基于FPGA的实时彩色图像边缘检测算法的实现开题报告

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1. 研究目的与意义

边缘是图像的最基本特征，是图像局部亮度变化最显著的部分，是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映，它是图像分割、纹理特征提取等图像分析的重要基础。

边缘检测是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。

在实时图像处理中，由于实现边缘检测算法涉及的运算数据量很大，一般运算器的顺序执行或用传统的软件方法都很难达到实时性要求。

2. 国内外研究现状分析

为了实现边缘检测，有多种不同的算法，例如sobel算法、canny算法、log算法和prewitt算法等，并有改进的sobel算法等基于简单算法的改进算法。

还有部分研究把不同的滤波算法和边缘检测的算法结合，来提高边缘检测的准确性。

基于fpga实现图像的边缘检测除了最主要的边缘检测模块以外，还包含图像数据的采集、图像数据的存储、结果图像的显示三个部分，外部器件有cmos图像传感器，数据缓存器和图像显示器。

3. 研究的基本内容与计划

基于fpga的实时图像边缘检测算法的实现，最主要的是图像边缘检测算法的选择与实现，除此以外还包括图像数据的采集、图像数据的存储、结果图像的显示。

计划首先选择合适的可以较好的实现图像边缘检测的算法，并用fpga实现，然后完成其他的辅助部分，最后在实际中检验完成的效果。

其中较为困难的是数据缓存模块，本科的学习未涉及相关的内容，需要自学并完成功能。

4. 研究创新点

基于fpga的实时图像边缘检测算法的实现，可采用并行结构和流水线技术，可提高边缘检测的处理速度，满足实时性的要求。

由于图像信息数据庞大，数据处理的速率无法跟上数据采集的速率，因此需要大容量存储器进行缓存，所以在设计的时候需要sdram或sram芯片。

基于de2开发平台，该平台资源丰富只需外接cmos图像传感器即可完成整个图像得到边缘检测系统。