前言

业内有很多介绍MATLAB图像处理的书，如《数字图像处理（MATLAB版）》（作者冈萨雷斯），也有不少介绍FPGA图像处理的书，如《FPGA数字图像采集与处理》（作者吴厚航），但尚未出现一本结合MATLAB仿真与FPGA实现的图像处理教程。单纯地学习MATLAB图像处理的读者，很难在FPGA上对其算法用硬件实现；单纯地学习FPGA图像处理的读者，又很难从底层了解算法的原理与实现。因此，本书的出现将填补业内这一空缺，会给对该领域感兴趣的读者，带来不一样的福音。

本书将从图像格式转换、降噪、增强、二值化、锐化、缩放等传统基础图像算法入手，从原理到MATLAB设计、FPGA硬件加速实现进行由浅入深、循序渐进的介绍。以深度学习算法LeNet5为例，介绍如何用FPGA实现较简单的硬件加速卷积神经网络。最后，作为画龙点睛之笔，介绍传统ISP和新兴AISP的理论概念及区别，并阐述未来图像硬件加速的发展走向。

为了让读者能够更好地了解本书的架构，笔者整理了章节规划的图谱，如下所示。读者可以按顺序阅读，也可以根据自己的兴趣挑重点查阅，章节规划没有严格的先后顺序。

图像算法的实现属于方法论，优秀的图像算法可以让我们事半功倍；同样，如何用更低的PPA（Power Performance Area，即功耗、性能、面积，是芯片最主要的三个评价指标）在FPGA/IC上实现图像算法的硬件加速，也是一门学问，需要充分理解图像算法的实现过程，还需要掌握FPGA的设计思维，并且熟练运用FPGA常用的加速思维。笔者曾在《FPGA设计技巧与案例开发详解（第3版）》一书中讲述了很多的FPGA设计技巧，本书将重点针对图像处理，为读者讲解具体的算法实现。

截至本书出版前，笔者在IC公司已经工作7年有余，深刻地感受到研发人员的能力对自主研发代码质量（设计功能不考虑时序、门控时钟满天飞等）的影响，目前虽然功能验证及后端收敛可以正常流片，但考虑到PPA对成本及竞争力的影响，目前PPA还有很大的提升空间。因此，本书旨在带给读者图像处理的硬件加速思维，希望读者能够学会图像处理的FPGA加速方法，同时能够掌握在IC中设计优秀电路的技术。希望本书的出版，能够帮助提高IC行业人才的质量与产品的竞争力。

本书内容体系

本书共9章，分为3部分，各部分对应的章节和具体内容如下。

第1部分为第1章，由韩彬编写，主要通过对CPU结构体系加速，以及苹果M1芯片架构、海思Hi3516A芯片架构的介绍，讲解什么是硬件加速引擎。同时这一章也介绍了FPGA软件仿真环境，以及可配套的FPGA图像处理开发板。

第2部分包括第2～8章，主要介绍常用的图像处理算法的理论、MATLAB设计，以及FPGA硬件加速实现，相关章节内容介绍如下。

（1）第2～5章由韩彬编写，主要介绍RGB转YCbCr算法、常用图像增强算法、常用图像降噪算法，以及常用图像二值化算法。

（2）第6、7章由林海全编写，主要介绍常用图像锐化算法、常用图像缩放算法，其中第7章中的“浅谈基于深度学习的缩放算法”，由从事多媒体算法开发的孔德辉博士编写。

（3）第8章由姜宇奇博士编写，以典型的基于LeNet5的深度学习算法为例，介绍如何在MATLAB与FPGA上实现实时的手写数字识别。

第3部分为第9章，作为本书的画龙点睛之笔，主要介绍传统ISP和新兴AISP的理论概念及区别，让读者对图像算法的硬件加速应用有一个更深刻的认知。

本书中部分图片为MATLAB软件生成的图，为方便读者学习，故没有进行标准化处理。

本书读者对象

•　FPGA技术爱好者；

•　有图像算法基础，想了解FPGA图像处理的读者；

•　有FPGA基础，想了解图像算法开发流程的读者；

•　期望从事多媒体芯片前端开发的读者；

•　大、中专院校的学生和老师；

•　相关培训学校的学员。

2022年5月30日