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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
timescale 1ns / 1ps
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// Company:
// Engineer:
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// Create Date: 2022/07/28 01:51:…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
timescale 1ns / 1ps
//
// Company:
// Engineer:
//
// Create Date: 2022/07/28 01:51:45
// Design Name:
// Module Name: test_image
// Project Name:
// Target Devices:
// Tool Versions:
// Description:
//
// Dependencies:
//
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
//
//module test_image;
reg i_clk;reg i_rst;reg [7:0] Buffer1 [0:100000];
reg [7:0] Buffer2 [0:100000];
reg [7:0] II1;
reg [7:0] II2;
wire [7:0]o_cf;
wire [7:0]o_cfbw;
integer fids1,fids2,idx0,dat1,dat2;//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz
initial
beginfids1 $fopen(D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\a.bmp,rb);//调用2个图片dat1 $fread(Buffer1,fids1);$fclose(fids1);
end
initial
begin fids2 $fopen(D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\b.bmp,rb);//调用2个图片dat2 $fread(Buffer2,fids2);$fclose(fids2);
endinitial
begin
i_clk1;
i_rst1;#1000;
i_rst0;
end always #5 i_clk~i_clk;always(posedge i_clk or posedge i_rst)
beginif(i_rst)beginII18d0;II28d0;idx0;endelse beginif(idx66413)beginII1Buffer1[idx];II2Buffer2[idx];endelse beginII18d0;II28d0;endidxidx1;end
end//调用合并模块
tops tops_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_I1 (II1),
.i_I2 (II2),
.o_cf (o_cf),
.o_cfbw (o_cfbw)
);
//将合并后的模块保存到txt文件中
integer fout1;
initial beginfout1 $fopen(SAVEcf.txt,w);
endalways (posedge i_clk)beginif(idx66619)$fwrite(fout1,%d\n,o_cf);else$fwrite(fout1,%d\n,0);
endinteger fout2;
initial beginfout2 $fopen(SAVEcfbw.txt,w);
endalways (posedge i_clk)beginif(idx66619)$fwrite(fout2,%d\n,o_cfbw);else$fwrite(fout2,%d\n,0);
endendmodule
0X_020m 4.算法理论概述 基于FPGAField-Programmable Gate Array的图像差分运算及目标提取实现主要涉及图像处理、差分运算和目标提取等原理和数学公式。
一、图像处理原理 图像处理是一种对图像信息进行加工、分析和理解的技术。其基本步骤包括图像采集、预处理、特征提取和目标提取等。在基于FPGA的图像处理中我们通常需要设计并实现一个图像处理流水线包括图像采集、预处理、特征提取和目标提取等模块。
二、差分运算原理 差分运算是一种常用的图像特征提取方法能够得到图像中的边缘信息。差分运算分为横向差分和纵向差分两种。横向差分运算能够得到图像中横向的边缘信息纵向差分运算能够得到图像中纵向的边缘信息。具体实现时我们可以将输入图像分成若干个像素对对于每个像素对计算其灰度值的差值即得到横向或纵向的边缘信息。边缘信息的强弱可以用差值的大小来表示。
三、目标提取原理 目标提取是指从图像中提取出感兴趣的目标并将其与背景分离。基于FPGA的目标提取实现通常采用基于区域的分割方法如阈值分割、区域生长等。阈值分割的基本原理是将像素的灰度值与一个阈值进行比较根据比较结果将像素分为目标或背景。区域生长的基本原理是从一个或多个种子点开始通过一定的规则将相邻的像素加入到同一区域中。
四、数学公式
基于FPGA的图像差分运算及目标提取实现涉及的主要数学公式如下
横向差分公式Dx(i,j) |f(i,j) - f(i-1,j)|纵向差分公式Dy(i,j) |f(i,j) - f(i,j-1)|阈值分割公式If(i,j) T, then pixel(i,j) 1; otherwise pixel(i,j) 0
五、实现流程
基于FPGA的图像差分运算及目标提取实现的流程如下
首先通过图像采集模块获取输入图像接着通过差分运算模块对预处理后的图像进行差分运算得到目标信息再接着通过目标提取模块对图像进行二值图处理进行目标提取最后通过输出模块将提取的目标输出。
5.算法完整程序工程
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