基于FPGA的图像差分运算及目标提取实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

简介: 基于FPGA的图像差分运算及目标提取实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

1.算法运行效果图预览

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
基于FPGA(Field-Programmable Gate Array)的图像差分运算及目标提取实现主要涉及图像处理、差分运算和目标提取等原理和数学公式。

一、图像处理原理

   图像处理是一种对图像信息进行加工、分析和理解的技术。其基本步骤包括图像采集、预处理、特征提取和目标提取等。在基于FPGA的图像处理中,我们通常需要设计并实现一个图像处理流水线,包括图像采集、预处理、特征提取和目标提取等模块。

二、差分运算原理

   差分运算是一种常用的图像特征提取方法,能够得到图像中的边缘信息。差分运算分为横向差分和纵向差分两种。横向差分运算能够得到图像中横向的边缘信息,纵向差分运算能够得到图像中纵向的边缘信息。具体实现时,我们可以将输入图像分成若干个像素对,对于每个像素对,计算其灰度值的差值,即得到横向或纵向的边缘信息。边缘信息的强弱可以用差值的大小来表示。

三、目标提取原理

    目标提取是指从图像中提取出感兴趣的目标,并将其与背景分离。基于FPGA的目标提取实现通常采用基于区域的分割方法,如阈值分割、区域生长等。阈值分割的基本原理是将像素的灰度值与一个阈值进行比较,根据比较结果将像素分为目标或背景。区域生长的基本原理是从一个或多个种子点开始,通过一定的规则将相邻的像素加入到同一区域中。

四、数学公式

基于FPGA的图像差分运算及目标提取实现涉及的主要数学公式如下:

横向差分公式:Dx(i,j) = |f(i,j) - f(i-1,j)|
纵向差分公式:Dy(i,j) = |f(i,j) - f(i,j-1)|
阈值分割公式:If(i,j) > T, then pixel(i,j) = 1; otherwise pixel(i,j) = 0
五、实现流程

基于FPGA的图像差分运算及目标提取实现的流程如下:

首先,通过图像采集模块获取输入图像;
接着,通过差分运算模块对预处理后的图像进行差分运算,得到目标信息;
再接着,通过目标提取模块对图像进行二值图处理进行目标提取;
最后,通过输出模块将提取的目标输出。

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] Buffer1 [0:100000];
reg [7:0] Buffer2 [0:100000];
reg [7:0] II1;
reg [7:0] II2;
wire [7:0]o_cf;
wire [7:0]o_cfbw;
integer fids1,fids2,idx=0,dat1,dat2;

//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz
initial
begin
fids1 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz\a.bmp","rb");//调用2个图片
dat1 = $fread(Buffer1,fids1);
$fclose(fids1);
end
initial
begin
fids2 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz\b.bmp","rb");//调用2个图片
dat2 = $fread(Buffer2,fids2);
$fclose(fids2);
end

initial
begin
i_clk=1;
i_rst=1;

1000;

i_rst=0;
end

always #5 i_clk=~i_clk;

always@(posedge i_clk or posedge i_rst)
begin
if(i_rst)
begin
II1<=8'd0;
II2<=8'd0;

idx<=0;
end
else begin
    if(idx<=66413)
    begin
    II1<=Buffer1[idx];
    II2<=Buffer2[idx];
    end
    else begin
         II1<=8'd0;
         II2<=8'd0;
    end

    idx<=idx+1;
end

end

//调用合并模块
tops tops_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_I1 (II1),
.i_I2 (II2),
.o_cf (o_cf),
.o_cfbw (o_cfbw)
);
//将合并后的模块保存到txt文件中
integer fout1;
initial begin
fout1 = $fopen("SAVEcf.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
begin
if(idx<=66619)
$fwrite(fout1,"%d\n",o_cf);
else
$fwrite(fout1,"%d\n",0);
end

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

always @ (posedge i_clk)
begin
if(idx<=66619)
$fwrite(fout2,"%d\n",o_cfbw);
else
$fwrite(fout2,"%d\n",0);
end

endmodule

```

相关文章
|
9天前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于LSB最低有效位的音频水印嵌入提取算法FPGA实现,包含testbench和MATLAB对比
本项目展示了一种基于FPGA的音频水印算法,采用LSB(最低有效位)技术实现版权保护与数据追踪功能。使用Vivado2019.2和Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过修改音频采样点的最低有效位嵌入水印,人耳难以察觉变化。然而,面对滤波或压缩等攻击时,水印提取可能受影响。该项目运行效果无水印干扰,适合实时应用场景,核心逻辑简单高效,时间复杂度低。
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于信息论的高动态范围图像评价算法matlab仿真
本项目基于信息论开发了一种高动态范围(HDR)图像评价算法,并通过MATLAB 2022A进行仿真。该算法利用自然图像的概率模型,研究图像熵与成像动态范围的关系,提出了理想成像动态范围的计算公式。核心程序实现了图像裁剪处理、熵计算等功能,展示了图像熵与动态范围之间的关系。测试结果显示,在[μ-3σ, μ+3σ]区间内图像熵趋于稳定,表明系统动态范围足以对景物成像。此外,还探讨了HDR图像亮度和对比度对图像质量的影响,为HDR图像评价提供了理论基础。
|
1月前
|
传感器 算法 算法框架/工具
基于一阶梯度的图像亚像素位移matlab仿真,带GUI界面
本项目提供图像亚像素位移估计算法,使用Matlab2022a开发。完整程序无水印运行效果佳,附带详细中文注释代码和操作视频。该算法通过一阶梯度信息和泰勒级数展开,实现比像素更精细的位置变化测量,广泛应用于医学影像、遥感图像、视频监控、精密测量等领域,显著提升图像配准和分析精度。
|
1月前
|
监控 算法 自动驾驶
基于图像形态学处理的移动物体目标跟踪和质心提取matlab仿真,带GUI界面
本项目展示了一种基于图像形态学处理的移动物体目标跟踪和质心提取算法。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释及操作视频。算法通过多帧图像像素值求平均、中值法或高斯混合模型估计背景,结合形态学处理(开闭运算、阈值处理)去除噪声并优化目标检测,提高准确性。颜色直方图匹配用于目标跟踪,结构元素膨胀操作扩大搜索范围,增强鲁棒性。
|
7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。
300 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
|
7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。
180 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
|
7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。
210 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
|
10月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
10月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)

热门文章

最新文章