基于FPGA的图像退化算法verilog实现,分别实现横向和纵向运动模糊,包括tb和MATLAB辅助验证

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)

将数据导入MATLAB，显示图像：

2.算法运行软件版本

vivado2019.2，matlab2022a

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

............................................................
module test_image;

reg i_clk;
reg i_rst;
reg [7:0] Buffer [0:100000];
reg [7:0] II;
wire [7:0] o_Ith;
wire [7:0] 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<=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，而运动模糊是其中一种典型的退化形式。运动模糊通常是由于相机与物体之间的相对运动而产生的，会导致图像变得模糊不清。基于 FPGA（现场可编程门阵列）实现图像退化算法具有实时性高、并行处理能力强等优点。

连续空间中的运动模糊模型

离散空间中的运动模糊模型

横向运动模糊的点扩散函数

纵向运动模糊的点扩散函数

算法流程

横向运动模糊的实现可以通过对图像的每一行进行一维卷积来完成。具体步骤如下：

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，卷积核为横向运动模糊的点扩散函数。

3.存储结果：将卷积后的结果存储到另一个图像存储器中。

纵向运动模糊的实现可以通过对图像的每一列进行一维卷积来完成。具体步骤如下：

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，卷积核为纵向运动模糊的点扩散函数。

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

OOOOO

OOO

O