☆☆FPGA图像处理算法开发学习教程——总目录
基于FPGA的图像处理核心是通过硬件并行架构实现高速实时的图像信号处理，其内容包括：
1.图像预处理（基础环节）
图像采集与格式转换：对接摄像头（如CMOS/CCD）的RAW数据，完成拜耳阵列（Bayer）插值、YUV/RGB/灰度图格式转换，同时处理数据对齐与时序同步。
降噪与增强：实现均值滤波、中值滤波、高斯滤波等降噪算法，去除椒盐噪声、高斯噪声；通过直方图均衡化、对比度拉伸提升图像细节，适配不同光照环境。
几何校正：处理图像畸变（如桶形畸变、枕形畸变）、缩放（插值算法）、旋转、裁剪，确保图像几何精度，满足后续处理需求。
形态学处理：腐蚀，膨胀等。
2.图像分割与特征提取（关键中间环节）
阈值分割：通过全局阈值（如Otsu算法）或局部阈值，将图像划分为前景与背景，适用于目标与背景对比明显的场景（如文字识别、零件检测）。
边缘检测：用Sobel、Prewitt、Canny算子提取图像边缘，FPGA 通过并行计算提升边缘检测速度，为目标轮廓识别奠定基础。
特征提取：提取图像的纹理特征（如LBP算法）、形状特征（如面积、周长、圆心坐标）、角点特征（如 Harris 角点检测），支撑后续目标识别与匹配。
3.目标识别与跟踪（高级应用环节）
模板匹配：通过滑动窗口算法，将输入图像与预设模板对比，实现特定目标的快速定位（如工业场景中的零件匹配、安防中的人脸初步检测）。
机器学习加速：部署轻量级神经网络（如CNN、YOLO-tiny）的硬件加速，完成目标分类与识别，FPGA 通过并行计算单元提升神经网络前向推理速度，降低延迟。
目标跟踪：基于帧间差分、卡尔曼滤波等算法，实时跟踪运动目标（如视频监控中的行人跟踪、自动驾驶中的车辆跟踪），保障目标连续识别。
4.图像压缩与传输
压缩编码：实现JPEG、JPEG2000、H.264/H.265等压缩算法，通过离散余弦变换（DCT）、熵编码等硬件模块，降低图像存储与传输带宽需求。
传输接口适配：对接HDMI、GigE Vision、Camera Link 等接口协议，完成处理后图像的实时传输或存储，适配工业相机、显示设备等终端。
在本课程中，我们将从基础开始，逐渐深入学习FPGA图像处理的完整开发过程。
目录
📚 第1章·基于FPGA的图像形态学处理学习教程【包含完整程序和操作讲解视频】