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1、二值图像 FPGA腐蚀算法解析1 背景知识二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、BW、单色图像表示二值图像。二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素不是0就是1，再无其他过渡的灰度值。腐蚀和膨胀是形态学处理的基础，许多形态学算法都是以这两种操作作为基础的。图1 a一幅大小为486x486的连线模板二值图像，图1bd分别使用11x11,15X15和45X45的模板进行腐蚀。我们从这个例子看到，腐蚀缩小或细化了二值图像中的物体。事实上，我们可以将腐蚀看成是形态学滤波操作，这种操作将小于模板的图像细节从
2、图像中滤除。2 腐蚀算法使用白色腐蚀：在二值图像的腐蚀算法过程中我们使用二值图像3x3图像矩阵，由图2可知，当九个格子中不全为0或者1时，经过腐蚀算法后九个格子的值最终都会变成1；如果九个全是1或者0时，那么最终的结果九个全是1或者0。3 FPGA腐蚀算法实现图3 二值图像腐蚀FPGA模块架构图3中我们使用串口传图，传入的是二值图像。FPGA源码：/*Module name： binary_image_etch.vDescripTIon： binary image etch*/TImescale 1ns/1psmodule binary_image_etch（input clk， /pixel
3、 clkinput rst_n，input hs_in，input vs_in，input 15:0 data_in，input data_in_en，output hs_out，output vs_out，output reg 15:0 data_out，output data_out_en）;wire 15:0 line0;wire 15:0 line1;wire 15:0 line2;reg 15:0 line0_data0;reg 15:0 line0_data1;reg 15:0 line0_data2;reg 15:0 line1_data0;reg 15:0 line1_data
4、1;reg 15:0 line1_data2;reg 15:0 line2_data0;reg 15:0 line2_data1;reg 15:0 line2_data2;reg data_out_en0;reg data_out_en1;reg data_out_en2;reg hs_r0;reg hs_r1;reg hs_r2;reg vs_r0;reg vs_r1;reg vs_r2;wire18:0 result_data;line3x3 line3x3_inst（.clken（data_in_en），.clock（clk），.shifTIn（data_in），.shiftout（），
5、.taps0x（line0），.taps1x（line1），.taps2x（line2）;/-/ Form an image matrix of three mulTIplied by three/-always （posedge clk or negedge rst_n） beginif（！rst_n） beginline0_data0 = 16b0;line0_data1 = 16b0;line0_data2 = 16b0;line1_data0 = 16b0;line1_data1 = 16b0;line1_data2 = 16b0;line2_data0 = 16b0;line2_da
6、ta1 = 16b0;line2_data2 = 16b0;data_out_en0 = 1b0;data_out_en1 = 1b0;data_out_en2 = 1b0;hs_r0 = 1b0;hs_r1 = 1b0;hs_r2 = 1b0;vs_r0 = 1b0;vs_r1 = 1b0;vs_r2 = 1b0;endelse if（data_in_en） beginline0_data0 = line0;line0_data1 = line0_data0;line0_data2 = line0_data1;line1_data0 = line1;line1_data1 = line1_d
7、ata0;line1_data2 = line1_data1;line2_data0 = line2;line2_data1 = line2_data0;line2_data2 = line2_data1;data_out_en0 = data_in_en;data_out_en1 = data_out_en0;data_out_en2 = data_out_en1;hs_r0 = hs_in;hs_r1 = hs_r0;hs_r2 = hs_r1;vs_r0 = vs_in;vs_r1 = vs_r0;vs_r2 = vs_r1;endend/-/ line0_data0 line0_dat
8、a1 line0_data2/ line1_data0 line1_data1 line1_data2/ line2_data0 line2_data1 line2_data2/-always （posedge clk or negedge rst_n） beginif（！rst_n）data_out = 16h0000;else if（data_out_en1）if（line0_data0 = 16h0000） （line0_data1 = 16h0000） （line0_data2 = 16h0000） （line1_data0 = 16h0000） （line1_data1 = 16h0
9、000） （line1_data2 = 16h0000） （line2_data0 = 16h0000） （line2_data1 = 16h0000） （line2_data2 = 16h0000）data_out = line1_data1;else if（line0_data0 = 16hffff） （line0_data1 = 16hffff） （line0_data2 = 16hffff） （line1_data0 = 16hffff） （line1_data1 = 16hffff） （line1_data2 = 16hffff） （line2_data0 = 16hffff） （line2_data1 = 16hffff） （line2_data2 = 16hffff）data_out = line1_data1;elsedata_out = 16hffff;endendmodule4实验结果结果分析: 图5和图6进行对比，图5中最细的图案在图6中已经消失，比较粗的线条也相对变细，实验成功。如果大家想进行更大力度的腐蚀可以使用更大的模板。