Simple generation of threshold for images binarization on FPGA

Generación simple de umbral para binarización de imágenes en FPGA

Las metodologías desarrolladas para el cálculo del valor de umbral empleado durante el proceso de binarización de imágenes no presentan buenos resultados para todo tipo de imágenes. Además, las implementaciones hardware no consideran los recursos del FPGA empleados en las restantes etapas del sistema de procesado. De esta forma, el método propuesto en este artículo busca alcanzar una relación óptima entre los resultados del proceso de binarización y el consumo de recursos del FPGA. Por lo tanto, este trabajo propone la implementación sobre FPGA de un algoritmo para obtener el umbral de una imagen utilizando cálculos matemáticos sencillos. La implementación se caracteriza por necesitar solamente una iteración de la imagen y su tiempo de proce-samiento depende del tamaño de la imagen. Los valores de umbral obtenidos a través de la aplicación en la FPGA se comparan con los obtenidos mediante el método de Otsu, mostrando las diferencias existentes así como los resultados visuales de la binarización de diferentes imágenes utilizando ambos métodos. La implementación hardware del algoritmo de umbralización se realiza mediante la metodología de diseño basado en modelos soportada por las herramientas MATLAB®/Simulink® y Xilinx System Generator®. Los resultados de la implementación propuesta se presentan en términos de consumo de recursos y de frecuencia máxima de operación, empleando una placa de desarrollo basada en un FPGA Spartan-6. Los resultados experimentales se obtienen en régimen de cosi-mulación y muestran la efectividad del método propuesto.

Introducción

El análisis de imágenes suele referirse al procesamiento de imágenes con el objetivo de encontrar qué objetos se presentan en la imagen. Una de las técnicas más utilizadas para segmentar los objetos de una imagen es la binarización (González y Woods, 2009). En esta técnica, cada píxel se compara con un umbral que separa el primer plano y el fondo de una imagen. El resultado de la operación de umbralización es una imagen binaria. El uso de una información binaria disminuye la carga computacional y permite la utilización de los métodos de análisis simplificados en comparación con los 256 niveles de información de la imagen en escala de grises o en color. Por ejemplo, en el análisis de imágenes de documentos, donde el objetivo es extraer los caracteres impresos, el primer plano puede representarse con el nivel de gris 0, es decir, el negro para el texto; y el fondo con la luminancia más alta para el papel del documento, es decir, 255 en las imágenes de 8 bits, o a la inversa: el primer plano con el blanco y el fondo con el negro.