《基于MATLAB与FPGA的图像处理教程》这个月终于与大家见面了。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。

　　业内有很多介绍MATLAB图像处理的书，如《数字图像处理（MATLAB版）》（作者冈萨雷斯），也有不少介绍FPGA图像处理的书，如《FPGA数字图像采集与处理》（作者吴厚航），但尚未出现一本结合MATLAB仿真与FPGA实现的图像处理教程。单纯地学习MATLAB图像处理的读者，很难在FPGA上对其算法用硬件实现；单纯地学习FPGA图像处理的读者，又很难从底层了解算法的原理与实现。因此，本书的出现将填补业内这一空缺，会给对该领域感兴趣的读者，带来不一样的福音。

　　本书将从图像格式转换、降噪、增强、二值化、锐化、缩放等传统基础图像算法入手，从原理到MATLAB设计、FPGA硬件加速实现进行由浅入深、循序渐进的介绍。以深度学习算法LeNet5为例，介绍如何用FPGA实现较简单的硬件加速卷积神经网络。最后，作为画龙点睛之笔，介绍传统ISP和新兴AISP的理论概念及区别，并阐述未来图像硬件加速的发展走向。

　　为了让读者能够更好地了解本书的架构，笔者整理了章节规划的图谱，如下所示。读者可以按顺序阅读，也可以根据自己的兴趣挑重点查阅，章节规划没有严格的先后顺序。

　　图像算法的实现属于方法论，优秀的图像算法可以让我们事半功倍；同样，如何用更低的PPA（Power Performance Area，即功耗、性能、面积，是芯片最主要的三个评价指标）在FPGA/IC上实现图像算法的硬件加速，也是一门学问，需要充分理解图像算法的实现过程，还需要掌握FPGA的设计思维，并且熟练运用FPGA常用的加速思维。笔者曾在《FPGA设计技巧与案例开发详解（第3版）》一书中讲述了很多的FPGA设计技巧，本书将重点针对图像处理，为读者讲解具体的算法实现。

　　截至本书出版前，笔者在IC公司已经工作7年有余，深刻地感受到研发人员的能力对自主研发代码质量（设计功能不考虑时序、门控时钟满天飞等）的影响，目前虽然功能验证及后端收敛可以正常流片，但考虑到PPA对成本及竞争力的影响，目前PPA还有很大的提升空间。因此，本书旨在带给读者图像处理的硬件加速思维，希望读者能够学会图像处理的FPGA加速方法，同时能够掌握在IC中设计优秀电路的技术。希望本书的出版，能够帮助提高IC行业人才的质量与产品的竞争力。

　　本书读者对象

　　FPGA技术爱好者；

　　有图像算法基础，想了解FPGA图像处理的读者；

　　有FPGA基础，想了解图像算法开发流程的读者；

　　期望从事多媒体芯片前端开发的读者；

　　大、中专院校的学生和老师；

　　相关培训学校的学员。