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1.2 角点检测的研究情况
经过几十年的研究，各个学者通过在已有的经验与知识背景下不断地视频图像角点检测进行创新与改进，产生了各种不同的有关角点检测的算法,下面我们将算法分为三类：
（1） 基于模板匹配的角点检测算法：传统的基于灰度的模板图像匹配技术的原理是在图形S 上移动模板T， 被模板遮盖下的区域叫做子图Si , j，i,j 代表子图的左上角像素点在S 图像中的坐标，叫做参考点，并且1<i<L-N+1 ，1<j<K-M+1 。对比T 和Si , j，如果两者相同 ，那么参考点坐标（i,j ） 所在的位置就是模板图像在搜索图像S 中的位置。模板匹配算法示意图如图1.1 所示。
尽管这一技术在图像处理与分析领域方便且完善，但由于角点的特征各不相同，因此难以将各个不同的类型的角点设计出相对应的模板，因而这种算法检测没有被使用者们优先选择。
图1.1关于模板匹配算法的示意图
（2）基于亮度变化的角点检测：这种角点检测方法仅仅取决于亮度特征信息的变化，不受其他局部特征的影响，通过角点自身的特征将角点检测并提取出来。经过大量实验论证后可知，这种方法反应速度快、实时性良好。其中包括SUSAN角点检测算法等。
（3）基于图像边缘信息的角点检测：这种角点检测算法是先提取图像的边沿特征信息，在通过边沿信息来提取角点。现在大部分的角点检测算法都是这种类型，例如基于边界链码的角点检测、基于小波变换的角点检测等。
1.3 本文研究内容
这个毕业设计是通过分析Harris角点检测的理论基础，利用FPGA实现图像的输入、预处理、角点检测和角点图像输出，来完成所需的视频图像角点检测系统。
参考了FPGA的逻辑运算结构，设计出了有关Harris角点检测系统的在硬件上的一系列模板参数。先用成功地Matlab模拟仿真，然后运用Verilog HDL硬件语言，将ISE13.1软件上的理论算法输入到FPGA中，最后完成了视频图像角点检测的硬件实时实现。
1.4 章节安排
（1）简洁的说明一下FPGA和Xilinx公司设计的ISE软件；
（2）仔细说明了有关角点检测的基本理论，以及角点检测系统的功能和特点；
（3）对于Harris角点检测算法，详尽表述了的内部结构并推导了部分公式；
（4）概述了视频图像角点检测系统的各个模块的组成，并对需要用到的子模块的设计原理进行了详细解释。这个系统主要包含两个部分：①视频数据流解码部分 ②角点检测部分；
（5）给出了Matlab的仿真结果和FPGA硬件化实现结果；
（6）总结部分，对本毕设所有的工作内容进行了大体回顾，并对接下来的研究方向提供了一些想法。
2 FPGA、Verilog HDL及ISE软件介绍
2.1 FPGA介绍
FPGA（Field－Programmable Gate Array），中文名称为现场可编程门阵列。因为具有专用集成电路（缩写为ASIC）领域中的半定制电路的性质，FPGA不仅可以解决定制电路不足的缺点，而且还可以修正原来的可编程器件中普遍存在的门电路数量有限的问题。
FPGA采用了逻辑单元阵列LCA的理念，内部总共分为三个部分：即CLB（可配置逻辑模块）、IOB（输入输出模块）和Interconnect（内部连线）。FPGA是一种可编程类型的器件，它跟传统逻辑电路以及门阵列（例如PAL，GAL、CPLD等）相对比，具有完全不一样的结构。
这里我们将给出一个名为“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与D触发器的输入端中的一端相连，由D触发器作为驱动与其他逻辑电路或者I/O模块一起工作，接着便生成了组合逻辑功能与时序逻辑功能均可实现的基本逻辑单元模块。然后金属线会将子模块之间的进行相互连接并且同时与I/O端口的进行相连。
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