[发明专利]一种基于LSD算法的实时直线段检测系统及方法

说明书

本发明公开一种基于LSD算法的实时直线段检测系统及方法，系统包括：彩色图像转灰度模块、梯度计算模块、像素数据重构模块、梯度伪排序模块、梯度阈值模块、若干区域增长模块及外部时钟复位模块；色图像转灰度模块的输出端连接梯度计算模块的第一输入端，梯度计算模块的第二输入端连接外部时钟复位模块的输出端；梯度计算模块的输出端连接像素数据重构模块的输入端；像素数据重构模块的输出端依次连接梯度伪排序模块、梯度阈值模块、若干区域增长模块。本发明采用硬件电路在FPGA硬件平台上实现基于LSD算法的实时图像直线段检测，并对LSD直线检测算法进行了优化，得到高质量的检测结果。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种具体公开了一种基于LSD算法的实时直线段检测系统及方法。

背景技术

随着科技的进步，我们进入人工智能时代。体感交互技术、增强现实技术、自动驾驶技术等一系列智能技术给我们的生活体验带来了质的飞跃。这些新技术无一例外对计算机图像处理提出新的要求。要更快速，更高清，更精准的图像目标检测和识别技术。图像处理的实时性在这些应用中显得格外重要。

在众多的图像处理技术中，直线检测是最基础、最重要的内容之一，也是机器视觉必须解决的重要问题。直线特征是物体轮廓识别、图像分割的基础。如：自动驾驶技术中的道路识别，建筑物识别，工业自动化中的焊点识别。直线检测和分析在航空和卫星图像等方面也有着广泛的运用。总之，直线检测对于数字图像处理和模式识别有着重要意义。因此解决对高速实时图像进行直线检测的问题显得十分有意义。

常规的计算机平台中，使用的是通用处理器，对于图像处理数据量大、运算量大的操作，往往耗费较多的时间，导致算法处理的实时性得不到保证。而FPGA具有灵活的可定制处理结构，能够并行处理数据，在图像处理领域拥有得天独厚的优势。通过合理设计电路结构，利用FPGA能够显著加快图像处理速度，保证算法实时性。

常见的直线检测方法有霍夫变换法、最小二乘法以及LSD(a Line SegmentDetector)直线段检测算法等。LSD算法的显著优点是运算速度快，因此，适合应用在需要高速实时检测直线的场合，但是现有LSD算法无法直接嵌入硬件系统进行实时直线段检测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于LSD算法的实时直线段检测系统及方法，能够实现图像内直线段的实时检测。

为解决上述问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于LSD算法的实时直线段检测系统，包括：彩色图像转灰度模块、梯度计算模块、像素数据重构模块、梯度伪排序模块、梯度阈值模块、若干区域增长模块及外部时钟复位模块；

色图像转灰度模块的输出端连接梯度计算模块的第一输入端，梯度计算模块的第二输入端连接外部时钟复位模块的输出端；

梯度计算模块的输出端连接像素数据重构模块的输入端；

像素数据重构模块的输出端依次连接梯度伪排序模块、梯度阈值模块、若干区域增长模块。

进一步的，外部时钟复位模块的输出端还连接梯度伪排序模块、梯度阈值模块、若干区域增长模块；外部时钟复位模块为梯度计算模块、梯度伪排序模块、梯度阈值模块和区域增长模块提供时钟和复位功能。

进一步的，彩色图像转灰度模块，转换公式为：

进一步的，梯度计算模块由行存模块及CORDIC模块组成；

行存模块用于产生梯度计算所需2x2模板数据，分别为(X,Y)，(X,Y+1)，(X+1,Y)和(X+1,Y+1)；

通过2x2模板数据计算x轴、y轴方向梯度g_x(x,y)、g_y(x,y)，作为CORDIC模块输入信号，计算公式为：