在图象中，边缘是由灰度级和相邻域点不同的象素点构成的。因而，若想增强边缘，就应该突出相邻点间的灰度级的变化。微分运算可用来求信号的变化率，因而具有加强高频分量的作用。如如果将其应用在图象上，可使图象的轮廓清晰。由于我们常常无法事先确定轮廓的取向，因而挑选用于轮廓增强的微分算子时，必须选择那些不具备空间方向性的和具有旋转不变的线形微分算子。 -In the image, the edge is constituted by the pixel dots of different gray le

面积和速度的互换是FPGA/CPLD设计的一个重要思想。从理论上讲，一个设计如果时序余量较大，所能运行的频率远远高于设计要求，那么就能通过功能模块复用减少整个设计消耗的芯片面积，这就是用速度的优势换面积的节约；反之，如果一个设计的时序要求很高，普通方法达不到设计频率，那么一般可以通过将数据流串并转换，并行复制多个操作模块，对整个设计采取“乒乓操作”和“串并转换”的思想进行处理，在芯片输出模块处再对数据进行“并串转换”。从宏观上看，整个芯片满足了处理速度的要求，这相当于用面积复制换取速度的提高。面

opencv实现傅里叶变换,傅立叶变换是把图像从空间域转化到频率域的变换。空间域：一般的情况下，空间域的图像是f（x，y）=灰度级（0-255），形象一点就是一个二维矩阵，每个坐标对应一个颜色值。频率域：频率：对于图像来说可以指图像颜色值的梯度，即灰度级的变化速度，幅度：可以简单的理解为是频率的权，即该频率所占的比例：能量=幅度（可能不太准确），变换结果为F（u，v），F代表幅度值，u代表x方向的频率，v代表y方向的频率(Fu Liye transform is the transformati