linux 正点原子ov5640_「正点原子FPGA连载第二十六章基于OV5640的二值化实验

作者：Monodyee | 2024-04-21 08:21:31

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ov5640原理图

1)摘自【正点原子】领航者 ZYNQ 之嵌入式开发指南

2)实验平台：正点原子领航者ZYNQ开发板
3)平台购买地址：https://item.taobao.com/item.htm?&id=606160108761
4)全套实验源码+手册+视频下载:http://www.openedv.com/docs/boards/fpga/zdyz_linhanz.html
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第二十六章基于OV5640的二值化实验
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，还能凸显出目标的轮廓。图像二值化在计算机视觉、图像分割以及人工智能等方面有着广泛应用。在本章节我们将进行基于OV5640的二值化实验。
本章包括以下几个部分：
234567891011121314151617181920212223242526272626.1简介
26.2实验任务
26.3硬件设计
26.4程序设计
26.5下载验证
26.1简介
图像二值化( Image Binarization)就是将图像上的像素点的灰度值设置为最大(白色)或最小(黑色)，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。这里我们以8bit表示的灰度图像为例(灰度值的范围为0~255)，二值化就是通过选取适当的阈值，与图像中的256个亮度等级进行比较。亮度高于阈值的像素点设置为白色(255)，低于阈值的像素点设置为黑色(0)，从而明显地反映出图像的整体和局部特征。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实时的图像处理中，通过二值图像处理实现而构成的系统是很多的。要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样有利于在对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
实现二值化有两种方法，一种是手动指定一个阈值，通过阈值来进行二值化处理；另一种是一个自适应阈值二值化方法(OTSU算法和Kittle算法等)。使用第一种方法计算量小速度快，但在处理不同图像时颜色分布差别很大；使用第二种方法适用性强，能直接观测处图像的轮廓，但相对计算更复杂。本章节实验我们将使用第一种方法来实现图像的二值化。
如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用制定阈值的方法，可以得到比较有效的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上(比如纹理不同)，可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阈值选取技术来分割该图像。
26.2实验任务
用OV5640摄像头采集RGB565数据，将数据转化成Ycbcr格式，然后进行灰度二值化，并通过LCD屏显示。
26.3硬件设计
本次实验我们是基于“OV5640摄像头LCD显示实验”进行图像处理的，实验的系统框图与“OV5640摄像头LCD显示实验”基本相同，我们只是添加了“VIP(video image process)”模块，实验系统框图如下：

图 26.3.1 系统框图

图中“RGB转Ycbcr”模块与“OV5640摄像头LCD显示实验”相同，其作用就是为了将RGB565数据转化成Ycbcr的数据，便于提取灰度。“二值化”模块用于实现灰度图像的二值化。
下图是VIP(video image process)在“Block Design”中的链接图：

图 26.3.2 基于OV5640的二值化实验原理图

VIP(video image process)模块调用了“rgb2ycbcr”和“binarization”两个模块，下图是VIP内部，“rgb2ycbcr”和“binarization”模块的连接图：

图 26.3.3 VIP模块内部连接图

VIP模块顶层代码如下：

1 module Video_Image_Processor(
2 input clk, //cmos 像素时钟
3 input rst_n,
4
5 //预处理图像
6 input pre_image_vsync, //预处理图像场同步信号
7 input pre_image_clken, //预处理图像时钟使能信号
8 input pre_data_valid, //预处理图像数据有效信号
9 input [23:0] pre_image_data, //预处理图像数据
10
11 //处理后图像
12 output pos_image_vsync, //处理后图像场同步信号?
13 output pos_image_clken, //处理后图像时钟使能信号
14 output pos_data_valid, //处理后图像数据有效信号
15 output [23:0] pos_image_data //处理后图像数据
16
17 );
18
19 //wire define
20 wire [7:0] gray_data ;
21 wire ycbcb_vsync;
22 wire ycbcbr_clken;
23 wire ycbcr_valid;
24
25 //*****************************************************
26 //** main code
27 //*****************************************************
28 //rgb转ycbcr模块
29 rgb2ycbcr u_rgb2ycbcr(
30 .clk (clk),
31 .rst_n (rst_n),
32
33 .rgb_vsync (pre_image_vsync),
34 .rgb_clken (pre_image_clken),
35 .rgb_valid (pre_data_valid),
36 .rgb_data (pre_image_data),
37
38
39 .ycbcb_vsync (ycbcb_vsync),
40 .ycbcbr_clken (ycbcbr_clken),
41 .ycbcr_valid (ycbcr_valid),
42 .gray_data (gray_data)
43 );
44
45 //二值化模块
46 binarization u_binarization(
47 .clk (clk),
48 .rst_n (rst_n),
49
50
51 .gray_vsync (ycbcb_vsync),
52 .gray_clken (ycbcbr_clken),
53 .gray_data_valid (ycbcr_valid),
54 .luminance (gray_data),
55
56
57 .binary_vsync (pos_image_vsync),
58 .binary_clken (pos_image_clken),
59 .binary_data_valid (pos_data_valid),
60 .binary_data (pos_image_data)
61 );
62
63 endmodule

有关“rgb2ycbcr”模块，大家可以参考OV5640摄像头灰度图显示实验，在此我们就不再介绍。
“binarization”模块的代码如下：

1 module binarization(
2 //module clock
3 input clk ,// 时钟信号
4 input rst_n ,// 复位信号(低有效)
5
6 //图像处理前的数据接口
7 input gray_vsync ,// vsync信号
8 input gray_clken ,// 时钟使能信号信号
9 input gray_data_valid ,// 数据有效信号
10 input [7:0] luminance ,
11
12 //图像处理后的数据接口
13 output binary_vsync ,// vsync信号
14 output binary_clken ,// 时钟使能信号
15 output binary_data_valid,// 数据有效信号
16 output [23:0] binary_data //
17 );
18
19 parameter THRESHOLD = 8'd80; //二值化的阈值
20
21 //reg define
22 reg gray_vsync_d;
23 reg gray_clken_d;
24 reg gray_data_valid_d;
25 reg monoc; //monochrome(1=白，0=黑)
26
27 //*****************************************************
28 //** main code
29 //*****************************************************
30
31 assign binary_vsync = gray_vsync_d;
32 assign binary_clken = gray_clken_d;
33 assign binary_data_valid = gray_data_valid_d;
34 assign binary_data = {24{monoc}};
35
36 //二值化
37 always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
38 if(!rst_n)
39 monoc <= 1'b0;
40 else if(luminance > THRESHOLD) //比较图像灰度值与阈值的大小
41 monoc <= 1'b1;
42 else
43 monoc <= 1'b0;
44 end
45
46 //延时1拍以同步时钟信号
47 always@(posedge clk or negedge rst_n) begin
48 if(!rst_n) begin
49 gray_vsync_d <= 1'd0;
50 gray_clken_d <= 1'd0;
51 gray_data_valid_d <= 1'd0;
52 end
53 else begin
54 gray_vsync_d <= gray_vsync;
55 gray_clken_d <= gray_clken;
56 gray_data_valid_d <= gray_data_valid;
57 end
58 end
59
60 endmodule

在代码的第19行，我们定义了一个parameter类型的参数THRESHOLD，它是二值化过程中所设定的阈值。我们将灰度值与该阈值比较，用变量monoc寄存比较的结果。若灰度值大于该阈值则monoc为1，若小于阈值，则monoc为0，如代码第36到44行所示。理论上阈值可以是0到255中的任意值，但阈值过大，会提取多余的部分；而阈值过小，又会丢失所需的部分，因此阈值选取是影响实验的一个重要因素。
代码第46到58行，我们通过寄存操作对gray_vsync、gray_clken等信号作了一个时钟周期的延迟。这是因为在进行二值判定时消耗了一个时钟，因此相应的同步信号也要延迟一个时钟周期，以实现与数据的同步。
需要注意的是，代码中变量monoc的0和1表示的灰度与阈值比较的结果，而并不是像素的灰度值，我们需要根据monoc的值来给指定像素点的颜色。如代码第34行所示，binary_data 为24’h0表示黑色，为24’hff_ffff表示白色。
34 assign binary_data = {24{monoc}};
连线后的 Block Design 如下图所示：

图 26.3.4 Block Design整体示意图

接下来验证当前设计。验证完成后弹出对话框提示没有错误或者关键警告，点击“OK”。如果验证结果
报出错误或者警告，则需要重新检查设计。
为工程添加的约束文件与“OV5640 摄像头 LCD 显示”完全相同，有关这一部分内容请读者参考“OV5640 摄像头 LCD 显示”实验。
最后在左侧 Flow Navigator 导航栏中找到 PROGRAM AND DEBUG，点击该选项中的“ Generate
Bitstream”，对设计进行综合、实现、并生成 Bitstream 文件。在生成 Bitstream 之后，在菜单栏中选择 File > Export > Export hardware 导出硬件，并在弹出的对话框
中，勾选“Include bitstream”。然后在菜单栏选择 File > Launch SDK，启动 SDK 软件。
26.4软件设计
本实验软件设计部分与“OV5640摄像头LCD显示”实验相同，在此处就不做赘述，有需要的朋友可以参考“OV5640摄像头LCD显示”实验软件设计部分。
26.5下载验证
编译完工程之后我们就可以开始下载程序了。将 OV5640 摄像头模块插在启明星 Zynq 开发板的“OLED/CAMERA”插座上，并将 LCD 的排线接头插入开发板上的 LCD 接线座。将下载器一端连电脑，
另一端与开发板上的 JTAG 端口连接，连接电源线并打开电源开关。
在 SDK 软件下方的 SDK Terminal 窗口中点击右上角的加号设置并连接串口。然后下载本次实验硬件
设计过程中所生成的 BIT 文件，来对 PL 进行配置。最后下载软件程序，下载完成后，在下方的 SDK Terminal中可以看到应用程序打印的信息，如下图所示：

图 26.5.1 串口打印信息窗口

同时， RGB LCD 液晶屏上显示出 OV5640 摄像头采集的图像的灰度图，说明本次 OV5640 摄像头 RGB LCD 屏显示的实验在启明星 ZYQN 开发板上验证成功，如下图所示：

图 26.5.2 LCD屏显示结果

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