基于FPGA的图像退化算法verilog实现,分别实现横向和纵向运动含糊,包罗tb和M
目录1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7a7c1d49ef0d4a02897d00a085e191f9.jpeg
将数据导入MATLAB，体现图像：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/800377be773441f4b76a780219b4af6f.jpeg
2.算法运行软件版本
vivado2019.2，matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含具体中文注释和操作步调视频）
............................................................
module test_image;
reg i_clk;
reg i_rst;
reg Buffer ;
reg II;
wire o_Ith;
wire o_Itv;
integer fids,idx=0,dat;
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code_proj\project_1\project_1.srcs\sources_1
initial
begin
fids = $fopen("D:\\code2\\code_proj\\data.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+1;
end
tops tops_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_I (II),
.o_Ith (o_Ith),
.o_Itv (o_Itv)
);
integer fout1;
integer fout2;
initial begin
fout1 = $fopen("SAVEDATA1.txt","w");
fout2 = $fopen("SAVEDATA2.txt","w");
end
always @ (posedge i_clk)
begin
if(idx<=66614 & idx>=2)
$fwrite(fout1,"%d\n",o_Ith);
else
$fwrite(fout1,"%d\n",0);
if(idx<=66614 & idx>=2)
$fwrite(fout2,"%d\n",o_Itv);
else
$fwrite(fout2,"%d\n",0);
end
endmodule
0X_040m 4.算法理论概述
在图像处理领域，图像退化是一个常见的问题，而运动含糊是其中一种典型的退化情势。运动含糊通常是由于相机与物体之间的相对运动而产生的，会导致图像变得含糊不清。基于 FPGA（现场可编程门阵列）实现图像退化算法具有及时性高、并行处理能力强等长处。
连续空间中的运动含糊模型
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7c0292ecc3ad4153abfaa50eb0bed4b7.png
离散空间中的运动含糊模型
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4f71fa784478478a8a63f1a0527b47d8.png
横向运动含糊的点扩散函数
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/974a43bb6e86487eb78ea08c0e2b5b0b.png
纵向运动含糊的点扩散函数
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f262ddd2b02e43e9a95f841ccd7ed8ce.png
算法流程
横向运动含糊的实现可以通过对图像的每一行进行一维卷积来完成。具体步调如下：
1.读取图像数据：从图像存储器中逐行读取图像数据。
2.卷积操作：对每一行图像数据进行一维卷积，卷积核为横向运动含糊的点扩散函数。
3.存储结果：将卷积后的结果存储到另一个图像存储器中。
纵向运动含糊的实现可以通过对图像的每一列进行一维卷积来完成。具体步调如下：
1.读取图像数据：从图像存储器中逐列读取图像数据。
2.卷积操作：对每一列图像数据进行一维卷积，卷积核为纵向运动含糊的点扩散函数。
3.存储结果：将卷积后的结果存储到另一个图像存储器中。
5.算法完整程序工程
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