本文将FPGA技术与视频图像技术相结合,设计了基于FPGA的实时图像采集和人脸检测系统。视频图像采集技术是进行图像分析的前提,主要涉及到视频清晰度和流畅度的问题,以及系统集成度,考虑系统成本与体积。人脸检测技术是自动人脸识别系统中的一个关键环节,为人脸生物识别技术、目标追踪技术等打下坚实的基础,也可以应用在特定安防环境中,例如门禁和交通等,对于出现的人群进行人脸检测并标记区域信息,本文的主要工作如下:1.研究基于FPGA的实时视频图像采集系统,选用Cyclone IV E系列芯片作为主控平台,结合DDR2存储器、VGA控制芯片和外部晶振搭建高效便捷的实时图像采集系统。设计各模块驱动电路和驱动程序,获取高清晰度、高帧数的实时视频图像。2.研究图像预处理技术在FPGA技术上的实现,包括色彩空间转换和图像滤波等。其中涉及彩色图像灰度化,结合常见滤波技术提出本文视频滤波技术,使得图像更佳平滑和真实,且轮廓信息明显。对采集的实时视频图像数据进行预处理工作,不仅使显示视觉更加真实,同时也为进一步的开发提供良好的像素基础。3.研究并提出新型人脸检测技术以及在FPGA技术上的实现,主要从背景干扰和人脸判定几个方面进行研究。其中主要涉及色彩空间转换,使得亮度和色彩分离,利用色彩分量进行肤色识别并进行二值化处理,背景差分算法、二值化图像与运算,膨胀和腐蚀进行闭运算,减小背景干扰。利用特定条件进行人脸限定判断,提升检测率,最后遍历视频图像确定人脸区域并进行框选。这是人脸识别和目标追踪技术的关键技术所在。4.进行系统调试和实验分析,结合实验效果可以看出,视频采集系统帧率为30帧,分辨率为1280*720,并能够很好的检测运动中的人脸并进行框选,完全符合本系统设计要求,具有广泛的应用前景和发展空间。最后进行系统设计总结和技术改进可能性展望。