随着科学技术的不断发展,数字图像处理在各个领域中的地位越来越重要,在诸如交通监控、日常消防、航天航空以及车辆导航等领域都有着极其重要的应用。而图像的边缘包含了图像非常重要的信息,是图像最基本的特征;实现图像的边缘提取,是对图像进行特征检测、目标识别、目标跟踪等后续复杂算法处理的必要前提。因此,如何准确、快速、高效的提取图像边缘,在数字图像处理领域显得尤为重要。传统的边缘检测算法通常通过软件实现,软件实现的特点是串行执行指令,这就在原有待处理数据量大的基础上,进一步减缓了处理速度;而图像处理在诸如监控、消防、导航等领域的应用,决定了实时性在图像处理中有着极其重要的地位。因此在有效提取图像边缘的前提下,必须设法解决边缘检测的实时性问题。硬件电路与软件程序相比,有着自身的优点:处理速度快,反应迅速;特别是诸如FPGA之类的可编程逻辑电路,相比于传统软件的串行执行指令,其能够并行执行多条指令,从而大大提高了运算速度,有效的提高了图像处理的实时性。针对上述问题,作者在学习查阅大量文献后,首先在Opencv上对各种边缘检测算子进行了仿真、比较,然后通过对其检测效果、算法难易度、硬件可行性等方面综合考虑后,最终选择Sobel算子作为本系统的边缘检测实现算子主体,并提出与Ewma算法（Exponenentially weighted moving average,指数加权移动平均）相结合来解决Sobel算子的易受噪声干扰、提取边缘轮廓线条较宽、较差等缺点。最终将该算法与硬件平台融合,设计并且实现了一种基于FPGA的边缘检测系统。该系统主要由图像接收模块、图像缓存模块、图像处理模块、图像显示模块四个模块组成。图像接收模块通过RS232通信接口,接收来自PC机传输的串行图像数据,然后将串行数据转换为并行数据并送给图像缓存模块;图像缓存模块通过调用两个FIFO子IP核缓存图像数据,并且为后续进一步实现快速在线实时边缘检测打下基础;图像处理模块通过实现Sobel+Ewma算法,对图像进行高效边缘检测;图像显示模块接收经算法处理后的图像数据,根据LCD显示屏的接口协议,生成图像显示数据并发送给显示屏。最后作者对系统进行了实验分析。通过对CPU上仿真Sobel+Ewma算法边缘检测数据与FPGA系统的实时结果进行多角度对比后,得出以下结论:在速度上因为受液晶显示屏尺寸限制处理数据量不够大情况下,FPGA速度是CPU的1.219倍。而从边缘检测效果来看,FPGA环境下Sobel+Ewma算法的检测效果比Sobel算法明显更优。