随着数字图像的广泛应用，人们对图像处理的要求也逐渐提高。图像边缘是指像素点灰度值急剧变化的那些像素点集合，它是图像最基本的特征之一，携带了图像大部分数据，因此边缘检测技术是图像分析和识别领域中一个较为重要的研究课题。边缘检测作为一个预处理过程，广泛应用于图像分割、模式识别和运动分析等领域，是图像进一步处理的前提。常见图像边缘检测方法包括基于微分的边缘检测方法、基于像素灰度分布的边缘检测方法和基于像素聚类的边缘检测方法。基于微分的边缘检测算法利用微分算子将图像边缘用像素点梯度来表示，它的概念明确，运算简单，但是易受噪声影响，造成边缘定位不准确。基于像素灰度分布的边缘检测方法主要利用图像数据的概率密度，其估计的概率密度误差较大，易受噪声污染，并简化了噪声对概率密度估计的影响。基于像素聚类的边缘检测方法利用像素点和其邻域像素的相互关系确定图像边缘，它的定位准确，但是不同的阂值计算得到的检测结果不同，不能实现自适应边缘检测效果。　　针对上述算法存在的主要问题，分析研究了一种基于FPGA的局部方向均值边缘检测方法。该方法主要利用中心像素点和其邻域内统计平均值之间的关系，求解按不同方向分割的样本均值及其差值，比较均值差最大值和最小值所对应的方向与边缘类型之间的关系，根据比较结果设计边缘幅度响应函数，计算边缘幅度响应值和方向，并分析了检测尺度和方向个数对算法的影响，同时也分析了该算法的抗噪性能。　　随着EDA技术不断发展和成熟，FPGA、DSP、CPLD和ASIC等可编程逻辑器件在电子技术设计领域具有较好灵活度，提高了系统设计效率和可操作性，为数字图像处理技术奠定了基础。ASIC是一种为专门目的而设计的集成电路，使用场合受到了限制;DSP主要应用于数字信号处理领域;FPGA在数字图像处理方面有着自己独特优势，具有开发成本低、并行处理速度高、设计灵活度高及其开发周期短等特点。该课题选用FPGA作为系统开发技术，芯片选用Altera公司的CycloneⅣ系列下的EP4C30F23C8N芯片，设计并实现了基于FPGA的局部方向均值边缘检测系统。该系统采用自顶向下模块化设计思想，使用Verilog硬件描述语言，在QuartusⅡ和ModelSim开发环境中完成系统的软件设计和仿真，并在HSEDA硬件开发平台上实现该设计，完成了图像采集、输入图像缓存、图像处理、输出缓存和VGA实时显示等功能。　　该设计的主要工作体现在以下几个方面:第一，针对常用边缘检测算法存在的主要问题，分析研究了局部方向均值边缘检测方法，运用测试图像对该算法进行了实验，分别分析了该方法对高斯噪声、椒盐噪声的抗噪性能和改变检测尺度以及改变方向个数对检测结果的影响。第二，使用QuartusⅡ开发工具，结合FPGA流水线操作和并行处理结构的特点，在HSEDA开发平台上设计并实现了基于FPGA的局部方向均值边缘检测系统。第三，系统仿真和验证是整个FPGA设计中不可缺少的步骤，整个系统设计在ModelSim软件中仿真，仿真结果符合设计要求，并给出了分析结果。第四，利用QuartusⅡ开发工具完成系统设计，经编译、综合、布局布线和引脚分配，并通过专用下载线将代码生成的配置文件下载到EP4CE6F17C8芯片上。　　系统的测试结果表明，该系统可以完成图像数据的采集、处理、存储和实时显示，没有图像断帧现象发生，达到了预期的效果，具有实时性强、图像处理速度快、操作简单、应用灵活、成本低、可移植性好和资源占用率低等特点。该方案的设计与实现在图像边缘检测领域具有一定的积极意义，并对其他场合的图像处理也有一定的参考价值。