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基于FPGA的图像直方图统计Verilog开发与开发板硬件测试,通过显示器显示直方图

news 2026/6/29 0:51:17

1.前言

2.算法运行效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法理论概述

5.1 图像数据传输

5.2 直方图统计算法

5.3 时序控制和电路设计

6.算法完整程序工程

1.前言

基于FPGA的图像直方图统计实现主要是通过利用FPGA的并行处理能力，对图像中的每个像素进行统计，以计算出每个灰度级出现的次数或概率。这个过程涉及到对图像数据的快速读取、处理和存储，以及时序控制和电路设计。

2.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

matlab仿真结果

FPGA硬件测试效果(红色柱子)与MATLAB测试对比(蓝色柱子)

3.算法运行软件版本

vivado2022.2/MATLAB2022b

4.部分核心程序

（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）

............................................... wire[15:0]o_cnt1,o_cnt2,o_cnt3,o_cnt4,o_cnt5,o_cnt6,o_cnt7,o_cnt8,o_cnt9,o_cnt10,o_cnt11,o_cnt12,o_cnt13,o_cnt14,o_cnt15,o_cnt16,o_cnt17,o_cnt18,o_cnt19,o_cnt20,o_cnt21,o_cnt22,o_cnt23,o_cnt24,o_cnt25; im_hist im_hist_u( .i_clk (Clkdiv), .i_rst (rst), .i_ready (R_ready), .i_xin (o_gray), .i_base (0),//为了显示直观，加入一个偏移值，不同图片，需要调整 .o_cnt1 (o_cnt1), .o_cnt2 (o_cnt2), .o_cnt3 (o_cnt3), .o_cnt4 (o_cnt4), .o_cnt5 (o_cnt5), .o_cnt6 (o_cnt6), .o_cnt7 (o_cnt7), .o_cnt8 (o_cnt8), .o_cnt9 (o_cnt9), .o_cnt10 (o_cnt10), .o_cnt11 (o_cnt11), .o_cnt12 (o_cnt12), .o_cnt13 (o_cnt13), .o_cnt14 (o_cnt14), .o_cnt15 (o_cnt15), .o_cnt16 (o_cnt16), .o_cnt17 (o_cnt17), .o_cnt18 (o_cnt18), .o_cnt19 (o_cnt19), .o_cnt20 (o_cnt20), .o_cnt21 (o_cnt21), .o_cnt22 (o_cnt22), .o_cnt23 (o_cnt23), .o_cnt24 (o_cnt24), .o_cnt25 (o_cnt25) ); //v_cnt>=30 & v_cnt<=749:720 //h_cnt>=370 & h_cnt<=1649:1280 ............................................ assign rgb_r_reg=(key==1'b1)?ww_R:doutR; assign rgb_g_reg=(key==1'b1)?ww_G:doutG; assign rgb_b_reg=(key==1'b1)?ww_B:doutB; ila_0 ila_0u ( .clk(clk), // input wire clk .probe0({ o_gray,addra,o_cnt1,o_cnt2,o_cnt3,o_cnt4,o_cnt5,o_cnt6,o_cnt7,o_cnt8,o_cnt9,o_cnt10,o_cnt11,o_cnt12,o_cnt13,o_cnt14,o_cnt15,o_cnt16,o_cnt17,o_cnt18,o_cnt19,o_cnt20,o_cnt21,o_cnt22,o_cnt23,o_cnt24,o_cnt25,cnt,R_ready }) // input wire [39:0] probe0 ); endmodule 0X2_007m

5.算法理论概述

下面详细介绍其实现过程：

5.1 图像数据传输

我们需要通过接口板将图像数据传输到FPGA芯片中。这个过程通常包括读取本地文件夹中的图像数据、将数据传输到FPGA中。

5.2 直方图统计算法

在图像数据传输完成后，我们需要设计一个直方图统计算法，以对图像中的每个像素进行统计。这个算法通常包括以下步骤：设置一个数组，用于存储每个灰度级出现的次数或概率。遍历图像中的每个像素，对每个像素的灰度值进行判断，然后对相应的数组元素进行+1操作。完成遍历后，数组中的每个元素就代表了图像中对应灰度级出现的次数或概率。