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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

边缘检测系统是数字图像处理和模式识别的重要组成部分，在图像处理中起着重要作用，是图像动态识别的基础，其中检测算法的速度与精度直接影响着检测系统的性能。由于边缘检测算法处理的数据量大，所以采用一般的软件方法已难以满足实时性的要求。由于图像中的所有元素均可施以同样的操作,存在固有的并行性,非常适合于映射到FPGA架构中由硬件算法实现,使得图像的处理速度大大加快。 本课题设计目的在于了解和分析各种图像边缘检测算法，运用FPGA实现图像的边缘检测。在设计过程中要学习数字图形处理的基础知识，并深入了解边缘检测算法，并学习应用设计仿真综合软件，运用硬件编程语言开发FPGA系统完成边缘检测算法。边缘检测是图像分割，目标识别的基础，高效准确的边缘检测在图像处理中具有重要的价值。同时运用FPGA的硬件特性实现高速的图像边缘检测,这样能兼顾速度及灵活性。FPGA结构的最大特点是结构灵活,有较强的通用性,适于模块化设计,从而能够提高运算、处理的效率,易于维护和扩展,适于实时图像处理。因此，基于FPGA的实时图像处理为应急响应系统提供及时的图像资料，具有广泛的应用前景和现实意义。

国内外研究现状

边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术。如何快速地、精确地提取图像边缘信息，一直是国内外研究的热点，然而边缘检测又是图像处理中的一个难题。早期经典算法包括边缘算子法，曲面拟合法，模版匹配法，门限化方法等等。近年来随着数学理论及人工智能的发展，又涌现出许多新的边缘检测方法，如小波变换和小波包的边缘检测法、基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测法。近十几年来，国内外学者围绕边缘检测系统的硬件实现方法开展了大量的工作，主要应运的边缘检测算法有Candy算子，Sobel算子，Prewitt算子等。对于数字图像处理，底层图像处理的数据量很大,要求处理速度快,但运算结果相对比较简单,以FPGA作为主要处理芯片的图像处理系统非常适合于对图像进行处理。运用FPGA实现图像边缘检测有着高效可靠的特点，已经越来越多的应用于各个场合，如遥感雷达图像的纹理特征提取，目标识别等。但其中存在一些关键问题是主要去解决的。其中，最为核心的是边缘检测的精度及抗噪性能和处理的高效实时性，这直接决定了对后续图像处理的能力。在系统设计过程中提高检测精度和抗噪性能的研究主要在于对于图像的预处理和边缘检测算子的改进调整，提高速度效率的研究主要是对FPGA的硬件资源分配，如何利用FPGA硬件特性，采用并行方式实现图像处理，以及对图像信息的压缩存储方式等。

2. 研究的基本内容

1.认识了解图像边缘检测算法的基本原理和算法，研究其优劣，考察其应用硬件实现的可行性及优越性。

2.研究图像的采集模块，设计运用fpga驱动摄像头传感器，采集图像，并将采集到的图像转换为灰度图像。

3.研究图像在系统中的存储，及传输，完成图像信息的缓冲模块设计，使图像的采集，处理和显示同步有序的执行。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

12.20-1.15 查阅中外相关文献，撰写开题报告。

1.18-2.22 学习数字图像处理及fpga的图像处理应用知识及技能。

2.23-3.12 与指导教师讨论确定系统设计的整体方案。

4. 参考文献

[1]叶敏，周文晖，顾伟康.基于fpga的实时图像滤波及边缘检测方法[j].传感技术学报,2007,20(3):623-627.[2]曾欢，王浩.图像边缘检测算法的性能比较与分析[j].现代电子技术,2006,29(14):53-55.[3]donald g. bailey.基于fpga的嵌入式图像处理系统设计[m].北京:电子工业出版社，2013.

[4]王绍雷，赵进创，周毅.基于fpga的图像边缘检测系统的设计[j].电子技术应用,2007,33(6):40-42.

[5]陈伦海，黄君凯，杨帆，康徐立.基于fpga的实时边缘检测系统.液晶与显示,2011,26(2).