基于FPGA的NC图像质量评估verilog实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

1.算法运行效果图预览

vivado2019.2和matlab2022a测试，结果如下：

2.算法运行软件版本

vivado2019.2

matlab2022a

3.算法理论概述

图像质量的含义包括图像的逼真度和图像的可读懂性。所谓图像的逼真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度，偏差越小，逼真度越高。而图像的可读懂性是指由图像能向人或机器提供信息的能力，它不仅与图像系统的应用要求有关，而且常常与人眼的主观感觉有关。图像质量指标包括分辨率、色彩深度、图像失真等方面。

NC图像质量评估指标是指用于评估图像质量的一种指标，通常用于图像处理和计算机视觉领域。NC代表"Normalized Cross-Correlation"，即标准化的互相关。这一指标通常用于比较两幅图像的相似性或匹配程度。在图像质量评估中，NC指标可以用来衡量一幅图像与原始图像之间的相似度，从而评估图像的失真程度或质量损失。

4.部分核心程序

`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 [15:0] o_NC;
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\\code2\\test0.bmp","rb");
    dat1 = $fread(tmps1,fids1);
    $fclose(fids1);
    fids2 = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\code2\\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_NC       (o_NC)
);
  
  
endmodule