FPGA verilog HDL实现中值滤波

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今天给大侠简单带来FPGA verilog HDL实现中值滤波，话不多说，上货。

一、实现步骤:

1、查看了中值滤波实现相关的网站和paper；

2、按照某篇paper的设计思想进行编程实现；

3、对各个模块进行语法检查、波形仿真、时序设计、调试验证；

4、与matlab的中值滤波结果进行比较。

二、实现过程：

1、查看了中值滤波实现相关的网站和paper；

在网上看了很多中值滤波的设计，也有一些代码可以下载，也有一片讲解的，只是感觉讲解的比较模糊而且不完整，最后看了几篇硕士论文，论文竟然主要做了中值滤波的工作，发现了一些设计思路，然后就按照自己的想法进行设计。

2、按照某篇paper的设计思想进行编程实现；

整个中值滤波模块分为几个小的模块：3*3窗口生成模块、计数器控制模块、3*3中值滤波模块、顶层模块以及最后的测试模块testbench的编写。

整个框架的设计如下图所示(使用visio画的框架图)：

各个模块的设计：

1）ROM IP核的生成，用于存储原始灰度图像的数据。 使用matlab生成.coe图像数据文件，然后使用Xilinx ISE工具将.coe文件添加到ROM核进行数据初始化，按步骤得到ROM模块，参考生成的.v文件在顶层模块直接调用即可。 rom_512by512 rom_512by512_inst ( .clka(CLK), //input clka; .addra(rom_addr), //input-from .douta(rom_data) //output-to );

注意ROM的存储空间的大小；

2）3*3窗口生成模块，用于生成滤波的滑动窗口，得到窗口内的所有元素数据。

功能：

(1)根据中心像素点得到所在其所在的行、列位置；

(2)根据该模块的开始信号设计得到获取数据的有效时间序列；

(3)在读取数据的有效时序内，得到窗口内的所有元素数据；

(4)窗口数据的获取按照一定的时序顺序来获得，类似于黑金推荐的“仿顺序操作”，这个比较适合my style；不过后来发现调试的过程中被项目组的硬件人员改动了一些，甚至说不好，感觉可能是本人还没有理解掌握吃透“仿顺序操作”的精髓吧。

(5)根据中心像素点的行、列位置信息得到每个窗口元素的ROM地址，根据某一时刻ROM地址，下一时刻调用ROM模块得到对应的元素数据，下一时刻将数据锁存，然后再读取该地址的数据；所以要注意地址和数据的获取不是在同一时刻，而是需要延迟两个时刻；

(6)还需要注意的是图像的边界问题的特殊化处理；一般图像处理都会遇到边界问题，这个需要谨慎；

(7)对matlab的中值滤波函数medfilt2原理的深入掌握对我们编写这一模块非常重要。matlab并没有主要过程的代码，看注释默认情况下边界元素设置为0，这也可以通过结果反推回去发现的。

3)计数器控制模块，主要用于获得中心像素点的地址信息。

(1)系统模块开始信号之后开始获取第一个中心像素点，注意初始化信号值和系统开始的信号值的区别；

(2)该时刻得到的的数据将在下一个时刻产生结果，该时刻的数据并没有改变；

(3)注意中心像素点的行、列位置信息的计算；

4) 3*3中值滤波模块

功能：得到某一中心像素点的3*3滑窗区域的灰度值的中值，作为中心像素点的值；

中值滤波原理，网上有很多，大家可以查看一下。

本项目采用的是快速中值滤波的方法。

(1)若是3*3窗口生成模块完成之后就计算下一个中心像素点，需要将该中心像素点的窗口元素锁存起来，以防计算过程中将这些元素掩盖，不能正确进行中值滤波的计算；

(2)需要在时序的有效区域内进行计算，怎么设计信号的有效性；

(3)仿顺序操作可以分开进行；每一个时刻只进行一个操作，这样可能更明了(代码中没有这样做)；

(4)verilog编程调用函数的方法，指出输入信号，函数内可以使用其他定义声明的信号，最后的输出信号作为调用函数的结果(突然想起来，如果输出信号有多个元素呢，又该怎么办呢？大家可以想想)；

该模块的代码：

5)顶层模块

用于将低层的各个功能/控制模块衔接起来，得到结果；注意输入输出信号，以及不同模块之间是如何进行连线的。信号的名称尽量有其特别的意义，不要重复使用同一个信号名称，容易造成混乱；

区别wire和reg类型数据的使用情况；

6)测试模块

如何将数据写入文件，需要定义文件的名称和类型；

integer fouti;

需要在初始化部分打开文件：

fouti = $fopen("medfilter2_re.txt");

代码如下：

整体的代码就是这样的。

3、对各个模块进行语法检查、波形仿真、时序设计、调试验证；

本人觉得原理清楚之后按部就班的编写代码还好，只是刚接触波形仿真和调试的时候是真心不顺心，还好有其他人帮忙调试；在调试的过程中其实会学习到很多东西，很多经验，以及很简单的但你之前就是不知道的知识，这就是一个实践的过程，有时候你根本不知道错误在哪里，这怎么会是错误的呢，为什么不可以这样写，我觉得这样写才是正确的，这些就是在调试过程中本人的真实心情写照呀。可是，没有那么多为什么，verilog就是这样编程的，只是你不知道而已！这才是最伤人的，因为你不知道！

仿真调试的过程中遇到的问题以及解决方法有空专门写一篇，调试的过程中最好是一个一个模块的测试，特别是关键信号的数值，最好搞懂整体模块和各个模块的时序设计过程，推荐使用TimeDesigner进行波形的设计；另外还需要有关联的两个甚至多个不同模块信号的交叉仿真验证。

4、与matlab的中值滤波结果进行比较

使用matlab编程基于自带的中值滤波函数得到处理之后的图像与数据，并将verilog得到的滤波数据转换为图像，将二者进行比较

使用matlab自带的中值滤波函数medfilt2生成原图像的灰度图像的滤波数据； % mcode to median filter for one jpg image, and create a image data file src = imread('lena.jpg'); gray = rgb2gray(src); medfilt2im = medfilt2( gray ); [m, n] = size( medfilt2im ); % m行 n列 N = m*n; %%数据的长度，即存储器深度。 word_len = 8; %%每个单元的占据的位数，需自己设定 lena_gray = reshape(gray', 1, N);% 1行N列 lena_medfilt = reshape(medfilt2im', 1, N);% 1行N列 fid_gray=fopen('lena_gray.txt', 'wt'); %打开文件 fid_medfilt=fopen('lena_medfilt.txt', 'wt'); %打开文件 % fprintf(fid, 'MEMORY_INITIALIZATION_RADIX=16;\n'); % fprintf(fid, 'MEMORY_INITIALIZATION_VECTOR=\n'); for i = 1 : N-1 fprintf(fid_gray, '%d,\n', lena_gray(i));%使用%x表示十六进制数 end fprintf(fid_gray, '%d;\n', data(N)); %%输出结尾,每个数据后面用逗号或者空格或者换行符隔开，最后一个数据后面加分号 fclose(fid_gray); %%关闭文件 for i = 1 : N-1 fprintf(fid_medfilt, '%d,\n', lena_medfilt(i));%使用%x表示十六进制数 end fprintf(fid_medfilt, '%d;\n', lena_medfilt(N)); %%输出结尾,每个数据后面用逗号或者空格或者换行符隔开，最后一个数据后面加分号 fclose(fid_medfilt); %%关闭文件

将medfilt2函数和verilog产生的滤波数据转换为图像，并与matlab直接产生的滤波图像进行对比，代码如下： % code to create image data from txt file clc; clear all; close all; I_rgb = imread('lena.jpg'); subplot(2, 3, 1), imshow(I_rgb), title('lena-rgb') I_gray = rgb2gray(I_rgb); subplot(2, 3, 2), imshow(I_gray), title('lena-gray') medfilt_m_load = load('.\lena_medfilt.txt'); %medfilt_m_load = load('.\lena.coe'); medfilt_v_load = load('.\medfilter2_reV1.txt'); % verilog 产生的中值滤波之后数据 medfilt2im = medfilt2( I_gray ); subplot(2, 3, 3), imshow(medfilt2im), title('lena-medfilt2') m = 512; n = 512; medfilt_m = reshape(medfilt_m_load, m, n); medfilt_v = reshape(medfilt_v_load, m, n); medfilt_m = uint8(medfilt_m'); medfilt_v = uint8(medfilt_v'); aa = medfilt2im - medfilt_m; bb = medfilt2im - medfilt_v; cc = medfilt_m - medfilt_v; subplot(2, 3, 5), imshow(medfilt_m), title('medfilt-matlab'); subplot(2, 3, 6), imshow(medfilt_v), title('medfilt-verilog');

显示的结果如下图所示：

结果：两种滤波产生的图像数据完全一致，不过感觉函数直接产生的图像颜色更深一些，不知道为什么。

这里需要了解一下medfilt2这个函数的原理。结果数据表明，默认情况下该函数对图像边界采用的是补0的方法进行处理的。

结论

中值滤波终于告一段落了！简单的问题还是需要深入进去研究的，实践的过程中你才会发现自己之前了解的东西是多么的浅薄，对已知的知识掌握的是多么的流于表面！最后结果的数据还是很让人开心的!

后续会持续更新，带来Vivado、 ISE、Quartus II 、candence等安装相关设计教程，学习资源、项目资源、好文推荐等，希望大侠持续关注。

大侠们，江湖偌大，继续闯荡，愿一切安好，有缘再见！