1. 概述
本设计采用FPGA技术，实现CMOS视频图像的边缘检测（sobel），并通过以太网传输(UDP方式)给PC实时显示。
2. 硬件系统框图
CMOS采用MT9V011(30万像素)，FPGA采用ALTERA公司的CYCLONE IV，以太网卡采用REALTK公司的100M网卡芯片，硬件框图如下：
硬件平台采用ETree的FPGA开发板，如下图所示：
3. 算法原理
索贝尔算子(Sobel Operator)主要用作边缘检测，它是离散差分算子。在图像上的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是法矢量。
Sobel提供了水平方向和垂直方向两个方向的滤波模板G_X 和G_Y，分别如下图所示。
Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值来检查边缘。Sobel算子优点是计算简单、速度快，但由于只采用了2个方向的模板，因此对纹理较为复杂的图像效果不是很好。当对精度要求不高时，Sobel算子是一种较为常用的边缘检测算法。
在计算得出gxy后，对其进行阈值操作，认为大于阈值的像素点为边缘点。
4. 算法实现
在Sobel算子中有负系数，使用数值比较的方式避开负数表示，具体代码如下。
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6
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assign sum0_gx = ({3
'b000,taps0x_r1} + {2'
b00,taps1x_r1,1
'b0}) + {3'
b000,taps2x_r1};
assign sum1_gx = ({3
'b000,taps0x} + {2'
b00,taps1x,1
'b0}) + {3'
b000,taps2x};
assign sobel_gx = (sum0_gx>=sum1_gx)?(sum0_gx-sum1_gx):(sum1_gx-sum0_gx);
assign sum0_gy = ({3
'b000,taps0x} + {2'
b00,taps0x_r0,1
'b0}) + {3'
b000,taps0x_r1};
assign sum1_gy = ({3
'b000,taps2x} + {2'
b00,taps2x_r0,1
'b0}) + {3'
b000,taps2x_r1};
assign sobel_gy = (sum0_gy>=sum1_gy)?(sum0_gy-sum1_gy):(sum1_gy-sum0_gy);
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关于开方运算，Quartus II为我们提供了现有的IP可以使用，参数配置如下图所示。
5. 最终效果
下图为原始图片效果。
经过Sobel边缘检测后效果图如下所示，由于在热光灯下噪声还是比较多。
本文转自 shugenyin 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/shugenyin/1976976
