基于LUT查找表方法的图像gamma校正算法FPGA实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

简介: 基于LUT查找表方法的图像gamma校正算法FPGA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

9e9c1f63d0d0561bb76944f7c0ec3920_82780907_202311282302190273355821_Expires=1701184339&Signature=YRaV0cipfX%2FAAIM3%2FQvMruoF1F8%3D&domain=8.jpeg

将gamma=2.2和gamma=1/2.2的数据分别导入到matlab进行对比:

b133440f8c906c44e07b72cf73d8490a_82780907_202311282302280366338912_Expires=1701184348&Signature=Sf3jYO5L%2BtKVQ5Ipa4R%2FULrCaVc%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
基于LUT查找表方法的图像gamma校正算法是一种用于改善图像显示效果的技术,它通过对图像像素的灰度值进行非线性变换,使得图像在显示设备上的表现更接近人眼的视觉特性。

   gamma校正算法的核心思想是根据人眼的视觉特性对图像像素的灰度值进行非线性变换。人眼对图像的亮度感知并不是线性的,而是对暗部和亮部的敏感度不同,对暗部的敏感度更高。因此,gamma校正算法通过对暗部像素进行较大的灰度值调整,对亮部像素进行较小的灰度值调整,使得图像在显示设备上的表现更接近人眼的视觉特性。

gamma校正算法的数学公式如下:

O = 255/255^(γ)*Image^(γ)

   其中,I表示输入像素的灰度值,O表示输出像素的灰度值,γ表示gamma值,通常取值为2.2。该公式的含义是,将输入像素的灰度值I进行γ次方运算,得到输出像素的灰度值O。

    在具体实现中,为了加快运算速度,通常会使用查找表(LUT)来存储预计算的结果。假设输入像素的灰度值范围为0~255,则可以生成一个大小为256的查找表,表中每个元素的值为对应灰度值的γ次方运算结果。在实现时,只需要输入像素的灰度值作为查找表的索引,即可得到对应的输出像素的灰度值。

基于LUT查找表方法的图像gamma校正算法的FPGA实现可以采用以下步骤:

定义输入和输出图像的数据格式,例如8位灰度图像,可以使用单个8位寄存器表示每个像素的灰度值。
定义一个大小为256的查找表,表中每个元素的值为对应灰度值的1/γ次方运算结果。可以使用FPGA中的ROM或者CAM模块来实现查找表。
读取输入图像的每个像素的灰度值,并将其作为查找表的索引,得到对应的输出像素的灰度值。可以使用FPGA中的单端口RAM或者双端口RAM来实现像素值的存储和读取。
将输出像素的灰度值写入到输出图像中,完成一次gamma校正。
需要注意的是,由于FPGA的并行性,可以将整个图像的像素并行处理,实现高速的gamma校正。此外,也可以使用流水线结构、多级查找表等技术进一步提高计算速度和精度。

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 [7:0] Buffer [0:100000];
reg [7:0] II;
wire [7:0] o_gamma1_jiaoz;
wire [7:0] o_gamma2_jiaoz;
integer fids,idx=0,dat;

//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code_proj\project_1\project_1.srcs\sources_1
initial
begin
fids = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code_proj\test0.bmp","rb");
dat = $fread(Buffer,fids);
$fclose(fids);
end

initial
begin
i_clk=1;
i_rst=1;

1000;

i_rst=0;
end

always #5 i_clk=~i_clk;

always@(posedge i_clk)
begin
II<=Buffer[idx];
idx<=idx+1;
end

tops tops_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_I (II),
.o_gamma1_jiaoz (o_gamma1_jiaoz),
.o_gamma2_jiaoz (o_gamma2_jiaoz)
);
integer fout1;
integer fout2;
initial begin
fout1 = $fopen("SAVEDATA1.txt","w");
fout2 = $fopen("SAVEDATA2.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
begin
if(idx<=66617)
$fwrite(fout1,"%d\n",o_gamma1_jiaoz);
else
$fwrite(fout1,"%d\n",0);

if(idx<=66617)
$fwrite(fout2,"%d\n",o_gamma2_jiaoz);
else
$fwrite(fout2,"%d\n",0);

end

endmodule

```

相关文章
|
25天前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
56 1
|
2月前
|
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。
3320 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)
|
2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。
|
2月前
|
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。
571 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)
|
2月前
|
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。
77 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)
|
2月前
|
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。
316 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)
|
2月前
|
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。
250 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)
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
226 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
141 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
111 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码