1. アルゴリズム操作レンダリングのプレビュー
FPGA データを Matlab にインポートして表示する
2.アルゴリズム実行ソフトウェアバージョン
Vivado2019.2
マットラボ2022a
3. いくつかのコアプログラム
`timescale 1ns / 1ps
.............................................................................
module test_image;
reg i_clk;
reg i_rst;
reg i_ready;
reg [7:0] Tmp[0:100000];
reg [7:0] datas;
wire [7:0] o_ybw;
integer fids,jj=0,dat;
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code2
initial
begin
fids = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\code2\\data.bmp","rb");
dat = $fread(Tmp,fids);
$fclose(fids);
end
initial
begin
i_clk=1;
i_rst=1;
i_ready=0;
#1000;
i_ready=1;
i_rst=0;
end
always #5 i_clk=~i_clk;
always@(posedge i_clk)
begin
datas<=Tmp[jj];
jj<=jj+1;
end
im2bw im2bw_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_ready (i_ready),
.i_xin (datas),
.o_ybw (o_ybw)
);
integer fout1;
initial begin
fout1 = $fopen("result.txt","w");
end
always @ (posedge i_clk)
begin
$fwrite(fout1,"%d\n",o_ybw);
end
endmodule
0X_005m4. アルゴリズム理論の概要
FPGA（Field Programmable Gate Array）による画像二値化処理は、主にデジタル画像処理技術に依存しています。原理は、グレースケール イメージをバイナリ イメージに変換し、イメージ内に白と黒だけを残すことで、イメージ データを簡素化し、イメージのさらなる分析と処理を容易にすることです。
画像の二値化処理では、しきい値を設定し、そのしきい値に基づいて画像の画素を 2 つのカテゴリに分割するしきい値法が最も一般的に使用されます。具体的には、画像内の特定のピクセルのグレースケール値がこのしきい値以上の場合は白 (または黒) に設定され、それ以外の場合は黒 (または白) に設定されます。
閾値法の数式は次のとおりです。
2 値化された画像のピクセル ポイント P(x,y) = { 1、元の画像のピクセル ポイント P(x,y) のグレー値 >= しきい値の場合; 0、元の画像のピクセル ポイント P(x,y) の場合、グレー値 < しきい値。}
このうち、P(x,y)は画像の(x,y)位置の画素点です。
FPGA ベースの画像二値化処理には通常、次の手順が含まれます。
- 画像取得: カメラまたはその他の画像入力デバイスを通じて画像データを取得します。
- 前処理: 収集した画像をノイズ低減、正規化などの前処理して、画質を向上させ、後続の処理の複雑さを軽減します。
- 二値化: 前処理された画像を二値化します。一般的に使用される方法には、グローバルしきい値処理、ローカルしきい値処理などが含まれます。
- 後処理: バイナリ化効果を向上させるために、ノイズ除去、塗りつぶしなど、バイナリ化された画像をさらに処理します。
- 出力：処理した画像データを表示装置などに出力します。
これらのステップにおける FPGA の役割は、主にこれらのアルゴリズムを実装し、画像データをリアルタイムで処理することです。FPGA は並列処理機能と構成可能性を備えているため、効率的なリアルタイム処理が必要な画像処理タスクの実装に非常に適しています。
FPGAによる画像二値化処理の具体的な実装は、FPGAのモデル、画像処理アルゴリズム、ハードウェア環境などによって異なります。たとえば、FPGA モデルが異なればハードウェア リソース (ロジック ユニット、メモリ サイズなど) が異なる場合があるため、画像処理アルゴリズムを実装する際にはハードウェア リソースに基づいて最適化を行う必要がある場合があります。同時に、画像処理アルゴリズムが異なればコンピューティングパフォーマンスに対する要件も異なるため、アルゴリズムの要件に基づいて適切な FPGA モデルを選択する必要がある場合があります。
一般に、FPGA ベースの画像二値化処理は、効率的かつリアルタイムの画像処理技術であり、FPGA の並列処理能力と構成可能性を利用して画像処理アルゴリズムを実装し、それによって画像データのリアルタイム処理と処理を実現します。
5. アルゴリズム完全プログラムエンジニアリング
おおおお
ああ
○