FPGA视频图像角点检测的硬件实时实现(2)
1.2 角点检测的研究情况
近三十多年来，许许多多的专家学者都投入到了有关视频图像角点检测的科学研究中，由此也产生了多种角点检测的算法。我们可以将这些算法大致分为三个类型：
（1）基于模板匹配的角点检测算法：这是一种在图像处理与分析领域中非常成熟且实用的技术手段。它利用了如下的检测原理：针对确定尺寸的模板，检测图像中所有与模板大小相同的区域与模板区域的相似性与相关性。但是，由于角点具有大量不同的特征，所以我们很难设计出所有的模板来检测出所有类型的角点，这就使得这种角点检测算法很难得到广泛运用。
（2）基于亮度变化的角点检测：除了亮度特征信息，这类角点检测方法并不依赖于其他的局部特征，而是能够利用角点自身所具备的特征将角点直接提取出来。我们通过实验论证可以得知：这类方法具有速度快、实时性强的特点。典型的算法如：SUSAN角点检测算法等。
（3）基于边缘特征信息的角点检测：该角点检测算法将角点定义在图像边缘上，通过对边缘特征信息进行研究考察来提取角点。目前绝大多数的角点检测算法都属于这种类型，比如基于边界链码的角点检测、基于小波变换的角点检测等等。
1.3 本文研究内容
本文基于Harris角点检测的理论基础，结合了FPGA的逻辑运算结构，设计了专门针对Harris角点检测硬件系统的一系列模板参数。在Matlab模拟仿真无误的前提下，使用Verilog HDL硬件语言，在ISE13.1软件平台上将理论算法移植到FPGA中，从而实现视频图像角点检测的硬件实时实现。
1.4 章节安排
（1）针对FPGA以及Xilinx公司的ISE软件进行简单介绍；
（2）详细描述角点检测的相关理论基础，阐述角点检测系统必须具备的性能特点；
（3）针对Harris角点检测算法，详细介绍了它的内部机理并进行了相关公式的理论推导；
（4）介绍视频图像角点检测系统的模块组成，并针对其中的各个子模块的设计原理进行详细阐述。本系统一共分为两大部分：①视频数据流解码部分②角点检测部分；
（5）展示Matlab前期仿真结果和FPGA硬件化实现结果；
（6）总结展望，对本文所做的工作进行回顾总结，并对今后进一步的研究提出一些方向与建议。
2 FPGA、Verilog HDL及ISE软件简介
2.1 FPGA简介
FPGA是“现场可编程门阵列”的英文缩写。作为专用集成电路（即ASIC）领域中的半定制电路，FPGA一方面可以解决定制电路不足的问题，另一方面又可以克服原有可编程器件中普遍存在的门电路数目有限的缺点。
FPGA采用了LCA（逻辑单元阵列）的概念，内部包括了三大模块：即CLB（可配置逻辑模块）、IOB（输入输出模块）以及Interconnect（内部连线）。FPGA是一种可编程类型的器件，它与传统逻辑电路及门阵列（例如PAL，GAL、CPLD等）相比，具有完全不同的结构。
这里需要提出一个“小型查找表”的概念，FPGA正是基于它来实现组合逻辑的。每个小型的查找表都会连接到一个D触发器的输入端，由D触发器驱动其他逻辑电路或者I/O模块，进而构成了组合逻辑功能与时序逻辑功能均可达到的基本逻辑单元模块。这些子模块又通过金属线完成模块之间的相互连结以及与I/O端口的连结。
2.2 Verilog HDL硬件语言简介
硬件描述语言（即HDL）是EDA技术的重要组成部分。当前，最常用的HDL语言主要包括：VHDL、Verilog HDL、SystemVerilog以及System C。而VHDL和Verilog HDL是目前在EDA设计中最为普遍的。几乎所有的主流EDA工具都支持这两种语言[9]。
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