基于FPGA的图像形态学腐蚀处理Verilog开发与开发板硬件测试

1.前言

2.算法硬件测试效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法测试参数

6.硬件测试说明

7.算法理论概述

8.算法完整程序工程

1.前言

本课题为之前博客中写的文章的硬件调试：

基于FPGA的图像形态学腐蚀算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

在仿真版本的基础上，我们增加了图像存储模块，HDMI接口模块，图像时序处理模块，rgb转dvi模块等。

2.算法硬件测试效果图预览

用显示器显示原二值图：

原图像二值图：

腐蚀后的图像二值图：

3.算法运行软件版本

vivado2022.2

4.部分核心程序

（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）

................................................................ wire[7:0] rgb_r_reg; //video red data register wire[7:0] rgb_g_reg; //video green data register wire[7:0] rgb_b_reg; //video blue data register wire[7:0]doutR; blk_mem_gen_R blk_mem_gen_0u1 ( .clka(clk), // input wire clka .rsta(rst), // input wire [0 : 0] wea .addra(addra), // input wire [17 : 0] addra .douta(doutR), // output wire [7 : 0] douta .rsta_busy() ); wire[7:0]doutG; blk_mem_gen_G blk_mem_gen_0u2 ( .clka(clk), // input wire clka .rsta(rst), // input wire [0 : 0] wea .addra(addra), // input wire [17 : 0] addra .douta(doutG), // output wire [7 : 0] douta .rsta_busy() ); wire[7:0]doutB; blk_mem_gen_B blk_mem_gen_0u3 ( .clka(clk), // input wire clka .rsta(rst), // input wire [0 : 0] wea .addra(addra), // input wire [17 : 0] addra .douta(doutB), // output wire [7 : 0] douta .rsta_busy() ); wire[7:0]o_gray; main_gray main_gray_u( .i_clk (clk), .i_rst (rst), .i_image_R (doutR), .i_image_G (doutG), .i_image_B (doutB), .o_gray (o_gray) ); wire[7:0]o_binary_image; wire[7:0]o_expansion; fushi fushi_u( .i_clk (clk), .i_rst (rst), .i_I0 (o_gray), .o_binary_image (o_binary_image), .o_expansion (o_expansion) ); assign rgb_r_reg=(key==1'b0)?o_expansion:o_binary_image; assign rgb_g_reg=(key==1'b0)?o_expansion:o_binary_image; assign rgb_b_reg=(key==1'b0)?o_expansion:o_binary_image; 0X2_008m endmodule

5.算法测试参数

parameter H_ACTIVE = 16'd1280; //horizontal active time (pixels) parameter H_FP = 16'd110; //horizontal front porch (pixels) parameter H_SYNC = 16'd40; //horizontal sync time(pixels) parameter H_BP = 16'd220; //horizontal back porch (pixels) parameter V_ACTIVE = 16'd720; //vertical active Time (lines) parameter V_FP = 16'd5; //vertical front porch (lines) parameter V_SYNC = 16'd5; //vertical sync time (lines) parameter V_BP = 16'd20; //vertical back porch (lines) parameter HS_POL = 1'b1; //horizontal sync polarity, 1 : POSITIVE,0 : NEGATIVE; parameter VS_POL = 1'b1; //vertical sync polarity, 1 : POSITIVE,0 : NEGATIVE;

6.硬件测试说明

具体的硬件操作步骤，可以参考作品中提供的视频步骤

如果不同开发板，系统的移植可以参考如下文章

不同FPGA开发板系统移植步骤-CSDN博客

7.算法理论概述

基于FPGA的图像形态学腐蚀算法实现主要依赖于图像处理的基本原理和数学形态学的基础知识。在图像处理中，形态学操作被广泛应用于各种图像处理任务，包括噪声消除、对象检测和识别、图像分割等。其中，腐蚀操作是形态学操作的一种基本形式，它有助于减小图像中明亮区域的大小。

首先，让我们了解一下图像形态学的基础知识。形态学操作通常在二值图像上进行，但是也可以扩展到灰度图像和彩色图像。在二值图像中，形态学腐蚀操作被定义为将一个结构元素（通常是一个小的矩形或圆形）在图像上移动，并将每个像素值替换为该像素值和结构元素覆盖区域的最小值。这样，在经过腐蚀操作后，图像中的明亮区域（或高像素值区域）会得到缩小。具体来说，腐蚀操作的数学表达式可以表示为：