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
|
7月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
379 14
|
7月前
|
算法 安全 定位技术
基于改进拥挤距离的多模态多目标优化差分进化(MMODE-ICD)求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
基于改进拥挤距离的多模态多目标优化差分进化(MMODE-ICD)求解无人机三维路径规划研究(Matlab代码实现)
267 2
|
7月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 分布式计算
基于差分进化算法的微电网调度研究(Matlab代码实现)
基于差分进化算法的微电网调度研究(Matlab代码实现)
274 1
|
8月前
|
5G Python
选择合并应用于差分放大转发中继在瑞利衰落信道上的通信系统研究(Matlab代码实现)
选择合并应用于差分放大转发中继在瑞利衰落信道上的通信系统研究(Matlab代码实现)
116 4
|
7月前
|
存储 算法 生物认证
基于Zhang-Suen算法的图像细化处理FPGA实现,包含testbench和matlab验证程序
本项目基于Zhang-Suen算法实现图像细化处理,支持FPGA与MATLAB双平台验证。通过对比,FPGA细化效果与MATLAB一致,可有效减少图像数据量,便于后续识别与矢量化处理。算法适用于字符识别、指纹识别等领域,配套完整仿真代码及操作说明。
|
8月前
|
算法 测试技术 编译器
使用 Synopsys VCS 生成 SystemVerilog DPI 组件的 HDL 验证器,将 SystemVerilog DPI 组件从 MATLAB 生成用于 Synopsys VCS 模拟
使用 Synopsys VCS 生成 SystemVerilog DPI 组件的 HDL 验证器,将 SystemVerilog DPI 组件从 MATLAB 生成用于 Synopsys VCS 模拟
351 0
|
9月前
|
存储 算法 数据安全/隐私保护
基于FPGA的图像退化算法verilog实现,分别实现横向和纵向运动模糊,包括tb和MATLAB辅助验证
本项目基于FPGA实现图像运动模糊算法,包含横向与纵向模糊处理流程。使用Vivado 2019.2与MATLAB 2022A,通过一维卷积模拟点扩散函数,完成图像退化处理,并可在MATLAB中预览效果。
|
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。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法matlab仿真
本项目实现基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法的MATLAB仿真,对比SVM和GWO-SVM性能。算法结合差分进化(DE)与灰狼优化(GWO),优化SVM参数以提升复杂高维数据预测能力。核心流程包括DE生成新种群、GWO更新位置,迭代直至满足终止条件,选出最优参数组合。适用于分类、回归等任务,显著提高模型效率与准确性,运行环境为MATLAB 2022A。
|
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。

热门文章

最新文章