基于FPGA的图像最近邻插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

简介: 基于FPGA的图像最近邻插值算法verilog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

7792a2945fee1fd590bc06beb0f1cb29_82780907_202403022019570015876240_Expires=1709382597&Signature=HjVCGIOH%2Bvn0MQIoQua3tMEsKfs%3D&domain=8.jpeg
e9419a71ee071b6e86f8c5ced57a22af_82780907_202403022019570108586686_Expires=1709382597&Signature=SMdjMpvbEi27KT2As2QOFDfMDVM%3D&domain=8.jpeg

将FPGA数据导入matlab显示图片,效果如下:

c565fb2500069feb5f3195e701733291_82780907_202403022019160642892074_Expires=1709382556&Signature=ld5GmJMsLIf6LsdhvPZHsIoMmYE%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
vivado2019.2,matlab2022a

3.算法理论概述
图像插值是一种图像处理技术,用于通过已知的像素值来估计未知位置的像素值。最邻近插值(Nearest Neighbor Interpolation)是其中最简单的一种插值方法。在这种方法中,未知位置的像素值被赋予与其最邻近的已知像素相同的值。最邻近插值算法的原理非常简单。对于目标图像中的每个像素点,计算其在源图像中对应的位置。由于源图像和目标图像的分辨率可能不同,因此这个位置可能不是整数坐标。最邻近插值算法会选择距离这个位置最近的整数坐标处的像素值,作为目标像素点的值。

    最近邻插值,是指将目标图像中的点,对应到源图像中后,找到最相邻的整数点,作为插值后的输出。如下图所示:

ad85b2af3a252a9c849976984657187a_82780907_202403022018200005371109_Expires=1709382500&Signature=lLqsKD4yhy6jgWP5B94RwkfGqtE%3D&domain=8.png

    目标图像中的某点如果投影到原图像中的位置为点P,则此时取P最邻近点Q11,即 f ( P ) = f ( Q 11 ) f(P)=f(Q11) f(P)=f(Q11)。

   具体实现时,首先要确定目标图像的每个像素点在源图像中对应的位置,由于源图像和目标图像的分辨率可能不同,因此这个位置可能不是整数坐标。最邻近插值算法会选择距离这个位置最近的整数坐标处的像素值,作为目标像素点的值。

    在应用中,最邻近插值算法被广泛用于图像缩放等处理中。虽然其插值质量可能不如其他更复杂的插值算法,但由于其计算量小、实现简单,因此在许多实时图像处理应用中仍然被广泛使用。

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_clk_4;
reg i_clk_2;

reg i_rst;
reg i_en;
reg [7:0] image_buff [0:100000];

wire [7:0] o_image;

integer fids,jj=0,dat;

//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz

initial
begin
fids = $fopen("D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code\data.bmp","rb");
dat = $fread(image_buff,fids);
$fclose(fids);
end

initial
begin
i_clk=1;
i_clk_4=1;
i_clk_2=1;
i_rst=1;

2000;

i_rst=0;
end

always #40 i_clk=~i_clk;
always #10 i_clk_4=~i_clk_4;
always #20 i_clk_2=~i_clk_2;

reg [7:0] II0;
always@(posedge i_clk)
begin
if(i_rst)
begin
II0<=0;
jj<=0;
end
else
begin
if(jj<=66536+1078 & jj>=1079)
i_en<=1'b1;
else
i_en<=1'b0;
II0<=image_buff[jj];
jj<=jj+1;
end
end

tops tops_u(
.i_clk (i_clk),
.i_clk_4 (i_clk_4),
.i_clk_2 (i_clk_2),
.i_rst (i_rst),
.i_en (i_en),
.i_I0 (II0),
.o_image (o_image)
);

reg[19:0]cnts;
always @(posedge i_clk_4 or posedge i_rst)
begin
if(i_rst)
begin
cnts<=20'd0;
end
else begin
cnts<=cnts+20'd1;
end
end

integer fout1;
integer fout2;
initial begin
fout1 = $fopen("flager.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk_4)
begin
if(cnts <= 66514*4)
begin
$fwrite(fout1,"%d\n",o_image);
end
else
begin
$fwrite(fout1,"%d\n",0);
end

end

endmodule

```

相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
本内容主要介绍一种基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测技术及MQAM调制类型识别方法。完整程序运行效果无水印,需使用Matlab2022a版本。核心代码包含详细中文注释与操作视频。理论概述中提到,传统人脸识别易受非活体攻击影响,而MobileNet通过轻量化的深度可分离卷积结构,在保证准确性的同时提升检测效率。活体人脸与非活体在纹理和光照上存在显著差异,MobileNet可有效提取人脸高级特征,为无线通信领域提供先进的调制类型识别方案。
|
2天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于BBO生物地理优化的三维路径规划算法MATLAB仿真
本程序基于BBO生物地理优化算法,实现三维空间路径规划的MATLAB仿真(测试版本:MATLAB2022A)。通过起点与终点坐标输入,算法可生成避障最优路径,并输出优化收敛曲线。BBO算法将路径视为栖息地,利用迁移和变异操作迭代寻优。适应度函数综合路径长度与障碍物距离,确保路径最短且安全。程序运行结果完整、无水印,适用于科研与教学场景。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于yolov2和googlenet网络的疲劳驾驶检测算法matlab仿真
本内容展示了基于深度学习的疲劳驾驶检测算法,包括算法运行效果预览(无水印)、Matlab 2022a 软件版本说明、部分核心程序(完整版含中文注释与操作视频)。理论部分详细阐述了疲劳检测原理,通过对比疲劳与正常状态下的特征差异,结合深度学习模型提取驾驶员面部特征变化。具体流程包括数据收集、预处理、模型训练与评估,使用数学公式描述损失函数和推理过程。课题基于 YOLOv2 和 GoogleNet,先用 YOLOv2 定位驾驶员面部区域,再由 GoogleNet 分析特征判断疲劳状态,提供高准确率与鲁棒性的检测方法。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
本研究基于MATLAB 2022a,使用GRU网络对QAM调制信号进行检测。QAM是一种高效调制技术,广泛应用于现代通信系统。传统方法在复杂环境下性能下降,而GRU通过门控机制有效提取时间序列特征,实现16QAM、32QAM、64QAM、128QAM的准确检测。仿真结果显示,GRU在低SNR下表现优异,且训练速度快,参数少。核心程序包括模型预测、误检率和漏检率计算,并绘制准确率图。
85 65
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于生物地理算法的MLP多层感知机优化matlab仿真
本程序基于生物地理算法(BBO)优化MLP多层感知机,通过MATLAB2022A实现随机数据点的趋势预测,并输出优化收敛曲线。BBO模拟物种在地理空间上的迁移、竞争与适应过程,以优化MLP的权重和偏置参数,提升预测性能。完整程序无水印,适用于机器学习和数据预测任务。
|
7天前
|
资源调度 算法 数据可视化
基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF
本项目基于MATLAB2022A实现IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪仿真,对比EKF和UKF的性能。通过仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线,展示三种滤波器的精度差异。核心程序包括数据处理、误差计算及可视化展示。IEKF通过多次迭代线性化过程,增强非线性处理能力;UKF避免线性化,使用sigma点直接处理非线性问题;EKF则通过一次线性化简化处理。
|
9天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法的matlab仿真
本程序基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法,旨在降低OFDM信号的高峰均功率比(PAPR),以减少射频放大器的非线性失真并提高电源效率。通过MATLAB2022A仿真验证,核心算法通过对原始OFDM信号进行预编码,最小化最大瞬时功率,同时约束信号重构误差,确保数据完整性。完整程序运行后无水印,展示优化后的PAPR性能提升效果。
|
6天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于sift变换的农田杂草匹配定位算法matlab仿真
本项目基于SIFT算法实现农田杂草精准识别与定位,运行环境为Matlab2022a。完整程序无水印,提供详细中文注释及操作视频。核心步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和特征描述符生成。该算法通过特征匹配实现杂草定位,适用于现代农业中的自动化防控。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域,提供高效准确的预测结果。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 资源调度 算法
基于入侵野草算法的KNN分类优化matlab仿真
本程序基于入侵野草算法(IWO)优化KNN分类器,通过模拟自然界中野草的扩散与竞争过程,寻找最优特征组合和超参数。核心步骤包括初始化、繁殖、变异和选择,以提升KNN分类效果。程序在MATLAB2022A上运行,展示了优化后的分类性能。该方法适用于高维数据和复杂分类任务,显著提高了分类准确性。

热门文章

最新文章