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Vivado2019.2
- `timescale 1ns / 1ps
- //
- // Company:
- // Engineer:
- //
- // Create Date: 2022/07/28 01:51:45
- // Design Name:
- // Module Name: test_image
- // Project Name:
- // Target Devices:
- // Tool Versions:
- // Description:
- //
- // Dependencies:
- //
- // Revision:
- // Revision 0.01 - File Created
- // Additional Comments:
- //
- //
-
-
- module test_image;
-
- reg i_clk;
- reg i_rst;
- reg [7:0] image_buff [0:100000];
- reg [7:0] II0;
- wire [7:0] o_Ifilter;
- wire [7:0] o_Ifilter2;
- integer fids,jj=0,dat;
-
- //D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz
-
- initial
- begin
- fids = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\data.bmp","rb");
- dat = $fread(image_buff,fids);
- $fclose(fids);
- end
-
- initial
- begin
- i_clk=1;
- i_rst=1;
- #2000;
- i_rst=0;
- end
-
- always #10 i_clk=~i_clk;
-
- always@(posedge i_clk)
- begin
- II0<=image_buff[jj];
- jj<=jj+1;
- end
-
-
- tops tops_u(
- .i_clk (i_clk),
- .i_rst (i_rst),
- .i_I0 (II0),
- .o_Ifilter (o_Ifilter) ,
- .o_Ifilter2 (o_Ifilter2)
- );
-
- integer fout1;
- initial begin
- fout1 = $fopen("o_Ifilter.txt","w");
- end
-
- always @ (posedge i_clk)
- begin
- if(jj<=66614)
- $fwrite(fout1,"%d\n",o_Ifilter);
- else
- $fwrite(fout1,"%d\n",0);
- end
- integer fout2;
- initial begin
- fout2 = $fopen("o_Ifilter2.txt","w");
- end
-
- always @ (posedge i_clk)
- begin
- if(jj<=66614)
- $fwrite(fout2,"%d\n",o_Ifilter2);
- else
- $fwrite(fout2,"%d\n",0);
- end
- endmodule
- 0X_017m
图像二值化是数字图像处理中的一种常见技术,可以将灰度图像转换为黑白二值图像,突出图像的轮廓和特征。自适应阈值二值化是一种常用的图像二值化方法,能够根据图像局部区域的灰度分布自适应地确定阈值,从而实现更好的二值化效果。
自适应阈值二值化算法的基本原理是将图像分为若干个小的子区域,每个子区域内的像素点使用一个共同的阈值进行二值化处理。这个阈值是根据子区域内像素点的灰度分布自适应计算得到的。常用的自适应阈值二值化方法包括Otsu方法和Adaptive Thresholding方法。
Otsu方法是一种基于灰度直方图的阈值选择方法,通过优化类间方差来自动确定阈值。设图像的灰度级范围为0~255,灰度直方图表示每个灰度级的像素点数量。Otsu方法的目标是最优地选择一个阈值T,将图像分为前景和背景两部分,使得这两部分的类间方差最大。类间方差公式如下:
σb = w0 * w1 * (μ0 - μ1)²
其中,w0和w1分别是前景和背景的像素点数量所占比例,μ0和μ1分别是前景和背景的灰度平均值。Otsu方法通过求解类间方差的最大值来自动确定最优阈值T。
Adaptive Thresholding方法是一种基于局部灰度分布的阈值确定方法。该方法将图像分成若干个小的子区域,每个子区域使用一个共同的阈值进行二值化处理。阈值是根据子区域内像素点的灰度分布计算得到的。具体来说,对于每个子区域,计算其灰度平均值和标准差,将灰度平均值减去一个常数(一般为1/2),得到该子区域的阈值。如果子区域内某个像素点的灰度值大于阈值,则将其置为255(白色),否则置为0(黑色)。
我们这个课题主要通过4.2的方法来实现基于FPGA的图像自适应阈值二值化算法,其实现过程如下:
通过将FPGA的高速并行处理能力与自适应阈值二值化算法相结合,可以实现高性能、高效率的图像处理系统。这种实现方法可以广泛应用于数字图像处理、计算机视觉、安防监控等领域。
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