1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
將FPGA的仿真結(jié)果導(dǎo)入到matlab顯示圖像效果
2.算法運(yùn)行軟件版本
MATLAB2022a,vivado2019.2
3.算法理論概述
???????基于FPGA的圖像Sobel銳化實(shí)現(xiàn)，是一種通過使用Sobel算子對圖像進(jìn)行邊緣檢測，從而提高圖像清晰度的方法。Sobel算子是一種常用的邊緣檢測算子，它可以通過計(jì)算圖像像素點(diǎn)周圍像素的灰度值差異，來檢測出圖像的邊緣。
實(shí)現(xiàn)步驟：
1.圖像預(yù)處理：將輸入的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。這個(gè)步驟可以通過將RGB圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)的RGB值轉(zhuǎn)換為灰度值實(shí)現(xiàn)。轉(zhuǎn)換公式如下：
Gray = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B
其中，Gray是轉(zhuǎn)換后的灰度值，R、G、B分別是原像素點(diǎn)的RGB值。
2. Sobel算子計(jì)算：根據(jù)Sobel算子，計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值和方向。Sobel算子包含水平和垂直兩個(gè)方向的算子，分別用于計(jì)算像素點(diǎn)在水平和垂直方向的梯度。
水平方向算子：
[-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]
垂直方向算子：
[-1, -2, -1; 0, 0, 0; 1, 2, 1]
對于每個(gè)像素點(diǎn)，用周圍的像素點(diǎn)與其對應(yīng)的算子進(jìn)行卷積計(jì)算，得到該像素點(diǎn)在水平和垂直方向的梯度。然后，根據(jù)以下公式計(jì)算該像素點(diǎn)的梯度幅值和方向：
梯度幅值= sqrt(Gx^2 + Gy^2)
梯度方向= arctan(Gy / Gx)
其中，Gx和Gy分別是像素點(diǎn)在水平和垂直方向的梯度。
3.銳化：將sobel的計(jì)算結(jié)果和原始圖像相加得到銳化結(jié)果。
??????以上是基于FPGA的圖像Sobel銳化的實(shí)現(xiàn)步驟和對應(yīng)的數(shù)學(xué)公式。需要注意的是，在實(shí)現(xiàn)過程中需要考慮FPGA的硬件資源和性能限制，例如存儲器容量、計(jì)算單元的數(shù)量等。因此，可能需要對上述算法進(jìn)行一些優(yōu)化或調(diào)整，以適應(yīng)FPGA的硬件環(huán)境。
4.部分核心程序
module test_image;
reg i_clk;
reg i_rst;
reg [7:0] Buffer [0:100000];
reg [7:0] II;
wire [9:0] o_sobel;
integer fids,idx=0,dat;
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code_proj\project_1\project_1.srcs\sources_1
initial
begin
??????? fids=$fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\code_proj\\test0.bmp","rb");
??????? dat? = $fread(Buffer,fids);
??????? $fclose(fids);
end
initial
begin
i_clk=1;
i_rst=1;
#1000;
i_rst=0;
end
always #5 i_clk=~i_clk;
always@(posedge i_clk)
begin
??????? II<=Buffer[idx];
??????? idx<=idx+1;
end
tops tops_u(
.i_clk?????????? (i_clk),
.i_rst?????????? (i_rst),
.i_I???????????? (II),
.o_sobel_RUIHUA? (o_sobel)
);
integer fout1;
initial begin
?fout1 =$fopen("SAVEDATA.txt","w");
end
always @ (posedge i_clk)
?begin
???if(idx<=66627)
??????? $fwrite(fout1,"%d\n",o_sobel);
??????? else
??????? $fwrite(fout1,"%d\n",0);
end
endmodule
