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
airank5 分钟前
2026年GEO服务商选型指南:系统梳理服务商分类框架、主流服务商能力横评、企业级选型六大维度及避坑要点,帮助企业在AI搜索时代做出科学决策。
大数据·人工智能·数据分析·aigc
Delite80211 分钟前
摆脱实验室束缚:便携式卡尔费休微量水分检测技术与现场应用解析
大数据·网络·人工智能
Jialu.13 分钟前
模型压缩实战:BERT 量化从 390MB 到 146MB 的实践
人工智能·深度学习·bert
袋鼠云数栈18 分钟前
实时湖仓如何真正做到“数据够新”?
大数据·数据库·人工智能·数据治理
ACP广源盛1392462567335 分钟前
M6/M5 Pro Mac mini 端侧 AI 落地@ACP#YLB3116 中端多盘存储扩展在 AI 服务中的机会与应用场景
大数据·网络·数据库·人工智能·嵌入式硬件·macos
罗西的思考39 分钟前
DreamZero 与 DreamDojo:世界模型与策略的分层协同综合分析与对比
人工智能·算法·机器学习
是Dream呀39 分钟前
一个 AI Agent 是怎么长出来的:提示词、上下文与 Harness 工程
人工智能·大模型·agent
鱼子星_43 分钟前
【C++】继承和多态(上)
c++·笔记
明月_清风1 小时前
MCP vs ACP vs LSP:AI 时代三大协议的「三足鼎立」
人工智能·网络协议·agent
Kobebryant-Manba1 小时前
学习Bert微调
人工智能·学习·bert