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基于 FPGA 的图像边缘检测

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    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2018-10-26 16:51:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    本文主要内容是实现图像的边缘检测功能

    mif文件的制作

    受资源限制,将图片像素定为 160 * 120,将图片数据制成 mif 文件,对 rom ip 核进行初始化。mif文件的制作方法网上有好多办法,因此就不再叙述了,重点说mif文件的格式。

    1、mif文件的格式为:          
    1. WIDTH=16 ;    //数据位宽
    2. DEPTH=19200 ;   // rom 深度即图片像素点的个数
    3. ADDRESS_RADIX=UNS ;   //地址数据格式
    4. DATA_RADIX=BIN ;   //数据格式
    5. CONTENT
    6. BEGIN
    7. 0:1010110011010000 ;     // 地址 :数据 ;注意格式要和上面定义的保持统一
    8. 1:1010110011010000 ;
    9. 2:1010010010110000 ;
    10. ......
    11. 19198:1110011011111001 ;
    12. 19199:1110011011011000 ;
    13. END;
    复制代码

    灰度处理
    任何颜色都由红、绿、蓝三原色组成,假如原来某点的颜色为( R,G,B )那么,我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度:
    • 浮点算法:Gray=0.299R+0.587G+0.114B
    • 平均值法:Gray=(R+G+B)/3;
    • 仅取单色(如绿色):Gray=G;



    将计算出来的Gray值同时赋值给 RGB 三个通道即RGB为(Gray,Gray,Gray),此时显示的就是灰度图。通过观察调色板就能看明了。 通过观察可知,当RGB三个通道的值相同时即为灰色,Gray的值越大,颜色越接近白色,反之越接近黑色(这是我自己的理解,不严谨错误之处请大神指正)。

    这是在线调色板网址,可以进去自己研究一下。http://tool.chinaz.com/tools/selectcolor.aspx
    2018-10-26_164352.png

    此次我采用是浮点算法来实现灰度图的,我的图片数据是RGB565 格式 ,

    难点: 如何进行浮点运算。

    思路:先将数据放大,然后再缩小。

    例如:
    Gray=0.299R+0.587G+0.114B转化为 Gray=(77R+150G+29B)>>8 即可,这里有一个技巧,若 a 为 16 位即 a [15:0],那么 a>>8 与 a [15:8]是一样的。
    核心代码如下:
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    均值滤波

    均值滤波的原理

    http://blog.csdn.net/hhygcy/article/details/4325304 (此处引用 hhygcy 的文章)

    难点:如何生成 3*3 的像素阵列。

    我们可以利用 ip 核生成移位寄存器 ,方法与 ip 核 生成 rom 一样,详情见目录 2 因此不再赘述 。

    2.png

    仿真波形如下 row_1 , row_2 , row_3 是指图像的第一、二、三行的数据,Per_href 是行有效信号(受VGA时序的启发,从 rom 中读取数据时设计了行有效和场有效的控制信号,事半功倍,有了利于仿真查错和数据的控制)。从 3 开始就出现了3*3 的像素阵列,这时候就可以求取周围 8 个像素点的平均值,进行均值滤波。
    3.png

    下面这个图是我自己画的 FPGA 如何将矩阵数据处理成并行的像素点,可以结合下面的代码好好理解,这也是精华所在。

    正方形红框框起来的是第一个完整的 3*3 矩阵,长方形红框框起来的是并行的像素点,在此基础上就可以求得平均值,进行均值滤波。

    从下图也能看到 3*3 矩阵从左往右滑动。

    第一个3*3 阵列。

    0  1  2   -- >  p11 p12 p13

    3  4  5   -- >  p21 p22 p23

    6  7  8   -- >  p31 p32 p33

    4.png

    核心代码如下:
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    sobel 边缘检测

    边缘检测的原理

    该算子包含两组 3x3 的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。A代表原始图像的 3*3 像素阵列,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像,其公式如下:

    5.png

    图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合,来计算梯度的大小。
    6.png
    如果梯度G大于某一阀值则认为该点(x,y)为边缘点。
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    用的是 边缘检测算法。

    难点:(1)掌握了 3*3 像素阵列,Gx 与 Gy 就很好计算了 (注意问题:为了避免计算过程中出现负值,所以将正负值分开单独计算,具体见代码)

            (2)G的计算需要开平方,如何进行开平方运算

    Quartus 提供了开平方 ip 核,因此我们直接调用就好了 。

    7.png

    代码:
    1. reg [8:0] p_x_data ,p_y_data ;  // x 和 y 的正值之和
    2. reg [8:0] n_x_data ,n_y_data ; // x 和 y 的负值之和
    3. reg [8:0] gx_data  ,gy_data  ; //最终结果

    4. always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin
    5.     if(rst_n==1'b0)begin
    6.        p_x_data <=0;
    7.        n_x_data <=0;
    8.        gx_data   <=0;
    9.     end
    10.     else if(per_href_ff1==1) begin
    11.         p_x_data <= p_13 + (p_23<<1) + p_33 ;
    12.         n_x_data <= p_11 + (p_12<<1 )+ p_13 ;
    13.         gx_data   <= (p_x_data >=n_x_data)? p_x_data - n_x_data : n_x_data - p_x_data ;
    14.     end
    15.     else begin
    16.          p_x_data<=0;
    17.          n_x_data<=0;
    18.          gx_data <=0;
    19.     end  
    20. end

    21. always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin
    22.     if(rst_n==1'b0)begin
    23.        p_y_data <=0;
    24.        n_y_data <=0;
    25.        gy_data   <=0;
    26.     end
    27.     else if(per_href_ff1==1) begin
    28.         p_y_data <= p_11 + (p_12<<1) + p_13 ;
    29.         n_y_data <= p_31 + (p_32<<1) + p_33 ;
    30.         gy_data   <= (p_y_data >=n_y_data)? p_y_data - n_y_data : n_y_data - p_y_data ;
    31.     end
    32.     else begin
    33.         p_y_data <=0;
    34.         n_y_data <=0;
    35.         gy_data   <=0;
    36.    end
    37. end

    38. //求平方和,调用ip核开平方
    39. reg [16:0] gxy; // Gx 与 Gy 的平方和
    40. always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin
    41.     if(rst_n==1'b0)begin
    42.         gxy<=0;
    43.     end
    44.     else begin
    45.         gxy<= gy_data* gy_data + gx_data* gx_data ;
    46.     end
    47. end

    48. wire [8:0] squart_out ;
    49. altsquart  u1_altsquart (     //例化开平方的ip核
    50.     .radical (gxy),
    51.     .q       (squart_out),  //输出的结果
    52.     .remainder()
    53.                        );

    54. //与阈值进行比较
    55. reg [15:0] post_y_data_r;
    56. always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin
    57.     if(rst_n==1'b0)begin
    58.         post_y_data_r<=16'h00;
    59.     end
    60.     else if(squart_out>=threshold)
    61.          post_y_data_r<=16'h00  ;
    62.     else
    63.          post_y_data_r<=16'hffff  ;
    64.    
    65. end
    复制代码

    图片的显示

    本来是想用 VGA 来显示图片的,由于条件的限制没能实现,最终只能将处理完的数据输出保存在 .txt 文件中,然后借助好友写的网页进行显示。

    难点:(1) 如何将数据流输出保存到 .txt 文件中。

            (2) 网页的使用及注意事项

    在testbench里加入下面所示代码即可将图片数据保存到 .txt 文本

    代码如下:

    1. integer w_file;  
    2.      initial
    3.      w_file = $fopen("data_out_3.txt");   //保存数据的文件名

    4.      always @(posedge clk or negedge rst_n)  
    5.      begin  
    6.       if(flag_write==1&&post_href==1)//根据自己的需求定义
    7.         $fdisplay(w_file,"%b",post_y_data);   
    8.       end
    复制代码


    网页的界面如下,将参数设置好以后就可以显示图片。

    下载链接
    aggregrate.zip (908 Bytes, 下载次数: 10)
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