用FPGA 实现图像边缘检测

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本文主要内容是实现图像的边缘检测功能

目录

mif文件的制作
调用 ip 核生成rom以及在 questasim 仿真注意问题
灰度处理
均值滤波：重点是3*3 像素阵列的生成
sobel边缘检测
图片的显示
结果展示

mif文件的制作受资源限制，将图片像素定为 160 * 120，将图片数据制成 mif 文件，对 rom ip 核进行初始化。mif文件的制作方法网上有好多办法，因此就不再叙述了，重点说mif文件的格式。
1、mif文件的格式为：

1 WIDTH=16 ; //数据位宽
2 DEPTH=19200 ; // rom 深度即图片像素点的个数
3 ADDRESS_RADIX=UNS ; //地址数据格式
4 DATA_RADIX=BIN ; //数据格式
5 CONTENT
6 BEGIN
7 0:1010110011010000 ; // 地址：数据；注意格式要和上面定义的保持统一
8 1:1010110011010000 ;
9 2:1010010010110000 ;
10 ......
11 19198:1110011011111001 ;
12 19199:1110011011011000 ;
13 END;

复制代码

调用ip 核生成 rom 以及在 questasim 仿真注意问题这部分内容见上篇链接：https://www.cirmall.com/bbs/thread-96158-1-1.html

灰度处理任何颜色都由红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为( R,G,B )那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：

浮点算法：Gray=0.299R+0.587G+0.114B

平均值法：Gray=(R+G+B)/3;

仅取单色（如绿色）：Gray=G；

将计算出来的Gray值同时赋值给 RGB 三个通道即RGB为(Gray,Gray,Gray)，此时显示的就是灰度图。通过观察调色板就能看明了。通过观察可知，当RGB三个通道的值相同时即为灰色，Gray的值越大，颜色越接近白色，反之越接近黑色（这是我自己的理解，不严谨错误之处请大神指正）。

此次我采用是浮点算法来实现灰度图的，我的图片数据是RGB565 格式，
难点: 如何进行浮点运算。
思路：先将数据放大，然后再缩小。

例如：
Gray=0.299R+0.587G+0.114B转化为 Gray=(77R+150G+29B)>>8 即可，这里有一个技巧，若 a 为 16 位即 a [15:0],那么 a>>8 与 a [15：8]是一样的。
核心代码如下：

always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(rst_n==1'b0)begin
red_r1 <= 0 ;
green_r1 <= 0 ;
blue_r1 <= 0 ;
end
else begin
red_r1 <= red * 77 ; //放大后的值
green_r1 <= green * 150;
blue_r1 <= blue * 29 ;
end
end
always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(rst_n==1'b0)begin
Gray <= 0; // 三个数之和
end
else begin
Gray <= red_r1 + green_r1 + blue_r1;
end
end
always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(rst_n==1'b0)begin
post_data_in <= 0; //输出的灰度数据
end
else begin
post_data_in <= { Gray[13:9], Gray[13:8], Gray[13:9] };//将Gray值赋值给RGB三个通道
end
end

复制代码

均值滤波

均值滤波的原理链接：https://www.cirmall.com/bbs/thread-96163-1-1.html

难点：如何生成 3*3 的像素阵列。
我们可以利用 ip 核生成移位寄存器，方法与 ip 核生成 rom 一样，详情见目录 2 因此不再赘述。

仿真波形如下 row_1 , row_2 , row_3 是指图像的第一、二、三行的数据，Per_href 是行有效信号（受VGA时序的启发，从 rom 中读取数据时设计了行有效和场有效的控制信号，事半功倍，有了利于仿真查错和数据的控制）。从 3 开始就出现了3*3 的像素阵列，这时候就可以求取周围 8 个像素点的平均值，进行均值滤波。

下面这个图是我自己画的 FPGA 如何将矩阵数据处理成并行的像素点，可以结合下面的代码好好理解，这也是精华所在。
正方形红框框起来的是第一个完整的 3*3 矩阵，长方形红框框起来的是并行的像素点，在此基础上就可以求得平均值，进行均值滤波。
从下图也能看到 3*3 矩阵从左往右滑动。
第一个3*3 阵列。
0  1  2 -- >  p11 p12 p13
3  4  5 -- >  p21 p22 p23
6  7  8 -- >  p31 p32 p33

核心代码如下：

reg [5:0]p_11,p_12,p_13; // 3 * 3 卷积核中的像素点
reg [5:0]p_21,p_22,p_23;
reg [5:0]p_31,p_32,p_33;
reg [8:0]mean_value_add1,mean_value_add2,mean_value_add3;//每一行之和
always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(rst_n==1'b0)begin
{p_11,p_12,p_13} <= {5'b0,5'b0,5'b0} ;
{p_21,p_22,p_23} <= {15'b0,15'b0,15'b0};
{p_31,p_32,p_33} <= {15'b0,15'b0,15'b0};
end
else begin
if(per_href_ff0==1&&flag_do==1)begin
{p_11,p_12,p_13}<={p_12,p_13,row_1};
{p_21,p_22,p_23}<={p_22,p_23,row_2};
{p_31,p_32,p_33}<={p_32,p_33,row_3};
end
else begin
{p_11,p_12,p_13}<={5'b0,5'b0,5'b0};
{p_21,p_22,p_23}<={5'b0,5'b0,5'b0}
{p_31,p_32,p_33}<={5'b0,5'b0,5'b0}
end
end
end
always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(rst_n==1'b0)begin
mean_value_add1<=0;
mean_value_add2<=0;
mean_value_add3<=0;
end
else if(per_href_ff1)begin
mean_value_add1<=p_11+p_12+p_13;
mean_value_add2<=p_21+ 0 +p_23;
mean_value_add3<=p_31+p_32+p_33;
end
end
wire [8:0]mean_value;//8位数之和
wire [5:0]fin_y_data; //平均数，除以8，相当于左移三位。
assign mean_value=mean_value_add1+mean_value_add2+mean_value_add3;
assign fin_y_data=mean_value[8:3];

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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。

如果梯度G大于某一阀值则认为该点(x,y)为边缘点。

用的是边缘检测算法。
难点：(1)掌握了 3*3 像素阵列，Gx 与 Gy 就很好计算了 (注意问题：为了避免计算过程中出现负值，所以将正负值分开单独计算，具体见代码)
(2)G的计算需要开平方，如何进行开平方运算
Quartus 提供了开平方 ip 核，因此我们直接调用就好了。

代码：

reg [8:0] p_x_data ,p_y_data ; // x 和 y 的正值之和
reg [8:0] n_x_data ,n_y_data ; // x 和 y 的负值之和
reg [8:0] gx_data ,gy_data ; //最终结果
always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(rst_n==1'b0)begin
p_x_data <=0;
n_x_data <=0;
gx_data <=0;
end
else if(per_href_ff1==1) begin
p_x_data <= p_13 + (p_23<<1) + p_33 ;
n_x_data <= p_11 + (p_12<<1 )+ p_13 ;
gx_data <= (p_x_data >=n_x_data)? p_x_data - n_x_data : n_x_data - p_x_data ;
end
else begin
p_x_data<=0;
n_x_data<=0;
gx_data <=0;
end
end
always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(rst_n==1'b0)begin
p_y_data <=0;
n_y_data <=0;
gy_data <=0;
end
else if(per_href_ff1==1) begin
p_y_data <= p_11 + (p_12<<1) + p_13 ;
n_y_data <= p_31 + (p_32<<1) + p_33 ;
gy_data <= (p_y_data >=n_y_data)? p_y_data - n_y_data : n_y_data - p_y_data ;
end
else begin
p_y_data <=0;
n_y_data <=0;
gy_data <=0;
end
end
//求平方和,调用ip核开平方
reg [16:0] gxy; // Gx 与 Gy 的平方和
always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(rst_n==1'b0)begin
gxy<=0;
end
else begin
gxy<= gy_data* gy_data + gx_data* gx_data ;
end
end
wire [8:0] squart_out ;
altsquart u1_altsquart ( //例化开平方的ip核
.radical (gxy),
.q (squart_out), //输出的结果
.remainder()
);
//与阈值进行比较
reg [15:0] post_y_data_r;
always @(posedge clk or negedge rst_n)begin
if(rst_n==1'b0)begin
post_y_data_r<=16'h00;
end
else if(squart_out>=threshold)
post_y_data_r<=16'h00 ;
else
post_y_data_r<=16'hffff ;
end

复制代码

图片的显示本来是想用 VGA 来显示图片的，由于条件的限制没能实现，最终只能将处理完的数据输出保存在 .txt 文件中，然后借助好友写的网页进行显示。
难点：(1) 如何将数据流输出保存到 .txt 文件中。
(2) 网页的使用及注意事项
在testbench里加入下面所示代码即可将图片数据保存到 .txt 文本
代码如下：

integer w_file;
initial
w_file = $fopen("data_out_3.txt"); //保存数据的文件名
always @(posedge clk or negedge rst_n)
begin
if(flag_write==1&&post_href==1)//根据自己的需求定义
$fdisplay(w_file,"%b",post_y_data);
end

复制代码

网页的界面如下，将参数设置好以后就可以显示图片。
下载：

aggregrate.html (1.96 KB, 下载次数: 2)

注意：由于此网站是量身定做的，所以只能显示数据格式为RGB565的16位二进制的数才能正确显示，注意不能有分号，正确格式示例如下，必须严格遵守

data.txt (124 Bytes, 下载次数: 1)

结果展示原图

灰度图

均值滤波

边缘检测（阈值为5）

边缘检测（阈值为10）

边缘检测（阈值为16）

小结：均值滤波处理后的图片有明显的黑边，产生这一现象的原因就是生成 3*3 像素矩阵和取像素值时数据有损失造成的，但是这也是可以优化的，后续我会继续努力不断完善。

用FPGA 实现图像边缘检测

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