毕业设计文献综述
摘要：边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支，在目标匹配，交通管控，国防安全等多个领域有着广泛的应用，能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系；为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合各种边缘检测算法的实时图像边沿检测系统，硬件使用流水线结合并行处理的解决方案，能够有效提高图像处理的速度；系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的，而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果，便于满足后续图像处理的要求。
关键字：图像边缘检测算法，边缘检测的FPGA实现
引言：
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。而采用FPGA的并行结构和流水线技术，可提高图像边缘检测的处理速度，满足系统实时性要求。
完成对图像进行边缘检测最主要的部分就是所使用的边缘检测的算法，已有的文献提出几种可以实现的算法，包括Sobel算法，Zernike矩边缘检测算法，Harris角点检测方法和基于经典微分算子的边缘检测算法等。还有在这些基本的算法基础上进行改进，使得边缘检测更快速，更精确。
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。在FPGA的实现问题上现有的文献的研究大多都分为这些部分。
正文：
在参考文献中所使用的边缘检测算法出现最多的就是Sobel算法。Sobel算法[1]形式简单，便于计算，是图像边缘检测常用的算法。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
