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图像滤波和边缘检测等预处理算法是视觉导航系统中道路检测和车辆检测等复杂视觉处理的前提，其性能和处理时间直接影响了后续图像处理的性能及视觉系统的整体响应时间。本文给出了一种基于FPGA的流水线图像预处理结构，该结构具有良好的扩展性，并能克服因级联而产生的时序问题。基于这种结构，在FPGA中实现了典型的LoG边缘检测算法与中值滤波算法。实验表明了这种预处理结构的有效性和算法的可行性， 并能满足视觉处理的实时性要求。
基于模板滤波的图像预处理在视觉导航、机器视觉等方面都有着非常重要的作用，其性能和处理时间直接影响了后续图像处理的性能及视觉处理系统的整体响应时间。模板滤波分为线性滤波与非线性滤波两种：线性滤波是一种卷积运算，使用大小为nxm的模板掩模图片中的所有像素，其中涉及了大量的乘法与加法运算，这种卷积运算是一般图像处理系统中的实现瓶颈；非线性滤波是在模板卷积遍历整幅图像的基础上还要进行多值排序运算。
对于冯。诺依曼结构的计算机，属于单指令单数据（SISD）的计算机体系结构，实现卷积结构的线性或非线性滤波器效率都不高。由于视觉导航系统中实时性要求较高，采用什么样的结构、如何更快速有效并且稳定的实现图像预处理在视觉导航系统中就变得至关重要。
现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Arrays，FPGA）技术由于其设计灵活性、大规模并行运算等特点，在数字信号处理领域尤其是图像处理领域被越来越广泛的使用。
本文设计了一种基于FPGA的流水线图像预处理结构，能够实时实现图像预处理。该结构具有良好的扩展性，并能克服因级联而产生的时序问题。基于这种结构，在FPGA上设计并实现了典型的预处理算法边缘检测和中值滤波算法。
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