目录
1.算法运行效果图预览
将FPGA的仿真结果导入到matlab显示图像效果
2.算法运行软件版本
MATLAB2022a,vivado2019.2
3.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
0X_007m4.算法理论概述
基于FPGA的图像Sobel锐化实现，是一种通过使用Sobel算子对图像进行边缘检测，从而提高图像清晰度的方法。Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它可以通过计算图像像素点周围像素的灰度值差异，来检测出图像的边缘。
实现步骤：
1.图像预处理：将输入的图像转换为灰度图像。这个步骤可以通过将RGB图像中的每个像素点的RGB值转换为灰度值实现。转换公式如下：
Gray = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B
其中，Gray是转换后的灰度值，R、G、B分别是原像素点的RGB值。
2. Sobel算子计算：根据Sobel算子，计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。Sobel算子包含水平和垂直两个方向的算子，分别用于计算像素点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]
对于每个像素点，用周围的像素点与其对应的算子进行卷积计算，得到该像素点在水平和垂直方向的梯度。然后，根据以下公式计算该像素点的梯度幅值和方向：
梯度幅值 = sqrt(Gx^2 + Gy^2)
梯度方向 = arctan(Gy / Gx)
其中，Gx和Gy分别是像素点在水平和垂直方向的梯度。
3.锐化：将sobel的计算结果和原始图像相加得到锐化结果。
以上是基于FPGA的图像Sobel锐化的实现步骤和对应的数学公式。需要注意的是，在实现过程中需要考虑FPGA的硬件资源和性能限制，例如存储器容量、计算单元的数量等。因此，可能需要对上述算法进行一些优化或调整，以适应FPGA的硬件环境。
5.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
O
