本文主要是介绍基于FPGA的Sobel算法实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、图像的简单预处理对于FPGA来说是十分简单的，本篇博客是以源码的形式实现了一个行列分别均为128个长度图片做边缘检测，未对边界做进一步处理，给需要的人一些修改空间。
2、程序中都是源码，未采用任何IP核。
vivado：201901
matlab：2019a
3、模块图像输入输出均采用axis接口，其中tuser信号在输入和输出的第一个像素时被拉高，指示一帧的开始，last在输入和输出最后一个像素被拉高，表示一帧的结束。模块需要两种时钟，算法核模块需要略高于接口模块，窗口为3x3形式，参数输入为有符号数。
4、首先用matlab将图像数据写入txt.
clear;
clc;
I=imread('test.bmp');
figure(1);
imshow(I);
I2=rgb2gray(I);
gray_pic=I2';
figure(2);
imshow(I2);fid1 = fopen('image_gray.txt','wt');
fprintf(fid1,'%g\n',gray_pic);
fclose(fid1);
5、vivado 的tb中
//图像属性
localparam IM_NUM_ROW = 128;
localparam IM_NUM_COL = 128;//载入图像
reg [7:0] image_dat [0:IM_NUM_ROW*IM_NUM_COL-1];integer file_gray;
integer i;
integer j_gray;initial beginfile_gray=$fopen("../../../../../matlab/image_gray.txt","r");for (i=0; i<IM_NUM_ROW*IM_NUM_COL; i=i+1) begin j_gray = $fscanf(file_gray,"%d",image_dat[i][7:0]);end $fclose(file_gray);
end
//...
//...
integer image_out;initial beginimage_out = $fopen("../../../../../matlab/image_gray_out.txt","w");wait (data_finish == 1);#10000;$fclose(image_out);$stop;
endalways@(posedge axis_aclk) beginif(m_axis_tready && m_axis_tvalid) begin$fdisplay(image_out,"%d",m_axis_tdata[7:0]);end
end
仿真图如下
6、将vivado的输出导入matlab （此处有一个bug，因为未对边界做处理，所以图像的数据输出有x，在读取前，将x替换为0）
imagegrayout=load('image_gray_out.txt','r');
I3 = reshape(imagegrayout,128,128);
I4 = I3'./128;
figure(3);
imshow(I4);
7、运行matlab
8、程序还需要进一步修改，鉴于最近较忙，发上资源链接，对于有需要的人，自由发挥吧。
9、需要用到
状态机
axis流接口
帧数据整形
xpm_fifo_async原语配置
xpm_memory_sdpram原语配置
有符号数运算等
10、资源链接https://download.csdn.net/download/sinat_39724439/13373177
这篇关于基于FPGA的Sobel算法实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
