• 基于FPGA的RGB图像转Ycbcr实现,包括tb测试文件以及MATLAB辅助验证


    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


    1.算法运行效果图预览

    FPGA的数据导入到matlab进行显示

    2.算法运行软件版本

    Vivado2019.2

    matlab2022a

    3.部分核心程序

    1. `timescale 1ns / 1ps
    2. //
    3. // Company:
    4. // Engineer:
    5. //
    6. // Create Date: 2023/08/01
    7. // Design Name:
    8. // Module Name: RGB2gray
    9. // Project Name:
    10. // Target Devices:
    11. // Tool Versions:
    12. // Description:
    13. //
    14. // Dependencies:
    15. //
    16. // Revision:
    17. // Revision 0.01 - File Created
    18. // Additional Comments:
    19. //
    20. //
    21. module test_image;
    22. reg i_clk;
    23. reg i_rst;
    24. reg [7:0] Rbuff [0:100000];
    25. reg [7:0] Gbuff [0:100000];
    26. reg [7:0] Bbuff [0:100000];
    27. reg [7:0] i_Ir,i_Ig,i_Ib;
    28. wire [7:0] o_Y,o_Cr,o_Cb;
    29. integer fids1,dat1,fids2,dat2,fids3,dat3,jj=0;
    30. 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
    31. initial
    32. begin
    33. fids3 = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\code\\b.bmp","rb");
    34. dat3 = $fread(Bbuff,fids3);
    35. $fclose(fids3);
    36. end
    37. initial
    38. begin
    39. i_clk=1;
    40. i_rst=1;
    41. #1200;
    42. i_rst=0;
    43. end
    44. always #5 i_clk=~i_clk;
    45. always@(posedge i_clk)
    46. begin
    47. i_Ir<=Rbuff[jj];
    48. i_Ig<=Gbuff[jj];
    49. i_Ib<=Bbuff[jj];
    50. jj<=jj+1;
    51. end
    52. main_gray main_gray_u(
    53. .i_clk (i_clk),
    54. .i_rst (i_rst),
    55. .i_image_R (i_Ir),
    56. .i_image_G (i_Ig),
    57. .i_image_B (i_Ib),
    58. .o_Y (o_Y),// Y
    59. .o_Cr (o_Cr),// Y
    60. .o_Cb (o_Cb)// Y
    61. );
    62. 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
    63. integer fout3;
    64. initial begin
    65. fout3 = $fopen("Cb.txt","w");
    66. end
    67. always @ (posedge i_clk)
    68. begin
    69. if(jj<=66616)
    70. $fwrite(fout3,"%d\n",o_Cb);
    71. else
    72. $fwrite(fout3,"%d\n",0);
    73. end
    74. endmodule
    75. 0X_004m

    4.算法理论概述

          基于FPGA的RGB图像转Ycbcr转换的实现,主要是通过数字电路的设计,利用硬件并行处理的能力,快速完成图像数据的转换。

            RGB和YcbCr都是色彩空间的一种表示方式。RGB是依据人眼识别的颜色定义的一种颜色标准,R(红)、G(绿)、B(蓝)三种颜色可以混合出所有颜色。而YCbCr是一种色彩空间,主要用于数字图像和视频处理,Y表示亮度分量,Cb和Cr表示色度分量。

    RGB转YCbCr的转换公式如下:

    Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
    Cb = -0.169R - 0.331G + 0.5B + 128
    Cr = 0.5R - 0.419G - 0.081B + 128

    以上公式是基于以下定义:

    • Y是亮度分量,表示图像的明亮程度。
    • Cb是蓝色色度分量,表示蓝色和洋红色的强度。
    • Cr是红色色度分量,表示红色和青色的强度。

          在FPGA上实现RGB到YCbCr的转换,可以通过硬件描述语言(如VHDL或Verilog)编写一个数字电路模块。这个模块接收RGB图像数据作为输入,然后根据上述公式计算出对应的YCbCr值,并输出。

    具体的实现过程可能包括以下几个步骤:

    1. 定义一个适当的数据路径和寄存器来存储RGB图像数据和计算过程中的中间值。
    2. 设计适当的组合逻辑或时序逻辑来实现上述公式的计算。这可能包括一些基本的数学运算,如加法和乘法。
    3. 设计控制逻辑来控制整个转换过程,包括数据的输入和输出。
    4. 在FPGA上实现这个模块,并进行适当的测试以确保其正常工作。

           这种转换在视频编解码器中非常常见,因为YCbCr格式对人类的视觉系统更有利,能够更好地压缩图像数据。对于需要实时处理大量图像数据的应用,如视频流处理,利用FPGA的并行处理能力可以大大提高处理速度。

    5.算法完整程序工程

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/aycd1234/article/details/132768732