基于FPGA的图像直方图均衡化处理verilog实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证

1.算法运行效果图预览

FPGA的仿真图如下：

将数据导入MATLAB，对比结果如下：

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: 2023/01/19 01:47:15
// Design Name: 
// Module Name: im2bw
// Project Name: 
// Target Devices: 
// Tool Versions: 
// Description: 
// 
// Dependencies: 
// 
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
// 
//
 
module im_hist(
			input i_clk,	 
			input i_rst,	 
			 
			input i_image_en,
			input i_image_end,
			input[7:0] i_image,			
 
			output o_en_eq,
			output[7:0] o_image_eq			
		);
		
 
wire      en_hist;
wire[7:0] w_hist;	
//直方图
hist hist_u(		
.i_clk      (i_clk),
.i_rst      (i_rst),
.i_image    (i_image[7:0]),
.i_image_en (i_image_en),
.i_image_end(i_image_end),
.o_hist_en  (en_hist),
.o_hist     (w_hist)
);		
 
//均衡输出
hist_eq	hist_eq_u(		
.i_clk      (i_clk),
.i_rst      (i_rst),
.i_hist_en  (en_hist),
.i_hist     (w_hist[7:0]),
.i_image_en (i_image_en),
.i_image    (i_image[7:0]),
.o_image_en (o_en_eq),
.o_image    (o_image_eq)
);		
 
endmodule
 
0X_036m

4.算法理论概述

       图像直方图均衡化是一种图像处理技术，旨在改善图像的全局对比度，通过重新分配图像的像素值，使得图像的直方图更加均匀。对于灰度的分布更加平滑，图像的视觉效果更佳。这一过程特别适用于那些整体偏暗或偏亮、对比度不足的图像。

原理

灰度直方程分布： 首先，计算原图的灰度直方程H(r)，它表示每个灰度级的像素数。对于8位图像，灰度级从0到2555，H(i)表示灰度i的像素数。

累积分布： 接下来，计算累积分布H'(r)，对H累加和，反映每个灰度累积像素数，直到当前灰度。

映射变换： 基于H'，对每个像素灰度i映射到新的灰度j，使得新映射后的直方程更均匀。映射函数查找表实现此映射变换。

FPGA实现： 在硬件上，FPGA可编程增益器设置为每个通道的增益，对应映射表的增益系数。这样，原图像的每个像素经PGA后，通过查表映射到新的灰度，实现均衡化。