1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
vivado2019.2
matlab2022a
3.算法理论概述
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。下面详细介绍其实现过程：
3.1、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。
3.2、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。
3.3、时序控制和电路设计
最后，我们需要设计具体的时序和电路，以正确地将直方图进行统计。这个过程中，我们需要考虑如何充分利用FPGA的并行处理能力，以提高统计的效率。同时，我们还需要注意如何正确地对像素数据进行读取、处理和存储，以保证统计结果的准确性。
总的来说，基于FPGA的图像直方图统计实现需要结合具体的硬件平台和图像处理算法进行设计。通过优化数据传输、算法实现和电路设计等方面，可以实现高效的图像直方图统计功能。
4.部分核心程序
`timescale 1ns / 1ps
module test_image;
reg i_clk;
reg i_rst;
reg i_ready;
reg [7:0] Tmp[0:100000];
reg [7:0] datas;
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;
integer fids,jj=0,dat;
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\code2
initial
begin
fids = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\code2\\data.bmp","rb");
dat = $fread(Tmp,fids);
$fclose(fids);
end
initial
begin
i_clk=1;
i_rst=1;
i_ready=0;
#1000;
i_ready=1;
i_rst=0;
#655360;
i_ready=0;
end
always #5 i_clk=~i_clk;
always@(posedge i_clk)
begin
datas<=Tmp[jj];
jj<=jj+1;
end
im_hist im_hist_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_ready (i_ready),
.i_xin (datas),
.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)
);
integer fout1;
integer fout2;
integer fout3;
integer fout4;
.................................................................
endmodule