全景视觉系统是一种无须机械回转或扫描就可以观察视场内全部景物的视觉系统,在结构设计、理论研究和应用开发等方面具有很大的发展空间。然而由于系统在观测景物的同时无法获取景深信息,因此它的应用有一定的局限性。针对这一问题,本文提出一种全新的机器视觉模型,即全景立体球视觉系统。它是以镜头+图像传感模块+DSP+FPGA为核心的嵌入式系统,集全景视觉和立体视觉优势于一体,仅一次拍摄就可以获取完整全球域、无盲区、无冗余的图像信息并同时测算出全视场范围内景物的景深信息。这项技术的研究将进一步推动机器视觉技术的发展和完善。由于全景立体球视觉系统体系庞大且结构复杂,因此本文的研究内容主要是设计该系统的一个子系统,即图像采集预处理系统。它是以CMOS图像传感器+FPGA为核心,完成图像数据的采集、预处理、传输和显示工作。系统的硬件电路是由FPGA控制模块、图像采集模块、FPGA外围电路模块、系统存储模块以及系统显示模块五部分组成。其中,FPGA控制模块是以Altera公司的EP2C35F672C6为核心,控制管理系统各个模块的工作和它们之间的数据通信；图像采集模块采用的是Apitna公司生产的MT9V136图像传感器,主要负责数字图像数据采集工作；AMD生产的4MB Flash芯片AM29LV320DB-90和SAMSUNG生产的64MB SDRAM芯片K4S641632共同构成了系统的存储模块；系统的显示模块使用的是TFT-LCD,取代了过去传统的CRT显示模式。图像采集预处理系统的软件驱动开发是按照基于Nios Ⅱ的SOPC系统开发流程设计,即在Quartus Ⅱ9.0和Nios Ⅱ EDS9.0环境下,设计Nios Ⅱ系统模块、12C总线配置模块、图像采集驱动模块和液晶显示驱动模块等四个软件驱动模块。通过系统的仿真、测试和调试,最终证实了图像采集预处理系统软件程序的可行性。由于图像预处理技术复杂多样,因此本文的最后一部分重点介绍预处理的一种关键技术——图像滤波。本文在分析滤波算法原理的基础上,利用Verilog HDL设计了图像中值滤波器和图像均值滤波器,并成功在FPGA硬件平台上实现。其中,中值滤波器的设计采用了改进的中值滤波算法,将滤波器的比较次数减少了一半,大大提高了滤波的速度。最后,根据噪声产生的原理、图像峰值信噪比和滤波效果图的对比,分析两种滤波器的适用范围并最终得出结论：中值滤波算法适用于处理椒盐噪声,而均值滤波算法适用于处理高斯噪声。