基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
这里实现的是256*256双线性插值到512*512的系统模块
局部放大:
将数据导入到matlab,得到插值效果图:
2.算法运行软件版本
matlab2022a
vivado2019.2
3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)
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 | `timescale 1ns / 1ps // // Company: // Engineer: // // Create Date: 2022/10/04 05:24:01 // Design Name: // Module Name: tops // Project Name: // Target Devices: // Tool Versions: // Description: // // Dependencies: // // Revision: // Revision 0.01 - File Created // Additional Comments: // ............................................................................ wire [8:0]tmp1 = mat11+mat21; wire [8:0]tmp2 = mat12+mat22; reg[7:0]AxB1; reg[7:0]AxB2; reg[7:0]AxBxC; wire [8:0]tmp3 = AxB1+AxB2; always @(posedge i_clk_2 or posedge i_rst) begin if (i_rst) begin AxB1 <= 8'd0; AxB2 <= 8'd0; AxBxC <= 8'd0; end else begin if (cnt_r8[0] == 1'b0) begin AxB1 <= mat11; AxB2 <= mat12; end if (cnt_r8[0] == 1'b1) begin AxB1 <= tmp1[8:1]; AxB2 <= tmp2[8:1]; end if (cnt_c9[0] == 1'b0) begin AxBxC <= AxB1; end if (cnt_c9[0] == 1'b1) begin AxBxC <= tmp3[8:1]; end end end assign o_image=AxBxC; endmodule |
4.算法理论概述
在图像处理领域,图像缩放是一项常见的任务。图像双线性插值算法是一种常用的图像缩放方法,它可以在不损失图像质量的前提下,对图像进行放大或缩小。随着现场可编程门阵列(FPGA)技术的不断发展,基于 FPGA 的图像双线性插值算法成为了一种高效、灵活的图像缩放解决方案。
图像双线性插值算法是一种基于线性插值的图像缩放方法。它通过对图像中的每个像素点进行插值计算,得到缩放后的图像。
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