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  • FPGA图像处理

    2018-06-02 13:46:41
    本书为Design for embedded image Processing on FPGAS,可供图像算法工程师开发指导
  • 基于FPGA图像处理的原理及应用.pdf
  • FPGA图像处理基础

    千次阅读 2020-10-29 22:59:24
    FPGA图像处理基础 一、简述 图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的...

    FPGA图像处理基础
    一、简述
    图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。
    一般来说,图像传感器采集过来的是模拟的电压信号,需要转换成数字信号才能够被处理,而这个过程就是采样和量化。采样的频率越高,得到的图像样本更逼真,图像质量也更好,但是随之而来的是需要浪费大量的存储资源。采样频率到底多少合适,才能够还原图像,Nyquist 定理给出了答案,图像的采样频必须大于源图像高频分量的两倍。量化就是值一个像素点有多少数值表示,比如8bit表示一个点,最多可以表示256种颜色;如果是24bit,可以表示2^24种颜色,也就是常说的真彩图像。,
    图像处理常用的方法,图像变换,图像编码压缩 图像的增强和复原,图像分割,图像描述,图像识别等方法。

    二、数字图像系统
    一个典型的图像处理系统是由图像传感器、图像编码、图像处理器、显示设备、存储设备及控制设备几大部分组成。
    (1) 图像传感器。常见的就两种CCD和CMOS;CCD传感器的灵敏度,分辨率,噪声控制等方面都优于CMOS;而CMOS传感器具有低成本,低功耗及高整合度的特点。目前两者的差异逐渐减少。此外,红外传感器的红外热像极大的填补了可见光图像的不足,因为所有自然界物体的温度辐射都在红外波段,它无需外界光源具有穿透烟雾的能力,
    (2)图像编码与压缩的本质就是对将要处理的图像源数据按照一定的规则进行变换和组合,从而使得可以用尽可能少的符号来表示尽可能多的信息。源图像中常常存在各种各样的冗余:空间冗余、时间冗余、信息熵冗余、结构冗余、知识冗余等,这就使得通过编码来进行压缩称为了可能。
    (3)图像处理器。图像处理器可以是以X86为硬件平台的PC,也可以是一个嵌入式图像处理器,例如TI公司的达芬奇系列专用数字视频处理器、ARM处理器及最近比较流行的FPGA。
    (4)显示设备。与其相关的是接口,常见的有VGA、HDMI、MIPI接口等
    (5)存储设备。负责对视频图像进行保存,常用到是DDR系列等

    三、必备知识点
    3.1 色彩分离技术
    描述彩色图像一般由RGB三原色,因此需要三个颜色的图像传感器,这样的话对高分率的图像来讲,代价太大,因此考虑使用一种压缩技术,仅获取其中一个颜色分量,然后通过插值的方式计算出另外两个颜色分量;目前采用做多就是“拜尔阵列”基于人眼对于绿色分辨率大于红色和蓝色的原理。

    3.2 色彩空间
    常见的有RGB(红,绿,蓝),CMY(青,品红,黄)和CMYK,HIS(色调,饱和度,亮度),YUV(Y:灰度,u、v色彩及饱和度),Ycbcr(YUV模型的缩放和偏移的翻版);一般人们所说的YUV大多是指YCbCr。
    YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算:
    Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B
    U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128
    V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128
    反过来,RGB 也可以直接从YUV (256级别) 计算:
    R = Y + 1.402 (Cr-128)
    G = Y - 0.34414 (Cb-128) - 0.71414 (Cr-128)
    B = Y + 1.772 (Cb-128)
    3.3 自动曝光
    Automatic Exposure Control 自动曝光控制:自动曝光算法测量各个区域的亮度,然后通过控制快门速度和光圈大小对过度曝光不足的区域进行补偿。
    3.4 预处理
    人眼的“伽马曲线”人眼对光线亮度的感应实际上是非线性的。因此需要伽马校正才能用于显示,同时传感器也会有缺陷的像素点,一种常用的预处理技术的中值滤波.
    3.4 白平衡
    白平衡(Automatic White Balance)。图像传感器不像人眼,对于颜色的感知极大的依赖于光照,人眼是看“山”是“山”;图像传感器会因为外界的光照条件,会产生“错觉”,因此,需要对于图像传感器来讲,需要将所看到的一切切换到同一组自然颜色下面状态就是白平衡。
    3.5压缩算法
    常见的图像压缩算法:JPEG,JPEG 2000,PNG以及GIF(Graphics Interchange Format),这个特别说明的就是GIF文件可以存多福彩色图像储,如果读出送到显示屏上显示,就可以看到一个最简单的动画了
    常见的视频压缩算法:常见的有H.261,H.263以及H.264,其中,H.261是第一个使用的数字视频压缩国际标准,这里也不过多介绍
    3.6视频显示处理
    3.6.1.去隔行处理
    隔行和逐行扫描,模拟电视的隔行视频,要在数字电视上显示,必须要做去隔行处理,隔行处理有好多方法,包括行倍增、行平均、中值滤波和运动补偿
    3.6.2缩放和剪切
    缩放就是缩减和放大,常用的方法是最临近插值法,双线性插值;剪切就是为了适应显示的分辨率人为的对每行或者每列丢失像素;
    3.6.3.Alpha混合
    常见的实例就是半透明图像叠加算法,采用公式:输出值=a(前景显示的像素值)+(1-a)*(背景像素值)。其中a取值范围0~1.
    3.6.4.合成操作
    常见的实例就是视频显示的“画中画”模式,操作过程中需要定位一个叠图缓冲区到一个更大的图像缓冲区。
    3 .6.5.色度键控
    一幅图特定颜色(往往是蓝色和绿色)被另一幅图像中的内容所取代的现象;可以很方便的将两幅视频图像合成起来。
    四、FPGA图像处理
    一般用软件实现图像处理,速度相对较慢,体积相对较大,不适合小型化;FPGA由于其并行特性,可以实现硬件加速,使其处理速度非常快,实时性非常高,其次低功耗,开发周期短,内部有丰富的可配置资源。缺点是数据处理能力差,不善于浮点数操作,
    可以从以下方面来改善改善:
    (1)这一点来说dsp更具有优势,可以使用DSP+FPGA架构进行图像处理是个不错的选择。
    (2)可以使用软核:altera的 niosII(软件开发环境EDS,采用AVALON总线);Xilinx的microblaze(软件开发环境 SDK,采用AXI总线)
    (3)可以使用硬核:现在xilix推出的zynq系列,内嵌的双核ARM9,硬核,可以实现软硬协同设计,弥补两者的不足,,使用Vivado HLS 高级综合工具可以方便的用于图像处理领域,他突破了以往使用FPGA,用HDL语言进行系统设计的瓶颈。用C/C++/System C对信号或数字直接建模,然后通过VIVADO HLS 工具将其建立的模型转换为RTL级的模型,大大提高了FPGA设计的效率。

    《FPGA实践项目》
    目录
    1.FPGA图像领域
    1.1FPGA优势
    1.2算法应用
    1.3图像缓存
    1.4Matlab 图像仿真
    1.5Matlab算法转化
    2.Magic Image FPGA虚拟视频源平台
    2.1虚拟视频源平台原理
    2.2虚拟视频源平台软件操作
    2.3其他配套
    3.图像输入预处理
    3.1图像源
    3.2BYER格式插值
    3.3YUV 4:2:2插值
    3.4PAL,NTSC图像插值
    3.5图像输入12位操作方法。
    4.图像点操作
    4.1对比度拉伸
    4.2伽马曲线
    4.3对数曲线
    4.4二值化操作
    4.5白平衡
    5.彩色图像:
    5.1RGB,HIS,YUV转换
    5.2自动白平衡
    5.3对比度
    6.直方图操作
    6.1直方图统计
    6.2直方图均衡
    6.3图像曝光
    6.4彩色图均衡
    7.空间滤波
    7.1平均滤波
    7.2中值滤波
    7.3亮度均匀
    7.4图像锐化
    7.5边缘检测
    8.空间校正
    8.1空间坐标标定
    8.2空间表达式计算
    8.3锯齿问题
    9.傅里叶应用
    9.1傅里叶FPGA实现
    9.2去除车灯光晕
    9.3图像对焦应用
    10.对象识别
    10.1颜色识别
    10.2距离变换
    10.3基本形状识别(点,直线,三角形,正方形,圆形)
    10.4字符识别技术
    11.Retinex 算法
    11.1算法介绍
    11.2代码实现
    12.去雾算法
    12.1算法介绍
    12.2代码实现
    13.HDR算法
    13.1算法原理
    13.2代码实现

    FPGA图像处理基础
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  • 基于FPGA图像处理快速统计排序滤波实现.pdf
  • 基于FPGA图像处理论文集合,视频采集、压缩、消旋等图像处理的应用 一个100多篇
  • 气泡边缘检测的FPGA图像处理系统的设计.pdf
  • FPGA 图像处理相关.rar

    2019-06-26 15:07:54
    fgpa图像处理方法整理,集合了BP神经网络图像压缩算法、ccd图像的颜色插值算法研究、多分辨率图像实时采集系统的fpga设计等40多种方法的研究。供大家参考!
  • FPGA图像处理的开发流程

    千次阅读 2021-12-09 09:44:22
    FPGA图像处理的开发流程 1、需求分析及问题描述 问题描述应该清楚地描述问题而不是解决方法。它应该包括系统需要做什么、为什么要做,而不包括怎么做。 为了描述更具体,至少需要讨论三个方面。 第一是系统功能,也...

    FPGA图像处理的开发流程

    1、需求分析及问题描述
    问题描述应该清楚地描述问题而不是解决方法。它应该包括系统需要做什么、为什么要做,而不包括怎么做。
    为了描述更具体,至少需要讨论三个方面。
    第一是系统功能,也就是系统需要做什么。在一个图像处理应用中,需要详细说明图像处理后的预期结果。
    第二,必须讨论系统的性能,即说明系统完成这些功能的指标是什么。对于实时图像处理来说,允许的最大延时和每秒需要处理的帧数是两个很重要的指标。如果涉及分类,那么对于非一般的问题来说,错分是避免不了的,分类成功率就是一个设计指标。如果结果是二元的,那么允许错误率应该具体到错误接受率和错误拒绝率两方面。
    第三,需要考虑的方面是系统将要运行环境。应用图像处理不仅仅包含图像处理算法,它是一个需要对整个系统进行考虑和说明的系统工程问题。其他需要考虑的重要方面包括照明、光学及所支持的硬件和机械接口。图像处理之间及其与整个工程系统其他部分之间的联系也需要认真地说明和定义。

    2、软件算法设计及验证
    软件开发及验证会适当地在硬件设计之前进行,这是由于软件的复杂性会对系统硬件架构、硬件选型及资源和消耗产生影响。

    3、硬件平台设计
    (1)软件与硬件的划分
    硬件平台设计的第一步是合理地划分硬件和软件。这里的硬件是指算法由FPGA逻辑实现,软件是指算法由DSP、ARM或单片机软件编程实现。
    在软件中实现的常用两类 操作或任务时高级图像处理操作和结构复杂的通信协议。
    应用程序的软件与硬件划分所采用的主要方法主要取决于系统级结构,尤其是软件处理器和可编程逻辑之间的耦合程度。
    无论怎么划分层级,清楚地定义软件与硬件之间的接口与通信机制是基本的要求。
    (2)资源评估与FPGA选型

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  • FPGA图像处理开发流程

    2020-10-29 23:25:23
    FPGA图像处理开发流程 在掌握FPGA基本知识以及数字图像处理基础之后,还需要准备的硬件有一块FPGA开发板(含有显示接口,摄像头接口)、一个入门级的摄像头(0v7725)以及一个液晶显示屏,在正式开启FPGA图像处理开发之...

    FPGA图像处理开发流程
    在掌握FPGA基本知识以及数字图像处理基础之后,还需要准备的硬件有一块FPGA开发板(含有显示接口,摄像头接口)、一个入门级的摄像头(0v7725)以及一个液晶显示屏,在正式开启FPGA图像处理开发之旅之前,务必要使用FPGA驱动摄像头视频显示,同时要掌握摄像头驱动和液晶屏驱动接口和时序,最重要就是要能够进行视频流Modesim仿真。一个常规的FPGA图像处理开发流程是由需求分析及问题描述、软件算法设计及验证、硬件平台设计、FPGA映射以及仿真验证几部分组成。如下图所示:
    FPGA图像开发流程图
    一、需求分析及问题描述
    1.1 系统的功能。也就是你要做什么,需要一个详细的图像处理后的预期结果说明。
    1.2 系统的性能。完成这个系统的指标是什么,对于实时的图像处理来说。系统所允许的最大延时以及需要每秒所处理的帧数是比较关键的两个指标。同时比如采用的摄像头的分辨率、焦距等指标,还有车牌识别的识别率要求等。
    1.3系统的工作环境。图像处理受光照的影响因素很大,因此考虑系统的工作环境对后期算法的选择极其重要。还需要考虑要契合所工作的机械位置,对板子形状体积等影响。
    二、软件算法设计及其验证
    在进行FPGA图像开发之前,首要做的就是软件算法设计及其验证,其中软件算法复杂性会对,硬件的架构,硬件的选型以及资源的消耗。因此做FPGA图像开发不直接在FPGA上做,因为后期的编译,调试将会花费很长时间。
    在拿到需求之后,我们一般首先要做的就是使用Matlab/opncnv软件算法验证,不断的调试仿真,选取一个最优的方案;然后尝试将串行的软件算法以及软件封装的函数,改写成适合FPGA处理的形式,在进行进一步仿真验证。其中最重要的一点就是精度问题,因为FPGA不善于处理浮点运算,因此要考虑浮点到定点的转化,这样做,当然会带来精度的丢失,因此需要评估精度对系统的影响,在满足要求范围内,进而来确定FPGA中定点转换的位数。举一个例子:
    计算3.145/2(1.573);系统要求的精度在0.01之内,在FPGA计算中可以首先将3.145扩大256倍取整后为805进行计算;得到[805/2]=402,然后在缩小256倍(右移8bit)等于1.570;可以看到满足系统精度要求。
    三、硬件平台设计
    3.1软件和硬件划分
    这里所说的硬件指的是由FPGA逻辑实现,软件是由DSP、ARM、单片机编程实现,像计算量较大的预处理算法(形态学滤波、sobel算子和均值滤波等)可以交由FPGA加入处理,像一些涉及到复杂浮点运算或者FPGA不易实现的可以交由软件编程实现,达到软硬协同工作。
    3.1资源评估和FPGA选型
    在硬件方案确定后,在系统选型之前,很有必要对系统资源的预估,对图像处理系统来讲,肯定会涉及到诸如行缓存,帧缓存,以及显存,不可避免的会使用到片上资源(寄存器,SRAM资源),同时也会预留一些调试的片上资源(SigaltapII),一般片内资源较多的FPGA比较贵,像大的帧缓存可以考虑存储在片外资源上。
    四、FPGA映射
    FPAG映射也就说FPGA的硬件实现,将软件算法转换成适合FPGA是实现的算法,FPGA操作是可以是并行的,考虑到时序约束问题,经常使用的是流水线操作,同时考虑信号扇出问题可以进行逻辑赋值,说白了,这里涉及到了一个速度与面积的平衡。
    很多情况会涉及到共享资源的使用,采用时分复用的方式实现;这样能节省很多资源,与之而来的就是要设计一个仲裁机制防止冲突
    五、仿真验证
    在RTL代码完成之后,首先进行功能测试,其次才是下板测试,这里在设计RTL代码时要设计一些debug信号便于定位问题,或者将一些关键信号引到顶层模块便于在线查看(使用示波器或者在线逻辑分析仪);也可以硬件模拟一些激励信号来辅助调试。

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    FPGA图像处理开发流程

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  • FPGA图像处理基本技巧

    千次阅读 多人点赞 2018-07-25 10:14:15
    FPGA实现的连通域识别算法升级 Verilog是一种思维方式   先来谈一下怎样才能学好Verilog这个问题。有人说学Verilog很难,好像比C语言还要难学。有一定难度是真的,但并没有比别的语言更难...

    代码在这:https://github.com/becomequantum/Kryon

    算法演示动画:https://www.bilibili.com/video/av26067000

    FPGA实现的连通域识别算法升级

    Verilog是一种思维方式

     

    先来谈一下怎样才能学好Verilog这个问题。有人说学Verilog很难,好像比C语言还要难学。有一定难度是真的,但并没有比别的语言更难学。我们刚开始学C语言的时候也觉得C语言很难,直到我们把思维方式转变过来了,把微机原理学好了,能模拟CPU的运行方式来思考问题了,就会发现C语言也没那么难了。所以这里面存在一个思维方式的转换的过程。这对于学Verilog来说也是一样的,只不过Verilog比C语言还要更加底层,我们只掌握了CPU的思维模式还不行,还需要再往下学一层“硬件电路的思维模式”,才能更好的掌握硬件编程语言。

     

    我对学习的一个经验总结就是,如果你想要很好的掌握某一个层面的知识技能,那就必须要往下再学一个更基础的层面。比如C语言是软件层面的,理论上你不知道CPU的工作原理也能编程。但要成为高手也还是必须对更下层的微机原理、编译原理等有深入的了解。再往下一层,也就是数字电路层,对于软件编程来说已经不太重要了。但要学好Verilog,则又必须再往下学好数字电路这一层。也就是要了解什么是时序电路,组合电路,RTL,什么是触发器的建立时间和保持时间等这些重要概念。至于触发器是由什么样的门电路构成的,逻辑门的版图又是怎么画的,这样更底层的知识其实对学Verilog来说也不太重要,但要是学芯片设计,这些又很重要。

     

    总的来说现在会硬件编程的人才少是因为之前微电子专业培养的人太少了。而计算机专业的想来用FPGA那自然会觉得Verilog难学,因为他们可能没学过数字电路这些基础知识,或者学过也早忘了。所以如果现在想学硬件编程,而以前也没有学过数字电路的基础,那就先得补充点基础知识,再通过实践训练,也能很快掌握。Verilog没有比C更难,能学好C的肯定也能学好Verilog。但这需要你再进行一次思维方式的转换和训练。如果你直接把写C语言的方式套用来写Verilog上,那就是大错特错了,它们不是同一个层面的。

     

    多实践,表掉进概念的坑

     

    刚开始学Verilog的时候可能会发现有些概念很难理解。比如Verilog和VHDL有什么区别?阻塞赋值和非阻塞赋值有什么区别?什么是可综合和不可综合?

     

    初学时可能看了很多书和文章却还是搞不清楚这些概念。其实要弄明白这些概念的关键不是去调研看别人的解释,而是要自己去实践。网上写文章解释这些概念的人未必自己就搞的很清楚。比如Verilog和VHDL我就认为它们之间只是形式上有些区别,一个简洁一点一个啰嗦一些,本质上没啥区别,换汤不换药。能看懂Verilog去看VHDL也没问题,我还干过手动把VHDL改为Verilog的事情,也就是复制粘贴然后改改关键字并删掉一些东西就行了。能这样就改过来说明它们之间就只有形式上的区别。网上的那些说它们之间区别的帖子,把它们之间的区别说的似乎有很大,但我觉得这些都是在瞎扯。

     

    阻塞赋值和非阻塞赋值。呵呵,我也不知道当初发明硬件建模语言的人为啥要整出这样一些让人费解的术语。要知道,有些学术术语如果用大白话说实际上是很简单的,那些搞研究的人估计是为了故作高深,所以要发明一些新的让人看不懂的术语来显得自己好像水平很高。所以大家千万不要被术语给唬住了。为啥要用阻塞和非阻塞这两个术语来描述对组合逻辑电路和触发器的模拟,这个我也不明白。我只知道=和<=在Verilog中是如何使用的。=是用在always@(*)块和assign语句中写组合逻辑电路的。<=只用在always@(posedge clk)块中用来写寄存器。always@(*)和assign之间没啥区别,都生成组合逻辑电路。只是有时组合逻辑比较复杂,用assign语句一句话写不完时会用always@(*)。区别就是always@(*)块中被赋值的信号要被定义成reg,而assign中被赋值的信号则必须是wire,但它们却都是生成组合逻辑电路。这就是Verilog一点不严谨的地方。不过这也没啥大问题,就是容易把初学者搞糊涂。有人喜欢把组合电路和时序电路在代码中分开来写,比如在always@(*)中写NextState = 一堆组合逻辑,然后再在always@(posedge clk)中只写 State <=NextState。不过我嫌这样写罗索,所以在我写的代码中就只会出现always@(posedge clk) 和assign。

     

    可综合和不可综合可以直接理解为,可综合的就是用来写实际电路模块的,不可综合就是用来写仿真测试激励的。可综合的就是前面说的always@(posedge clk),always@(*),assign,再加上function块这几种语句。function块是用来描述纯组合电路的,是可综合的。比如你要在代码中经常用到求最大值这个功能,就可以写一个function [:] Max;。initial,task,for循环,#n延时,repeat(n)@等这些都只会在写测试激励时出现,是不可综合的。可综合的和不可综合的语句都能在测试激励中写。这样一说不就很清楚了。

     

    必须了解图像处理算法的实现细节

     

    现在调用OpenCV或Matlab中现成的图像处理函数就可以做图像处理。但这样只能说你会用这些图像处理算法,并不能说你会写图像处理算法。因为这些算法具体是怎么处理图像数据的,怎样进行计算的你并不知道。要想用FPGA做图像处理,首先你得先会写图像处理算法,不管你用什么语言写,关键是不能直接调用现成的函数,而是要自己能写出一个像素、一个像素点的处理过程。然后还需要知道你写的图像处理算法中,哪些是适合用FPGA来进行处理的。或者说用FPGA进行图像处理,和进行各种计算的优势到底再哪里。如果发现的确可以用FPGA加速,再来进行FPGA编程实现。

     

    关于FPGA的优势到底在哪里,可以参考我在知乎上的这个回答:《FPGA图像处理的前景如何?》。和以下这两篇文章:《FPGA,你为什么这么牛?》《专访 | UIUC陈德铭教授:「万能芯片」FPGA与深度学习》。

     

    FPGA做图像处理的技巧都在Block Ram的使用上

     

    FPGA的最大优势就是能对数据进行并行流水线处理。而实现这一点的关键就是要用FPGA内部的Block Ram对数据进行边缓存边处理。注意,进行流水线处理是用不到DDR的,DDR没有Ram那么高的实时性,只能用来缓存大量数据。要知道FPGA接的DDR速度和容量是远没有CPU上接的DDR快的。所以要发挥FPGA并行流水线处理的优势,其所用的算法也必须并行流水线化。把CPU上的算法照搬到FPGA中,然后接个DDR当内存,这样的做法并不能发挥FPGA的优势。FPGA的优势是并行流水线。那什么样的算法可以并行流水线化呢?简单的说只需要顺序读取数据进行处理的算法都可以。比如像图像处理中用NxN的算子进行滤波,取边缘,膨胀腐蚀等。这些都是很适合用FPGA进行处理的。有些算法看似不是顺序读取数据的,但改造一下之后也可以。比如连通域识别,具体可见我的另一篇文章《FPGA实现的连通域识别算法升级》。

     

    那么用FPGA进行NxN的算子法图像处理具体是怎样实现的呢?以3x3的算子为例,3x3的算子要同时取3行的数据,所以先要用FPGA里面的Block Ram缓存上两行的数据。当这一行数据来的时候同时去读取Ram里缓存的上两行数据,并把这3行数据一起移入3x3的移位寄存器中,然后对这3x3个寄存器中的值进行你所需要的算子运算。之后再把这新一行的数据存回Ram中,原先最上面的那一行数据就被覆盖丢弃了。简单的说流程就是这样的,N行的算子只需要缓存N-1行数据。Block Ram是FPGA里最重要的资源,所以能省则省。

     

    具体如何写大家可以去参考我开源的代码,其实也没有多复杂,代码并不长。LineBuffer.v这个模块是负责控制Block Ram读写的,它并没有把Block Ram模块包含进去,是因为Block Ram是需要你自己用ISE或Vivado根据你的算法需要来生成的。OperatorNxN.v这个模块包含了LineBuffer.v和Block Ram模块,负责把数据移入移位寄存器并进行算子的计算。

     

    这个Ram就相当于数组,在软件编程中我们获取数组中的数据只要写个A[n]数据就来了,不需要关心任何细节问题。但在Verilog硬件编程中,数据是怎么写入Ram中的,然后又是怎么读出来的都需要你去描述,这里面关键要处理的就是Ram的读写时序问题。所以在Verilog代码中,进行算子计算的这块代码看起来是和C语言中的差不多的。Verilog中多的就是对Ram的读写操作和移位寄存这块。要想用FPGA进行图像处理,要学会的也就是这些操作。

     

    这几个代码大家新建个工程把它们添加进去,并自己生成同样大小的Block Ram就能跑仿真了,测试激励和测试用的文本图像文件都有。生成Block Ram时要注意选True Dual Port Ram,宽度和深度和我的代码中标注的一样。输出不需要用寄存器缓存,ISE中默认没有勾选,Vivado中勾上了,要去掉。注意FPGA中的Block Ram是有最小单位的,Xilinx 6系中是9k,7系中是18k,这就意味着如果你在7系中生成一个18x1025或19x1024的Ram就要消耗两个18K的Block Ram模块。所以生成时要注意看最后的报告,告诉你到底用了多少块。

     

    所以也就这么几个不长的代码就把FPGA进行图像处理的基本技巧都包括了,没有多么的复杂。用这几个看似简单的模块进行组合,能实现的功能还是挺多的。

    FPGA图像处理基本技巧

    展开全文
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  • FPGA图像处理项目汇总|源码

    千次阅读 2021-05-25 23:08:42
    FPGA自习室推出本人在FPGA图像处理开发过程中的点点积累并汇总列出各个条目,方便大家阅读;本期分享都算是比较基础的图像处理,主要涉及到颜色空间转换、滤波、图像分割以及目标识别定位等。如果刚好有入门FPGA图像...
  • 基于FPGA图像处理研究

    2014-12-17 09:09:19
    逻辑单元等效 33,216,在理解图像处理算法并且将算法分解成硬件结构的基础上 采用 FPGA 搭建了一个视频处理系平台,包括视频采集,解码, VGA 显示, JPEG 压缩,直方图工具,噪声处理, SDRAM 控制器
  • 为了实现方便快捷的云量测量的目的,我们提出设计实现一个基于FPGA图像处理的天空云量采集显示系统。系统通过结合对CMOS面阵传感器的数据进行FPGA片内设计和NiosⅡ软核设计进行实验,得出可以实现天空云量图像的显示...
  • FPGA 图像处理

    2013-05-29 15:23:48
    非常时候初学者用FPGA 实现图像处,一篇值得一看的毕业设计
  • 采用FPGA芯片是基础板spartan6 X16系列。VGA位宽是16位,下载程序的同学,直供参考,也可以用差不多类似的板子下载试一下!
  • FPGA图像处理之路,从此开始

    万次阅读 多人点赞 2017-09-02 22:35:31
    FPGA图像处理之路,从此开始,接下来,让我们把时间交给“图像处理”。一休哥在动笔之前,一直在犹豫,反复思考着一个问题,这个问题一直困扰着我,“FPGA在图像处理领域中的地位?” 按照惯例,我们先暂且不直说这...
  • FPGA图像处理10_常用算法_图像锐化

    千次阅读 2019-09-05 15:37:33
    锐化即在图像上增强显示图像内容的边缘成分。 根据边缘成分的计算方法,常用的方法有高斯滤波锐化和拉普拉斯滤波锐化。 高斯滤波锐化将原始图像 x 减去高斯滤波(相当于低通滤波)后得到的平滑图像 gaussian(x),...
  • FPGA图像处理13_常用算法_图像放大

    千次阅读 2019-09-29 08:01:37
    此处只说明图像放大,不涉及图像缩小,因为大多数图像处理场景下图像缩小的需求可以直接使用像素点抽取的方式实现,而且在缩小之后还涉及到与需求关联紧密的图像拼接,很难有通用化的设计。 算法原理 坐标转换 图像...
  • FPGA实现图像滤波(中值滤波、均值滤波、极值滤波...1、均值滤波,是图像处理中最常用的手段。值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换自己。 二、FPGA上Verilog实现步骤 1.图像周围填0 在对图像应用滤波器
  • 基于FPGA的数字图像处理

空空如也

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