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ASPEN培训课程
FPGA开发工程师、自动驾驶感知系统硬件加速工程师、嵌入式图像处理人员、汽车电子硬件工程师。
理解车载图像预处理的需求（实时性、低延迟、低功耗）。
掌握FPGA上的图像处理算法实现（滤波、边缘检测、畸变校正、色彩空间转换）。
能够独立完成基于FPGA的车载图像预处理系统设计与验证。
车载图像处理概述：自动驾驶对图像处理的需求（目标检测、车道线识别、语义分割）；图像处理的实时性要求（毫秒级延迟）；传统CPU/GPU方案的局限；FPGA加速的优势（并行处理、低延迟、低功耗）。
FPGA开发基础：FPGA的基本结构（逻辑单元、块内存、DSP切片、I/O）；硬件描述语言（Verilog/VHDL）基础；Vivado/Vitis开发环境；开发流程（设计→综合→实现→下载→调试）。
图像传感器接口：MIPI CSI-2接口协议；摄像头数据的采集与解串；像素数据的同步与缓存；RAW格式（Bayer阵列）的理解。
图像预处理算法：图像滤波（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）；边缘检测（Sobel算子、Canny算子）；色彩空间转换（Bayer到RGB、RGB到YUV、RGB到HSV）；图像缩放与裁剪。
FPGA图像处理设计方法：流水线设计（提高吞吐量）；行缓冲（Line Buffer）的实现（存储多行数据）；窗口缓存（Window Buffer）的实现；并行化处理（多像素同时处理）。
Bayer格式到RGB的转换：Bayer阵列的排列模式（BGGR、RGGB）；插值算法的选择（双线性插值、双三次插值）；FPGA上的插值实现；色差校正。
图像滤波的FPGA实现：卷积运算的硬件实现；滤波器系数的量化；边界处理；流水线结构的设计；多级滤波器的级联。
畸变校正：摄像头畸变的类型（径向畸变、切向畸变）；畸变校正的算法原理（映射表）；映射表的生成与存储；FPGA上的双线性插值实现；实时校正的流水线设计。
直方图均衡化：直方图统计的硬件实现；累积分布函数的计算；映射表的生成；实时直方图均衡化（自适应直方图均衡化AHE、限制对比度CLAHE）。
图像预处理系统的集成：与视频输入接口（MIPI、LVDS）的连接；与DDR存储器的接口；与后续处理单元（深度学习加速器、CPU）的接口；DMA（直接内存访问）的设计。
性能优化与资源评估：吞吐量的计算（像素时钟、行频、帧率）；延迟的分析；资源利用率（LUT、FF、BRAM、DSP）的优化；功耗估计与优化。
综合实战项目：基于FPGA（Xilinx Zynq/Altera Cyclone）的车载图像预处理系统开发，包含摄像头数据采集、Bayer转RGB、高斯滤波/边缘检测、畸变校正、通过HDMI/VGA显示输出。
