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基于FPGA的图像处理加速研究的中期报告

一、研究背景和意义

在现代科学技术中，图像处理技术得到了广泛的应用和发展，尤其

在工业控制、模式识别、医学图像处理、智能交通等领域应用广泛，图

像处理技术既具有高速，高精度和高复杂度的特点，也有较高的实时性

和可靠性等实际需求。而FPGA作为快速可编程电路的代表，因其具有高

度可定制性、高并行性、低功耗等特点，已成为实现高速、低延迟和高

精度图像处理的重要技术手段。因此，基于FPGA的图像处理加速技术的

研究具有重要的现实意义和理论价值。

二、目前国内外研究现状

目前国内外已有了大量关于基于FPGA的图像处理加速技术的研究，

主要包括基于IPCore设计的实现、采用并行计算的研究、应用高级语言

描述语言（例如Verilog和VHDL）进行开发的技术等等。

其中，国外研究相对较为成熟，例如美国的Xilinx公司通过FPGA的

并行计算能力和可片上编程技术，实现了一系列图像处理算法，例如滤

波、边缘检测等技术，并开发了相应的软件开发套件，如XilinxISE和

ISEDesignSuite。而在国内，部分高校和企业也开展了相关的研究工作，

例如北京邮电大学和清华大学等在基于FPGA的图像处理加速技术方面的

研究已经初具规模，并取得了一定的成果。

三、研究内容

本研究的重点是基于FPGA的图像处理加速技术的研究，具体内容

包括：

（1）基于Xilinx的FPGA硬件平台，选择适合的开发工具，设计和

实现一些基本的图像处理算法（如滤波、边缘检测、霍夫变换等）模块；

（2）优化和并行化设计，通过自适应的网络拓扑结构和分配算法，

增强图像处理的并行处理能力，提高计算效率和吞吐量；

（3）测试验证，通过大量的实验和测试，验证设计的图像处理算法

模块的正确性和稳定性，并比较各种算法的处理效率。

四、研究计划

本研究的具体时间计划如下：

（1）前期准备（2018.01-2018.04）：综合国内外研究现状、分析

项目可行性、确定研究方案和开发平台、选题审定等；

（2）方案设计（2018.05-2018.07）：确定研究内容、研究方法和

技术路线，制定详细的实施计划和时间表，建立实验环境；

（3）系统实现（2018.08-2019.01）：完成系统硬件和软件设计，

实现图像处理算法模块的设计和实现，完成各种算法的调试和优化；

（4）实验测试（2019.02-2019.05）：选取典型的图像处理算法，

进行大量实验测试，测试复杂度、精度和处理效率等指标；

（5）结果分析（2019.06-2019.09）：分析实验数据，总结所得结

果，探讨问题和改进策略，撰写论文和技术报告；

（6）后期工作（2019.10-2020.01）：对研究成果进行集成和优化，

完善相关技术文档，准备项目结题验收。

五、预期成果

本研究预期的成果如下：

（1）设计和实现一系列基于FPGA的图像处理算法模块，包括滤波、

边缘检测、霍夫变换等技术；

（2）构建一个高效、稳定的基于FPGA的图像处理加速平台，具有

高精度、高并行性和低功耗等特点；

（3）深入研究并行计算等技术，提高算法的处理效率和吞吐量，对

不同算法进行比较、分析和测试；

（4）开发一系列实用的图像处理应用，例如医学图像诊断、智能交

通、虚拟现实等技术领域；

（5）论文和技术报告发表，为FPGA及其应用领域的研究提供重要

的参考和借鉴。