图像处理ASIC设计方法 笔记2 图像边界镜像处理

这本书是图像处理方面ASIC与DSP比较,讲了为什么要用ASIC做图像处理,它的特点和适用场景。读到第一章,(计算卷积的)工作窗口位于图像边界时镜像扩展后的情况

输入仍然是逐行逐列串行图像数据流,但是在工作窗口内部,根据窗口中心像素的坐标判断窗口位于图像边界的具体位置,由此决定窗口中某个寄存器的值是来自原先的移位寄存器,还是来自与之镜像行/列的寄存器。

每行有一个行缓存。许多单独的寄存器,还有多路选择器,组成了工作窗口位于图像边界时镜像扩展的电路图(schematic)。
核心思路是:多路选择器,有许多个,根据中心像素位于第几行,选择对应的选通支路

补充网上查到的另一个角度的策略:
图像的镜像用FPGA 实现,共有四种模式:
Mode1: 原图,
Mode2:全镜像,
Mode3:水平镜像,
Mode4:垂直镜像。

Verilog实现镜像源码:

bash 复制代码
`timescale1ns / 1ps  


module mirror #(  

parameter DW = 8,  

parameter IW = 1920,  

parameter IH = 1080,  

parameter MODE = 0 //0 1 2 3  

)  

(  

input                        pixelclk,  

input                        reset_n,  

input                        i_hsync,  

input                        i_vsync,  

input                        i_de,  

input  [DW*3-1:0]            din,  

input    [11:0]              hcount,//x  

input    [11:0]              vcount,//y  


output    [11:0]             hcount_t,//xt  

output    [11:0]             vcount_t,//yt  

output                       o_hsync,  

output                       o_vsync,  

output                       o_de,  

output  [DW*3-1:0]           dout  

);  


assign o_hsync = i_hsync;  

assign o_vsync = i_vsync;  

assign o_de    = i_de;  

assign dout    = din;   


assign hcount_t = (MODE == 0)?hcount:  

                            (MODE == 1)?(IW-1)-hcount:  

                            (MODE == 2)?(IW-1)-hcount:hcount;  

assign vcount_t = (MODE == 0)?vcount:  

                                (MODE == 1)?(IH-1)-vcount:  

                                (MODE == 2)?vcount:(IH-1)-vcount;     


endmodule
相关推荐
Elastic 中国社区官方博客4 分钟前
Elasticsearch:构建一个 AI 驱动的电子邮件钓鱼检测
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
IT_陈寒5 分钟前
Vite 5大优化技巧:让你的构建速度飙升50%,开发者都在偷偷用!
前端·人工智能·后端
l1t9 分钟前
利用DeepSeek计算abcde五人排成一队,要使c在ab 之间,有几种排法
人工智能·组合数学·deepseek
阿拉斯攀登9 分钟前
电子签名:笔迹特征比对核心算法详解
人工智能·算法·机器学习·电子签名·汉王
说私域12 分钟前
基于开源链动2+1模式、AI智能名片与S2B2C商城小程序的运营创新研究
人工智能·小程序
走在路上的菜鸟14 分钟前
Android学Dart学习笔记第二十三节 类-扩展类型
android·笔记·学习·flutter
weixin_4462608515 分钟前
Agentic Frontend: 灵活的AI助手与聊天机器人构建平台
人工智能·机器人
墨_浅-15 分钟前
教育/培训行业智能体应用分类及知识库检索模型微调
人工智能·分类·数据挖掘
金融小师妹17 分钟前
AI量化视角:美11月CPI数据冲击下的美联储降息预期鸽派与资产定价重构
大数据·人工智能·深度学习
Cigaretter718 分钟前
Day 36GPU的训练以及类的call方法
人工智能·深度学习