很关键的模块，因为红外线阵扫过去时，每一行进来，前一行还得在，这样才能在每一次扫描时通过判定这个点的左、右、上一行各是什么，来确定这个点是不是“边缘”。
在这里，林淼用基础的D触发器构成了几排移位寄存器链，代替庞大的外挂SRAM，最大程度节省了芯片面积。
第三个模块是边缘检测核心，也是这款自研芯片真正的核心，图纸上画出了几组运算单元，用来做相邻像素差值比较，也是对上一个模块的承接。
当当前点和左邻点、右邻点、上一行同位置点和下一行同位置点进行比较时，如果差值超过某个阈值，就会输出一个边缘标志。
所以这里图上画的是几个并行减法器、差值比较器、阈值寄存器和边缘标志生成逻辑。
黄老师理解了林淼的思路——
她不去做整幅图像的匹配，只做局部梯度对比，哪个地方冷热变化最陡，哪里就是目标轮廓。
这个想法实在是非常省事，也非常取巧、聪明。
第四个模块是边缘特征统计，即把零散的边缘点聚成目标特征。
图上画了个局部密度计数器，用来在固定的窗口里，统计有多少边缘点，如果边缘点密度突然升高，说明这里可能是个热目标；如果边缘点散乱无序，则说明是杂波或者背景。
虽然不是真正的模式识别，但在1984年的技术水平下，通过计数器和比较器，这里的设计处理已然能够做到基础的目标和干扰区分。
第五个模块，是目标判定与输出，根据边缘密度和边缘走向，输出有目标或者无目标。
图上在这里画的是一个密度阈值比较器、一个持续判定逻辑和输出触发信号，简单说，图纸上在这里的逻辑就是咬死发动机热轮廓。
除了上述内容之外，逻辑图上还有单独一小块，用来记录主时钟输入、分频电路、各模块同步信号和复位信号。
“你这里的时钟信号和复位信号分得不够开，这会导致你的触发条件存在竞争冒险。”黄老师提醒道。
这在未来几十年后，是由后端团队和时序约束工具一起实现的，林淼虽然精通HDL，但具体的物理实现细节不是她需要负责的前端领域，也是她来寻求黄老师帮助的原因。
林淼谦虚地点点头
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