基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和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

(完整程序运行后无水印)

这里实现的是256*256双线性插值到512*512的系统模块

局部放大:

将数据导入到matlab,得到插值效果图:

2.算法运行软件版本

matlab2022a

vivado2019.2

3.部分核心程序

(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

`timescale 1ns / 1ps
//
// Company: 
// Engineer: 
// 
// Create Date: 2022/10/04 05:24:01
// Design Name: 
// Module Name: tops
// Project Name: 
// Target Devices: 
// Tool Versions: 
// Description: 
// 
// Dependencies: 
// 
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
// 

............................................................................

wire [8:0]tmp1 = mat11+mat21;
wire [8:0]tmp2 = mat12+mat22;

reg[7:0]AxB1;
reg[7:0]AxB2;
reg[7:0]AxBxC;

wire [8:0]tmp3 = AxB1+AxB2;
always @(posedge i_clk_2 or posedge i_rst)
begin
     if(i_rst)
     begin
     AxB1    <= 8'd0;
     AxB2    <= 8'd0;
     AxBxC   <= 8'd0;
     end
else begin
          if(cnt_r8[0] == 1'b0)
          begin
          AxB1 <= mat11;
          AxB2 <= mat12;
          end
          if(cnt_r8[0] == 1'b1)
          begin
          AxB1 <= tmp1[8:1];
          AxB2 <= tmp2[8:1];
          end

          if(cnt_c9[0] == 1'b0)
          begin
          AxBxC <= AxB1;
          end
          if(cnt_c9[0] == 1'b1)
          begin
          AxBxC <= tmp3[8:1];
          end 
     end
end 

assign o_image=AxBxC;

 
endmodule
0X_039m

4.算法理论概述

       在图像处理领域,图像缩放是一项常见的任务。图像双线性插值算法是一种常用的图像缩放方法,它可以在不损失图像质量的前提下,对图像进行放大或缩小。随着现场可编程门阵列(FPGA)技术的不断发展,基于 FPGA 的图像双线性插值算法成为了一种高效、灵活的图像缩放解决方案。

       图像双线性插值算法是一种基于线性插值的图像缩放方法。它通过对图像中的每个像素点进行插值计算,得到缩放后的图像。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

简简单单做算法

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值