3。4。1  霍夫变换检测直线 11

3。4。2  霍夫变换检测圆 12

4  图像处理算法的Matlab验证 13

4。1  快速中值滤波的Matlab验证 13

4。2  Sobel边缘检测的Matlab验证 13

4。3  霍夫变换的Matlab验证 14

5  图像采集和处理算法的FPGA实现 15

5。1  基于Virtex-5 FPGA的设计流程 15

5。1。1  功能定义 15

5。1。2  电路设计输入 15

5。1。3  功能仿真（前仿真） 15

5。1。4  逻辑综合 16

5。1。5  实现 16

5。1。6  时序仿真（后仿真） 16

5。1。7  下载配置和调试 16

5。2  图像采集的FPGA实现 16

5。3  基本模块的FPGA设计 18

5。3。1  FIFO模块 19

5。3。2  3x3窗口模块 19

5。3。3  行列计数器模块 20

5。3。4  三值比较器模块 21

5。4  快速中值滤波的FPGA实现 21

5。5  Sobel边缘检测的FPGA实现 24

5。6  系统标定 25

5。7  测试结果 26

结  论 28

致  谢 29

参 考 文 献 30

1  引言

    本章阐述了课题的基础背景和意义、FPGA的工作原理和特点、以及该课题的国内外发展现状，最后叙述了本论文的主要工作和内容。

1。1  课题的背景和意义

    图像处理指将图像信号经过特定方式转换成数字信号，并完成特定的处理来实现特定目的的过程。随着现代科技的高速发展，图像处理成为诸多热门领域之一，它属于信号采集、计算机、光学测量学、信息科学、物理学等多个学科的交叉部分，并与科技、民生有着紧密的联系[1][2]。图像处理在当代科技发展中承担着不可替代的角色，它的应用领域十分广泛，几乎涉及与成像有关的所有领域。制造业对流水线上的零部件，尤其是微小部件，进行检测时也用到了图像处理技术，如产品结构分析、图案形状、优劣品的筛选；医学和生物工程上利用图像处理技术进行图像处理分析，如X射线和核磁共振成像鉴别、超声波B超检查，基因工程染色体分析；图像处理技术可用于农业上，如土壤地质结构、化石燃料勘测、森林资源[3][4]。

    物体尺寸的测量也是可以利用图像处理技术来完成的，这属于非接触式测试法，即测量的过程中，仪器不与被测物体发生接触。应用图像处理技术来检测物体尺寸的方法有两点明显的优势，即被测物体不与测量仪器发生碰撞（接触），不会因为作用力的缘由造成被测物体发生意外地变形，所以能测量易变形物体;速度与采样频率较高,减少测量时间。如今，在航空航天、生物医学图像、精密制造等行业对于物体尺寸的测量提出了高精度、高效率的要求的情况下，图像处理技术将受到人们的普遍青睐[5][6]。