基于FPGA灰度图像的形态学膨胀算法的实现
1 背景知识
腐蚀与膨胀是形态学滤波的两个基本运算，通过腐蚀和膨胀两种运算可以实现多种功能，主要如下：
（1） 消除噪声；
（2）分割出独立的图像元素；
（3）在图像中连接相邻的元素；
（4）寻找图像中明显的极大值和极小值区域；
（5）求出图像的梯度。
图1 腐蚀膨胀示意图
图1 a为大小为448X425像素的灰度级X射线图像；b使用半径为2个像素的圆盘形结构元对图像的腐蚀结果；c用相同的结构元对图像的膨胀结果。原图有Lixi公司提供。
1）形态学滤波之膨胀
膨胀(dialate)就是求局部最大值的操作。
从数学角度来看就是将图像f和核（结构元）b进行卷积的一个过程。
当b的原点位于（x,y）处时，用一个平坦的结构元b在（x,y）处对图像f的膨胀，定义为图像f中与b重合区域的最大值，即：
为了方便起见，将膨胀操作记为：
(x,y)表示当前输入图像的行列坐标；
f(x,y)表示坐标点（x,y）处的图像像素值；
g(x,y)表示坐标点（x,y）处的滤波结果；
（s,t）表示作用域。
2 matlab仿真灰度图像的腐蚀与膨胀
Matlab膨胀源码：
%%image dilate
clc
clear all
img_a = imread('flower.bmp');
figure,imshow(img_a);
title('img_a rgb');
img_b = rgb2gray(img_a);
figure,imshow(img_b);
title('img_b gary');
a = [1,1,1;
1,1,1;
1,1,1]; %structural element
b = [1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1];
c = [1,1,1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1,1,1;
1,1,1,1,1,1,1];
img_c = imdilate(img_b,a);
figure,imshow(img_c);
title('img_c 3x3');
img_d = imdilate(img_b,b);
figure,imshow(img_d);
title('img_d 5x5');
img_e = imdilate(img_b,c);
figure,imshow(img_e);
title('img_e 7x7');
3.1 膨胀模块的设计
1）比较子模块
2）一维形态学膨胀子模块
3）二维形态学腐蚀子模块
（1） 比较子模块
为了代码更好的移植，我们将比较子模块设计为独立的子模块。
Erode：输出俩个数据的较小值。
比较子模块源码：
/*
Module name: minmax.v
Description:
Data: 2018/03/14
Engineer: lipu
e-mail: 137194782@qq.com
*/
`timescale 1ns/1ps
module minmax(
clk, //pixel clock
rst_n,
data_valid,
din,
din_r,
dout_min,
dout_max
);
parameter WIDTH = 8; // data width 8 bit
parameter USE_REG = 1; // USE_REG = 1 Data delay 1ns output. USE_REG = 0 Don't delay.
input clk; //pixel clock
input rst_n;
input data_valid;
input [WIDTH-1:0] din;
input [WIDTH-1:0] din_r;
output [WIDTH-1:0] dout_min;
output [WIDTH-1:0] dout_max;
wire minmax_flag;
wire [WIDTH-1:0] min_temp;
wire [WIDTH-1:0] max_temp;
reg [WIDTH-1:0] min_reg;
reg [WIDTH-1:0] max_reg;
// min or max flag
assign minmax_flag = (din > din_r) ? 1'b1:1'b0;
// min
assign min_temp = (minmax_flag == 1'b1) ? din_r : din;
// max
assign max_temp = (minmax_flag == 1'b1) ? din : din_r;
// USE_REG == 1
generate
if(USE_REG == 1)
begin : MAP0
always @(posedge clk) begin
if(data_valid) begin
min_reg <= #1 min_temp;
max_reg <= #1 max_temp;
end
end
assign dout_min = min_reg;
assign dout_max = max_reg;
end
endgenerate
//USE_REG == 0
generate
if(~(USE_REG == 1))
begin : MAP1
assign dout_min = min_temp;
assign dout_max = max_temp;
end
endgenerate
endmodule
比较子模块仿真源码：
/*
Module name: minmax_tb.v
Description:
*/
`timescale 1ns/1ps
`define WIDTH 8
`define CLK_PERIOD 10
module minmax_tb();
reg clk; //pixel clock
reg rst_n;
reg data_valid;
reg [`WIDTH-1:0] din;
reg [`WIDTH-1:0] din_r;
wire [`WIDTH-1:0] dout_min;
wire [`WIDTH-1:0] dout_max;
minmax minmax_inst(
.clk(clk), //pixel clock
.rst_n(rst_n),
.data_valid(data_valid),
.din(din),
.din_r(din_r),
.dout_min(dout_min),
.dout_max(dout_max)
);
initial begin
clk = 0;
rst_n = 0;
data_valid = 0;
#(`CLK_PERIOD*10);
rst_n = 1;
#(`CLK_PERIOD*10);
data_valid = 1;
#(`CLK_PERIOD*100);
data_valid = 0;
#(`CLK_PERIOD*10);
$stop;
end
always #(`CLK_PERIOD/2)clk = ~clk;
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n)
din <= 8'd0;
else if(data_valid)
din <= {$random}%255;
else
din <= 8'b0;
end
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if(!rst_n)
din_r <= 8'd0;
else if(data_valid)
din_r <= din;
else
din_r <= 8'b0;
end
Endmodule
比较子模块仿真波形：
t |
t+1 |
t+2 |
t+3 |
t+4 |
t+5 |
t+6 |
t+7 |
t+8 |
t+9 |
t+10 |
|
din |
128 |
42 |
232 |
92 |
72 |
77 |
95 |
37 |
216 |
184 |
198 |
din_r |
X |
128 |
42 |
232 |
92 |
72 |
77 |
95 |
37 |
216 |
184 |
dout_min |
X |
X |
42 |
42 |
92 |
72 |
72 |
77 |
37 |
37 |
184 |
dout_max |
X |
X |
128 |
232 |
232 |
92 |
77 |
95 |
95 |
216 |
216 |
当我们需要做膨胀算法时，数据取dout_max;当我们需要做腐蚀算法时，数据取dout_min。
（2）一维形态学腐蚀膨胀模块设计
我们要完成对nxn窗口的腐蚀或者膨胀首先我们要做图像行的一维腐蚀或膨胀。例如我们要做3x3窗口的腐蚀或膨胀，一维形态学腐蚀或膨胀如图所示：
(3) 二维形态学腐蚀与膨胀子模块设计
形态学膨胀结果演示：
顶层源码：
////////////////////////////////////////////////////////////////
wire [15:0] rgb;
wire hs;
wire vs;
wire de;
wire o_hs;
wire o_vs;
wire o_de;
wire [7 : 0]o_y_8b;
wire [7 : 0]o_cb_8b;
wire [7 : 0]o_cr_8b;
wire [7 : 0] dout;
//assign TFT_rgb = {o_y_8b[7:3],o_y_8b[7:2],o_y_8b[7:3]}; //Y
//assign TFT_rgb = {o_cb_8b[7:3],o_cb_8b[7:2],o_cb_8b[7:3]}; //cb
//assign TFT_rgb = {o_cr_8b[7:3],o_cr_8b[7:2],o_cr_8b[7:3]}; //cr
tft_ctrl tft_ctrl(
.Clk9M(clk9M),//系统输入时钟9MHZ
.Rst_n(Rst_n),//复位输入，低电平复位
.data_in({Rd_data[7:0],Rd_data[15:8]}),//待显示数据
.hcount(),//TFT行扫描计数器
.vcount(),//TFT场扫描计数器
.TFT_RGB(rgb),//TFT数据输出
.TFT_HS(hs),//TFT行同步信号
.TFT_VS(vs),//TFT场同步信号
.TFT_CLK(TFT_clk),//TFT像素时钟
.TFT_DE(de),//TFT数据使能
.TFT_begin(tft_begin),
.TFT_PWM(TFT_pwm)//TFT背光控制
);
rgb_to_ycbcr rgb_to_ycbcr_inst(
.clk(TFT_clk),
.i_r_8b({rgb[15:11],3'b0}),
.i_g_8b({rgb[10:5],2'b0}),
.i_b_8b({rgb[4:0],3'b0}),
.i_h_sync(hs),
.i_v_sync(vs),
.i_data_en(de),
.o_y_8b(o_y_8b),
.o_cb_8b(o_cb_8b),
.o_cr_8b(o_cr_8b),
.o_h_sync(o_hs),
.o_v_sync(o_vs),
.o_data_en(o_de)
);
/*
erode erode_inst(
.clk(TFT_clk),
.rst_n(Rst_n),
.hs_in(o_hs),
.vs_in(o_vs),
.din(o_y_8b),
.din_valid(o_de),
.dout(dout),
.dout_valid(TFT_de),
.hs_out(TFT_hs),
.vs_out(TFT_vs)
);
*/
dilate dilate_inst(
.clk(TFT_clk),
.rst_n(Rst_n),
.hs_in(o_hs),
.vs_in(o_vs),
.din(o_y_8b),
.din_valid(o_de),
.dout(dout),
.dout_valid(TFT_de),
.hs_out(TFT_hs),
.vs_out(TFT_vs)
);
assign TFT_rgb = {dout[7:3],dout[7:2],dout[7:3]}; //Y
//assign TFT_rgb = {o_y_8b[7:3],o_y_8b[7:2],o_y_8b[7:3]}; //Y
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