随着现代科学技术的发展与进步,视频处理技术取得了巨大提升,在医学、安防、无人机等各个领域得到广泛应用。而在视频处理中对象检测与跟踪技术是其最重要的研究内容之一,它是只能监控、人机交互和机器导航等领域应用的基础和关键技术,但该技术在应用中往往需要实时性与高效性,需要一个高效的系统来进行大量数据的实时处理,因此视频实时处理系统的研究是具有非常重要的理论意义和实用价值。现如今,尽管已经有大量研究使用通用处理器(GPP)用于视频处理(诸如压缩或分段),但由于当前视频处理所涉及的计算复杂性和存储器带宽的限制,这些解决方案处理延迟过高而无法实现对复杂视频的实时处理。因此,高效的硬件加速技术对于高速视频系统来说是不可或缺的。现在,先进的现场可编程门阵列(FPGA)拥有灵活与高性能的特点,填补了非常不灵活但高性能ASIC和灵活但性能受限的GPP之间的空缺。因此,FPGA越来越多的被应用于信号和视频处理的硬件平台上。本文提出了一种基于FPGA的架构,其在一个FPGA上集成了四种视频的处理方式(排序、噪音估计、对象检测和轮廓分析),该系统采集视频信号并输出包含视频中运动对象的轮廓线的视频信号。本文所提出的架构旨在分割出视频信号中的运动对象。视频中对象的分割包括以下几个步骤:预处理(例如,噪声估计),对象检测(对象和背景分离)和轮廓分析。所提出的架构在Xilinx公司Virtex-4系列SX35 FPGA组成的实相际硬件平台上对功能、精度和性能进行了模拟、综合与验证。该架构使用了较少的硬件资源和功率,获得了数量级的性能改进,并且提出一些关键的视频处理算法。