FPGA图像处理(二)-----彩色图像灰度化

由于fpga实现除法相对复杂,故将除法变为乘法再移位。因此每种方法对图像输入数据均分3步进行,极其有效信号打三拍处理。

cpp 复制代码
`timescale 1ns / 1ps
//
// Description: 彩色图像灰度化
//
module image_rgb2gray(
   input  wire          clk       ,
   input  wire          reset     ,

   input  wire          valid_i   ,
   input  wire [23:0]   img_data_i,
   
   output wire          valid_o   ,
   output wire [23:0]   img_data_o 
);

    //常量
    parameter MODE = 1;  //0表示加权平均法,1表示平均法 
    //Y=0.299*R十0.587*G+0.114*B
    parameter C0 = 9'd306; //0.299*1024;
    parameter C1 = 10'd601;//0.587*1024;
    parameter C2 = 7'd117; //0.114*1024;

    //参数声明
    wire [7:0] R, G, B;
    assign {R, G, B} = img_data_i;
 
generate 
    if (MODE) begin
    //1-平均法 1/3 * 512 = 171
    reg valid_d1;   
    reg [9:0] RGB_avr;
    reg valid_d2;   
    reg [16:0] RGB_avr_m;
    reg valid_d3;   
    reg [7:0] RGB_new;

    always@(posedge clk or posedge reset) begin
        if(reset) begin
            valid_d1 <= 'b0;
            RGB_avr <= 'b0;
        end else begin
            valid_d1 <= valid_i;
            RGB_avr <= R + G + B;
        end
    end
    //最大值不可能超过255*3*171 = 17'd130815
    always@(posedge clk) begin
        RGB_avr_m <= RGB_avr * 8'd171;
    end
    always@(posedge clk or posedge reset) begin
        if(reset) begin
            valid_d2 <= 'b0;
        end else begin
            valid_d2 <= valid_d1;
        end
    end
    //最大值不可能超过255
    always@(posedge clk or posedge reset) begin
        if(reset) begin
            valid_d3 <= 'b0;
            RGB_new <= 'b0;
        end else begin
            valid_d3 <= valid_d2;
            RGB_new <= RGB_avr_m[16:9];
        end
    end
    assign valid_o = valid_d3;
    assign img_data_o = {3{RGB_new}};

    end else begin
    //0-加权平均法
    reg valid_d1;
    reg [16:0] Y_R_m;
    reg [17:0] Y_G_m;
    reg [14:0] Y_B_m;
    
    reg valid_d2;
    reg [17:0] Y_s;//最大值,当RGB都等于255时,(C0 + C1 + C2)*255 = 1024*255;不会出现负数
    
    reg valid_d3;
    reg [7:0] Y;

    always@(posedge clk ) begin
        Y_R_m <= R*C0;
        Y_G_m <= G*C1;
        Y_B_m <= B*C2;
    end

    always@(posedge clk or posedge reset) begin
        if(reset) begin
            valid_d1 <= 0;
        end else begin
            valid_d1 <= valid_i;
        end
    end    

    always@(posedge clk or posedge reset) begin
        if(reset) begin
            Y_s <= 0;
            valid_d2 <= 0;
        end else begin
            if(valid_d1) begin
                Y_s <= Y_R_m + Y_G_m + Y_B_m;
            end
            valid_d2 <= valid_d1;
        end
    end

    always@(posedge clk or posedge reset) begin
        if(reset) begin
            Y <= 0;
            valid_d3 <= 0;
        end else begin
            if(valid_d2) begin
               Y <= Y_s[17:10];
            end
            valid_d3 <= valid_d2;
        end
    end  
    
    assign valid_o = valid_d3;
    assign img_data_o = {3{Y}};
        
    end        
    endgenerate

    
endmodule
相关推荐
XX風4 小时前
8.1 PFH&&FPFH
图像处理·算法
光泽雨4 小时前
检测阈值 匹配阈值分析 金字塔
图像处理·人工智能·计算机视觉·机器视觉·smart3
sali-tec5 小时前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章22-Harris角点
图像处理·人工智能·opencv·算法·计算机视觉
aaaffaewrerewrwer9 小时前
线上免费 HEIC 转 PNG 工具推荐:5 个超好用的转换网站
图像处理
Sagittarius_A*11 小时前
特征检测:SIFT 与 SURF(尺度不变 / 加速稳健特征)【计算机视觉】
图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉·surf·sift
黄埔数据分析1 天前
QDMA把描述符当数据搬移, 不用desc engine
fpga开发
艾莉丝努力练剑1 天前
图像处理全栈加速:ops-cv算子库在CV领域的应用
图像处理·人工智能
Token_w1 天前
CANN ops-cv解读——AIGC图像生成/目标检测的图像处理算子库
图像处理·目标检测·aigc
aaaffaewrerewrwer1 天前
常用的 HEIC 转 JPG 在线工具整理(无需安装)
图像处理
lxs-1 天前
CANN计算机视觉算子库ops-cv全面解析:图像处理与目标检测的高性能引擎
图像处理·目标检测·计算机视觉