Algoritmos de detecção de bordas implementados em FPGA

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

O processamento de imagens é uma área promissora na automação, por poder ser aplicado nas mais variadas atividades da tecnologia como, por exemplo, na medicina, na agricultura de precisão, dentre muitas outras. Este trabalho consiste na aplicação da área de processamento de imagens, voltada a área de segmentação, com os operadores de bordas Roberts, Prewitt e Sobel. Tendo também muita contribuição na área de processamento de imagens e sistemas embarcados, implementando os detectores de bordas na placa FPGA (Field Programmable Gate. Array), por meio de software e de simulações do hardware. A configuração do processador NIOS permitiu a instalação do sistema operacional uClinux e de um software descrito na linguagem C ANSI com a imagem em níveis de cinza particionada em quatro sub- imagens. O hardware gerado, foi modelado com a linguagem de descrição de hardware VHDL (VHSIC – Hardware Description Language). Para serem comparadas às imagens geradas, detectores de bordas no ambiente MATLAB foram aplicado por ser uma ferramenta conhecida, usual, com funções para aplicações na área de processamento de imagens. Para ter um melhor entendimento sobre os algoritmos de detecção de bordas, foram criados algoritmos na linguagem C ANSI

Image processing is a promising area for automation, because it can be applied in a variety of technology activities, for example, in medicine, precision agriculture, among many others. This work is the application of image processing area, facing the segmentation area, with the operators of edges Roberts, Prewitt and Sobel. Also having a lot of contribution in the field of image processing and embedded systems, implementing the edge detectors in the FPGA board by means of simulation software and hardware. The NIOS processor configuration allowed the installation of the uClinux operating system and software described in the ANSI C language with the image in grayscale partitioned into four sub-images. The hardware generated, was modeled with the hardware description language VHDL (VHSIC - Hardware Description Language). To be compared to the images generated, edge detectors were implemented in MATLAB, a tool known, usual, with functions for applications in image processing. To get a better understanding of the edge detection algorithms were created algorithms in ANSI C language