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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

图像的边缘包含一副图像的大部分信息，是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。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^[1,2,3,4,9]。随着工业化的和物联网技术的发展，实时的边缘检测系统在智慧医疗、公共交通、安防监控、工业探伤等领域的应用需求越来越大，这对图像处理系统的处理速度和数据量提出了更高的要求^[9]。由于实时视频图像的边缘检测需要处理的数据量非常大，所以采用一般的软件方法实现起来处理速度慢，无法满足实时性的要求^[1,9,19]。

为了提高图像处理系统的运行速度，一是可以从算法优化的角度考虑，对算法进行简化处理，缩短处理时间；二是从算法实现方式上考虑，使用速度较快的处理平台^[1,22]。在现有算法已经较为成熟的情况下进行算法优化的难度很大，但是不同的平台实现算法时有不同的处理速度，所以为了提高算法的处理速度，可以使用运行速度较快的计算平台^[1,9]。除此之外，从算法处理的对象本身来讲都是对图像中的相关像素点做大量的重复运算，因此可以将重复多次的简单运算移植到硬件上并行实现，使得处理速度相较于计算机串行操作有很大的提升^[2,3,17]。

目前，市场上图像采集处理系统多为stm32单片机驱动摄像头获取图像后进行简单处理，或是通过摄像头获取到图像后传输到通过的计算机平台处理，处理速度慢且集成度不高。随着可编程逻辑器件（fpga）的高速发展，使用 fpga 芯片搭建图像处理硬件平台成为图像处理的发展趋势^[1,2,3,9,10]。fpga在运算性能方面的优势变得越来越显著，使用fpga将图像的采集、处理和显示集成在一起，并行加速图像处理算法，既满足了运算量和运行速度的要求，又具有较高的集成度，使得系统小型化、实时化的同时又有较高的准确度^[5,6,9]。

2. 研究的基本内容

本文实现了基于 fpga 的实时边缘检测系统，完成了对实时图像的采集、存储、边缘检测和显示。

系统中，使用 ov5640 摄像头采集实时图像，通过 sdram 动态存储器存储图像，使用异步 fifo 实现不同时钟域之间的数据流传输，通过 vga 显示器显示边缘检测后的位置图像，使用独立按键设定边缘检测的阈值。

系统各模块的驱动程序和边缘检测算法均采用 verilog hdl 语言编写并做 modelsim 仿真或板级验证。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.实施方案

系统基于 altera 公司 cyclone iv 系列的 ep4ce6f17c8 型号的 fpga ，系统整体结构框图如图3.1所示，主要包括 fpga 并行运算平台、摄像头采集模块、存储模块和显示模块。系统运行时， fpga 并行运算平台首先完成对 ov5640 摄像头的初始化和寄存器配置，配置完成之后读取实时的图像数据存入 sdram 存储器中，在 fpga 芯片内部并行实现图像处理算法，对从 sdram 中读出的数据进行 sobel 边缘检测，处理后的数据送入 vga 显示模块进行显示，通过独立按键可以切换显示模式和设定边缘检测阈值。

4. 参考文献

[2]. 乔磊. 基于基于fpga的图像边缘检测系统研究与设计 [d]. 安徽理工大学硕士论文, 2017.

[3]. 胡红伟. 基于fpga的图像边缘检测系统研究 [d]. 哈尔滨工业大学硕士论文, 2014.

[4]. 杜建宝, 董恩增, 张祖锋. 基于形态学的边缘检测系统与fpga实现 [j]. 天津理工大学学报, 2018(34):26-29.