本书不是一本纯粹的基于软件算法的教程，亦不是一本单一讲述FPGA硬件实现的书，而是一本从图像处理算法理论基础出发，结合MATLAB软件实现，最终采用FPGA进行并行硬件加速的指南。书中选用了一些常用的图像处理算法，相关章节大都遵循“算法理论→MATLAB软件验证→FPGA硬件实现”的流程，将这些算法由浅入深、循序渐进地从算法理论讲解到FPGA硬件实现。
本书适合对FPGA图像处理感兴趣的读者，需读者熟悉MATLAB软件与Verilog语言，并且具备一定的FPGA基础。如果是FPGA初学者，可以先阅读笔者的另外两本书：《FPGA设计技巧与案例开发详解（第3版）》《Verilog数字系统设计教程（第4版）》。
本书的所有例程均已经过了验证，并且已经在实际项目中得到了多次应用，配套的代码及参考资料可在华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）下载，也可联系笔者获取（邮箱crazyfpga@qq.com）。

韩彬，网名CrazyBingo，2012年于杭州电子科技大学获得学士学位，2015年于西安电子科技大学获得硕士学位，长期从事FPGA逻辑驱动电路开发，对LCD显示控制器与摄像头采集系统、硬件加速实现有丰富的开发经验与技术积累。编写过多份FPGA学习教程，常年活跃于各大博客论坛（尤其是ChinaAET）技术群等，在第一版《FPGA设计技巧与案例开发详解》的基础上，呕心沥血，携友再创该书第二版。

第1章 什么是硬件加速引擎
1.1 CPU是怎么加速的？
1.1.1 CPU体系结构加速
1.1.2 CPU流水线加速
1.2 什么是硬件加速引擎
1.2.1 苹果M1芯片架构
1.2.2 海思Hi3516A芯片架构
1.2.3 本书图像加速内容
1.3 FPGA软件仿真环境介绍
1.3.1 FPGA目录规划约定
1.3.2 仿真验证平台介绍
1.3.3 相关软件环境介绍
1.4 FPGA硬件验证平台介绍
第2章 RGB转YCbCr算法介绍及MATLAB与FPGA实现
2.1 RGB与YCbCr色域介绍
2.1.1 RGB模型
2.1.2 YCbCr色域介绍
2.2 RGB转YCbCr加速运算
2.2.1 让你的软件飞起来
2.2.2 FPGA硬件加速思维
2.2.3 FPGA硬件实现推导
2.3 RGB转YCbCr的MATLAB实现
2.3.1 MATLAB代码的设计
2.3.2 仿真数据的准备
2.4 RGB转YCbCr的FPGA实现
2.4.1 FPGA代码的实现
2.4.2 仿真流程的详解
第3章 常用图像增强算法介绍及MATLAB与FPGA实现
3.1 直方图均衡算法的实现
3.1.1 直方图均衡的原理
3.1.2 直方图均衡的MATLAB实现
3.1.3 直方图均衡的FPGA实现
3.1.4 直方图均衡的ModelSim仿真
3.2 对比度算法的实现
3.2.1 对比度增强的原理
3.2.2 指数对比度增强的MATLAB实现
3.2.3 指数对比度增强的FPGA实现
3.2.4 指数对比度增强的ModelSim仿真
3.3 Gamma映射算法的实现
3.3.1 Gamma映射的原理
3.3.2 Gamma映射的MATLAB实现
3.3.3 Gamma映射的FPGA实现
3.3.4 Gamma映射的ModelSim仿真
第4章 常用图像降噪算法介绍及MATLAB与FPGA实现
4.1 降噪原理介绍
4.1.1 为什么要降噪
4.1.2 什么是噪声
4.1.3 图像降噪简介
4.2 均值滤波算法的实现
4.2.1 均值滤波算法的理论
4.2.2 均值滤波的MATLAB实现
4.2.3 均值滤波的FPGA实现
4.2.4 均值滤波的ModelSim仿真
4.3 中值滤波算法的实现
4.3.1 中值滤波算法的理论
4.3.2 中值滤波的MATLAB实现
4.3.3 中值滤波的FPGA实现
4.3.4 中值滤波的ModelSim仿真
4.4 高斯滤波算法的实现
4.4.1 高斯滤波算法的理论
4.4.2 高斯滤波的MATLAB实现
4.4.3 高斯滤波的FPGA实现
4.4.4 高斯滤波的ModelSim仿真
4.5 双边滤波算法的实现
4.5.1 双边滤波算法的理论
4.5.2 双边滤波的MATLAB实现
4.5.3 双边滤波的FPGA实现
4.5.4 双边滤波的ModelSim仿真
第5章 常用图像二值化算法介绍及MATLAB与FPGA实现
5.1 图像二值化的目的
5.2 全局阈值二值化算法
5.2.1 全局阈值二值化算法的理论与MATLAB实现
5.2.2 全局阈值二值化的MATLAB实现
5.2.3 全局阈值二值化的FPGA实现
5.3 局部阈值二值化算法
5.3.1 局部阈值二值化算法的理论
5.3.2 局部阈值二值化的MATLAB实现
5.3.3 局部阈值二值化的FPGA实现
5.3.4 局部阈值二值化的ModelSim仿真
5.4 Sobel边缘检测算法
5.4.1 Sobel边缘检测算法的理论
5.4.2 Sobel边缘检测的MATLAB实现
5.4.3 Sobel边缘检测的FPGA实现
5.4.4 Sobel边缘检测的ModelSim仿真
5.5 二值化腐蚀、膨胀算法
5.5.1 二值化腐蚀、膨胀算法的理论
5.5.2 二值化腐蚀、膨胀的MATLAB实现
5.5.3 二值化腐蚀、膨胀的FPGA实现
5.5.4 二值化腐蚀、膨胀的ModelSim仿真
5.6 帧间差算法及运动检测算法
5.6.1 帧间差算法及运动检测算法的理论
5.6.2 帧间差及运动检测的MATLAB实现
5.6.3 帧间差及运动检测的FPGA实现
第6章 常用图像锐化算法介绍及MATLAB与FPGA实现
6.1 图像锐化的原理
6.1.1 一阶微分的边缘检测
6.1.2 二阶微分的边缘检测
6.1.3 一阶微分与二阶微分的边缘检测对比
6.2 Robert锐化算法的实现
6.2.1 Robert锐化算法的理论
6.2.2 Robert锐化的MATLAB实现
6.2.3 Robert锐化的FPGA实现
6.2.4 Robert锐化的ModelSim仿真
6.3 Sobel锐化算法的实现
6.3.1 Sobel锐化算法的理论
6.3.2 Sobel锐化的MATLAB实现
6.3.3 Sobel锐化的FPGA实现
6.3.4 Sobel锐化的ModelSim仿真
6.4 Laplacian锐化算法的实现
6.4.1 Laplacian锐化算法的理论
6.4.2 Laplacian锐化的MATLAB实现
6.4.3 Laplacian锐化的FPGA实现
6.4.4 Laplacian锐化的ModelSim仿真
第7章 常用图像缩放算法介绍及MATLAB与FPGA实现
7.1 最近邻插值算法的实现
7.1.1 最近邻插值算法的理论
7.1.2 最近邻插值的MATLAB实现
7.1.3 最近邻插值的FPGA实现
7.1.4 最近邻插值的ModelSim仿真
7.2 双线性插值算法的实现
7.2.1 双线性插值算法的理论
7.2.2 双线性插值的MATLA