基于FPGA的图像RGB转CIE-Lab实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

简介: 基于FPGA的图像RGB转CIE-Lab实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

1.算法运行效果图预览

212e4055977b04ad7bd2a8dab468d333_82780907_202402142202560898578605_Expires=1707919976&Signature=SXztOH2XKipv96FXnzf9qn7w2Cw%3D&domain=8.jpeg

将FPGA的结果导入到matlab,并和matlab的仿真结果进行对比:

469b8f86704c6b6b4ac9f4102a85c447_82780907_202402142203090289530442_Expires=1707919989&Signature=plttAO49M9ZsZqpoM%2BfQqGz6YgE%3D&domain=8.jpeg
06d8b657be53c9318d4753dfca500123_82780907_202402142203090367737867_Expires=1707919989&Signature=CqkP6qRNJFvBTGRafiRje1vz%2FZg%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
vivado2019.2

matlab2022a

3.算法理论概述
RGB和CIE-Lab是两种常用的颜色空间,它们在不同的应用领域中各有优势。RGB颜色空间主要用于显示设备,而CIE-Lab颜色空间则更适用于颜色测量和计算。因此,将RGB颜色空间转换为CIE-Lab颜色空间具有重要的应用价值。

   RGB颜色模式是一种常见的颜色表示方法,它是通过红、绿、蓝三种颜色的不同比例来表示不同的颜色。其中,红、绿、蓝三种颜色的值分别范围在0到255之间。

   CIELAB颜色模式是一种更加科学的颜色表示方法,它是基于人眼对颜色的感知来定义的。CIELAB颜色模式包括三个分量:L表示亮度,a表示绿色到红色的色差,b表示蓝色到黄色的色差。RGB到CIELAB转换可以通过以下步骤进行:

将RGB颜色模式转换为X, Y, Z三个分量的CIE XYZ颜色模式。
将CIE XYZ颜色模式转换为CIE Lab*颜色模式。
计算CIELAB颜色模式的L, a, b三个分量。
3.1RGB颜色空间
RGB颜色空间是一种基于红、绿、蓝三种基本颜色的颜色空间。在该空间中,任意一种颜色都可以由这三种基本颜色的不同强度组合而成。RGB颜色空间通常用于显示设备,如电视、计算机显示器等。

3.2CIE-Lab颜色空间
CIE-Lab颜色空间是一种基于人类视觉系统的颜色空间,由国际照明委员会(CIE)制定。在该空间中,颜色的表示与人眼的感知更加一致。CIE-Lab颜色空间由三个分量组成:L表示亮度,a表示红绿色差,b*表示黄蓝色差。

3.3RGB转CIE-Lab算法原理
RGB转CIE-Lab的转换过程可以分为两个步骤:首先将RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间,然后将XYZ颜色空间转换为CIE-Lab颜色空间。

RGB转XYZ

RGB转XYZ的转换公式如下:

X = 0.4124R + 0.3576G + 0.1805B
Y = 0.2126R + 0.7152G + 0.0722B
Z = 0.0193R + 0.1192G + 0.9505B

   其中,R、G、B分别表示红、绿、蓝三个通道的颜色值,取值范围为[0,255]。X、Y、Z表示转换后的XYZ颜色空间的三个分量。

XYZ转CIE-Lab

XYZ转CIE-Lab的转换公式如下:

L = 116f(Y/Yn) - 16
a
= 500[f(X/Xn) - f(Y/Yn)]
b* = 200[f(Y/Yn) - f(Z/Zn)]

   其中,Xn、Yn、Zn表示XYZ颜色空间的参考白点的坐标值。f(t)是一个非线性函数,定义如下:

f(t) = t^(1/3) (当t>0.008856时)
= 7.787t + 16/116 (当t≤0.008856时)

在FPGA设计过程中,一般将上述公式转换为如下表达式进行处理:

fX = XT . X.^(1/3) + (~XT) . (7.787 . X + 4/29);
fY = YT .
Y.^(1/3) + (~YT) . (7.787 . Y + 4/29);
fZ = ZT . Z.^(1/3) + (~ZT) . (7.787 .* Z + 4/29);

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_X,o_Y,o_Z;
wire [15:0] o_L;
wire signed[15:0] o_A,o_B;
integer fids1,dat1,fids2,dat2,fids3,dat3,jj=0;

//D:\D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code_proj
initial
begin
fids1 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code_proj\R.bmp","rb");
dat1 = $fread(Rbuff,fids1);
$fclose(fids1);
end

initial
begin
fids2 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code_proj\G.bmp","rb");
dat2 = $fread(Gbuff,fids2);
$fclose(fids2);
end

initial
begin
fids3 = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code_proj\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_lab main_lab_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_X (o_X),
.o_Y (o_Y),
.o_Z (o_Z),
.o_L (o_L),
.o_A (o_A),
.o_B (o_B)
);

integer fout1;
initial begin
fout1 = $fopen("X.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
begin
if(jj<=66615)
$fwrite(fout1,"%d\n",o_X);
else
$fwrite(fout1,"%d\n",0);
end

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

always @ (posedge i_clk)
begin
if(jj<=66615)
$fwrite(fout2,"%d\n",o_Y);
else
$fwrite(fout2,"%d\n",0);
end

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

always @ (posedge i_clk)
begin
if(jj<=66615)
$fwrite(fout3,"%d\n",o_Z);
else
$fwrite(fout3,"%d\n",0);
end

integer fout4;
initial begin
fout4 = $fopen("L.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
begin
if(jj<=66615)
$fwrite(fout4,"%d\n",o_L);
else
$fwrite(fout4,"%d\n",0);
end

integer fout5;
initial begin
fout5 = $fopen("A.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
begin
if(jj<=66615)
$fwrite(fout5,"%d\n",o_A);
else
$fwrite(fout5,"%d\n",0);
end

integer fout6;
initial begin
fout6 = $fopen("B.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
begin
if(jj<=66615)
$fwrite(fout6,"%d\n",o_B);
else
$fwrite(fout6,"%d\n",0);
end

endmodule

```

相关文章
|
30天前
|
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。
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
织物图像的配准和拼接算法的MATLAB仿真,对比SIFT,SURF以及KAZE
本项目展示了织物瑕疵检测中的图像拼接技术,使用SIFT、SURF和KAZE三种算法。通过MATLAB2022a实现图像匹配、配准和拼接,最终检测并分类织物瑕疵。SIFT算法在不同尺度和旋转下保持不变性;SURF算法提高速度并保持鲁棒性;KAZE算法使用非线性扩散滤波器构建尺度空间,提供更先进的特征描述。展示视频无水印,代码含注释及操作步骤。
|
2月前
|
监控 算法 安全
基于颜色模型和边缘检测的火焰识别FPGA实现,包含testbench和matlab验证程序
本项目展示了基于FPGA的火焰识别算法,可在多种应用场景中实时检测火焰。通过颜色模型与边缘检测技术,结合HSV和YCbCr颜色空间,高效提取火焰特征。使用Vivado 2019.2和Matlab 2022a实现算法,并提供仿真结果与测试样本。FPGA平台充分发挥并行处理优势,实现低延迟高吞吐量的火焰检测。项目包含完整代码及操作视频说明。
|
2月前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
该算法基于Lucas-Kanade光流方法,用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标(如RMS),可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a,提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。
|
4月前
|
算法
基于粒子群优化的图像融合算法matlab仿真
这是一个基于粒子群优化(PSO)的图像融合算法,旨在将彩色模糊图像与清晰灰度图像融合成彩色清晰图像。在MATLAB2022a中测试,算法通过PSO求解最优融合权值参数,经过多次迭代更新粒子速度和位置,以优化融合效果。核心代码展示了PSO的迭代过程及融合策略。最终,使用加权平均法融合图像,其中权重由PSO计算得出。该算法体现了PSO在图像融合领域的高效性和融合质量。
|
5月前
|
算法 计算机视觉 异构计算
基于FPGA的图像一维FFT变换IFFT逆变换verilog实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
```markdown ## FPGA 仿真与 MATLAB 显示 - 图像处理的 FFT/IFFT FPGA 实现在 Vivado 2019.2 中仿真,结果通过 MATLAB 2022a 展示 - 核心代码片段:`Ddddddddddddddd` - 理论:FPGA 实现的一维 FFT/IFFT,加速数字信号处理,适用于高计算需求的图像应用,如压缩、滤波和识别 ```
|
3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。
199 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
|
3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。
128 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
|
3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。
90 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
|
6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

热门文章

最新文章