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基于MATLAB和FPGA的图像滤波处理(MATLAB 2021a与ISE 14.7环境)

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简介:
本项目利用MATLAB 2021a进行高效的图像滤波算法设计,并通过Xilinx ISE 14.7在FPGA平台上实现,结合软硬件优势提升图像处理性能。 将数据保存为串行格式: ```matlab Dat = []; for i = 1:R Dat = [Dat I1(i,:)]; end fid = fopen(Image_test.coe, wt); fprintf(fid, memory_initialization_radix = 10;\n); fprintf(fid, \n); fprintf(fid, memory_initialization_vector = \n); for i = 1:length(Dat) if i < length(Dat) fprintf(fid, %d,\n, Dat(i)); else fprintf(fid, %d;\n, Dat(i)); end end ``` 这段代码首先创建一个空数组`Dat`,然后通过循环将矩阵`I1`的每一行添加到这个数组中。接着打开名为Image_test.coe的文件进行写操作,并向该文件输出初始化内存所需的特定格式字符串和数据值。

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客服
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  • MATLABFPGAMATLAB 2021aISE 14.7
    优质
    本项目利用MATLAB 2021a进行高效的图像滤波算法设计,并通过Xilinx ISE 14.7在FPGA平台上实现,结合软硬件优势提升图像处理性能。 将数据保存为串行格式: ```matlab Dat = []; for i = 1:R Dat = [Dat I1(i,:)]; end fid = fopen(Image_test.coe, wt); fprintf(fid, memory_initialization_radix = 10;\n); fprintf(fid, \n); fprintf(fid, memory_initialization_vector = \n); for i = 1:length(Dat) if i < length(Dat) fprintf(fid, %d,\n, Dat(i)); else fprintf(fid, %d;\n, Dat(i)); end end ``` 这段代码首先创建一个空数组`Dat`,然后通过循环将矩阵`I1`的每一行添加到这个数组中。接着打开名为Image_test.coe的文件进行写操作,并向该文件输出初始化内存所需的特定格式字符串和数据值。
  • MATLAB平滑
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    本项目利用MATLAB平台进行图像处理研究,重点探讨并实现了多种图像平滑滤波算法,有效减少噪声干扰,提升图像质量。 图像平滑滤波的方法包括邻域平均法、中值滤波和自适应维纳滤波。其中,邻域平均法使用如下8领域模板进行处理:M8=[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1];该模板被标准化为M8=M8/8;然后通过filter2函数应用到图像I1上得到结果J2。这种方法中,每个像素的灰度值由其预定邻域(此处为8领域)内若干像素的灰度值共同决定。
  • XC6SLX9ISE 14.7开发MultibootGolden工程实现
    优质
    本项目采用XC6SLX9 FPGA芯片及ISE 14.7开发工具,实现了多引导系统(Multiboot)设计,并构建了稳定可靠的黄金参考库(Golden),用于高效验证和测试FPGA配置方案。 关于Multiboot和Golden的介绍可以参考以下内容:https://blog..net/whik1194/article/details/129719775 去掉链接后的内容如下: 关于Multiboot和Golden的介绍,可参阅相关文章。
  • FPGAMATLAB中值实现
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    本研究利用FPGA和MATLAB平台实现了高效的图像中值滤波算法,有效去除了噪声,保持了图像细节。 这段内容包括了图像中值滤波的MATLAB处理方法、数值图像处理中的中值滤波FPGA实现以及关于中值滤波实现的详细介绍文档。
  • MATLAB域维纳
    优质
    本研究运用MATLAB平台,在小波变换框架下探讨并实现了维纳滤波算法对图像去噪及恢复的应用,旨在提升图像清晰度与质量。 在图像处理与分析作业中,以lena图像为例进行小波域维纳滤波的编程实现: 1. 首先,在原始图像上叠加高斯噪声。 2. 使用三次分解后执行维纳滤波再逐层返回,采用dwt2函数来完成。具体步骤为:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X, bior2.2)。 3. 在每次计算中处理的是CH、CV和CD这三个高频分量。 4. 计算完成后与低频成分进行重构复原,以恢复图像的原始状态。 5. 最终比较三次维纳滤波后的结果与原始图像之间的差异。发现这些差值主要集中在边缘部分,这表明在滤波过程中一些高频信息被去除掉了。然而整体来看,这种滤波方法的效果还是相当不错的。
  • MATLABISE及ModelSim协同FPGA FIR器设计
    优质
    本项目采用MATLAB、ISE和ModelSim软件,实现FPGA上FIR滤波器的设计与验证,优化了信号处理性能。 本段落首先使用MATLAB生成两个不同频率的正弦信号,并将这两个信号相加以形成一个混叠波形;接着利用MATLAB设计FIR低通滤波器并将其用Verilog语言实现,通过ISE和Modelsim进行联合仿真以去除高频信号。最后,经过滤波的数据被送回到MATLAB中进行进一步分析。
  • MATLAB维纳程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现维纳滤波技术,有效去除图像噪声并恢复图像清晰度。适合于图像处理与分析领域的学习和研究使用。 使用MATLAB处理图像包括显示原图以及噪声处理后的图像,并展示经过维纳滤波还原的图像。根据实验结果,该程序表现出良好的性能。
  • MATLAB双边程序
    优质
    本简介介绍了一种使用MATLAB编写的高效双边滤波图像处理程序。该工具能够有效地对图像进行去噪和边缘保持处理,同时保留图像的重要细节特征。适用于多种图像处理任务需求。 利用双边滤波方法进行图像处理,所用的软件为MATLAB。其中一个.m文件是函数文件,另一个.m文件用于测试。整个处理过程大约需要十多秒到二三十秒不等,请耐心等待运行结果。
  • MATLABRGB空间同态
    优质
    本研究采用MATLAB平台,在RGB色彩空间中应用同态滤波技术进行图像增强处理,旨在改善图像对比度和细节展示。 此代码可以直接对彩色图像进行同态滤波处理,效果良好且图像纹理清晰。代码包含详细备注,易于理解。
  • MATLAB代码实现-BM3D_MATLAB
    优质
    本项目介绍了一种利用MATLAB语言实现的BM3D(Block Matching and 3-D filtering)算法,专注于高质量的图像去噪和增强。通过详细的代码注释与示例,帮助用户理解和应用先进的图像处理技术。 该代码基于Windows 10 和 macOS Catalina 10.15.4 的 Matlab 2020a 构建,用于实现 BM3D 图像处理滤波方法的第一阶段。结果表明,此代码运行速度快且准确度高。 为了更好地学习和理解 BM3D 方法,建议参考以下文献: - H.Hou, C.Zhao, D.Yang 和 Y.Cheng 的“关于‘稀疏 3D 变换域协同过滤的图像降噪’的评论”,发表于 IEEE Transactions on Image Processing 第20卷第1期,页码为268-270,出版日期为2011年1月。 - K.Dabov, A.Foi, V.Katkovnik 和 K.Egiazarian 的“稀疏 3D 变换域协同过滤的图像降噪”,发表于 IEEE 图像处理交易 第16卷第8期,页码为2080-2095,出版日期为2007年8月。