Обзор модели

The NoiseRemovalAndSharpeningHDLExample.slx система показана.

Блоки Computer Vision Toolbox работают на целой системе координат за раз. Блоки Vision HDL Toolbox работают с потоком пиксельных данных, по одному пикселю за раз. Блоки преобразования в Vision HDL Toolbox, Frame To Pixels и Pixels To Frame позволяют моделировать проекты потоковых пикселей и сравнивать с проектами полных кадров.

Различие цвета линий, питающих Full-Frame Behavioral Model и Pixel-Stream HDL Подсистем модели, указывает на изменение скорости изображения в потоковой ветви модели. Этот переход скорости происходит, потому что поток пикселей посылается за то же время, что и полные видеокадры, и поэтому он передается с более высокой скоростью. Чтобы включить цвета и просмотреть информацию о шаге расчета, в левой палитре щелкните значок «Шаг расчета» и выберите «Цвета».

Следующий рисунок показывает подсистему Image Source.

Блок Image Source импортирует полутоновое изображение, затем использует блок MATLAB function с именем Blur и Add Noise, чтобы размыть изображение и ввести соляно-перцовый шум. The imfilter функция использует среднее ядро 3 на 3, чтобы размыть изображение. Шум от соли и перца вводится путем вызова imnoise команда. Плотность шума определяется как отношение совокупного количества пикселей соли и перца к общему количеству пикселей на изображении. Это значение плотности задается постоянным блоком Noise Density, и оно должно быть между 0 и 1. Подсистема Image Source выводит матрицу 2-D полнокадрового изображения.

Схема ниже показывает структуру подсистемы Full-Frame Behavioral Model, которая состоит из основанных на кадрах Median Filter и 2-D конечная импульсная характеристика из Computer Vision Toolbox. Медианный фильтр удаляет шум, и 2-D конечная импульсная характеристика сконфигурирован, чтобы точить изображение.

На дисплеях ниже показан один кадр размытого и шумного исходного видео, его обнуленная версия после медианной фильтрации и заточенный выход после 2-D КИХ-фильтрации.

Подсистема Pixel-Stream HDL Model использует Vision HDL Toolbox для реализации потокового медианного фильтра и 2-D конечная импульсная характеристика. Подсистема верификации сравнивает результаты обработки полного кадра с результатами обработки потока пикселей. Эти две подсистемы описаны в следующих двух разделах.

Потоковые HDL- Проекта

Блок Frame To Pixels преобразует полнокадровое изображение в поток пикселей, так как блоки в Vision HDL Toolbox работают с потоковыми входными сигналами, требуемыми оборудованием FPGA. Чтобы симулировать эффект горизонтальных и вертикальных периодов гашения, обнаруженных в видеосистемах, основанных на FPGA или ASIC, активное изображение дополнено данными, не являющимися изображениями. Для получения дополнительной информации о протоколе потокового пикселя смотрите Интерфейс потокового пикселя (Vision HDL Toolbox). Блок Frame To Pixels сконфигурирован как показано:

Поле Number of components устанавливается равным 1 для входа полутонового изображения, а поле Video format равняется 240p, чтобы соответствовать полю источника видео.

В этом примере область Active Video соответствует матрице 240x320 размытого и шумного изображения из верхней подсистемы Image Source. Шесть других параметров, а именно Total pixels на линию, Total video lines, Starting active line, Ending active line, Front depch и Back devch задают, сколько неизображений будет добавляемы на четырех сторонах Активного видео. Для получения дополнительной информации смотрите блок Системы координат To Pixels (Vision HDL Toolbox) страницы с описанием.

Обратите внимание, что требуемый шаг расчета источника видео внутри источника изображения определяется продуктом Total pixels на линию и Total video line.

Подсистема Pixel-Stream HDL Model содержит потоковую реализацию медианного фильтра и 2-D конечная импульсная характеристика из Vision HDL Toolbox, как показано на схеме ниже. Можно сгенерировать HDL-код из подсистемы Pixel-Stream HDL Model с помощью HDL- Coder™.

Блок Median Filter (Vision HDL Toolbox) используется для удаления солевого и перцового шума. Основанный на коэффициентах фильтра, блок Image Filter (Vision HDL Toolbox) может использоваться, чтобы размыть, заточить или обнаружить ребра восстановленного изображения после медианной фильтрации. В этом примере Image Filter сконфигурирован, чтобы заточить изображение.

Проверка проекта обработки пиксельных потоков

В порядок сравнения с выходом полнофадровых фильтров из Computer Vision Toolbox, модель преобразует данные потока пикселей обратно в полные системы координат с помощью блока Pixels To Frame. Поле «Количество компонентов» и поля «Формат видеообеих систем координат в пиксели» и «Пиксели в кадр» заданы равными 1 и 240p, соответственно, чтобы соответствовать формату источника видео.

Выходы блока Pixels To Frame являются 2-D матрицей полного изображения. Это позволяет нам сравнить модель HDL с поведенческой моделью в области полных систем координат, как показано на Подсистеме верификации, показанной ниже.

Отношение пикового сигнала к шуму (PSNR) вычисляется между ссылкой изображением и обработанным потоком изображением. В идеале отношение должно быть inf, что указывает на то, что выходное изображение из Full-Frame Behavioral Model совпадает с тем, которое сгенерировано из Pixel-Stream HDL Model.

Сгенерируйте HDL-код и проверьте его поведение

Чтобы проверить и сгенерировать HDL-код, на который ссылаются в этом примере, необходимо иметь лицензию HDL Coder.

Чтобы сгенерировать HDL-код, используйте следующую команду:

makehdl('NoiseRemovalAndSharpeningHDLExample/Pixel-Stream HDL Model');

Чтобы сгенерировать испытательный стенд, используйте следующую команду:

makehdltb('NoiseRemovalAndSharpeningHDLExample/Pixel-Stream HDL Model');