基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

1.算法运行效果图预览

设置较大的干扰,PSNR=15。

 

 

 

设置较小的干扰,PSNR=25。

 

 

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

vivado2019.2

 

 

3.算法理论概述

       基于FPGA的图像PSNR(峰值信噪比)质量评估计算实现涉及到数字图像处理、硬件设计和编程等多个领域。PSNR是一种用于评估图像质量的指标,它衡量了原始图像和经过处理后的图像之间的相似程度。PSNR值越大,表示处理后的图像质量越好。基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现通过硬件加速,可以实现对图像质量的实时评估,为图像处理算法的优化和调试提供有力的支持。

 

PSNR的计算公式如下:

 

PSNR = 10 × log10((MAX_I^2) / MSE)

 

       其中,MAX_I表示图像的最大像素值,MSE表示原始图像和处理后的图像之间的均方误差。均方误差的计算公式如下:

 

MSE = (1 / (M × N)) × ΣΣ[I(i,j) - K(i,j)]^2

 

       其中,I(i,j)表示原始图像中像素(i,j)的灰度值,K(i,j)表示处理后图像中像素(i,j)的灰度值,M和N分别表示图像的行数和列数。

 

      基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现需要将上述数学公式转化为硬件电路,通过编程实现对图像的实时处理和质量评估。具体步骤如下:

 

图像输入:将待评估的图像数据输入到FPGA中。

计算均方误差:根据输入的原始图像和处理后的图像,计算它们之间的均方误差。这需要设计相应的硬件电路,对每个像素进行差值平方和累加操作。

计算PSNR:根据计算得到的均方误差和图像的最大像素值,计算PSNR值。这需要设计相应的硬件电路,实现上述PSNR计算公式的功能。

输出结果:将计算得到的PSNR值输出到显示器或其他输出设备中,完成图像质量评估。

        综上所述,基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现需要结合数字图像处理、硬件设计和编程等多个领域的知识,通过合理的算法设计和硬件优化,实现对图像质量的实时评估和提升。

 

4.部分核心程序

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
`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_rst;
reg [7:0] tmps1 [0:100000];
reg [7:0] tmps2 [0:100000];
reg [7:0] Images1;
reg [7:0] Images2;
wire [7:0] o_PSNR;
integer fids1,fids2,idx=0,dat1,dat2;
  
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz\test0N.bmp 路径改为自己的路径
  
initial
begin
    fids1 = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\test0.bmp","rb");
    dat1 = $fread(tmps1,fids1);
    $fclose(fids1);
    fids2 = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\test0N.bmp","rb");
    dat2 = $fread(tmps2,fids2);
    $fclose(fids2);
end
  
initial
begin
i_clk=1;
i_rst=1;
#1000;
i_rst=0;
end
  
always #5  i_clk=~i_clk;
  
always@(posedge i_clk)
begin
    if(idx<=66613)
    begin
    Images1<=tmps1[idx];
    Images2<=tmps2[idx];
    end
    else begin
    Images1<=8'd0;
    Images2<=8'd0;
    end
    idx<=idx+1;
end
  
  
tops tops_u(
.i_clk      (i_clk),
.i_rst      (i_rst),
.i_images1  (Images1),
.i_images2  (Images2),
.o_PSNR     (o_PSNR)
);
  
//integer fout1;
//initial begin
// fout1 = $fopen("medfilter.txt","w");
//end
  
//always @ (posedge i_clk)
// begin
//    if(idx<=67131)
//  $fwrite(fout1,"%d\n",o_medfilter);
//    else
//    $fwrite(fout1,"%d\n",0);
//end
  
endmodule

  

posted @   简简单单做算法  阅读(48)  评论(0编辑  收藏  举报
(评论功能已被禁用)
相关博文:
阅读排行:
· 无需6万激活码!GitHub神秘组织3小时极速复刻Manus,手把手教你使用OpenManus搭建本
· C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架2025年2月简报
· Manus爆火,是硬核还是营销?
· 一文读懂知识蒸馏
· 终于写完轮子一部分:tcp代理 了,记录一下
点击右上角即可分享
微信分享提示