在当前高速发展的电子与计算机工程技术中，实时图像边缘检测技术是图像处理的核心环节之一。图像边缘作为图像的基本特征，集中了大量图像信息，并且是图像属性变化最剧烈的部分，因此在许多工程应用中，如人脸识别、车牌识别、手写体识别等，图像边缘检测技术被广泛用作基础处理。常见的边缘检测算子包括Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子、Canny算子等。Sobel算子是其中较为简单的一种边缘检测算子，能够检测出图像的水平和垂直方向边缘。
然而，传统的Sobel算子在进行边缘检测时，由于图像的一阶导数极易受到噪声的影响，因此往往需要加入滤波器以抑制噪声。在实时图像处理的场景下，处理速度是一个重要考量，软件方法往往难以满足实时性需求。这时，利用FPGA（现场可编程门阵列）的高主频和并行性特点，将其运用于实时图像处理前端（如滤波、边缘提取等），可以显著提高处理效率，降低硬件资源占用率，缩短整体处理时间。
本研究提出的改进Sobel边缘检测算法基于以下几点改进：采用了快速中值滤波算法替代传统中值滤波，该算法利用FPGA的并行特性，通过流水线设计，仅需3个时钟周期就能得到一个3×3矩阵的中值，极大提高了实时性。快速中值滤波的核心思想是将3×3矩阵分成三组进行比较，并通过理论分析排除不可能成为中值的点，快速得出矩阵中值。算法中加入了基于旋转模式下的CORDIC（坐标旋转数字计算机）算法进行梯度计算，该算法通过旋转模式来提升Sobel算子的模板数，从而提高检测精度。此外，算法利用中值滤波后的算子模板进行均值计算，从而得出局部阈值，增强了算法在局部图像特性上的适应性。实验结果表明，改进后的算法能够提取出更为精细的边缘，具有更好的局部特性和更强的抗噪声能力。
本研究的算法最终在FPGA平台上得到实现，实现了高清视频图像的实时处理输出，每帧分辨率可达1920*1080。在FPGA平台上实现该算法，不仅保证了边缘检测的实时性，还提高了算法的精度和抗噪能力。考虑到实时图像处理中对处理速度的要求极高，FPGA的高主频和并行性特点使得硬件资源占用率大大降低，整体处理时间也得到显著减少。
改进的Sobel边缘检测算法通过快速中值滤波、旋转模式的CORDIC算法和双滤波器均值计算，提高边缘检测的精度和抗噪能力，结合FPGA平台的高速并行处理能力，为实时图像边缘检测提供了更为有效的解决方案。该技术对于图像处理与分析领域具有重要意义，可被广泛应用于视频监控、医疗影像分析、工业自动化等多个领域。未来的研究可以进一步探索如何针对不同类型的图像和应用需求，优化算法以获得更好的边缘检测效果。
