先來說說soble運算元，soble運算元是一種離散性差分運算元，用來運算影象亮度函式的灰度的近似值，在影象的任何一點使用這個運算元，會得到對應的灰度向量或法向量。     SOBLE運算元的卷積因子為：soble運算元包含兩組3*3的矩陣，分別為橫向和縱向，將 Gx 和 Gy 與影象做卷積，即可分別得出橫向和縱向的亮度差分近似值，如果用A表示原始影象，Gx 和 Gy 分別代表經橫向和縱向邊緣檢測的影象灰度值，公式如下：影象每一個畫素的橫向和縱向灰度值通過一下公式結合，來計算該點灰度的大小：通常，為了提高效率，使用不開平方的近似值，但是這樣做會損失精度，迫不得已的時候可以這樣做：就是這個G就是判斷條件，如果梯度G大於某一閾值（THRESHOLD），則認為該點（X,Y）為邊緣點。可以使用下面公式計算梯度方向（如果只是邊緣檢測則不需要計算方向）soble運算元的verilog實現，可以劃分為4個步驟，解析和實現分別如下：（1）計算Gx, Gy與3*3畫素陣列每行的乘積。以上是例化生成3*3矩陣的模組，下面的程式碼是計算Gx, Gy。（2個clk）  這個理解起來不難，比較簡單，先用一個時鐘計算3*3矩陣每行的畫素乘積，再求的卷積後的Gx，Gy，因此消耗了兩個時鐘。（2）求Gx^2+Gy^2的結果，及Gx與Gy的平方和。（1個clk）這一步直接通過veilog中的乘法器的描述來實現，綜合時會自動佈線為片內乘法器，如下。（3）求Gx^2+Gy^2的平方根。（1個clk）強大的ALTERA在QII軟體中提供了平方根的IP核，如下所示。下面給出SQRT的例化程式碼：（4）根據外部輸入閾值，判斷並實現邊緣的檢測。（1個clk）將post_bit_r擴充套件到8bit, ~{8{post_bit_r}}, 檢測到的邊緣為黑色。soble_threshold 是外部輸入的一個人為設定的閾值。（5）前面幾步對影象資料的處理總共消耗了5個時鐘，因此影象陣列的同步訊號需要延遲5個時鐘。

以上就完成了Soble 運算元的HDL移植。是不是很簡單？真的不難。