以该地址读出对应列的数据,用于上层模块生成“三行一列”的像素数据 //在数据到来时,RAM的读地址累加 always @(posedge clock)begin if(pre_frame_href) if(clken) ram_rd_addr <= ram_rd_addr + 1; else ram_rd_addr <= ram_rd_addr;//当前矩阵位置 else ram_rd_addr <= 0; end 对时钟、地址...
设置9个cnt值做排序标识,让矩阵中的值对另外8个值进行比较,其中标识值为8的,就代表其值为最大值 12、图像腐蚀 在sobel检测之下,其公式为: 求像素的最大值,进行输出 其矩阵模型为3x3 实现方法: 设置9个cnt值做排序标识,让矩阵中的值对另外8个值进行比较,其中标识值为0的,就代表其值为最小值 13、开运算 ...
设置9个cnt值做排序标识,让矩阵中的值对另外8个值进行比较,其中标识值为8的,就代表其值为最大值 12、图像腐蚀 在sobel检测之下,其公式为: 求像素的最大值,进行输出 其矩阵模型为3x3 实现方法: 设置9个cnt值做排序标识,让矩阵中的值对另外8个值进行比较,其中标识值为0的,就代表其值为最小值 13、开运算 ...
五、sobel 边缘检测 边缘检测的原理该算子包含两组 3x3 的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。A代表原始图像的 3*3 像素阵列,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像,其公式如下: 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合,来计算梯度的大小。
shift_ram_3x3-FPGA实现 shift_ram核介绍 https://www.cnblogs.com/ninghechuan/p/6789399.html这里有一篇介绍的很详细 看懂这个就行啦,给大家一个仿真图 生成的3x3矩阵 [ 13 14 15 16 17 18 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 ] 只需要把3行的数据放在一起 ...
//输出3X3图像矩阵 outputwire[8*KSZ*KSZ - 1: 0]image_matrix ); //=== //internal signals //=== reg frame_flag;//当前处于一帧图像所在位置 //=== //linebuffer 缓存数据 //=== //KSZ * KSZ 大小的卷积窗口,需要缓存
如图1所示,我们要设计n行同时输出,就串联n行。Line_buffer的大小设置由图像显示行的大小(图像宽度)决定。例如480*272 (480)。 intel shift register 设计源码: Line3 IP设置: 图2 shift register IP 图3 参数设置 如图2,3所示,我们需要设计3x3的矩阵数据,就要同时流出三行的数据参数如图3所示设置。
该算子包含两组 3x3 的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。A代表原始图像的 3*3 像素阵列,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像,其公式如下: 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合,来计算梯度的大小。
将3x3矩阵M参数对原始图像进行运算即可得到CCM后的图像。 图2-4、24色卡CCM后的图像对比 图2-5、真实图像CCM后的图像对比(原图是已处理过的) 三、基于AMD FPGA的CCM实现 AMD Vivado 2019.1之前的版本可以直接调用Color Correction Matrix LogiCORE来进行设计。