摘 要

伴随着集成电路的更新换代，实时图像处理在多媒体、图像通信等领域有着越来越多的应用。数字图像处理的突出特点是数据量巨大、处理非常耗时，FPGA相比传统CPU在图像实时处理方面具有显著优势，FPGA为数字图像在算法、系统结构上带来了新的方法和思路。

本文介绍了基于Xilinx公司的硬件设计工具现场可编程门阵列（FPGA）， 使用Verilog硬件描述语言设计并实现了高斯滤波、均值滤波和Sobel算子边缘检测图像处理算法。在设计过程中利用FPGA并行性的优势，同步进行三种图像处理算法。

设计前期在VC 6.0环境下使用C 语言设计三种图像处理算法，并验证处理效果的正确性。在FPGA设计阶段，使用Xilinx公司的开发环境ISE14.7以及其自身集成的Isim仿真软件进行逻辑综合以及仿真。通过对采集到的图像分别做处理分析表明，使用FPGA硬件法处理图像不仅能够获得很好的处理效果，而且可以取得较高的工作频率，处理速度远高于使用软件法处理图像。最后，总结了设计过程中遇到的一些典型问题，并概述了解决方法；对FPGA图像处理的未来提出了一些想法。

关键词 : FPGA;Verilog;图像处理;高斯滤波;Sobel算子

Abstract

With the development of integrated circuit, real-time image processing in multimedia, image communication and other fields have more and more applications. Prominent features of digital image processing is the huge amount of data, the process is time consuming and FPGA compared to traditional CPU in real time image processing has significant advantages, FPGA for digital image in the algorithm, the system structure brought new methods and ideas.

This paper firstly introduces the Based on the Xilinx company's hardware design tools,field programmable gate array (FPGA). using Verilog hardware description language design and implementation of the Gauss filter, mean filter and Sobel operator edge detection image processing algorithm.

Three image processing algorithms are designed in the VC 6.0 environment using C language, and the correctness of the processing results is verified. In the FPGA design stage, using Xilinx development environment ISE14.7 and its own integrated Isim simulation software for logic synthesis and simulation. Through of images collected processing and analysis show that, using FPGA hardware image processing can not only obtain the very good processing effect, and can achieve higher work frequency, the processing speed is much higher than using software method processing images.Finally, some typical problems encountered in the design process are summarized, and the solutions are summarized. Some ideas for the future of FPGA image processing are proposed.

Key words: FPGA; Verilog; Image Processing; Gaussian filter ; Sobel operator

目 录

第1章 绪论 1

1.1 课题背景 1

1.2 图像处理技术 1

1.3 基于FPGA的图像处理的发展现状 3

1.4 课题研究内容 3

第2章 FPGA设计综述 5

2.1 FPGA的发展 5

2.2 FPGA的内部结构 5

2.3 FPGA的优点 8

2.4 基于ISE的FPGA设计流程 8

第3章 数字图像处理算法 11

3.1 卷积运算 11

3.2 高斯滤波 11

3.2.1 高斯滤波算法概述 11

3.2.2 高斯滤波软件实现 12

3.3 均值滤波 14

3.3.1 均值滤波算法概述 14

3.3.2 均值滤波软件实现 14

3.4 Sobel算子边缘检测 15

3.4.1 Sobel算子边缘检测算法概述 15

3.4.2 Sobel算子边缘检测的软件实现 16

第4章 基于FPGA的图像处理算法实现 18

4.1 高斯滤波的硬件实现 18

4.2 均值滤波的硬件实现 21

4.3 Sobel算子边缘检测的硬件实现 24

4.4 FPGA仿真波形分析 25

第5章 仿真结果比较 27

5.1 高斯滤波结果比较 27

5.2 均值滤波结果比较 28

5.3 Sobel算子边缘检测结果比较 29

第6章 总结与展望 31

6.1 总结 31

6.2 展望 32

参考文献 33

附 录A 34

附 录B 39

致 谢 40

绪论

课题背景

数字图像处理技术起源于上世纪20年代，直到集成电路开始大规模发展，数字图像处理技术才真正朝着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。目前图像图像的应用领域非常广泛，包括图像通讯、医疗设备、卫星图片传输、GIS和工业自动化领域等等，并且出现了很多优秀的图像处理算法包括小波变换、遗传算法、神经网络等。正是基于这样一个背景，选择了关于数字图像处理方面的课题。

图像处理方面涉及到的算法很多，由于图像获取途中可能存在各种因素导致成像缺陷，针对不同的图像和物体特征，会采用不同的处理算法。比如说在图像采集过程中图像质量会变差就是因为收到了各类噪声的干扰和影响会，所以就要进行滤波、平滑等预处理来抑制噪声，改善图像质量。数字图像处理过程中，需要对像素反复进行数学运算，如果是高分辨率的视频图像实时处理系统，采用一般的软件来实现会由于速度跟不上，根本不可能实现。