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专业营销型网站建设公司,成都新津县建设网站,自我介绍ppt模板免费下载,单页导航html5源码FPGA sobel 边缘检测 中值滤波 基于灰度图像处理 #xff0c;开发板采用正点原子的#xff0c;摄像头为ov5640 只有源码只有源码只有源码最近在FPGA开发上玩了一把基于灰度图像的Sobel边缘检测和中值滤波#xff0c;用的是正点原子的开发板#xff0c;搭配OV5640摄像…FPGA sobel 边缘检测 中值滤波 基于灰度图像处理 开发板采用正点原子的摄像头为ov5640 只有源码只有源码只有源码最近在FPGA开发上玩了一把基于灰度图像的Sobel边缘检测和中值滤波用的是正点原子的开发板搭配OV5640摄像头。过程还挺有趣的跟大家分享下。硬件平台与图像获取开发板选用正点原子的这个大家应该都不陌生资源丰富且资料齐全很适合拿来练手。摄像头采用OV5640它可以输出高质量的图像数据。在代码层面初始化OV5640摄像头主要是通过配置其内部寄存器来实现的。// OV5640初始化部分代码示例 always (posedge sys_clk or negedge rst_n) begin if (!rst_n) begin reg_addr 8h00; reg_data 8h00; wr_req 1b0; end else begin case (state) INIT_IDLE: begin if (init_done) begin state WAIT_FOR_IMAGE; end else begin reg_addr {init_reg_addr[7:0]}; reg_data {init_reg_data[7:0]}; wr_req 1b1; state INIT_WRITE; end end INIT_WRITE: begin if (wr_ack) begin wr_req 1b0; state INIT_IDLE; init_index init_index 1; end end // 其他状态... endcase end end这里就是通过状态机来控制寄存器地址regaddr和数据regdata的写入wrreq是写请求信号wrack是写完成应答信号。当所有初始化寄存器配置完成init_done信号置高进入等待图像数据阶段。灰度图像处理Sobel边缘检测Sobel边缘检测的核心是利用两个卷积核分别对图像进行水平和垂直方向的卷积运算。// Sobel卷积核 parameter [7:0] sobel_x_kernel[0:2][0:2] { {8d - 1, 8d 0, 8d 1}, {8d - 2, 8d 0, 8d 2}, {8d - 1, 8d 0, 8d 1} }; parameter [7:0] sobel_y_kernel[0:2][0:2] { {8d - 1, 8d - 2, 8d - 1}, {8d 0, 8d 0, 8d 0}, {8d 1, 8d 2, 8d 1} }; // 图像卷积计算 always (*) begin for (int i 0; i 3; i i 1) begin for (int j 0; j 3; j j 1) begin sobel_x_sum sobel_x_sum img_data[i][j] * sobel_x_kernel[i][j]; sobel_y_sum sobel_y_sum img_data[i][j] * sobel_y_kernel[i][j]; end end sobel_magnitude $sqrt(sobel_x_sum * sobel_x_sum sobel_y_sum * sobel_y_sum); // 这里简单地对结果进行截断处理实际应用可能需要更精确的处理 if (sobel_magnitude 8d255) begin sobel_result 8d255; end else begin sobel_result sobel_magnitude[7:0]; end end这里定义了两个Sobel卷积核sobelxkernel和sobelykernel然后通过双重循环对图像的3x3区域进行卷积计算分别得到水平方向和垂直方向的梯度和sobelxsum、sobelysum再通过勾股定理计算梯度幅值sobelmagnitude。最后对幅值进行处理如果超过255就截断为255得到最终的Sobel边缘检测结果sobelresult。中值滤波中值滤波主要是对图像中的每个像素点取其邻域内像素值的中值来替代该像素点的值以此达到平滑图像、去除噪声的目的。// 中值滤波排序模块 function [7:0] median_sort; input [7:0] a, b, c, d, e, f, g, h, i; reg [7:0] arr[0:8]; reg [7:0] temp; begin arr[0] a; arr[1] b; arr[2] c; arr[3] d; arr[4] e; arr[5] f; arr[6] g; arr[7] h; arr[8] i; for (int k 0; k 9; k k 1) begin for (int l k 1; l 9; l l 1) begin if (arr[k] arr[l]) begin temp arr[k]; arr[k] arr[l]; arr[l] temp; end end end median_sort arr[4]; end endfunction // 应用中值滤波 always (*) begin med_result median_sort(img_data[0][0], img_data[0][1], img_data[0][2], img_data[1][0], img_data[1][1], img_data[1][2], img_data[2][0], img_data[2][1], img_data[2][2]); end这里先定义了一个函数mediansort将输入的9个像素值3x3邻域放入数组arr中通过冒泡排序法对数组进行排序然后返回中间值第5个值作为中值滤波的结果。在实际应用中对每个像素的3x3邻域调用这个函数得到最终的中值滤波结果medresult。在实际项目中将这些模块整合起来结合正点原子开发板的资源和OV5640摄像头的数据输出就能实现对图像的灰度处理、Sobel边缘检测以及中值滤波功能啦。整个过程虽然有点折腾但看到最终的效果还是挺有成就感的。希望这篇博文能给同样在FPGA图像处理领域探索的小伙伴一些启发。