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3x3开窗中值滤波器的FPGA硬件实现

时间:2018-07-21 17:18:37      阅读:185      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:排序   滤波   图像   中间   org   均值   代码   counter   atl   

数字逻辑课程的自由设计中,我编写了一个3x3开窗的中值滤波器,处理一副128*128像素值的图像,并且最终可以在FPGA上板实现。

中值滤波的本质就是对于一个n*n的窗口,将其内部的值进行排序,取中位数作为中间的点的值。通过中值滤波可以很好的减弱图片的噪声,并且报纸边缘不变。

中值滤波的硬件实现主要分为三个模块:开窗模块、中值计算模块与存储器模块。

 

【1】开窗模块主要需要利用循环同步计数器来实现,分别进行列和位置的循环,从而达到最终开窗的目的。

开窗模块的代码如下:

`timescale 1ns / 1ps
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//  Q为0~127计数的循环计数器,pos为1~128的循环计数器                        //
//  clk为输入时钟, rst_n为低电平有效的reset信号,en为高电平有效的使能端    //
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
module Counter14(clk, rst_n, en, mm, aa, bb, cc, dd, ee, ff, gg, hh, jj);
    
    input clk, rst_n, en;

    output [13:0]mm,aa,bb,cc,dd,ee,ff,gg,hh,jj;
    wire [13:0]m_,Q_,a2,b2,c2,d2,e2,f2,g2,h2,j2;   
    wire [15:0]m,Q,pos,pos2,a,b,c,d,e,f,g,h,j;
    wire [6:0]i; 
    
    wire posm_w;
    
    not not1(posm_w, pos2[7]);
    assign Q_ = Q[13:0];        // 13位0~127计数器                            

//    assign shamt2 = shamt[13:0];// 13位移位数据
    assign mm = m[13:0];
    assign a2 = a[13:0];
    assign b2 = b[13:0];
    assign c2 = c[13:0];
    assign d2 = d[13:0];
    assign e2 = e[13:0];
    assign f2 = f[13:0];
    assign g2 = g[13:0];
    assign h2 = h[13:0];
    assign j2 = j[13:0];
    
    wire Q0, Q1, Q2, Q3, Q4, Q5;
    wire m0, m1, m2, m3, m4, m5, m6, m7, m8, m9, m10, m11, m12;
    wire [15:0]a_,b_,c_,d_,e_,f_,g_,h_,j_;
    wire [13:0]ya,yb,yc,yd,ye,yf,yg,yh,yj;
   
    T_trigger t1(.clk(clk), .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(Q[0]), .QN(Q0));
    T_trigger t2(.clk(Q0),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(Q[1]), .QN(Q1));
    T_trigger t3(.clk(Q1),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(Q[2]), .QN(Q2));
    T_trigger t4(.clk(Q2),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(Q[3]), .QN(Q3));
    T_trigger t5(.clk(Q3),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(Q[4]), .QN(Q4));
    T_trigger t6(.clk(Q4),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(Q[5]), .QN(Q5));
    T_trigger t7(.clk(Q5),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(Q[6]), .QN());    

    
    T_trigger mm1(.clk(clk), .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[0]), .QN(m0));
    T_trigger mm2(.clk(m0),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[1]), .QN(m1));
    T_trigger mm3(.clk(m1),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[2]), .QN(m2));
    T_trigger mm4(.clk(m2),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[3]), .QN(m3));
    T_trigger mm5(.clk(m3),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[4]), .QN(m4));
    T_trigger mm6(.clk(m4),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[5]), .QN(m5));
    T_trigger mm7(.clk(m5),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[6]), .QN(m6));    
    T_trigger mm8(.clk(m6),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[7]), .QN(m7));
    T_trigger mm9(.clk(m7),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[8]), .QN(m8));        
    T_trigger mm10(.clk(m8),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[9]), .QN(m9));       
    T_trigger mm11(.clk(m9),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[10]), .QN(m10));   
    T_trigger mm12(.clk(m10),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[11]), .QN(m11));   
    T_trigger mm13(.clk(m11),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[12]), .QN(m12));       
    T_trigger mm14(.clk(m12),  .rst_n(rst_n), .EN(en), .Q(m[13]), .QN());       
               
    // 将Q拓展为16位
    assign Q[15:7] = 9b000000000;
    // 将m拓展为16位
    assign m[15:14] = 2b00;
    // 得到行数
    assign i[6:0] = m[13:7];
    // 由行数得到偏移量
//    assign shamt[15:0] = {2‘b00,i[6:0],7‘b0000000};
    
    // 构造1~128循环的位置信号
    add_16_prefix add1(.A(Q), .B(16b0000000000000001), .Cin_s(1b0), .S(pos), .Cout());
    
    // 计算该像素点序号1~128*128 
//    add_16_prefix add2(.A(m), .B(16‘b0000000000000001), .Cin_s(1‘b0), .S(m_1), .Cout());
    
    // 计算输出地址
//    add_16_prefix add3(.A(m_1), .B(16‘b0000000010000001), .Cin_s(1‘b0), .S(output_des), .Cout()); 
 
    add_16_prefix add5(.A(pos), .B(16b0000000000000001), .Cin_s(1b0), .S(pos2), .Cout()); 
   
    
    // 计算开窗地址   
    assign a_ = m;
    add_16_prefix add02(.A(a_), .B(16b0000000000000001), .Cin_s(1b0), .S(b_), .Cout());
    add_16_prefix add03(.A(b_), .B(16b0000000000000001), .Cin_s(1b0), .S(c_), .Cout());    
    add_16_prefix add04(.A(a_), .B(16b0000000010000000), .Cin_s(1b0), .S(d_), .Cout());
    add_16_prefix add05(.A(d_), .B(16b0000000000000001), .Cin_s(1b0), .S(e_), .Cout());
    add_16_prefix add06(.A(e_), .B(16b0000000000000001), .Cin_s(1b0), .S(f_), .Cout());
    add_16_prefix add07(.A(d_), .B(16b0000000010000000), .Cin_s(1b0), .S(g_), .Cout());
    add_16_prefix add08(.A(g_), .B(16b0000000000000001), .Cin_s(1b0), .S(h_), .Cout());
    add_16_prefix add09(.A(h_), .B(16b0000000000000001), .Cin_s(1b0), .S(j_), .Cout());
    
    // 超出地址都指向0
    genvar u;
    generate 
       for (u = 0; u < 16; u = u + 1)
       begin : layer0
           and ora(a[u], ~a_[14], a_[u]);
           and orb(b[u], ~b_[14], b_[u]);
           and orc(c[u], ~c_[14], c_[u]);
           and ord(d[u], ~d_[14], d_[u]);
           and ore(e[u], ~e_[14], e_[u]);
           and orf(f[u], ~f_[14], f_[u]);
           and org(g[u], ~g_[14], g_[u]);
           and orh(h[u], ~h_[14], h_[u]);
           and orj(j[u], ~j_[14], j_[u]);
        end             
    endgenerate  
    
    genvar u2;
    generate 
       for (u2 = 0; u2 < 14; u2 = u2 + 1)
       begin : layer1
           and aa1(ya[u2], posm_w, a2[u2]);
           and aa2(yb[u2], posm_w, b2[u2]);
           and aa3(yc[u2], posm_w, c2[u2]);
           and aa4(yd[u2], posm_w, d2[u2]);
           and aa5(ye[u2], posm_w, e2[u2]);
           and aa6(yf[u2], posm_w, f2[u2]);
           and aa7(yg[u2], posm_w, g2[u2]);
           and aa8(yh[u2], posm_w, h2[u2]);
           and aa9(yj[u2], posm_w, j2[u2]);
        end             
    endgenerate  
    



    genvar u3;
    generate 
       for (u3 = 0; u3 < 14; u3 = u3 + 1)
       begin : layer2
           and an1(aa[u3], rst_n, ya[u3]);
           and an2(bb[u3], rst_n, yb[u3]);
           and an3(cc[u3], rst_n, yc[u3]);
           and an4(dd[u3], rst_n, yd[u3]);
           and an5(ee[u3], rst_n, ye[u3]);
           and an6(ff[u3], rst_n, yf[u3]);
           and an7(gg[u3], rst_n, yg[u3]);
           and an8(hh[u3], rst_n, yh[u3]);
           and an9(jj[u3], rst_n, yj[u3]);
        end             
    endgenerate 
   
    
endmodule

 

其中为了保持整体的一致性,我们所有模块的代码都尽量使用门级的、结构化语言来描写。在开窗模块中,还用到了T触发器这一子模块,其代码如下所示:

`timescale 1ns / 1ps

module T_trigger(clk, rst_n, EN, Q, QN);

    input clk, rst_n, EN;
    output reg Q;
    output QN;

    assign QN = ~Q;
    

    always@(posedge clk or negedge rst_n)
    begin
        if(!rst_n) 
            Q <= 0;
        else if(EN)
            Q <= ~Q;
        else;
    end  

endmodule

 

【2】取中值模块我们采用三分法的原理,对于每一行进行比较,然后再通过一轮比较得到最终结果。对于9个数字取中位数一共只用到了21个两两比较器。具体的算法如下图中所示:

技术分享图片

比较器模块的代码如下:

`timescale 1ns / 1ps
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

// 
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////


module median_comparator(
    A,B,C,D,E,F,G,H,I,
    median
    );
    input [7:0]A,B,C,D,E,F,G,H,I;
    output [7:0]median;
    wire [7:0]max1,max2,max3,med1,med2,med3,min1,min2,min3;
    wire [7:0]max_2,med_2,min_2;
    //第一层
    comparator_3_3 mycomparator_3_3_1(A,B,C,max1,med1,min1);
    comparator_3_3 mycomparator_3_3_2(D,E,F,max2,med2,min2);
    comparator_3_3 mycomparator_3_3_3(G,H,I,max3,med3,min3);
    
    //第二层
    comparator_3_3 mycomparator_3_3_max(.A(max1),.B(max2),.C(max3),.max(),.med(),.min(max_2));
    comparator_3_3 mycomparator_3_3_med(.A(med1),.B(med2),.C(med3),.max(),.med(med_2),.min());
    comparator_3_3 mycomparator_3_3_min(.A(min1),.B(min2),.C(min3),.max(min_2),.med(),.min());
    
    //第三层
    comparator_3_3 mycomparator_3_3_median(.A(max_2),.B(med_2),.C(min_2),.max(),.med(median),.min());
endmodule

 

【3】最后是一个自己写的9输入9输出的RAM,可以达到在同一个时钟上升沿来到时,同步提取所有开窗地址对应的数据:

`timescale 1ns / 1ps
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////


module ram(
    CLK,rst_n,a, b, c, d, e, f, g, h, j,
    A,B,C,D,E,F,G,H,J
    );
    input CLK,rst_n;
    input [15:0]a, b, c, d, e, f, g, h, j;//输入地址
    output [7:0]A,B,C,D,E,F,G,H,J;//输出数据
    
    reg [7:0]RAM[65535:0];//深度65536,位宽8
    
    always @(posedge CLK or negedge rst_n)
        begin
            if (!rst_n) 
                begin
                    A <= 8b0;
                    B <= 8b0;
                    C <= 8b0;
                    D <= 8b0;
                    E <= 8b0;
                    F <= 8b0;
                    G <= 8b0;
                    H <= 8b0;
                    J <= 8b0;
                end
            else 
                A <= RAM[a];
                B <= RAM[b];
                C <= RAM[c];
                D <= RAM[d];
                E <= RAM[e];
                F <= RAM[f];
                G <= RAM[g];
                H <= RAM[h];
                J <= RAM[j];
        end
endmodule

 

最终我们在Matlab中手动对一幅图像添加噪声,然后再分别比较Matlab自带的中值滤波器滤波后的结果,与我们的硬件实现的中值滤波器的结果。结果比较如下:

技术分享图片

可以看出,硬件实现的中值滤波器与Matlab自带的中值滤波效果无差别,最终两者的像素值平均值之差为0.034,误差小于0.1%,因此可以视为高度有效的硬件实现。

 

3x3开窗中值滤波器的FPGA硬件实现

标签:排序   滤波   图像   中间   org   均值   代码   counter   atl   

原文地址:https://www.cnblogs.com/olivermahout/p/9346353.html

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