基于FPGA的RGB图像转Ycbcr实现,包括tb测试文件以及MATLAB辅助验证

简介: 基于FPGA的RGB图像转Ycbcr实现,包括tb测试文件以及MATLAB辅助验证

1.算法运行效果图预览

5636b71bcdd794338054a18e39d3c07b_82780907_202312041513300473639953_Expires=1701674610&Signature=lXl7eGUiRra8q0JLxx%2B2FGqgWZ4%3D&domain=8.jpeg

将FPGA的数据导入到matlab进行显示

138efcffafdc9df8eef1f264158727ef_82780907_202312041513420053259220_Expires=1701674622&Signature=qp3%2BSf3zoShhqVrbMdZe1Ne%2BnVA%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
Vivado2019.2

matlab2022a

3.算法理论概述
基于FPGA的RGB图像转Ycbcr转换的实现,主要是通过数字电路的设计,利用硬件并行处理的能力,快速完成图像数据的转换。

    RGB和YcbCr都是色彩空间的一种表示方式。RGB是依据人眼识别的颜色定义的一种颜色标准,R(红)、G(绿)、B(蓝)三种颜色可以混合出所有颜色。而YCbCr是一种色彩空间,主要用于数字图像和视频处理,Y表示亮度分量,Cb和Cr表示色度分量。

RGB转YCbCr的转换公式如下:

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
Cb = -0.169R - 0.331G + 0.5B + 128
Cr = 0.5R - 0.419G - 0.081B + 128

以上公式是基于以下定义:

Y是亮度分量,表示图像的明亮程度。
Cb是蓝色色度分量,表示蓝色和洋红色的强度。
Cr是红色色度分量,表示红色和青色的强度。
在FPGA上实现RGB到YCbCr的转换,可以通过硬件描述语言(如VHDL或Verilog)编写一个数字电路模块。这个模块接收RGB图像数据作为输入,然后根据上述公式计算出对应的YCbCr值,并输出。

具体的实现过程可能包括以下几个步骤:

定义一个适当的数据路径和寄存器来存储RGB图像数据和计算过程中的中间值。
设计适当的组合逻辑或时序逻辑来实现上述公式的计算。这可能包括一些基本的数学运算,如加法和乘法。
设计控制逻辑来控制整个转换过程,包括数据的输入和输出。
在FPGA上实现这个模块,并进行适当的测试以确保其正常工作。
这种转换在视频编解码器中非常常见,因为YCbCr格式对人类的视觉系统更有利,能够更好地压缩图像数据。对于需要实时处理大量图像数据的应用,如视频流处理,利用FPGA的并行处理能力可以大大提高处理速度。

4.部分核心程序
````timescale 1ns / 1ps
//
// Company:
// Engineer:
//
// Create Date: 2023/08/01
// Design Name:
// Module Name: RGB2gray
// 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] Rbuff [0:100000];
reg [7:0] Gbuff [0:100000];
reg [7:0] Bbuff [0:100000];
reg [7:0] i_Ir,i_Ig,i_Ib;
wire [7:0] o_Y,o_Cr,o_Cb;
integer fids1,dat1,fids2,dat2,fids3,dat3,jj=0;

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

initial
begin
fids3 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code\b.bmp","rb");
dat3 = $fread(Bbuff,fids3);
$fclose(fids3);
end

initial
begin
i_clk=1;
i_rst=1;

1200;

i_rst=0;
end

always #5 i_clk=~i_clk;

always@(posedge i_clk)
begin
i_Ir<=Rbuff[jj];
i_Ig<=Gbuff[jj];
i_Ib<=Bbuff[jj];
jj<=jj+1;
end

main_gray main_gray_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_image_R (i_Ir),
.i_image_G (i_Ig),
.i_image_B (i_Ib),
.o_Y (o_Y),// Y
.o_Cr (o_Cr),// Y
.o_Cb (o_Cb)// Y
);

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

integer fout3;
initial begin
fout3 = $fopen("Cb.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
begin
if(jj<=66616)
$fwrite(fout3,"%d\n",o_Cb);
else
$fwrite(fout3,"%d\n",0);
end
endmodule

```

相关文章
参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析(matlab代码)
参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析(matlab代码)
|
10天前
|
算法 异构计算
基于直方图的图像曝光量分析FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
该内容包括了算法的运行效果展示、软件版本信息、理论概述和核心程序代码。在正常图像中,`checkb`位于`f192b`和`f250b`之间,而多度曝光图像中`checkb`超出此范围,判断为曝光过度。使用的软件为Vivado 2019.2和MATLAB 2022a。理论依据未详细给出,但提及主要方法。提供的Verilog代码段用于处理图像数据,包括读取文件、时钟控制及图像histogram计算等,其中模块`im_hist`似乎是关键部分。
|
13天前
|
算法 TensorFlow 算法框架/工具
基于直方图的图像阈值计算和分割算法FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
这是一个关于图像处理的算法实现摘要,主要包括四部分:展示了四张算法运行的效果图;提到了使用的软件版本为VIVADO 2019.2和matlab 2022a;介绍了算法理论,即基于直方图的图像阈值分割,通过灰度直方图分布选取阈值来区分图像区域;并提供了部分Verilog代码,该代码读取图像数据,进行处理,并输出结果到&quot;result.txt&quot;以供MATLAB显示图像分割效果。
|
18天前
|
算法 计算机视觉 异构计算
基于FPGA的图像累积直方图verilog实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
该内容展示了FPGA实现图像累积直方图的算法。使用Vivado2019.2和matlab2022a,通过FPGA的并行处理能力优化图像处理。算法基于像素值累加分布,计算图像中像素值小于等于特定值的像素个数。核心代码为`test_image`模块,读取二进制图像文件并传递给`im_hist`单元,生成直方图和累积直方图。
|
21天前
|
网络协议 安全 测试技术
性能工具之emqtt-bench BenchMark 测试示例
【4月更文挑战第19天】在前面两篇文章中介绍了emqtt-bench工具和MQTT的入门压测,本文示例 emqtt_bench 对 MQTT Broker 做 Beachmark 测试,让大家对 MQTT消息中间 BenchMark 测试有个整体了解,方便平常在压测工作查阅。
115 7
性能工具之emqtt-bench BenchMark 测试示例
|
1月前
|
测试技术 C语言
网站压力测试工具Siege图文详解
网站压力测试工具Siege图文详解
29 0
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
【专栏】AI在软件测试中的应用,如自动执行测试用例、识别缺陷和优化测试设计
【4月更文挑战第27天】本文探讨了AI在软件测试中的应用,如自动执行测试用例、识别缺陷和优化测试设计。AI辅助工具利用机器学习、自然语言处理和图像识别提高效率,但面临数据质量、模型解释性、维护更新及安全性挑战。未来,AI将更注重用户体验,提升透明度,并在保护隐私的同时,通过联邦学习等技术共享知识。AI在软件测试领域的前景广阔,但需解决现有挑战。
|
4天前
|
SQL 测试技术 网络安全
Python之SQLMap:自动SQL注入和渗透测试工具示例详解
Python之SQLMap:自动SQL注入和渗透测试工具示例详解
13 0
|
6天前
|
测试技术 API
探索软件测试中的自动化工具与挑战
本文探讨了软件测试领域中自动化工具的应用与挑战。通过分析目前主流的自动化测试工具,探讨了其在提高测试效率、减少人工成本、增强测试覆盖率等方面的优势。然而,自动化测试也面临着诸如脆弱性、维护成本高等挑战。最后,提出了一些应对挑战的建议,以期为软件测试领域的自动化工作提供一些启示。
13 1
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
提升软件测试效率与准确性的策略与工具
【5月更文挑战第2天】 在软件开发生命周期中,测试阶段是确保产品质量的关键。然而,传统的测试方法往往耗时且容易出错。本文将探讨一系列现代软件测试策略和工具,旨在提高测试效率和准确性。我们将分析自动化测试框架、持续集成(CI)、测试驱动开发(TDD)以及人工智能(AI)在测试中的应用,并讨论如何结合这些技术和方法来优化测试流程。

热门文章

最新文章