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

简介: 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。

1.算法运行效果图预览
正常图像:

image.png
image.png

checkb位于f192b和f250b之间

多度曝光图像:

image.png
image.png

checkb位于f192b和f250b之外,判决为曝光过度。

2.算法运行软件版本
vivado2019.2

matlab2022a

3.算法理论概述
参考资料如下:

image.png

主要采用的方法为:

image.png

4.部分核心程序

````timescale 1ns / 1ps
//
// Company:
// Engineer:
//

module test_image;

reg i_clk;
reg i_rst;
reg i_ready;
reg [7:0] Tmp[0:100000];
reg [7:0] datas;
wire[15:0]o_histb;
wire o_f192b;
wire o_f250b;
wire o_checkb;
wire[23:0]o_hist996b;
wire[23:0]o_histcumb;
integer fids,jj=0,dat;

//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code2

initial
begin
fids = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code2\datab.bmp","rb");
dat = $fread(Tmp,fids);
$fclose(fids);
end

initial
begin
i_clk=1;
i_rst=1;
i_ready=0;

1000;

i_ready=1;
i_rst=0;

655350;

i_ready=0;
end

always #5 i_clk=~i_clk;

always@(posedge i_clk)
begin
datas<=Tmp[jj];
jj<=jj+1;
end

im_hist im_hist_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_ready (i_ready),
.i_xin (datas),
.o_histb (o_histb),
.o_f192b (o_f192b),
.o_f250b (o_f250b),
.o_hist996b(o_hist996b),
.o_histcumb(o_histcumb),
.o_checkb (o_checkb)
);

endmodule

```

相关文章
|
30天前
|
机器学习/深度学习 编解码 监控
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章详细介绍了如何使用YOLOv8进行目标检测任务,包括环境搭建、数据准备、模型训练、验证测试以及模型转换等完整流程。
840 1
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
30天前
|
机器学习/深度学习 JSON 算法
实例分割笔记(一): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
本文详细介绍了使用YOLOv5-Seg模型进行图像分割的完整流程,包括图像分割的基础知识、YOLOv5-Seg模型的特点、环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及评价指标。通过实例代码,指导读者从自定义数据集开始,直至模型的测试验证,适合深度学习领域的研究者和开发者参考。
277 2
实例分割笔记(一): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
|
25天前
|
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。
|
29天前
|
机器学习/深度学习 监控 计算机视觉
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测,包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注,适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接,以及详细的步骤说明,适合深度学习实践者参考。
230 0
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
30天前
|
机器学习/深度学习 JSON 算法
语义分割笔记(二):DeepLab V3对图像进行分割(自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试)
本文介绍了DeepLab V3在语义分割中的应用,包括数据集准备、模型训练、测试和评估,提供了代码和资源链接。
156 0
语义分割笔记(二):DeepLab V3对图像进行分割(自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试)
|
30天前
|
机器学习/深度学习 XML 并行计算
目标检测实战(七): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用YOLOX完成图像目标检测任务的完整流程,包括数据准备、模型训练、验证和测试。
137 0
目标检测实战(七): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
30天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
目标检测实战(五): 使用YOLOv5-7.0版本对图像进行目标检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
本文详细介绍了使用YOLOv5-7.0版本进行目标检测的完整流程,包括算法介绍、环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及评价指标。YOLOv5以其高精度、快速度和模型小尺寸在计算机视觉领域受到广泛应用。
306 0
目标检测实战(五): 使用YOLOv5-7.0版本对图像进行目标检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
|
23天前
|
编解码 算法 数据安全/隐私保护
基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码以及BCH码
本程序系统基于BP译码的LDPC误码率MATLAB仿真,分析不同码长、码率、信道对译码性能的影响,并与卷积码、Turbo码及BCH编译码进行对比。升级版增加了更多码长、码率和信道的测试,展示了LDPC码的优越性能。LDPC码由Gallager在1963年提出,具有低复杂度、可并行译码等优点,近年来成为信道编码研究的热点。程序在MATLAB 2022a上运行,仿真结果无水印。
54 0
|
2天前
|
JSON Java 测试技术
SpringCloud2023实战之接口服务测试工具SpringBootTest
SpringBootTest同时集成了JUnit Jupiter、AssertJ、Hamcrest测试辅助库,使得更容易编写但愿测试代码。
23 3
|
30天前
|
JSON 算法 数据可视化
测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算(目标检测)
这篇文章是关于如何通过算法接口返回的目标检测结果来计算性能指标的笔记。它涵盖了任务描述、指标分析(包括TP、FP、FN、TN、精准率和召回率),接口处理,数据集处理,以及如何使用实用工具进行文件操作和数据可视化。文章还提供了一些Python代码示例,用于处理图像文件、转换数据格式以及计算目标检测的性能指标。
55 0
测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算(目标检测)