基于FPGA的RGB图像转Ycbcr实现,包括tb测试文件以及MATLAB辅助验证

简介: 基于FPGA的RGB图像转Ycbcr实现,包括tb测试文件以及MATLAB辅助验证

1.算法运行效果图预览

5636b71bcdd794338054a18e39d3c07b_82780907_202312041513300473639953_Expires=1701674610&Signature=lXl7eGUiRra8q0JLxx%2B2FGqgWZ4%3D&domain=8.jpeg

将FPGA的数据导入到matlab进行显示

138efcffafdc9df8eef1f264158727ef_82780907_202312041513420053259220_Expires=1701674622&Signature=qp3%2BSf3zoShhqVrbMdZe1Ne%2BnVA%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
Vivado2019.2

matlab2022a

3.算法理论概述
基于FPGA的RGB图像转Ycbcr转换的实现,主要是通过数字电路的设计,利用硬件并行处理的能力,快速完成图像数据的转换。

    RGB和YcbCr都是色彩空间的一种表示方式。RGB是依据人眼识别的颜色定义的一种颜色标准,R(红)、G(绿)、B(蓝)三种颜色可以混合出所有颜色。而YCbCr是一种色彩空间,主要用于数字图像和视频处理,Y表示亮度分量,Cb和Cr表示色度分量。

RGB转YCbCr的转换公式如下:

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
Cb = -0.169R - 0.331G + 0.5B + 128
Cr = 0.5R - 0.419G - 0.081B + 128

以上公式是基于以下定义:

Y是亮度分量,表示图像的明亮程度。
Cb是蓝色色度分量,表示蓝色和洋红色的强度。
Cr是红色色度分量,表示红色和青色的强度。
在FPGA上实现RGB到YCbCr的转换,可以通过硬件描述语言(如VHDL或Verilog)编写一个数字电路模块。这个模块接收RGB图像数据作为输入,然后根据上述公式计算出对应的YCbCr值,并输出。

具体的实现过程可能包括以下几个步骤:

定义一个适当的数据路径和寄存器来存储RGB图像数据和计算过程中的中间值。
设计适当的组合逻辑或时序逻辑来实现上述公式的计算。这可能包括一些基本的数学运算,如加法和乘法。
设计控制逻辑来控制整个转换过程,包括数据的输入和输出。
在FPGA上实现这个模块,并进行适当的测试以确保其正常工作。
这种转换在视频编解码器中非常常见,因为YCbCr格式对人类的视觉系统更有利,能够更好地压缩图像数据。对于需要实时处理大量图像数据的应用,如视频流处理,利用FPGA的并行处理能力可以大大提高处理速度。

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_Y,o_Cr,o_Cb;
integer fids1,dat1,fids2,dat2,fids3,dat3,jj=0;

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

initial
begin
fids3 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code\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_gray main_gray_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_Y (o_Y),// Y
.o_Cr (o_Cr),// Y
.o_Cb (o_Cb)// Y
);

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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

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

```

相关文章
|
4天前
|
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。
|
1月前
|
数据采集 算法 测试技术
【硬件测试】基于FPGA的16psk调制解调系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文介绍了基于FPGA的16PSK调制解调系统的硬件测试版本。系统在原有仿真基础上增加了ILA在线数据采集和VIO在线SNR设置模块,支持不同信噪比下的性能测试。16PSK通过改变载波相位传输4比特信息,广泛应用于高速数据传输。硬件测试操作详见配套视频。开发板使用及移植方法也一并提供。
38 6
|
1月前
|
数据采集 算法 数据安全/隐私保护
【硬件测试】基于FPGA的8PSK调制解调系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文基于FPGA实现8PSK调制解调系统,包含高斯信道、误码率统计、ILA数据采集和VIO在线SNR设置模块。通过硬件测试和Matlab仿真,展示了不同SNR下的星座图。8PSK调制通过改变载波相位传递信息,具有高频谱效率和抗干扰能力。开发板使用及程序移植方法详见配套视频和文档。
45 7
|
2月前
|
数据采集 算法 数据安全/隐私保护
【硬件测试】基于FPGA的2FSK调制解调系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文介绍了基于FPGA的2FSK调制解调系统,包含高斯信道、误码率统计模块及testbench。系统增加了ILA在线数据采集和VIO在线SNR设置模块,支持不同SNR下的硬件测试,并提供操作视频指导。理论部分涵盖频移键控(FSK)原理,包括相位连续与不连续FSK信号的特点及功率谱密度特性。Verilog代码实现了FSK调制解调的核心功能,支持在不同开发板上移植。硬件测试结果展示了不同SNR下的性能表现。
80 6
|
4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。
968 1
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)
|
4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。
722 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)
|
4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。
388 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)
|
1月前
|
存储 编解码 算法
基于FPGA的直接数字频率合成器verilog实现,包含testbench
本项目基于Vivado 2019.2实现DDS算法,提供完整无水印运行效果预览。DDS(直接数字频率合成器)通过数字信号处理技术生成特定频率和相位的正弦波,核心组件包括相位累加器、正弦查找表和DAC。相位累加器在每个时钟周期累加频率控制字,正弦查找表根据相位值输出幅度,DAC将数字信号转换为模拟电压。项目代码包含详细中文注释及操作视频。
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的变步长LMS自适应滤波器verilog实现,包括testbench
### 自适应滤波器仿真与实现简介 本项目基于Vivado2022a实现了变步长LMS自适应滤波器的FPGA设计。通过动态调整步长因子,该滤波器在收敛速度和稳态误差之间取得良好平衡,适用于信道均衡、噪声消除等信号处理应用。Verilog代码展示了关键模块如延迟单元和LMS更新逻辑。仿真结果验证了算法的有效性,具体操作可参考配套视频。
123 74
|
2月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的16QAM调制+软解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本项目基于FPGA实现了16QAM基带通信系统,包括调制、信道仿真、解调及误码率统计模块。通过Vivado2019.2仿真,设置不同SNR(如8dB、12dB),验证了软解调相较于传统16QAM系统的优越性,误码率显著降低。系统采用Verilog语言编写,详细介绍了16QAM软解调的原理及实现步骤,适用于高性能数据传输场景。
161 69

热门文章

最新文章