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随着红外成像技术的发展，人们对红外图像处理系统的计算速度提出了更高的要求。由于硬件良好的图像处理加速性能，所以国内外更多地采用可编程逻辑门阵列（FPGA）作为红外成像系统的图像处理芯片，同时也对基于FPGA的红外图像处理算法展开了研究。目前国内的工作大多是将传统的红外图像算法向FPGA移植，对算法本身的研究和改进还不够，这与国外相比还有一定差距。针对这一情况，本文将研究和改进基于FPGA的红外图像平滑和锐化算法，并硬件实现。在目前FPGA实现的平滑算法中，单一的传统平滑算法难以处理多种噪声，邻域平均算法适于处理高斯噪声处理效果，而中值滤波算法则对椒盐噪声有良好的处理效果。针对这一情况，本论文设计了一种基于边缘检测的自适应平滑算法，在邻域特征分析的基础上，分别使用邻域平均和中值滤波对图像中的高斯噪声和椒盐噪声进行处理，有效地改善了对图像的平滑效果。拉普拉斯锐化算法可以有效地增强图像边缘，但通常只使用单一锐化模板和条件，因此存在过度锐化图像、扭曲强边缘的缺点。针对这一情况，本论文设计了一种可配置的受限拉普拉斯锐化算法，可以配置适宜的锐化模板和锐化条件，以实现对不同图像都能取得较好的锐化效果。已在FPGA中对以上算法完成设计。根据综合结果可知，以上算法的硬件实现都具有高可靠性、高速、移植性好的优点。与已有的基于FPGA的平滑和锐化模块相比较，本文平滑和锐化模块能更灵活地处理图像，以取得好的处理效果。它们的最高工作频率均超过150MHz，能满足1024×1280像素分辨率100Hz帧频的高性能红外成像系统对图像处理实时性的要求，并且资源消耗少、接口简单，分别在EP3C40F780C6芯片中只占用了5%和4%的资源，能方便地嵌入和移植到红外成像系统中。