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

简介: 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。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

这里实现的是256256双线性插值到512512的系统模块

image.png

局部放大:

image.png

将数据导入到matlab,得到插值效果图:

image.png

2.算法运行软件版本
matlab2022a

vivado2019.2

3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

````timescale 1ns / 1ps
//
// Company:
// Engineer:
//
// Create Date: 2022/10/04 05:24:01
// Design Name:
// Module Name: tops
// Project Name:
// Target Devices:
// Tool Versions:
// Description:
//
// Dependencies:
//
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
//

............................................................................

wire [8:0]tmp1 = mat11+mat21;
wire [8:0]tmp2 = mat12+mat22;

reg[7:0]AxB1;
reg[7:0]AxB2;
reg[7:0]AxBxC;

wire [8:0]tmp3 = AxB1+AxB2;
always @(posedge i_clk_2 or posedge i_rst)
begin
if(i_rst)
begin
AxB1 <= 8'd0;
AxB2 <= 8'd0;
AxBxC <= 8'd0;
end
else begin
if(cnt_r8[0] == 1'b0)
begin
AxB1 <= mat11;
AxB2 <= mat12;
end
if(cnt_r8[0] == 1'b1)
begin
AxB1 <= tmp1[8:1];
AxB2 <= tmp2[8:1];
end
if(cnt_c9[0] == 1'b0)
begin
AxBxC <= AxB1;
end
if(cnt_c9[0] == 1'b1)
begin
AxBxC <= tmp3[8:1];
end
end
end
assign o_image=AxBxC;

endmodule

```

4.算法理论概述
在图像处理领域,图像缩放是一项常见的任务。图像双线性插值算法是一种常用的图像缩放方法,它可以在不损失图像质量的前提下,对图像进行放大或缩小。随着现场可编程门阵列(FPGA)技术的不断发展,基于 FPGA 的图像双线性插值算法成为了一种高效、灵活的图像缩放解决方案。

   图像双线性插值算法是一种基于线性插值的图像缩放方法。它通过对图像中的每个像素点进行插值计算,得到缩放后的图像。

image.png

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