目录

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

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

将FPGA的仿真结果导入到matlab显示图像效果

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a,vivado2019.2

3.部分核心程序

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module test_image;

reg i_clk;
reg i_rst;
reg [7:0] Buffer [0:100000];
reg [7:0] II;
wire [9:0] o_sobel;
integer fids,idx=0,dat;
 
 
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code_proj\project_1\project_1.srcs\sources_1
initial 
begin
	fids = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\code_proj\\test0.bmp","rb");
	dat  = $fread(Buffer,fids);
	$fclose(fids);
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
	II<=Buffer[idx];
	idx<=idx+1;
end
 

tops tops_u(
.i_clk           (i_clk),
.i_rst           (i_rst),
.i_I             (II),
.o_sobel_RUIHUA  (o_sobel)
);

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

always @ (posedge i_clk)
 begin
    if(idx<=66627)
	$fwrite(fout1,"%d\n",o_sobel);
	else
	$fwrite(fout1,"%d\n",0);
end

endmodule
0X_007m

4.算法理论概述

        基于FPGA的图像Sobel锐化实现，是一种通过使用Sobel算子对图像进行边缘检测，从而提高图像清晰度的方法。Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它可以通过计算图像像素点周围像素的灰度值差异，来检测出图像的边缘。

实现步骤：

1.图像预处理：将输入的图像转换为灰度图像。这个步骤可以通过将RGB图像中的每个像素点的RGB值转换为灰度值实现。转换公式如下：

Gray = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B

其中，Gray是转换后的灰度值，R、G、B分别是原像素点的RGB值。
2. Sobel算子计算：根据Sobel算子，计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。Sobel算子包含水平和垂直两个方向的算子，分别用于计算像素点在水平和垂直方向的梯度。

水平方向算子：

[-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]

垂直方向算子：

[-1, -2, -1; 0, 0, 0; 1, 2, 1]

对于每个像素点，用周围的像素点与其对应的算子进行卷积计算，得到该像素点在水平和垂直方向的梯度。然后，根据以下公式计算该像素点的梯度幅值和方向：

梯度幅值 = sqrt(Gx^2 + Gy^2)

梯度方向 = arctan(Gy / Gx)

其中，Gx和Gy分别是像素点在水平和垂直方向的梯度。

3.锐化：将sobel的计算结果和原始图像相加得到锐化结果。

       以上是基于FPGA的图像Sobel锐化的实现步骤和对应的数学公式。需要注意的是，在实现过程中需要考虑FPGA的硬件资源和性能限制，例如存储器容量、计算单元的数量等。因此，可能需要对上述算法进行一些优化或调整，以适应FPGA的硬件环境。

5.算法完整程序工程

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