基于FPGA的图像RGB转HLS实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

简介: 基于FPGA的图像RGB转HLS实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

1.算法运行效果图预览

44f306fd8fe2e08343c4e132f7e5ab4c_82780907_202401252324350270971831_Expires=1706196875&Signature=s3fbSBs7lTGtlKJvRVjaaIvVOyc%3D&domain=8.jpeg

将FPGA结果导入到MATLAB显示效果:

46aa2a0fc2c06571fa6d2eb2e8d55ff5_82780907_202401252324440894905414_Expires=1706196884&Signature=FjbT1Xd18flfFniH3o6BDsPmX%2FE%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
Vivado2019.2

matlab2022a

3.算法理论概述
在数字图像处理中,RGB和HLS是两种常见的颜色空间。RGB基于红绿蓝三种基本颜色的叠加来定义其他颜色,而HLS则代表色调、亮度和饱和度,它更接近人类视觉对颜色的感知。将RGB图像转换为HLS图像的目的通常是为了更方便地进行某些类型的图像处理,比如色彩平衡和色彩分离。RGB颜色空间基于笛卡尔坐标系,其中R、G、B分别代表红、绿、蓝三种颜色的强度。HLS颜色空间则是基于圆柱坐标系,其中H代表色调(0-360度),L代表亮度(0-1),S代表饱和度(0-1)。

    转换的第一步是将RGB值归一化到[0,1]范围。然后,通过计算RGB颜色空间的最大值和最小值来得到亮度L。色调H由RGB中的最大值和最小值决定,并使用反正切函数来得到0-360度的角度。最后,饱和度S基于最大值和亮度L来计算。

具体的转换公式如下:

将RGB值归一化到[0,1]:
R' = R/255
G' = G/255
B' = B/255

3.1计算最大值和最小值

Max = max(R', G', B')
Min = min(R', G', B')
Diff = Max - Min

3.2计算亮度L

L = (Max + Min) / 2

3.3计算饱和度S
if L < 0.5:
S = Diff / (Max + Min)
else:
S = Diff / (2 - Max - Min)

3.4计算色调H

if Diff == 0:
H = 0
else:
if Max == R':
H = (60 ((G' - B') / Diff) + 360) % 360
elif Max == G':
H = (60
((B' - R') / Diff) + 120) % 360
elif Max == B':
H = (60 * ((R' - G') / Diff) + 240) % 360

   这些公式可以将每一个像素从RGB颜色空间转换到HLS颜色空间。值得注意的是,这种转换通常是可逆的,也就是说,你也可以从HLS颜色空间转换回RGB颜色空间。在实现RGB到HLS的转换时,通常会先读取一幅RGB图像,然后将上述公式应用于图像中的每一个像素。

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_H;
wire [7:0] o_L,o_S;
integer fids1,dat1,fids2,dat2,fids3,dat3,jj=0;

//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz
initial
begin
fids1 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz\R.bmp","rb");
dat1 = $fread(Rbuff,fids1);
$fclose(fids1);
end

initial
begin
fids2 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz\G.bmp","rb");
dat2 = $fread(Gbuff,fids2);
$fclose(fids2);
end

initial
begin
fids3 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz\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_RGB2HLS main_RGB2HLS_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_H (o_H),// Y
.o_L (o_L),// Y
.o_S (o_S)
);

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

always @ (posedge i_clk)
begin
if(jj<=66616)
$fwrite(fout1,"%d\n",o_H);
else
$fwrite(fout1,"%d\n",0);
end

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

always @ (posedge i_clk)
begin
if(jj<=66616)
$fwrite(fout2,"%d\n",o_L);
else
$fwrite(fout2,"%d\n",0);
end

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

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

```

相关文章
|
1月前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
织物图像的配准和拼接算法的MATLAB仿真,对比SIFT,SURF以及KAZE
本项目展示了织物瑕疵检测中的图像拼接技术,使用SIFT、SURF和KAZE三种算法。通过MATLAB2022a实现图像匹配、配准和拼接,最终检测并分类织物瑕疵。SIFT算法在不同尺度和旋转下保持不变性;SURF算法提高速度并保持鲁棒性;KAZE算法使用非线性扩散滤波器构建尺度空间,提供更先进的特征描述。展示视频无水印,代码含注释及操作步骤。
|
2月前
|
监控 算法 安全
基于颜色模型和边缘检测的火焰识别FPGA实现,包含testbench和matlab验证程序
本项目展示了基于FPGA的火焰识别算法,可在多种应用场景中实时检测火焰。通过颜色模型与边缘检测技术,结合HSV和YCbCr颜色空间,高效提取火焰特征。使用Vivado 2019.2和Matlab 2022a实现算法,并提供仿真结果与测试样本。FPGA平台充分发挥并行处理优势,实现低延迟高吞吐量的火焰检测。项目包含完整代码及操作视频说明。
|
2月前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
该算法基于Lucas-Kanade光流方法,用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标(如RMS),可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a,提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。
|
4月前
|
算法
基于粒子群优化的图像融合算法matlab仿真
这是一个基于粒子群优化(PSO)的图像融合算法,旨在将彩色模糊图像与清晰灰度图像融合成彩色清晰图像。在MATLAB2022a中测试,算法通过PSO求解最优融合权值参数,经过多次迭代更新粒子速度和位置,以优化融合效果。核心代码展示了PSO的迭代过程及融合策略。最终,使用加权平均法融合图像,其中权重由PSO计算得出。该算法体现了PSO在图像融合领域的高效性和融合质量。
|
15天前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的1024QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的1024QAM调制解调系统的仿真与实现。通过Vivado 2019.2进行仿真,分别在SNR=40dB和35dB下验证了算法效果,并将数据导入Matlab生成星座图。1024QAM调制将10比特映射到复数平面上的1024个星座点之一,适用于高数据传输速率的应用。系统包含数据接口、串并转换、星座映射、调制器、解调器等模块。Verilog核心程序实现了调制、加噪声信道和解调过程,并统计误码率。
35 1
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的64QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的64QAM调制解调通信系统的设计与实现,包括信号生成、调制、解调和误码率测试。系统在Vivado 2019.2中进行了仿真,通过设置不同SNR值(15、20、25)验证了系统的性能,并展示了相应的星座图。核心程序使用Verilog语言编写,加入了信道噪声模块和误码率统计功能,提升了仿真效率。
48 4
|
1月前
|
存储 算法 数据处理
基于FPGA的8PSK调制解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本系统在原有的8PSK调制解调基础上,新增了高斯信道与误码率统计模块,验证了不同SNR条件下的8PSK性能。VIVADO2019.2仿真结果显示,在SNR分别为30dB、15dB和10dB时,系统表现出不同的误码率和星座图分布。8PSK作为一种高效的相位调制技术,广泛应用于无线通信中。FPGA凭借其高度灵活性和并行处理能力,成为实现此类复杂算法的理想平台。系统RTL结构展示了各模块间的连接与协同工作。
52 16
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的16QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本项目基于FPGA实现16QAM调制解调通信系统,使用Verilog语言编写,包括信道模块、误码率统计模块。通过设置不同SNR值(如8dB、12dB、16dB),仿真测试系统的误码性能。项目提供了完整的RTL结构图及操作视频,便于理解和操作。核心程序实现了信号的生成、调制、信道传输、解调及误码统计等功能。
47 3
|
18天前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的256QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了256QAM调制解调算法的仿真效果及理论基础。使用Vivado 2019.2进行仿真,分别在SNR为40dB、32dB和24dB下生成星座图,并导入Matlab进行分析。256QAM通过将8比特数据映射到复平面上的256个点,实现高效的数据传输。Verilog核心程序包括调制、信道噪声添加和解调模块,最终统计误码率。
29 0

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面