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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览
设置较大的干扰#xff0c;PSNR15。 设置较小的干扰#xff0c;PSNR25。 2.算法运行软件版本
matlab2022a
vivado2019.2
3.部分核心程序
ti…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览
设置较大的干扰PSNR15。 设置较小的干扰PSNR25。 2.算法运行软件版本
matlab2022a
vivado2019.2
3.部分核心程序
timescale 1ns / 1ps
//
// Company:
// Engineer:
//
// Create Date: 2022/07/28 01:51:45
// Design Name:
// Module Name: test_image
// Project Name:
// Target Devices:
// Tool Versions:
// Description:
//
// Dependencies:
//
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
//
//module test_image;reg i_clk;
reg i_rst;
reg [7:0] tmps1 [0:100000];
reg [7:0] tmps2 [0:100000];
reg [7:0] Images1;
reg [7:0] Images2;
wire [7:0] o_PSNR;
integer fids1,fids2,idx0,dat1,dat2;//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz\test0N.bmp 路径改为自己的路径 initial
beginfids1 $fopen(D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\test0.bmp,rb);dat1 $fread(tmps1,fids1);$fclose(fids1);fids2 $fopen(D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\test0N.bmp,rb);dat2 $fread(tmps2,fids2);$fclose(fids2);
endinitial
begin
i_clk1;
i_rst1;
#1000;
i_rst0;
end always #5 i_clk~i_clk;always(posedge i_clk)
beginif(idx66613)beginImages1tmps1[idx];Images2tmps2[idx];endelse beginImages18d0;Images28d0;endidxidx1;
endtops tops_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (i_rst),
.i_images1 (Images1),
.i_images2 (Images2),
.o_PSNR (o_PSNR)
);//integer fout1;
//initial begin
// fout1 $fopen(medfilter.txt,w);
//end//always (posedge i_clk)
// begin
// if(idx67131)
// $fwrite(fout1,%d\n,o_medfilter);
// else
// $fwrite(fout1,%d\n,0);
//endendmodule
0X_019m
4.算法理论概述 基于FPGA的图像PSNR峰值信噪比质量评估计算实现涉及到数字图像处理、硬件设计和编程等多个领域。PSNR是一种用于评估图像质量的指标它衡量了原始图像和经过处理后的图像之间的相似程度。PSNR值越大表示处理后的图像质量越好。基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现通过硬件加速可以实现对图像质量的实时评估为图像处理算法的优化和调试提供有力的支持。
PSNR的计算公式如下
PSNR 10 × log10((MAX_I^2) / MSE) 其中MAX_I表示图像的最大像素值MSE表示原始图像和处理后的图像之间的均方误差。均方误差的计算公式如下
MSE (1 / (M × N)) × ΣΣ[I(i,j) - K(i,j)]^2 其中I(i,j)表示原始图像中像素(i,j)的灰度值K(i,j)表示处理后图像中像素(i,j)的灰度值M和N分别表示图像的行数和列数。 基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现需要将上述数学公式转化为硬件电路通过编程实现对图像的实时处理和质量评估。具体步骤如下
图像输入将待评估的图像数据输入到FPGA中。计算均方误差根据输入的原始图像和处理后的图像计算它们之间的均方误差。这需要设计相应的硬件电路对每个像素进行差值平方和累加操作。计算PSNR根据计算得到的均方误差和图像的最大像素值计算PSNR值。这需要设计相应的硬件电路实现上述PSNR计算公式的功能。输出结果将计算得到的PSNR值输出到显示器或其他输出设备中完成图像质量评估。 综上所述基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现需要结合数字图像处理、硬件设计和编程等多个领域的知识通过合理的算法设计和硬件优化实现对图像质量的实时评估和提升。
5.算法完整程序工程
OOOOO
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