基于FPGA的图像自适应阈值二值化算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于FPGA的图像自适应阈值二值化算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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

4.1Otsu方法

4.2 Adaptive Thresholding方法

4.3、FPGA实现过程

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

基于FPGA的图像自适应阈值二值化算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证,Verilog算法开发,# 图像算法,matlab,图像处理,FPGA,自适应阈值二值化

2.算法运行软件版本

Vivado2019.2

matlab2022a

3.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] image_buff [0:100000];
reg [7:0] II0;
wire [7:0] o_Ifilter;
 wire [7:0] o_Ifilter2;
integer fids,jj=0,dat;
 
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz

initial 
begin
	fids = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\data.bmp","rb");
	dat  = $fread(image_buff,fids);
	$fclose(fids);
end
 
initial 
begin
i_clk=1;
i_rst=1;
#2000;
i_rst=0;
end 

always #10  i_clk=~i_clk;
 
always@(posedge i_clk) 
begin
	II0<=image_buff[jj];
	jj<=jj+1;
end
 
 
tops tops_u(
.i_clk              (i_clk),
.i_rst              (i_rst),
.i_I0               (II0),
.o_Ifilter          (o_Ifilter) ,
.o_Ifilter2         (o_Ifilter2)
);

integer fout1;
initial begin
  fout1 = $fopen("o_Ifilter.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
 begin
    if(jj<=66614)
	$fwrite(fout1,"%d\n",o_Ifilter);
	else
	$fwrite(fout1,"%d\n",0);
end
integer fout2;
initial begin
  fout2 = $fopen("o_Ifilter2.txt","w");
end

always @ (posedge i_clk)
 begin
    if(jj<=66614)
	$fwrite(fout2,"%d\n",o_Ifilter2);
	else
	$fwrite(fout2,"%d\n",0);
end
endmodule
0X_017m

4.算法理论概述

图像二值化是数字图像处理中的一种常见技术，可以将灰度图像转换为黑白二值图像，突出图像的轮廓和特征。自适应阈值二值化是一种常用的图像二值化方法，能够根据图像局部区域的灰度分布自适应地确定阈值，从而实现更好的二值化效果。

自适应阈值二值化算法的基本原理是将图像分为若干个小的子区域，每个子区域内的像素点使用一个共同的阈值进行二值化处理。这个阈值是根据子区域内像素点的灰度分布自适应计算得到的。常用的自适应阈值二值化方法包括Otsu方法和Adaptive Thresholding方法。

4.1Otsu方法

Otsu方法是一种基于灰度直方图的阈值选择方法，通过优化类间方差来自动确定阈值。设图像的灰度级范围为0~255，灰度直方图表示每个灰度级的像素点数量。Otsu方法的目标是最优地选择一个阈值T，将图像分为前景和背景两部分，使得这两部分的类间方差最大。类间方差公式如下：

σb = w0 * w1 * (μ0 - μ1)²

其中，w0和w1分别是前景和背景的像素点数量所占比例，μ0和μ1分别是前景和背景的灰度平均值。Otsu方法通过求解类间方差的最大值来自动确定最优阈值T。

4.2 Adaptive Thresholding方法

Adaptive Thresholding方法是一种基于局部灰度分布的阈值确定方法。该方法将图像分成若干个小的子区域，每个子区域使用一个共同的阈值进行二值化处理。阈值是根据子区域内像素点的灰度分布计算得到的。具体来说，对于每个子区域，计算其灰度平均值和标准差，将灰度平均值减去一个常数（一般为1/2），得到该子区域的阈值。如果子区域内某个像素点的灰度值大于阈值，则将其置为255（白色），否则置为0（黑色）。