基于FPGA的图像RGB转HSV实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

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

4.1. RGB与HSV色彩空间

4.2. RGB到HSV转换原理

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

将FPGA的仿真结果导入到matlab中：

2.算法运行软件版本

vivado2019.2

matlab2022a

3.部分核心程序

`timescale 1ns / 1ps
//
// Company: 
// Engineer: 
// 
// Create Date: 2023/08/01  
// Design Name: 
// Module Name: RGB2gray
// Project Name: 
// Target Devices: 
// Tool Versions: 
// Description: 
// 
// Dependencies: 
// 
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
// 
//
 
 
module test_image;
 
reg i_clk;
reg i_rst;
reg [7:0] Rbuff [0:100000];
reg [7:0] Gbuff [0:100000];
reg [7:0] Bbuff [0:100000];
reg [7:0] i_Ir,i_Ig,i_Ib;
wire [7:0] o_H,o_S,o_V;
integer fids1,dat1,fids2,dat2,fids3,dat3,jj=0;
 
 
 
 
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz
initial 
begin
	fids1 = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\R.bmp","rb");
	dat1  = $fread(Rbuff,fids1);
	$fclose(fids1);
end
 
initial 
begin
	fids2 = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\G.bmp","rb");
	dat2  = $fread(Gbuff,fids2);
	$fclose(fids2);
end
 
initial 
begin
	fids3 = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\B.bmp","rb");
	dat3 = $fread(Bbuff,fids3);
	$fclose(fids3);
end
 
 
 
initial 
begin
i_clk=1;
i_rst=1;
#1200;
i_rst=0;
end 
 
always #5  i_clk=~i_clk;
 
always@(posedge i_clk) 
begin
	i_Ir<=Rbuff[jj];
	i_Ig<=Gbuff[jj];
	i_Ib<=Bbuff[jj];
	jj<=jj+1;
end
 
 
 
main_RGB2HSV main_RGB2HSV_u(
.i_clk    (i_clk),
.i_rst    (i_rst),
.i_image_R      (i_Ir),
.i_image_G      (i_Ig),
.i_image_B      (i_Ib),
.o_H            (o_H),// Y 
.o_S            (o_S),// Y 
.o_V            (o_V)
);
 
 
integer fout1;
initial begin
 fout1 = $fopen("H.txt","w");
end
 
always @ (posedge i_clk)
 begin
    if(jj<=66616)
	$fwrite(fout1,"%d\n",o_H);
	else
	$fwrite(fout1,"%d\n",0);
end
 
integer fout2;
initial begin
 fout2 = $fopen("S.txt","w");
end
 
always @ (posedge i_clk)
 begin
    if(jj<=66616)
	$fwrite(fout2,"%d\n",o_S);
	else
	$fwrite(fout2,"%d\n",0);
end
 
 
integer fout3;
initial begin
 fout3 = $fopen("V.txt","w");
end
 
always @ (posedge i_clk)
 begin
    if(jj<=66616)
	$fwrite(fout3,"%d\n",o_V);
	else
	$fwrite(fout3,"%d\n",0);
end
 
 
 
 
 
endmodule
0X_022m

4.算法理论概述

        在数字图像处理中，色彩空间的转换是常见的操作。其中，RGB和HSV是两种经常使用的色彩空间。RGB基于红、绿、蓝三种颜色的组合，而HSV则代表色相、饱和度和明度。本文将探讨如何基于FPGA实现RGB到HSV的转换，并深入讨论其背后的原理和数学公式。

4.1. RGB与HSV色彩空间

       RGB色彩空间：RGB色彩模型采用三维笛卡尔坐标系统，红、绿、蓝三原色位于三个角上。原色值位于坐标轴上的点，而其他颜色则位于立方体内部。通过三原色的不同强度组合，可以得到各种颜色。 RGB是从颜色发光的原理来设计定的，通俗点说它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯，当它们的光相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却等于两者亮度之总和，越混合亮度越高，即加法混合。红、绿、蓝三个颜色通道每种色各分为256阶亮度，在0时“灯”最弱——是关掉的，而在255时“灯”最亮。当三色灰度数值相同时，产生不同灰度值的灰色调，即三色灰度都为0时，是最暗的黑色调；三色灰度都为255时，是最亮的白色调。在电脑中，RGB的所谓“多少”就是指亮度，并使用整数来表示。通常情况下，RGB各有256级亮度，用数字表示为从0、1、2...直到255。注意虽然数字最高是255，但0也是数值之一，因此共256级。

       HSV色彩空间：HSV色彩空间更加接近人类视觉对色彩的感知。其中，H（Hue）代表色相，表示颜色的基本属性；S（Saturation）代表饱和度，表示颜色的深浅；V（Value）代表明度，表示颜色的明亮程度。

       HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用比较广泛，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H, Hue），饱和度（S,Saturation），明度（V, Value）。

色调H

        用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；

饱和度S

        饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。

明度V

        明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。

4.2. RGB到HSV转换原理

RGB到HSV的转换涉及以下步骤：

首先将RGB值标准化到[0,1]范围。对于8位的RGB值，可以通过除以255来完成这一步。

然后计算色相H，饱和度S，明度V

5.算法完整程序工程

OOOOO

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