基于MATLAB与FPGA的图像处理教程

图书标准信息

• 作者 韩彬
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2023-01
• 版次 1
• ISBN 9787121447594
• 定价 98.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 288页
• 字数 438千字

【内容简介】

本书不是一本纯粹的基于软件算法的教程，亦不是一本单一讲述FPGA硬件实现的书，而是一本从图像处理算法理论基础出发，结合MATLAB软件实现，最终采用FPGA进行并行硬件加速的指南。书中选用了一些常用的图像处理算法，相关章节大都遵循\"算法理论→MATLAB软件验证→FPGA硬件实现”的流程，将这些算法由浅入深、循序渐进地从算法理论讲解到FPGA硬件实现。 本书适合对FPGA图像处理感兴趣的读者，需读者熟悉MATLAB软件与Verilog语言，并且具备一定的FPGA基础。如果是FPGA初学者，可以先阅读笔者的另外两本书：《FPGA设计技巧与案例开发详解（第3版）》《Verilog数字系统设计教程（第4版）》。 本书的所有例程均已经过了验证，并且已经在实际项目中得到了多次应用，配套的代码及参考资料可联系笔者获取（邮箱crazyfpga@qq.com）。

【作者简介】

韩彬，网名CrazyBingo（CB），分别在杭州电子科技大学、西安电子科技大学获得学士学位、硕士学位，曾在中兴微电子（深圳市中兴微电子技术有限公司）负责多年的多媒体SOC前端开发工作，以及FPGA加速验证等事宜，在视频图像前后处理算法加速领域，有丰富的经验与实战的积累。此外，这些年作者编写过大量FPGA教程，也编写过无数FPGA图像的处理方案与架构，并相继出版了《FPGA设计技巧与案例开发详解（第3版）》《Verilog数字系统教程（第4版）》等书，获得业界广泛好评。

【目录】

目    录

第1章  什么是硬件加速引擎1

1.1　CPU是怎么加速的？1

1.1.1  CPU体系结构加速1

1.1.2  CPU流水线加速3

1.2　什么是硬件加速引擎5

1.2.1  苹果M1芯片架构6

1.2.2  海思Hi3516A芯片架构8

1.2.3  本书图像加速内容9

1.3　FPGA软件仿真环境介绍10

1.3.1  FPGA目录规划约定10

1.3.2  仿真验证平台介绍10

1.3.3  相关软件环境介绍13

1.4　FPGA硬件验证平台介绍14

第2章  RGB转YCbCr算法介绍及MATLAB与FPGA实现17

2.1　RGB与YCbCr色域介绍17

2.1.1  RGB模型18

2.1.2  YCbCr色域介绍20

2.2　RGB转YCbCr加速运算22

2.2.1  让你的软件飞起来22

2.2.2  FPGA硬件加速思维24

2.2.3  FPGA硬件实现推导27

2.3　RGB转YCbCr的MATLAB实现27

2.3.1  MATLAB代码的设计27

2.3.2  仿真数据的准备31

2.4　RGB转YCbCr的FPGA实现32

2.4.1  FPGA代码的实现33

2.4.2  仿真流程的详解36

第3章  常用图像增强算法介绍及MATLAB与FPGA实现39

3.1　直方图均衡算法的实现39

3.1.1  直方图均衡的原理39

3.1.2  直方图均衡的MATLAB实现42

3.1.3  直方图均衡的FPGA实现47

3.1.4  直方图均衡的ModelSim仿真51

3.2　对比度算法的实现53

3.2.1  对比度增强的原理53

3.2.2  指数对比度增强的MATLAB实现56

3.2.3  指数对比度增强的FPGA实现58

3.2.4  指数对比度增强的ModelSim仿真60

3.3　Gamma映射算法的实现62

3.3.1  Gamma映射的原理62

3.3.2  Gamma映射的MATLAB实现66

3.3.3  Gamma映射的FPGA实现69

3.3.4  Gamma映射的ModelSim仿真71

第4章  常用图像降噪算法介绍及MATLAB与FPGA实现73

4.1　降噪原理介绍73

4.1.1  为什么要降噪73

4.1.2  什么是噪声73

4.1.3  图像降噪简介74

4.2　均值滤波算法的实现75

4.2.1  均值滤波算法的理论75

4.2.2  均值滤波的MATLAB实现75

4.2.3  均值滤波的FPGA实现78

4.2.4  均值滤波的ModelSim仿真82

4.3　中值滤波算法的实现84

4.3.1  中值滤波算法的理论84

4.3.2  中值滤波的MATLAB实现87

4.3.3  中值滤波的FPGA实现90

4.3.4  中值滤波的ModelSim仿真90

4.4　高斯滤波算法的实现93

4.4.1  高斯滤波算法的理论95

4.4.2  高斯滤波的MATLAB实现97

4.4.3  高斯滤波的FPGA实现99

4.4.4  高斯滤波的ModelSim仿真104

4.5　双边滤波算法的实现107

4.5.1  双边滤波算法的理论107

4.5.2  双边滤波的MATLAB实现109

4.5.3  双边滤波的FPGA实现118

4.5.4  双边滤波的ModelSim仿真123

第5章  常用图像二值化算法介绍及MATLAB与FPGA实现126

5.1　图像二值化的目的126

5.2　全局阈值二值化算法127

5.2.1  全局阈值二值化算法的理论与MATLAB实现128

5.2.2  全局阈值二值化的MATLAB实现131

5.2.3  全局阈值二值化的FPGA实现131

5.3　局部阈值二值化算法131

5.3.1  局部阈值二值化算法的理论131

5.3.2  局部阈值二值化的MATLAB实现132

5.3.3  局部阈值二值化的FPGA实现134

5.3.4  局部阈值二值化的ModelSim仿真136

5.4　Sobel边缘检测算法140

5.4.1  Sobel边缘检测算法的理论141

5.4.2  Sobel边缘检测的MATLAB实现142

5.4.3  Sobel边缘检测的FPGA实现144

5.4.4  Sobel边缘检测的ModelSim仿真145

5.5　二值化腐蚀、膨胀算法147

5.5.1  二值化腐蚀、膨胀算法的理论147

5.5.2  二值化腐蚀、膨胀的MATLAB实现148

5.5.3  二值化腐蚀、膨胀的FPGA实现152

5.5.4  二值化腐蚀、膨胀的ModelSim仿真153

5.6  帧间差算法及运动检测算法155

5.6.1  帧间差算法及运动检测算法的理论155

5.6.2  帧间差及运动检测的MATLAB实现157

5.6.3  帧间差及运动检测的FPGA实现164

第6章  常用图像锐化算法介绍及MATLAB与FPGA实现165

6.1　图像锐化的原理165

6.1.1  一阶微分的边缘检测166

6.1.2  二阶微分的边缘检测167

6.1.3  一阶微分与二阶微分的边缘检测对比168

6.2　Robert锐化算法的实现170

6.2.1  Robert锐化算法的理论170

6.2.2  Robert锐化的MATLAB实现170

6.2.3  Robert锐化的FPGA实现172

6.2.4  Robert锐化的ModelSim仿真173

6.3　Sobel锐化算法的实现176

6.3.1  Sobel锐化算法的理论176

6.3.2  Sobel锐化的MATLAB实现177

6.3.3  Sobel锐化的FPGA实现179

6.3.4  Sobel锐化的ModelSim仿真180

6.4　Laplacian锐化算法的实现182

6.4.1  Laplacian锐化算法的理论182

6.4.2  Laplacian锐化的MATLAB实现183

6.4.3  Laplacian锐化的FPGA实现185

6.4.4  Laplacian锐化的ModelSim仿真186

第7章  常用图像缩放算法介绍及MATLAB与FPGA实现190

7.1　最近邻插值算法的实现191

7.1.1  最近邻插值算法的理论191

7.1.2  最近邻插值的MATLAB实现192

7.1.3  最近邻插值的FPGA实现194

7.1.4  最近邻插值的ModelSim仿真197

7.2　双线性插值算法的实现199

7.2.1  双线性插值算法的理论199

7.2.2  双线性插值的MATLAB实现201

7.2.3  双线性插值的FPGA实现204

7.2.4  双线性插值的ModelSim仿真209

7.3　双三次插值算法的实现214

7.3.1  双三次插值算法的理论214

7.3.2  双三次插值的MATLAB实现216

7.3.3  双三次插值的FPGA实现219

7.4　浅谈基于深度学习的缩放算法219

7.4.1  DL-SR算法的理论219

7.4.2  DL-SR算法的性能提升222

7.4.3  DL-SR与High-level CV的区别223

7.4.4  DL-SR的几点思考与未来223

第8章  基于LeNet5的深度学习算法介绍及MATLAB与FPGA实现225

8.1  神经网络的介绍225

8.1.1  人工神经网络225

8.1.2  卷积神经网络226

8.2  基于LeNet5 卷积神经网络的MATLAB实现229

8.2.1  LeNet5卷积神经网络的简介229

8.2.2  LeNet5卷积神经网络的MATLAB实现230

8.2.3  基于LeNet5卷积神经网络的FPGA实现233

8.3  基于摄像头的字符识别FPGA Demo的搭建与实现240

第9章  传统ISP及AISP的图像处理硬件加速引擎介绍248

9.1  ISP介绍248

9.1.1  ISP简介248

9.1.2  ISP的应用250

9.1.3  ISP基础算法及流水线253

9.1.4  Bayer域的图像处理算法254

9.1.5  RGB域的图像处理算法256

9.1.6  YUV域的图像处理算法258

9.2  基于AI的ISP图像加速引擎介绍259

9.2.1  AI在图像领域的应用259

9.2.2  AISP简介260

9.2.3  AISP的产业化应用265

9.2.4  本章小结267

延伸阅读268

缩略语271