目录
1.算法运行效果图预览
将FPGA数据导入matlab显示图片，效果如下：
2.算法运行软件版本
vivado2019.2，matlab2022a
3.部分核心程序
`timescale 1ns / 1ps
//
// Company:
// Engineer:
//
// Create Date: 2022/07/28 01:51:45
// Design Name:
// Module Name: test_image
// Project Name:
// Target Devices:
// Tool Versions:
// Description:
//
// Dependencies:
//
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
//
//
module test_image;
reg i_clk;
reg i_clk_4;
reg i_clk_2;
reg i_rst;
reg i_en;
reg [7:0] image_buff [0:100000];
wire [7:0] o_image;
integer fids,jj=0,dat;
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz
initial
begin
fids = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\code\\data.bmp","rb");
dat = $fread(image_buff,fids);
$fclose(fids);
end
initial
begin
i_clk=1;
i_clk_4=1;
i_clk_2=1;
i_rst=1;
#2000;
i_rst=0;
end
always #40 i_clk=~i_clk;
always #10 i_clk_4=~i_clk_4;
always #20 i_clk_2=~i_clk_2;
reg [7:0] II0;
always@(posedge i_clk)
begin
if(i_rst)
begin
II0<=0;
jj<=0;
end
else
begin
if(jj<=66536+1078 & jj>=1079)
i_en<=1'b1;
else
i_en<=1'b0;
II0<=image_buff[jj];
jj<=jj+1;
end
end
tops tops_u(
.i_clk (i_clk),
.i_clk_4 (i_clk_4),
.i_clk_2 (i_clk_2),
.i_rst (i_rst),
.i_en (i_en),
.i_I0 (II0),
.o_image (o_image)
);
reg[19:0]cnts;
always @(posedge i_clk_4 or posedge i_rst)
begin
if(i_rst)
begin
cnts<=20'd0;
end
else begin
cnts<=cnts+20'd1;
end
end
integer fout1;
integer fout2;
initial begin
fout1 = $fopen("flager.txt","w");
end
always @ (posedge i_clk_4)
begin
if(cnts <= 66514*4)
begin
$fwrite(fout1,"%d\n",o_image);
end
else
begin
$fwrite(fout1,"%d\n",0);
end
end
endmodule
0X_027m4.算法理论概述
图像插值是一种图像处理技术，用于通过已知的像素值来估计未知位置的像素值。最邻近插值（Nearest Neighbor Interpolation）是其中最简单的一种插值方法。在这种方法中，未知位置的像素值被赋予与其最邻近的已知像素相同的值。最邻近插值算法的原理非常简单。对于目标图像中的每个像素点，计算其在源图像中对应的位置。由于源图像和目标图像的分辨率可能不同，因此这个位置可能不是整数坐标。最邻近插值算法会选择距离这个位置最近的整数坐标处的像素值，作为目标像素点的值。
最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。如下图所示：
目标图像中的某点如果投影到原图像中的位置为点P,则此时取P最邻近点Q11，即 f ( P ) = f ( Q 11 ) f(P)=f(Q11) f(P)=f(Q11)。
具体实现时，首先要确定目标图像的每个像素点在源图像中对应的位置，由于源图像和目标图像的分辨率可能不同，因此这个位置可能不是整数坐标。最邻近插值算法会选择距离这个位置最近的整数坐标处的像素值，作为目标像素点的值。
在应用中，最邻近插值算法被广泛用于图像缩放等处理中。虽然其插值质量可能不如其他更复杂的插值算法，但由于其计算量小、实现简单，因此在许多实时图像处理应用中仍然被广泛使用。
5.算法完整程序工程
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