基于FPGA的图像缩小算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

简介: 基于FPGA的图像缩小算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

1.算法运行效果图预览

3e2b8b374a1141d5a05888950cc9950f_82780907_202312082247240344677054_Expires=1702047444&Signature=vNUAZK6FKSZWom1HTKxSckMQM2g%3D&domain=8.jpeg

将FPGA的处理结果导出到matlab中显示图像效果:

145111eedc2af2438497a2107bc5f844_82780907_202312082247330547601586_Expires=1702047453&Signature=Xj6yDYPn4N%2BzynSpJ48JdXLkW7M%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
vivado2019.2

matlab2022a

3.算法理论概述
图像放小算法主要通过抽取算法实现,常见的抽取算法最大值抽取,和均值抽取。其示意图如下所示:

88c50952d0d3a3496f9e55081b9303b9_82780907_202312082247420985514485_Expires=1702047463&Signature=vMQTTJYYVyrNYq3qUDHKDDin6cs%3D&domain=8.png

   以缩小一半为例,如果是最大值抽取,则在一个2*2窗口内,选择最大的像素输出,那么整个图像的维度就变为了原图像的一半。如果是均值抽取,则在一个2*2窗口内,选择四个像素均值输出,那么整个图像的维度就变为了原图像的一半。

   在FPGA上实现图像放小算法时,可以采用硬件并行处理的方式,以提高处理速度。具体地,可以通过图像数据缓冲单元模块来实现。

4.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 i_en;
reg [7:0] image_buff [0:100000];
reg [7:0] II0;
wire [7:0] o_image;
wire flager;
integer fids,jj=0,dat;

//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz

initial
begin
fids = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz\data.bmp","rb");
dat = $fread(image_buff,fids);
$fclose(fids);
end

initial
begin
i_clk=1;
i_rst=1;

2000;

i_rst=0;
end

always #10 i_clk=~i_clk;

always@(posedge i_clk)
begin
if(i_rst)
begin
II0<=0;
jj<=0;
end
else
begin
if(jj<=66614 & jj>=1)
i_en<=1'b1;
else
i_en<=1'b0;
II0<=image_buff[jj];
jj<=jj+1;
end
end

tops tops_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_en (i_en),
.i_I0 (II0),
.o_image (o_image),
.flager (flager)
);

reg[19:0]cnts;
always @(posedge i_clk or posedge i_rst)
begin
if(i_rst)
begin
cnts<=20'd0;
end
else begin
cnts<=cnts+20'd1;
end
end

integer fout1;
integer fout2;
initial begin
fout1 = $fopen("flager.txt","w");
fout2 = $fopen("expansion.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
begin
if(cnts <= 66514)
begin
$fwrite(fout1,"%d\n",flager);
$fwrite(fout2,"%d\n",o_image);
end
else
begin
$fwrite(fout1,"%d\n",0);
$fwrite(fout2,"%d\n",0);
end

end

endmodule

```

相关文章
|
6月前
|
存储 监控 算法
防止员工泄密软件中文件访问日志管理的 Go 语言 B + 树算法
B+树凭借高效范围查询与稳定插入删除性能,为防止员工泄密软件提供高响应、可追溯的日志管理方案,显著提升海量文件操作日志的存储与检索效率。
194 2
|
机器学习/深度学习 存储 算法
解锁文件共享软件背后基于 Python 的二叉搜索树算法密码
文件共享软件在数字化时代扮演着连接全球用户、促进知识与数据交流的重要角色。二叉搜索树作为一种高效的数据结构,通过有序存储和快速检索文件,极大提升了文件共享平台的性能。它依据文件名或时间戳等关键属性排序,支持高效插入、删除和查找操作,显著优化用户体验。本文还展示了用Python实现的简单二叉搜索树代码,帮助理解其工作原理,并展望了该算法在分布式计算和机器学习领域的未来应用前景。
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
本项目展示了256×256图像通过双线性插值放大至512×512的效果,无水印展示。使用Matlab 2022a和Vivado 2019.2开发,提供完整代码及详细中文注释、操作视频。核心程序实现图像缩放,并在Matlab中验证效果。双线性插值算法通过FPGA高效实现图像缩放,确保质量。
|
11月前
|
存储 监控 算法
基于 C# 的局域网计算机监控系统文件变更实时监测算法设计与实现研究
本文介绍了一种基于C#语言的局域网文件变更监控算法,通过事件驱动与批处理机制结合,实现高效、低负载的文件系统实时监控。核心内容涵盖监控机制选择(如事件触发机制)、数据结构设计(如监控文件列表、事件队列)及批处理优化策略。文章详细解析了C#实现的核心代码,并提出性能优化与可靠性保障措施,包括批量处理、事件过滤和异步处理等技术。最后,探讨了该算法在企业数据安全监控、文件同步备份等场景的应用潜力,以及未来向智能化扩展的方向,如文件内容分析、智能告警机制和分布式监控架构。
268 3
|
存储 算法 文件存储
探秘文件共享服务之哈希表助力 Python 算法实现
在数字化时代,文件共享服务不可或缺。哈希表(散列表)通过键值对存储数据,利用哈希函数将键映射到特定位置,极大提升文件上传、下载和搜索效率。例如,在大型文件共享平台中,文件名等信息作为键,物理地址作为值存入哈希表,用户检索时快速定位文件,减少遍历时间。此外,哈希表还用于文件一致性校验,确保传输文件未被篡改。以Python代码示例展示基于哈希表的文件索引实现,模拟文件共享服务的文件索引构建与检索功能。哈希表及其分布式变体如一致性哈希算法,保障文件均匀分布和负载均衡,持续优化文件共享服务性能。
|
存储 算法 Java
解锁“分享文件”高效密码:探秘 Java 二叉搜索树算法
在信息爆炸的时代,文件分享至关重要。二叉搜索树(BST)以其高效的查找性能,为文件分享优化提供了新路径。本文聚焦Java环境下BST的应用,介绍其基础结构、实现示例及进阶优化。BST通过有序节点快速定位文件,结合自平衡树、多线程和权限管理,大幅提升文件分享效率与安全性。代码示例展示了文件插入与查找的基本操作,适用于大规模并发场景,确保分享过程流畅高效。掌握BST算法,助力文件分享创新发展。
MATLAB在风险管理中的应用:从VaR计算到压力测试
本文介绍如何使用MATLAB进行风险管理,涵盖风险度量(如VaR)、压力测试和风险分解。通过历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法计算VaR,评估投资组合在极端市场条件下的表现,并通过边际VaR和成分VaR识别风险来源。结合具体案例和代码实现,帮助读者掌握MATLAB在风险管理中的应用,确保投资组合的稳健性。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
597 0
|
6月前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
384 2
|
7月前
|
传感器 机器学习/深度学习 编解码
MATLAB|主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性
MATLAB|主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性
330 3
下一篇
开通oss服务