基于 FPGA 的图像边缘检测

本文主要内容是实现图像的边缘检测功能

mif文件的制作

受资源限制，将图片像素定为 160 * 120，将图片数据制成 mif 文件，对 rom ip 核进行初始化。mif文件的制作方法网上有好多办法，因此就不再叙述了，重点说mif文件的格式。

1、mif文件的格式为：

 WIDTH= ;    //数据位宽

 DEPTH= ;   // rom 深度即图片像素点的个数

 ADDRESS_RADIX=UNS ;   //地址数据格式

 DATA_RADIX=BIN ;   //数据格式

 CONTENT

 BEGIN

 : ;     // 地址 ：数据 ；注意格式要和上面定义的保持统一

 : ;

 : ;

 ......

 : ;

 : ;

 END;

调用ip 核生成 rom 以及在 questasim 仿真注意问题

这部分内容已经在上篇博文中详细描述过，详情请见http://www.cnblogs.com/aslmer/p/5780107.html

灰度处理

任何颜色都由红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为( R,G,B )那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：

浮点算法：Gray=0.299R+0.587G+0.114B

平均值法：Gray=(R+G+B)/3;

仅取单色（如绿色）：Gray=G；

将计算出来的Gray值同时赋值给 RGB 三个通道即RGB为(Gray,Gray,Gray)，此时显示的就是灰度图。通过观察调色板就能看明了。通过观察可知，当RGB三个通道的值相同时即为灰色，Gray的值越大，颜色越接近白色，反之越接近黑色（这是我自己的理解，不严谨错误之处请大神指正）。

这是在线调色板网址，可以进去自己研究一下。http://tool.chinaz.com/tools/selectcolor.aspx

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

此次我采用是浮点算法来实现灰度图的，我的图片数据是RGB565 格式，

难点: 如何进行浮点运算。

思路：先将数据放大，然后再缩小。

例如：

Gray=0.299R+0.587G+0.114B转化为 Gray=(77R+150G+29B)>>8 即可，这里有一个技巧，若 a 为 16 位即 a [15:0],那么 a>>8 与 a [15：8]是一样的。

核心代码如下：

always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin

    if(rst_n=='b0)begin

       red_r1   <= 0 ;

       green_r1 <= 0 ;

       blue_r1  <= 0 ;

    end

    else begin

       red_r1   <= red   * 77 ;        //放大后的值

       green_r1 <= green * ;

       blue_r1  <= blue  * 29 ;

    end

end

always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin

    if(rst_n=='b0)begin

        Gray <= ;    // 三个数之和

    end

    else begin

        Gray <= red_r1 + green_r1 + blue_r1;

    end

end

always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin

    if(rst_n=='b0)begin

       post_data_in <= ;  //输出的灰度数据

    end

    else begin

       post_data_in <= { Gray[:], Gray[:], Gray[:] };//将Gray值赋值给RGB三个通道

    end

end

均值滤波

均值滤波的原理

http://blog.csdn.net/hhygcy/article/details/4325304 (此处引用 hhygcy 的文章)

难点：如何生成 3*3 的像素阵列。

我们可以利用 ip 核生成移位寄存器，方法与 ip 核生成 rom 一样，详情见目录 2 因此不再赘述。

仿真波形如下 row_1 , row_2 , row_3 是指图像的第一、二、三行的数据，Per_href 是行有效信号（受VGA时序的启发，从 rom 中读取数据时设计了行有效和场有效的控制信号，事半功倍，有了利于仿真查错和数据的控制）。从 3 开始就出现了3*3 的像素阵列，这时候就可以求取周围 8 个像素点的平均值，进行均值滤波。

下面这个图是我自己画的 FPGA 如何将矩阵数据处理成并行的像素点，可以结合下面的代码好好理解，这也是精华所在。

正方形红框框起来的是第一个完整的 3*3 矩阵，长方形红框框起来的是并行的像素点，在此基础上就可以求得平均值，进行均值滤波。

从下图也能看到 3*3 矩阵从左往右滑动。

第一个3*3 阵列。

0 1 2 -- > p11 p12 p13

3 4 5 -- > p21 p22 p23

6 7 8 -- > p31 p32 p33

核心代码如下：

reg [:]p_11,p_12,p_13;  // 3 * 3 卷积核中的像素点

reg [:]p_21,p_22,p_23;

reg [:]p_31,p_32,p_33;

reg [:]mean_value_add1,mean_value_add2,mean_value_add3;//每一行之和

always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin

    if(rst_n=='b0)begin

        {p_11,p_12,p_13} <= {'b0,5'b0,'b0}   ;

        {p_21,p_22,p_23} <= {'b0,15'b0,'b0};

        {p_31,p_32,p_33} <= {'b0,15'b0,'b0};

    end

    else  begin

     if(per_href_ff0==&&flag_do==)begin

        {p_11,p_12,p_13}<={p_12,p_13,row_1};

        {p_21,p_22,p_23}<={p_22,p_23,row_2};

        {p_31,p_32,p_33}<={p_32,p_33,row_3};

     end

     else begin

         {p_11,p_12,p_13}<={'b0,5'b0,'b0};

         {p_21,p_22,p_23}<={'b0,5'b0,'b0}

         {p_31,p_32,p_33}<={'b0,5'b0,'b0}

     end

   end

end

always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin

    if(rst_n=='b0)begin

        mean_value_add1<=;

        mean_value_add2<=;

        mean_value_add3<=;

    end

    else if(per_href_ff1)begin

        mean_value_add1<=p_11+p_12+p_13;

        mean_value_add2<=p_21+      +p_23;

        mean_value_add3<=p_31+p_32+p_33;

    end

end

wire [:]mean_value;//8位数之和

wire [:]fin_y_data; //平均数，除以8，相当于左移三位。

assign mean_value=mean_value_add1+mean_value_add2+mean_value_add3;

assign fin_y_data=mean_value[:];

sobel 边缘检测

边缘检测的原理

该算子包含两组 3x3 的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。A代表原始图像的 3*3 像素阵列，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:

图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。

如果梯度G大于某一阀值则认为该点(x,y)为边缘点。

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

用的是边缘检测算法。

难点：(1)掌握了 3*3 像素阵列，Gx 与 Gy 就很好计算了 (注意问题：为了避免计算过程中出现负值，所以将正负值分开单独计算，具体见代码)

(2)G的计算需要开平方，如何进行开平方运算

Quartus 提供了开平方 ip 核，因此我们直接调用就好了。

代码：

reg [:] p_x_data ,p_y_data ;  // x 和 y 的正值之和

reg [:] n_x_data ,n_y_data ; // x 和 y 的负值之和

reg [:] gx_data  ,gy_data  ; //最终结果

always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin

    if(rst_n=='b0)begin

       p_x_data <=;

       n_x_data <=;

       gx_data   <=;

    end

    else if(per_href_ff1==) begin

        p_x_data <= p_13 + (p_23<<) + p_33 ;

        n_x_data <= p_11 + (p_12<< )+ p_13 ;

        gx_data   <= (p_x_data >=n_x_data)? p_x_data - n_x_data : n_x_data - p_x_data ;

    end

    else begin

         p_x_data<=;

         n_x_data<=;

         gx_data <=;

    end

end

always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin

    if(rst_n=='b0)begin

       p_y_data <=;

       n_y_data <=;

       gy_data   <=;

    end

    else if(per_href_ff1==) begin

        p_y_data <= p_11 + (p_12<<) + p_13 ;

        n_y_data <= p_31 + (p_32<<) + p_33 ;

        gy_data   <= (p_y_data >=n_y_data)? p_y_data - n_y_data : n_y_data - p_y_data ;

    end

    else begin

        p_y_data <=;

        n_y_data <=;

        gy_data   <=;

   end

end

//求平方和,调用ip核开平方

reg [:] gxy; // Gx 与 Gy 的平方和

always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin

    if(rst_n=='b0)begin

        gxy<=;

    end

    else begin

        gxy<= gy_data* gy_data + gx_data* gx_data ;

    end

end

wire [:] squart_out ;

altsquart  u1_altsquart (     //例化开平方的ip核

    .radical (gxy),

    .q       (squart_out),  //输出的结果

    .remainder()

                       );

//与阈值进行比较

reg [:] post_y_data_r;

always  @(posedge clk or negedge rst_n)begin

    if(rst_n=='b0)begin

        post_y_data_r<='h00;

    end

    else if(squart_out>=threshold)

         post_y_data_r<='h00  ;

    else

         post_y_data_r<='hffff  ;

end

图片的显示

本来是想用 VGA 来显示图片的，由于条件的限制没能实现，最终只能将处理完的数据输出保存在 .txt 文件中，然后借助好友写的网页进行显示。

难点：(1) 如何将数据流输出保存到 .txt 文件中。

(2) 网页的使用及注意事项

在testbench里加入下面所示代码即可将图片数据保存到 .txt 文本

代码如下：

     integer w_file;

     initial

     w_file = $fopen("data_out_3.txt");   //保存数据的文件名

     always @(posedge clk or negedge rst_n)

     begin

      if(flag_write==&&post_href==)//根据自己的需求定义

        $fdisplay(w_file,"%b",post_y_data);

      end

------------------------------------------------------------------------------------------------

网页的界面如下，将参数设置好以后就可以显示图片。

下载链接 http://files.cnblogs.com/files/aslmer/aggregrate.zip

注意：由于此网站是量身定做的，所以只能显示数据格式为RGB565的16位二进制的数才能正确显示，注意不能有分号，正确格式示例如下，必须严格遵守

结果展示

1 原图

2 灰度图

3 均值滤波

4 边缘检测阈值为5

5 阈值为 10

6 阈值为 16

小结：均值滤波处理后的图片有明显的黑边，产生这一现象的原因就是生成 3*3 像素矩阵和取像素值时数据有损失造成的，但是这也是可以优化的，后续我会继续努力不断完善。本次只是简单对一幅图像进行边缘检测，我的后续目标是实现图片的实时处理，这又需要学习很多东西了，SDRAM、摄像头驱动等等等，越学习越发现自己知道的实在是太少了，永远在路上，学无止境。希望我的分享能够帮助一些和我一样热爱 FPGA 图像处理的朋友。

每天进步一点点，开心就好

aslmer

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