PotatoPie 4.0 实验教程(24) —— FPGA实现摄像头图像中心差分变换

为什么要对图像进行中心差分变换？

对图像进行中心差分变换的主要目的是计算图像中每个像素点的梯度。梯度在图像处理中是一个非常重要的概念，它可以用来描述图像中灰度变化的快慢和方向，常用于边缘检测、特征提取和图像增强等任务中。

具体来说，中心差分变换有以下几个作用：

1. 边缘检测：梯度可以帮助我们找到图像中的边缘，因为在边缘处像素的灰度值通常会发生较大的变化。通过计算梯度，我们可以找到这些变化较大的区域，从而实现边缘检测。

2. 特征提取：梯度可以用来提取图像中的一些重要特征，例如角点和边缘点。这些特征在图像匹配和目标识别等任务中非常有用。

3. 图像增强：梯度可以用来增强图像的对比度和细节。通过计算梯度，我们可以调整图像的灰度级，使得图像中的细节更加清晰。

4. 图像去噪：梯度可以帮助我们去除图像中的噪声。由于噪声通常会导致像素值的随机变化，因此在梯度计算中可以将这些随机变化过滤掉，从而实现去噪效果。

综上所述，通过对图像进行中心差分变换，我们可以获得图像中每个像素点的梯度信息，从而实现边缘检测、特征提取、图像增强和图像去噪等各种图像处理任务。

图像中心差分变换的算法

中心差分图像的计算公式是通过当前像素的后一像素和前一像素的差值除以2来得到的。具