本项目设计了一套基于FPGA的实时图像边缘检测与跟踪技术的系统。通过对相关算法的研究和分析，提出一种改进型Sobel边缘检测算法和一种结合HSV颜色空间与SAD匹配跟踪算法相结合的跟踪算法，并采用硬件方式，将该算法在FPGA上实现，同时，引入中值滤波，以有效滤除图像中的噪声。具体地，与目前主流的图像边缘检测系统相比，所研制的系统提高了图像边缘检测的精度和速度。

实时图像边缘检测与跟踪系统是视频图像处理的关键部分之一，可运用于车牌识别，视频运动目标跟踪和自动导航等技术领域。由于图像边缘检测与目标跟踪需要处理的数据量较大，采用目前的软件方式难以满足实时性要求，考虑到边缘检测与目标跟踪是一个独立的图像处理过程，因此，图像边缘检测与目标跟踪可以并且应该采用硬件电路方式实现，从而可有效地提高检测效率，满足系统的实时性要求；同时，随着集成电路行业的发展，进一步将其设计成一个可复用的IP核，使其适用于其它数字图像处理和模式识别等片上系统（SOC），以有效降低系统成本和系统开发成本。
本文设计了一套基于FPGA的实时图像边缘检测与目标跟踪系统。首先，分析系统的设计技术指标，搭建整个系统结构；接着，通过对图像边缘检测与跟踪算法的研究和分析，提出一种改进型Sobel边缘检测算法和一种基于HSV颜色空间与SAD匹配跟踪算法，并采用硬件方式，将两种算法在FPGA上实现；然后，采用“自顶向下”的设计方法，分别对系统内部的各个模块进行硬件电路设计，并采用仿真工具对各个模块进行功能仿真；最后，以Altera公司CycloneII系列的EP2C20F484C7N为目标芯片搭建测试平台，通过了实时图像边缘检测与目标跟踪和设计技术指标的验证。
所提出的新的图像边缘检测算法，是在经典的Sobel算子模板的基础上，增加了2个方向模板，即右对角方向模板 和左对角方向模板 ，与经典的Sobel边缘检测算法相比，采用改进型Sobel边缘检测算法得到的检测结果，图像边缘比较平滑，而且边缘两侧元素得到了增强，即提高了图像边缘检测的精度。采用并行结构和多级流水线技术，以硬件方式实现了基于改进型Sobel边缘检测算法的实时图像边缘检测电路设计，与目前普遍采用的以软件方式实现相比，提高了图像边缘检测的速度。而在SAD匹配跟踪模块中，提出了一种结合HSV颜色空间的SAD匹配跟踪算法，克服了算法受光照的影响。具体地，经过多次测试和验证，结果表明，所研制的实时图像边缘检测系统处理速度达到了55帧/秒，系统最高工作频率达到了128.12MHz，即达到预期的设计技术指标要求。

第十二届“挑战杯”作品 三等奖
1 我校第四届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛一等奖
2 第十一届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛特等奖