随着时代的发展,电子检测系统已经融入到人们的日常生产、生活中,目标识别与检测技术在交通、工业、医疗航空等领域得到了广泛应用。图像边缘检测技术作为目标识别的基本技术,边缘的检测效果直接影响着目标识别结果的成功与否。随着图像采集的数据量不断增多,传统计算机的耗能高、数据处理速度慢以及长延时等缺点已经满足不了人们对高速精准的边缘检测的要求。现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)处理器具有并行处理数据、低延时、低功耗等优点,适合处理大量的图像数据。本设计是基于FPGA处理器的图像边缘检测系统,设计内容主要包括搭建硬件平台、划分系统的功能模块、设计图像预处理相关算法、算法硬件化移植与实现等方面。设计取得成果如下所示:(1)结合FPGA处理器的开发板、OV7670摄像头以及视频图形阵列(Video Graphics Array,VGA)驱动的显示器,搭建了图像边缘检测系统的硬件平台,通过摄像头采集图像信息并将数据传输到FPGA开发板进行数据的存储和处理,最后数据通过VGA驱动传入显示屏显示。(2)功能模块在硬件上主要分为OV7670摄像头采集模块、SDRAM存储模块以及VGA显示模块,其中存储模块利用了乒乓操作设计解决了帧交错现象。功能模块在软件算法上主要分为去雾算法、sobel算法、高斯滤波算法以及二值转换等,其中去雾算法是本设计的创新点,主要是利用了暗通道去雾算法对图像进行去雾,提高图像的细节和色彩度;采用sobel算子是因为其融入了梯度加权的思想,并且没有二阶算法的复杂度高。(3)将算法进行硬件化移植,用Verilog语言对各功能模块进行编写,再用Questa sim对各功能模块进行仿真验证,通过仿真时序验证后,用QuartusⅡ将各模块进行编译综合,并把综合后的文件烧到开发板。(4)通过观察实验效果,发现进行去雾算法处理后的图像检测到的边缘更明显,细节更加突出。系统的阈值可以调节,在不同阈值的情况下,得到的边缘检测效果不同,通过对比边缘检测效果设定出最合适的阈值。