[米联客-XILINX-H3_CZ08_7100] FPGA_图像入门连载-17FPGA 实现图像二值化膨胀处理

本帖最后由 FPGA课程于 2024-10-21 18:43 编辑

软件版本：VIVADO2021.1
操作系统：WIN10 64bit
硬件平台：适用 XILINX A7/K7/Z7/ZU/KU 系列 FPGA
实验平台：米联客-MLK-H3-CZ08-7100开发板
板卡获取平台：https://milianke.tmall.com/
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1 图像二值化膨胀算法简介

膨胀操作是形态学图像处理的基础。

膨胀操作是“生长”或“变粗”二值图像中的物体。以 3x3 的滑动模板为例，具体操作是当这九个像素点只要有一个白色（“1”）时输出白色（“1”），仅当九个像素点全为黑色（“0”）时输出黑色（“0”）。使用逻辑或运算进行操作，就可以实现膨胀的效果。现在讨论膨胀在数学上的定义，由于 A和 B 是 Z^2 中的集合，A 被 B 膨胀定义为：

这个公式是以得到 B 的相对于它自身原点的映像并且由 z 对映像进行位移为基础的。A 被 B 膨胀是所有位移z 的集合，这样，B 和 A 至少有一个元素是重叠的。根据这种解释，式中可以被写为上面的第二个等式。

2 设计分析

2.1Matlab代码分析

源代码如下：

clear;clear all;clc;
image_in = imread('geeker_fpga.jpg'); [row,col,n] = size(image_in);
image_gray = rgb2gray(image_in);
image_binary=zeros(row,col);
for i=1:row
for j=1:col
if image_gray(i,j) > 92 %转换为二值图像
image_binary(i,j)=255; else
image_binary(i,j)=0;
end end
end
image_dilate_0=zeros(row,col); for i = 2:1:row-1
for j = 2:1:col-1
image_dilate_0(i,j) =...
image_binary(i-1,j-1)|image_binary(i-1,j)|image_binary(i-1,j+1)|... image_binary(i,j-1) |image_binary(i,j) |image_binary(i,j+1) |... image_binary(i+1,j-1)|image_binary(i+1,j)|image_binary(i+1,j+1);
end end
image_dilate_1=zeros(row,col); for i = 2:1:row-1
for j = 2:1:col-1
image_dilate_1(i,j) =...
image_dilate_0(i-1,j-1)|image_dilate_0(i-1,j)|image_dilate_0(i-1,j+1)|... image_dilate_0(i,j-1) |image_dilate_0(i,j) |image_dilate_0(i,j+1) |... image_dilate_0(i+1,j-1)|image_dilate_0(i+1,j)|image_dilate_0(i+1,j+1);
end end
image_dilate_2=zeros(row,col); for i = 2:1:row-1
for j = 2:1:col-1
image_dilate_2(i,j) =...
image_dilate_1(i-1,j-1)|image_dilate_ 1(i-1,j)|image_dilate_ 1(i-1,j+1)|... image_dilate_1(i,j-1) |image_dilate_ 1(i,j) |image_dilate_1(i,j+1) |... image_dilate_1(i+1,j-1)|image_dilate_ 1(i+1,j)|image_dilate_ 1(i+1,j+1);
end end
subplot(321);
imshow(image_gray); title('the image gray image'); subplot(322);
imshow(image_binary); title('the image binary image'); subplot(323);
imshow(image_dilate_0); title('the image dilate 0 image'); subplot(324);
imshow(image_dilate_ 1); title('the image dilate 1 image'); subplot(325);
imshow(image_dilate_2); title('the image dilate 2 image');

复制代码

2.2Verilog代码分析

always@(posedge i_clk ornegedge i_rst_n) begin
if(!i_rst_n) begin
dilate_or <= 'd0;
end
else
begin
dilate_or <= r_temp_ 11[0] ||
r_temp_ 12[0] || r_temp_ 13[0] || r_temp_21[0] || r_temp_22[0] || r_temp_23[0] || r_temp_31[0] || r_temp_32[0] || r_temp_33[0] ;
end end
always@(posedge i_clk ornegedge i_rst_n) begin
if(!i_rst_n) begin
binary_reg <= 'd0; end
else if(dilate_or) begin
binary_reg <= 'd255;
end
else
begin
binary_reg <= 'd0;
end end

复制代码

2.3 工程结构分析

我们将图像算法的模块做成 IP 后，在vivado 中进行工程的搭建，工程结构如图所示：

3 仿真及结果

3.1Matlab实验结果

我们对实验图像进行了二值化操作，然后进行了三次膨胀操作，每次的结果显示在图中，我们可以看到膨胀的次数越多，白色线条变的越来越粗。

3.2Modelsim实验结果

4 搭建 Vitis-sdk 工程

创建 soc_base sdk platform 和 APP 工程的过程不再重复，可以阅读 3-3-01_sdk_base_app。以下给出创建好 soc_base sdk platform 的截图和对应工程 APP 的截图。

4.1 创建 SDKPlatform工程

4.2SDKAPP工程

5 硬件连接

硬件连接如图所示：

6 上板实验结果

实验结果如图所示：

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