内容概要：本文详细探讨了在FPGA上使用Verilog语言实现SAD（Sum of Absolute Differences）算法及其与AHB接口的数据传输交互。SAD算法用于图像匹配和运动估计，文中介绍了SAD算法的计算模块设计，采用流水线架构提升计算效率。此外，还讨论了三种窗口配置（计算、储存及AHB接口数据交互）的功能实现，并详细描述了AHB接口的数据传输模块和状态查询功能的设计。最后，通过仿真测试和硬件验证确保了系统的正确性和高效性。 适合人群：对FPGA开发有一定了解，特别是从事图像处理和嵌入式系统设计的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高效图像处理的应用场景，如视频编码、机器视觉等。目标是通过优化SAD算法和AHB接口设计，提高图像处理的速度和精度。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解FPGA在图像处理中的应用，尤其是SAD算法的具体实现细节和AHB接口的数据传输机制。建议结合实际项目进行实践，以更好地掌握相关技术和方法。

基于FPGA的运动目标检测跟踪系统：从顶层设计到模块实现的全流程实践（进阶版结合XY轴舵机控制）,基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目 ，FPGA项目，FPGA图像处理 FPGA项目 采用帧间差分法作为核心算法，该项目涉及图像采集，颜色空间转，帧间差分核心算法，腐蚀等形态学处理，目标定位，目标标识，图像显示等模块。 通过该项目可以学习到以下两方面内容 1.FPGA顶层架构设计、各功能模块详细设计、模块间接口设计； 2.各模块的RTL编写与仿真，在线逻辑分析，程序调试等。 本项目提供完整项目源程序，仿真程序，在线逻辑分析，以及讲解等 ***另有结合XY两轴舵机控制的进阶版本，详细信息欢迎咨询*** 涉及整个项目流程的完整实现，适合于FPGA学习者，对于提高FPGA设计能力有很大的帮助。 非诚勿扰 主页还有更多有关FPGA图像处理算法实现的项目，欢迎咨询。 其中包括： 1.颜色空间转 2.快速中值滤波算法 3.sobel边缘检测算法 4.OTSU（最大类间方差）算法 5.卡尔曼滤波算法 6.局部自适应分割算法 7.目标检测与跟踪算法 8.图像增强去雾算法 #FPGA #图像处理 #

【项目资源】：图像处理。包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

基于FPGA的车牌识别，其中包括常规FPGA图像处理算法: rgb转yuv， sobel边缘检测， 腐蚀膨胀， 特征值提取与卷积模板匹配。 有bit流可以直接烧录实验。 保证无错误，完好，2018.3vivado版本，正点达芬奇Pro100t，板卡也可以自己更改移植一下。 所以建的IP都有截图记录下来。

本文设计的基于FPGA的图像处理系统，是一个具有视频图像采集、图像处理、图像 显示功能的图像处理系统。该系统采用Altera公司FPGA芯片作为中央处理器，由视频解 码模块、图像处理模块、视频编码模块组成。模拟视频信号由CCD传感器送入，经视频 解码芯片SAA7113转换成数字视频信号后，图像处理模块完成中值滤波和边缘检测这两种 图像处理算法，视频编码芯片SAA7121将数字视频信号转换成模拟视频信号输出。

基于FPGA的图像处理论文集合，视频采集、压缩、消旋等图像处理的应用 一个100多篇

文档介绍了用FPGA来实现数字图像的处理，是图像处理领域的热门。

很好很全的FPGA嵌入式图像处理开发资料，有很强的应用价值，如果您对这方面感兴趣，我想您一定会喜欢的！

Preface xi Acknowledgements xvii 1 Image Processing 1 1.1 Basic Definitions 2 1.2 Image Formation 3 1.3 Image Processing Operations 7 1.4 Example Application 9 1.5 Real-Time Image Processing 11 1.6 Embedded Image Processing 12 1.7 Serial Processing 12 1.8 Parallelism 14 1.9 Hardware Image Processing Systems 18 2 Field Programmable Gate Arrays 21 2.1 Programmable Logic 21 2.1.1 FPGAs vs. ASICs 24 2.2 FPGAs and Image Processing 25 2.3 Inside an FPGA 26 2.3.1 Logic 27 2.3.2 Interconnect 28 2.3.3 Input and Output 29 2.3.4 Clocking 30 2.3.5 Configuration 31 2.3.6 Power Consumption 32 2.4 FPGA Families and Features 33 2.4.1 Xilinx 33 2.4.2 Altera 38 2.4.3 Lattice Semiconductor 44 2.4.4 Achronix 46 2.4.5 SiliconBlue 47 2.4.6 Tabula 47 2.4.7 Actel 48 2.4.8 Atmel 49 2.4.9 QuickLogic 50 2.4.10 MathStar 50 2.4.11 Cypress 51 2.5 Choosing an FPGA or Development Board 51 3 Languages 53 3.1 Hardware Description Languages 56 3.2 Software-Based Languages 61 3.2.1 Structural Approaches 63 3.2.2 Augmented Languages 64 3.2.3 Native Compilation Techniques 69 3.3 Visual Languages 72 3.3.1 Behavioural 73 3.3.2 Dataflow 73 3.3.3 Hybrid 74 3.4 Summary 77 4 Design Process 79 4.1 Problem Specification 79 4.2 Algorithm Development 81 4.2.1 Algorithm Development Process 82 4.2.2 Algorithm Structure 83 4.2.3 FPGA Development Issues 86 4.3 Architecture Selection 86 4.3.1 System Level Architecture 87 4.3.2 Computational Architecture 89 4.3.3 Partitioning between Hardware and Software 93 4.4 System Implementation 96 4.4.1 Mapping to FPGA Resources 97 4.4.2 Algorithm Mapping Issues 100 4.4.3 Design Flow 101 4.5 Designing for Tuning and Debugging 102 4.5.1 Algorithm Tuning 102 4.5.2 System Debugging 104 5 Mapping Techniques 107 5.1 Timing Constraints 107 5.1.1 Low Level Pipelining 107 5.1.2 Process Synchronisation 110 5.1.3 Multiple Clock Domains 111 5.2 Memory Bandwidth Constraints 113 5.2.1 Memory Architectures 113 5.2.2 Caching 116 5.2.3 Row Buffering 117 5.2.4 Other Memory Structures 118 vi Contents 5.3 Resource Constraints 122 5.3.1 Resource Multiplexing 122 5.3.2 Resource Controllers 125 5.3.3 Reconfigurability 130 5.4 Computational Techniques 132 5.4.1 Number Systems 132 5.4.2 Lookup Tables 138 5.4.3 CORDIC 142 5.4.4 Approximations 150 5.4.5 Other Techniques 152 5.5 Summary 154 6 Point Operations 155 6.1 Point Operations on a Single Image 155 6.1.1 Contrast and Brightness Adjustment 155 6.1.2 Global Thresholding and Contouring 159 6.1.3 Lookup Table Implementation 162 6.2 Point Operations on Multiple Images 163 6.2.1 Image Averaging 164 6.2.2 Image Subtraction 166 6.2.3 Image Comparison 170 6.2.4 Intensity Scaling 171 6.2.5 Masking 173 6.3 Colour Image Processing 175 6.3.1 False Colouring 175 6.3.2 Colour Space Conversion 176 6.3.3 Colour Thresholding 192 6.3.4 Colour Correction 193 6.3.5 Colour Enhancement 197 6.4 Summary 197 7 Histogram Operations 199 7.1 Greyscale Histogram 199 7.1.1 Data Gathering 201 7.1.2 Histogram Equalisation 206 7.1.3 Automatic Exposure 210 7.1.4 Threshold Selection 211 7.1.5 Histogram Similarity 219 7.2 Multidimensional Histograms 219 7.2.1 Triangular Arrays 220 7.2.2 Multidimensional Statistics 222 7.2.3 Colour Segmentation 226 7.2.4 Colour Indexing 229 7.2.5 Texture Analysis 231 Contents vii 8 Local Filters 233 8.1 Caching 233 8.2 Linear Filters 239 8.2.1 Noise Smoothing 239 8.2.2 Edge Detection 241 8.2.3 Edge Enhancement 243 8.2.4 Linear Filter Techniques 243 8.3 Nonlinear Filters 248 8.3.1 Edge Orientation 250 8.3.2 Non-maximal Suppression 251 8.3.3 Zero-Crossing Detection 252 8.4 Rank Filters 252 8.4.1 Rank Filter Sorting Networks 255 8.4.2 Adaptive Histogram Equalisation 260 8.5 Colour Filters 261 8.6 Morphological Filters 264 8.6.1 Binary Morphology 264 8.6.2 Greyscale Morphology 269 8.6.3 Colour Morphology 270 8.7 Adaptive Thresholding 271 8.7.1 Error Diffusion 271 8.8 Summary 273 9 Geometric Transformations 275 9.1 Forward Mapping 276 9.1.1 Separable Mapping 277 9.2 Reverse Mapping 282 9.3 Interpolation 285 9.3.1 Bilinear Interpolation 286 9.3.2 Bicubic Interpolation 288 9.3.3 Splines 290 9.3.4 Interpolating Compressed Data 292 9.4 Mapping Optimisations 292 9.5 Image Registration 294 9.5.1 Feature-Based Methods 295 9.5.2 Area-Based Methods 299 9.5.3 Applications 305 10 Linear Transforms 309 10.1 Fourier Transform 310 10.1.1 Fast Fourier Transform 311 10.1.2 Filtering 318 10.1.3 Inverse Filtering 320 10.1.4 Interpolation 321 10.1.5 Registration 322 viii Contents 10.1.6 Feature Extraction 323 10.1.7 Goertzel’s Algorithm 324 10.2 Discrete Cosine Transform 325 10.3 Wavelet Transform 328 10.3.1 Filter Implementations 330 10.3.2 Applications of the Wavelet Transform 335 10.4 Image and Video Coding 336 11 Blob Detection and Labelling 343 11.1 Bounding Box 343 11.2 Run-Length Coding 346 11.3 Chain Coding 347 11.3.1 Sequential Implementation 347 11.3.2 Single Pass Algorithms 348 11.3.3 Feature Extraction 350 11.4 Connected Component Labelling 352 11.4.1 Random Access Algorithms 353 11.4.2 Multiple-Pass Algorithms 353 11.4.3 Two-Pass Algorithms 354 11.4.4 Single-Pass Algorithms 356 11.4.5 Multiple Input Labels 358 11.4.6 Further Optimisations 358 11.5 Distance Transform 359 11.5.1 Morphological Approaches 360 11.5.2 Chamfer Distance 360 11.5.3 Separable Transform 362 11.5.4 Applications 365 11.5.5 Geodesic Distance Transform 365 11.6 Watershed Transform 366 11.6.1 Flow Algorithms 366 11.6.2 Immersion Algorithms 367 11.6.3 Applications 369 11.7 Hough Transform 370 11.7.1 Line Hough Transform 371 11.7.2 Circle Hough Transform 373 11.7.3 Generalised Hough Transform 374 11.8 Summary 375 12 Interfacing 377 12.1 Camera Input 378 12.1.1 Camera Interface Standards 378 12.1.2 Deinterlacing 383 12.1.3 Global and Rolling Shutter Correction 384 12.1.4 Bayer Pattern Processing 384 Contents ix 12.2 Display Output 387 12.2.1 Display Driver 387 12.2.2 Display Content 390 12.3 Serial Communication 393 12.3.1 PS2 Interface 393 12.3.2 I2C 395 12.3.3 SPI 397 12.3.4 RS-232 397 12.3.5 USB 398 12.3.6 Ethernet 398 12.3.7 PCI Express 399 12.4 Memory 400 12.4.1 Static RAM 400 12.4.2 Dynamic RAM 401 12.4.3 Flash Memory 402 12.5 Summary 402 13 Testing, Tuning and Debugging 405 13.1 Design 405 13.1.1 Random Noise Sources 406 13.2 Implementation 409 13.2.1 Common Implementation Bugs 410 13.3 Tuning 412 13.4 Timing Closure 412 14 Example Applications 415 14.1 Coloured Region Tracking 415 14.2 Lens Distortion Correction 418 14.2.1 Characterising the Distortion 419 14.2.2 Correcting the Distortion 421 14.3 Foveal Sensor 424 14.3.1 Foveal Mapping 425 14.3.2 Using the Sensor 429 14.4 Range Imaging 429 14.4.1 Extending the Unambiguous Range 431 14.5 Real-Time Produce Grading 433 14.5.1 Software Algorithm 434 14.5.2 Hardware Implementation 436 14.6 Summary 439 References 441 Index 475 x Content

FPGA图像处理入门代码 灰度直方图的verilog实现