在深入讨论基于CNN的红外图像边缘检测算法的FPGA实现之前，首先需要了解几个核心的概念和技术点：CNN（卷积神经网络）、红外图像处理、边缘检测算法以及FPGA（现场可编程门阵列）硬件技术。
CNN是深度学习领域的一种重要模型，它通过模拟人类视觉系统的工作方式，能够自动和有效地从数据中提取特征。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层是其核心部分，负责完成图像特征的提取工作。红外图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一个重要分支，旨在从红外图像中检测出物体的边缘，以便于后续的图像分析和处理。
FPGA是一种可以通过编程来实现各种数字逻辑功能的集成电路，具有高性能、低功耗的特点。FPGA特别适合于实现并行计算和快速原型开发，因此在实时图像处理、模式识别等需要高度并行和快速响应的应用场景中，FPGA经常被选为实现平台。
将CNN应用于红外图像边缘检测算法，并将其在FPGA上实现，需要处理多个技术层面的问题。首先是算法层面，需要设计合适的CNN结构以适应红外图像的特点，这通常涉及到对卷积核的设置、特征提取策略的选择等；其次是硬件实现层面，需要针对FPGA的特性，对CNN算法进行优化，以满足在FPGA上的运行效率，这包括资源消耗、运算速度、内存使用等。
在参考资料中提到的“Simulink”模型，是一种基于图形的仿真和模型设计工具，它允许工程师直观地建立复杂的动态系统模型，这些模型可以是连续的、离散的、或者是混合的。在本研究中，Simulink很可能被用来搭建和验证CNN模型，使其能够在FPGA上实现。
文中还提到了MATLAB和Xilinx Virtex 6平台，MATLAB是一种广泛应用于数值计算、算法开发、数据分析的编程语言和环境，而Xilinx Virtex 6是Xilinx公司的一系列高性能FPGA产品。在本研究中，MATLAB可能被用于算法的前期开发和模拟，而Xilinx Virtex 6 FPGA则用于最终的算法部署和硬件加速。
为了在FPGA上实现CNN模型，通常需要将算法的各个层次进行硬件描述语言（如Verilog或VHDL）的编码，这样才能在FPGA上进行有效的硬件资源分配和调度。在参考资料中，“IPcore”可能是指将CNN算法的某一功能模块化、封装后的专用集成电路核心，而“stategraph”则是指用于描述CNN内部状态转换的图示。
通过上面的介绍，可以明确地看到研究基于CNN的红外图像边缘检测算法的FPGA实现，需要综合运用数字图像处理、深度学习、硬件描述语言编程、FPGA设计等多个领域的知识。在硬件平台上实现深度学习算法，尤其是对于实时性要求较高的图像处理任务，不仅能够充分利用FPGA的并行处理能力，还能够针对特定应用进行优化，进而获得性能的提升和资源使用上的优化。
文档中提及的参考文献，如“DAVIS JW KE KMAA”、“BASIURKA UNAYE”和“LINAN”，虽然由于OCR识别错误未能提供完整信息，但根据上下文推测，这些可能是与红外图像处理、边缘检测技术以及CNN相关的研究文献。通过阅读这些文献，研究人员可以获取到关于特定技术的深入知识和实现方法，进一步指导自己的研究工作。
