景;最大熵分割;区域标记;图像增强【作者】岳林;万新军;张晨皓;解树平;杨波【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP391.41人体静脉血管红外成像技术应用广泛，如文献[1～2]利用近红外光成像原理设计了一种手掌静脉识别系统。

在医疗过程中，医务人员需对病人进行静脉穿刺以完成输液。

通常，医护人员仅凭借肉眼判断手背上的静脉分布。

对于经验不足的医务人员而言，由于光线、肤色等因素的影响，静脉的误识别时常发生，给病人带来额外的痛苦。

如何辅助医护人员准确识别人体静脉血管这一问题亟待解决。

图像分割和增强是预处理过程中至关重要的环节。

对于一幅红外图像，在复杂背景下正确分割出目标区域，实现图像增强是关键。

文献[3]利用条带波变换得到静脉信息最多的目标区域，文献[4]利用基于Otsu的改进算法完成图像分割，但上述算法并未完全消除复杂背景对目标区域分割的干扰。

文献[5～6]利用小波变换，将手掌静脉图像从空间域转换到频域中完成增强，文献[7]提出一种自适应红外图像对比度增强算法，但上述算法均存在耗时较长的问题。

二值图像连通域标记快速算法实现算法描述首先，在进行标记算法以前，利用硬件开辟独立的图像标记缓存和连通关系数组，接着在视频流的采集传输过程中，以流水线的方式按照视频传输顺序对图像进行逐行像素扫描，然后对每个像素的邻域分别按照逆时针方向和水平方向进行连通性检测和等价标记关系合并，检测出的结果对标记等价数组和标记缓存进行更新，在一帧图像采集传输结束后，得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系，最后，根据标号对连通关系数组从小到大的传递过程进行标号的归并，利用归并后的连通关系数组对图像标记缓存中的标号进行替换，替换后的图像为最终标记结果，并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数。

图 1 标记算法流程本文快速二值图像连通域标记算法分为三个环节：1.图像初步标记：为每个像素赋予临时标记，并且将临时标记的等价关系记录在等价表中2.整理等价表：这一环节分为两个步骤：（1）将具有等价关系的临时标记全部等价为其中的最小值；（2）对连通区域以自然数顺序重新编号，得到临时标记与最终标记之间的等价关系。

3.图像代换：对图像进行逐像素代换，将临时标记代换为最终标记．经过3个环节处理后，算法输出标记后的图像，图像中连通域按照由上到下，由左至右出现的顺序被标以连续的自然数。

1 图像初始标记标记算法符号约定：算法在逆时钟方向检测连通域时用w1，w2表示连续两行的图像数据，在紧接着的顺时钟方向连通域检测时用k0，k表示连续两行经过逆时钟方向标记后的图像数据。

其在工作窗口的位置在图2、3中分别说明；对初始逆时针方向临时标记用Z表示。

Z初始标记值为1。

二值图像连通域标记算法采用8连通判断准则，通过缩小标记范围剔除了图像的边界效应。

为了简化标记处理过程，使标记处理在硬件对一帧图像传输操作时间内结束，标记处理利用中间数据缓存分为连续的两种类型，其中类型1用于直接图像序列传输，硬件发起图像序列传输时，类型1采用逆时钟顺序连通域检测，对2×3工作窗口中的二值像素进行初始标记。

二、连通域
如果像素点A与B邻接，我们称A与B连通，于是我们不加证明的有如下的结论：
三、连通区域的标记
第一行，我们得到两个团：[2,6]和[10,13]，同时给它们标记1和2。

下面是这个过程的C++实现，每个等价表用一个vector<int>来保存，等价对列表保存在map<pair<int,int>>里。

整个算法步骤，我们只扫描了一次图像，同时我们对图像中的像素进行标记，要么赋予一个新的标号，要么用它同行P点。

最后不要忘了把C的值加1。

这个过程如下面图像S1中所示。

情况3
1）如果P是外轮廓的起点，也就是说我们是从P点开始跟踪的，那么我们从7号（右上角）位置P1P1开始，看7号在L上标记为一个负值。

如下图所示，其中右图像标记的结果。

2）那么如果P是不是外轮廓的起点，即P是外轮廓路径上的一个点，那么它肯定是由一个点进入的，我们设置为P−
在OpenCV中查找轮廓的函数已经存在了，而且可以得到轮廓之间的层次关系。

这个函数按上面的算法实现起来并不。