FPGA图像处理算法整合

本文详细介绍了多种图像处理技术，包括RG/GB单通道提取、亮度和对比度调整、图像反转、均值滤波、高斯滤波、图像锐化、中值滤波、阈值分割、边缘检测（Sobel算子）、图像膨胀与腐蚀、开运算与闭运算、Tophat形态学滤波、RAW8转RGB888、彩色图像均值滤波、Alpha背景叠加、直方图灰度拉伸算法以及自动白平衡算法。每种算法都提供了实现方法和相关公式，涵盖了图像处理的核心概念和技术。

1、RG/GB单通道提取，采用2x2阵列

其实现方法，用ram缓存两行图像数据，对缓存的数据进行间隔4个数据读取，以此一个固定的数据替换其余三个颜色值

2、亮度增加

其公式为：

Q = a * i + b

其中i为输入原像素值，a为调节对比度，b为调节亮度

实现方法为：只需将原像素值加上需要增加亮度的值即可（注：不要溢出）

3、对比度增加

其公式为：

Q = a * i +b

其中i为输入原像素值，a为调节对比度，b为调节亮度

实现方法：只需将原像素值乘上对比度值即可（注：不要溢出）

4、图像反转

其公式为：

Q = 255 - i;

其中i为原像素值

实现方法：将图像值的最大值减去原像素值

5、均值滤波

采用的3x3矩阵，先缓存三行图像数据，在对数据进行相加，取均值

其除法部分可以转化移位运算：

实现过程：

1024 / 9 = 113;

则可以让其矩阵取和值乘以113，在进行右移10位，则得出需要均值

6、高斯滤波

实现方法：

对所有的权值乘以1024，在将权值与矩阵像素相乘并累加和，并在按照1024\9=113的原理，让其和乘以113，在对其值进行右移20位，则该值就是要求的最终值

7、图像锐化

图像锐化，采用的是拉普拉斯算子，其算子模板如下：

采用第二个算子模板，其实现方法如下：

其实现方法：将算子模块中的值分成两部分，一部分是正值，另一部分是负值， 1、在将正值和负值进行比较，如果正值大于负值，则正值减去负值，在与p(4)像素加

2、在将正值和负值进行比较，如果正值小于负值，则负值减去正值，在p(4)像素值减去该值

8、中值滤波

其模型如下：

其实现方法：

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4的，就代表其值为中间值

9、阈值分割

其公式如下：

设置阀值区间，当在这个阀值区间内，则该像素值转化为0输出，不在这个阀值区间内的像素则输出255或其他定义的值

10、边缘检测（sobel）

其sobel算子3x3模型如下：

公式部分补充：

得到gxy值后，根据设置的阀值，当大于该阀值，则该像素输出为16’01，否则为8’hff,将像素二值化

其实现过程：

1、将模板Gx分为正值和负值累加，当正值大于负值时，则正值减去负值，否则是负值减去正值

2、同理模板Gy也是如此，然后在得出的值分别进行平方，在进行累加求和

3、最后对该值进行开平方（开平方可用cordic算法转化sqrt,也可以调用ip核）

4、得到开平方的值进行与阀值比较，将像素二值化

11、图像膨胀

在sobel检测之下，其公式：

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

其原理过程是先腐蚀后膨胀的过程，其公式：

其实现过程：

在矩阵3x3中：