基于颜色模型和边缘检测的火焰识别FPGA实现,包含testbench和matlab验证程序

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

将FPGA仿真结果导入到matlab显示结果:

测试样本1

测试样本2

测试样本3

2.算法运行软件版本

vivado2019.2

matlab2022a

3.部分核心程序

(完整版代码包含注释和操作步骤视频)

复制代码
`timescale 1ns / 1ps
//
// Company: 
// Engineer: 
// 
// Create Date: 2023/08/01  
// Design Name: 
// Module Name: RGB2gray
// Project Name: 
// Target Devices: 
// Tool Versions: 
// Description: 
// 
// Dependencies: 
// 
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
// 
//


module main_gray(                  
                         i_clk25MHz,// 输入时钟
						 i_rst,// 复位信号
						 i_R,// 红色信号输入,8位
						 i_G,
						 i_B,
						 o_Fire_reg, // 输出控制信号
						 o_R_delay,
						 o_G_delay,
						 o_B_delay
	                );
	                
	                
input      i_clk25MHz;
input      i_rst;
input[7:0]i_R;
input[7:0]i_G;
input[7:0]i_B;

output     o_Fire_reg;
output[7:0]o_R_delay;
output[7:0]o_G_delay;
output[7:0]o_B_delay;
 

 // 实例化fire_reg模块,用于处理RGB信号及产生控制信号,输出火焰检测结果
fire_reg fire_reg_u(
    .i_clk25MHz(i_clk25MHz), 
    .i_rst     (i_rst), 
    .i_en      (1'b1), 
    .i_R       (i_R), 
    .i_G       (i_G), 
    .i_B       (i_B), 
	 
    .i_Mode_sel(1'd1), 
    .o_Fire_reg(o_Fire_reg), // 输出火焰检测结果
	 
    .o_R_delay (o_R_delay), 
    .o_G_delay (o_G_delay), 
    .o_B_delay (o_B_delay), 
    .o_indx    ()
    );	 
	 
	  
endmodule
10_040m

4.算法理论概述

火焰识别是一个在诸多领域如森林火灾预警、工业安全监控等至关重要的课题。基于颜色模型和边缘检测的火焰识别方法,结合了色彩分析与形态学特征提取,能够在复杂背景下高效、实时地识别火焰区域。在FPGA(Field-Programmable Gate Array)平台上实现这一算法,能够充分利用硬件并行处理的优势,实现低延迟、高吞吐量的实时火焰检测系统。

火焰在RGB颜色空间中通常呈现出较高的红色(R)和较低的蓝色(B)成分,同时绿色(G)成分变化较大。因此,通过变换到HSV(色调、饱和度、亮度)或YCbCr(亮度、蓝色色差、红色色差)等颜色空间,可以更有效地提取火焰特征。

HSV空间:火焰区域通常具有高饱和度(S)和特定的色调(H)范围。选取合适的H范围(如黄色到红色区间)和S阈值,可以初步筛选出可能的火焰区域。

YCbCr空间:在该空间中,火焰区域通常表现为Cb较低(蓝色成分少)而Cr较高(红色成分多)。通过设置Cb和Cr的阈值,可以进一步精确定位火焰区域。

FPGA实现主要利用其并行处理能力,将算法的各个步骤映射为硬件逻辑模块,包括:

颜色空间转换模块:设计硬件逻辑实现RGB到HSV或YCbCr的转换。这通常涉及大量的乘法、加法和查找表操作。

阈值判断模块:根据预设的阈值,硬件逻辑直接对像素进行筛选,高效实现颜色空间中的区域分割。

边缘检测模块:将高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测等步骤设计为流水线结构,利用并行处理单元加速运算。

形态学处理模块:通过硬件实现结构元素的定义和滑动窗口操作,完成膨胀、腐蚀等操作。

控制逻辑:设计控制单元协调各个模块的工作,实现数据在模块间的高效传递。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

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