Генерация HDL-кода для адаптивного среднего фильтра

Открыть скрипт

В этом примере показано, как сгенерировать HDL-код из проекта MATLAB®, который реализует адаптивный средний алгоритм фильтра и генерирует HDL-код.

Адаптивный фильтр проект MATLAB

Адаптивный средний фильтр выполняет пространственную обработку, чтобы уменьшать шум в изображении. Фильтр сравнивает каждый пиксель в изображении к окружающим пикселям. Если одно из пиксельных значений значительно отличается от большинства окружающих пикселей, пиксель обработан как шум. Алгоритм фильтрации затем заменяет шумовой пиксель средними значениями окружающих пикселей. Этот процесс повторения до всех шумовых пикселей в изображении удален.

design_name = 'mlhdlc_median_filter';
testbench_name = 'mlhdlc_median_filter_tb';

Рассмотрите проект MATLAB:

edit(design_name);

%#codegen
function [pixel_val, pixel_valid] = mlhdlc_median_filter(c_data, c_idx)
%   Copyright 2011-2019 The MathWorks, Inc.

smax = 9;
persistent window;
if isempty(window)
    window = zeros(smax, smax);
end

cp = ceil(smax/2); % center pixel;

w3 = -1:1;
w5 = -2:2;
w7 = -3:3;
w9 = -4:4;

r3 = cp + w3;      % 3x3 window
r5 = cp + w5;      % 5x5 window
r7 = cp + w7;      % 7x7 window
r9 = cp + w9;      % 9x9 window

d3x3 = window(r3, r3);
d5x5 = window(r5, r5);
d7x7 = window(r7, r7);
d9x9 = window(r9, r9);

center_pixel = window(cp, cp);


% use 1D filter for 3x3 region
outbuf = get_median_1d(d3x3(:)');
[min3, med3, max3] = getMinMaxMed_1d(outbuf);

% use 2D filter for 5x5 region
outbuf = get_median_2d(d5x5);
[min5, med5, max5] = getMinMaxMed_2d(outbuf);

% use 2D filter for 7x7 region
outbuf = get_median_2d(d7x7);
[min7, med7, max7] = getMinMaxMed_2d(outbuf);

% use 2D filter for 9x9 region
outbuf = get_median_2d(d9x9);
[min9, med9, max9] = getMinMaxMed_2d(outbuf);


pixel_val = get_new_pixel(min3, med3, max3, ...
    min5, med5, max5, ...
    min7, med7, max7, ...
    min9, med9, max9, ...
    center_pixel);


% we need to wait until 9 cycles for the buffer to fill up
% output is not valid every time we start from col1 for 9 cycles.
persistent datavalid
if isempty(datavalid)
    datavalid = false;
end
pixel_valid = datavalid;
datavalid = (c_idx >= smax);


% build the 9x9 buffer
window(:,2:smax) = window(:,1:smax-1);
window(:,1) = c_data;

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [min, med, max] = getMinMaxMed_1d(inbuf)

max = inbuf(1);
med = inbuf(ceil(numel(inbuf)/2));
min = inbuf(numel(inbuf));

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [min, med, max] = getMinMaxMed_2d(inbuf)

[nrows, ncols] = size(inbuf);
max = inbuf(1, 1);
med = inbuf(ceil(nrows/2), ceil(ncols/2));
min = inbuf(nrows, ncols);

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function new_pixel  = get_new_pixel(...
    min3, med3, max3, ...
    min5, med5, max5, ...
    min7, med7, max7, ...
    min9, med9, max9, ...
    center_data)

if (med3 > min3 && med3 < max3)
    new_pixel = get_center_data(min3, med3, max3,center_data);
elseif (med5 > min5 && med5 < max5)
    new_pixel = get_center_data(min5, med5, max5,center_data);
elseif (med7 > min7 && med7 < max7)
    new_pixel = get_center_data(min7, med7, max7,center_data);
elseif (med9 > min9 && med9 < max9)
    new_pixel = get_center_data(min9, med9, max9,center_data);
else
    new_pixel = center_data;
end

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [new_data] = get_center_data(min,med,max,center_data)
if center_data <= min || center_data >= max
    new_data = med;
else
    new_data = center_data;
end
end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% perform median 1d computation
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function outbuf = get_median_1d(inbuf)

numpixels = length(inbuf);

tbuf = inbuf;

for ii=coder.unroll(1:numpixels)
    if bitand(ii,uint32(1)) == 1  
        tbuf = compare_stage1(tbuf);
    else
        tbuf = compare_stage2(tbuf);
    end
end

outbuf = tbuf;

end

function outbuf = compare_stage1(inbuf)
numpixels = length(inbuf);
tbuf = compare_stage(inbuf(1:numpixels-1));
outbuf = [tbuf(:)' inbuf(numpixels)];
end

function outbuf = compare_stage2(inbuf)
numpixels = length(inbuf);
tbuf = compare_stage(inbuf(2:numpixels));
outbuf = [inbuf(1) tbuf(:)'];
end

function [outbuf] = compare_stage(inbuf)

step = 2;
numpixels = length(inbuf);

outbuf = inbuf;

for ii=coder.unroll(1:step:numpixels)
    t = compare_pixels([inbuf(ii), inbuf(ii+1)]);
    outbuf(ii) = t(1);
    outbuf(ii+1) = t(2);
end

end

function outbuf = compare_pixels(inbuf)
if (inbuf(1) > inbuf(2))
    outbuf = [inbuf(1), inbuf(2)];
else
    outbuf = [inbuf(2), inbuf(1)];
end
end


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% perform median 2d computation
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function outbuf = get_median_2d(inbuf)

outbuf = inbuf;
[nrows, ncols] = size(inbuf);
for ii=coder.unroll(1:ncols)
    colData = outbuf(:, ii)';
    colDataOut = get_median_1d(colData)';
    outbuf(:, ii) = colDataOut;
end
for ii=coder.unroll(1:nrows)
    rowData = outbuf(ii, :);
    rowDataOut = get_median_1d(rowData);
    outbuf(ii, :) = rowDataOut;
end

end

Функция MATLAB является модульной и использует несколько функций, чтобы отфильтровать шум в изображении.

Адаптивный фильтр испытательный стенд MATLAB

Испытательный стенд MATLAB mlhdlc_median_filter_tb осуществляет создание фильтра при помощи представительного входного диапазона.

Рассмотрите испытательный стенд MATLAB:

edit(testbench_name);

I = imread('mlhdlc_img_pattern_noisy.tif');
J = I;

%   Copyright 2011-2019 The MathWorks, Inc.

smax = 9;
[nrows, ncols] = size(I);
ll = ceil(smax/2);
ul = floor(smax/2);

for ii=1:ncols-smax
    for jj=1:nrows-smax
        
        c_idx = ii;                    
        c_data = double(I(jj:jj+smax-1, ii));            
                
        [pixel_val, pixel_valid] = mlhdlc_median_filter(c_data, c_idx);
        
        if pixel_valid
            J(jj, ii) = pixel_val;
        end
    end
end

h = figure;
set( h, 'Name', [ mfilename, '_plot' ] );
subplot( 1, 2, 1 );
imshow( I, [  ] );
subplot( 1, 2, 2 );
imshow( J, [  ] );

Протестируйте алгоритм MATLAB

Чтобы избежать ошибок времени выполнения, симулируйте проект с испытательным стендом.

mlhdlc_median_filter_tb

Создайте папку и скопируйте соответствующие файлы

Прежде чем вы сгенерируете HDL-код для проекта MATLAB, скопируете проект и файлы испытательного стенда к writeable папке. Эти команды копируют файлы во временную папку.

mlhdlc_demo_dir = fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'hdlcoder', 'hdlcoderdemos', 'matlabhdlcoderdemos');
mlhdlc_temp_dir = [tempdir 'mlhdlc_med_filt'];

Создайте временную папку и скопируйте файлы MATLAB.

cd(tempdir);
[~, ~, ~] = rmdir(mlhdlc_temp_dir, 's');
mkdir(mlhdlc_temp_dir);
cd(mlhdlc_temp_dir);

Скопируйте файлы во временную директорию.

copyfile(fullfile(mlhdlc_demo_dir, [design_name,'.m*']), mlhdlc_temp_dir);
copyfile(fullfile(mlhdlc_demo_dir, [testbench_name,'.m*']), mlhdlc_temp_dir);
copyfile(fullfile(mlhdlc_demo_dir, 'mlhdlc_img_pattern_noisy.tif'), mlhdlc_temp_dir);

Ускорение проекта для более быстрой симуляции

Симулировать испытательный стенд быстрее:

1. Создайте файл MEX при помощи MATLAB Coder™. HDL Workflow Advisor автоматизирует эти шаги при выполнении симуляций фиксированной точки проекта.

  codegen -o mlhdlc_median_filter -args {zeros(9,1), 0} mlhdlc_median_filter
  [~, tbn] = fileparts(testbench_name);

2. Симулируйте проект при помощи файла MEX. Когда вы запускаете испытательный стенд, HDL Coder использует файл MEX и запускает симуляцию быстрее.

  mlhdlc_median_filter_tb

3. Очистите файл MEX.

  clear mex;
  rmdir('codegen', 's');
  delete(['mlhdlc_median_filter', '.', mexext]);

Создайте проект HDL Coder

1. Создайте проект HDL Coder:

coder -hdlcoder -new mlhdlc_med_filt_prj

2. Добавьте файл mlhdlc_median_filter.m к проекту как функция MATLAB и mlhdlc_median_filter_tb.m как испытательный стенд MATLAB.

3. Нажмите типы Autodefine и используйте рекомендуемые типы для вводов и выводов функции MATLAB mlhdlc_median_filter.

Обратитесь к Начало работы с MATLAB к Рабочему процессу HDL для более полного примера при создании и заполнении проектов HDL Coder MATLAB.

Запустите преобразование фиксированной точки и генерацию HDL-кода

  1. Нажмите кнопку Workflow Advisor, чтобы запустить Советника по вопросам Рабочего процесса.

  2. Щелкните правой кнопкой мыши по задаче генерации HDL-кода и выберите Run к выбранной задаче.

Один файл HDL mlhdlc_median_filter_fixpt.vhd сгенерирован для проекта MATLAB. Чтобы исследовать сгенерированный HDL-код на создание фильтра, кликните по гиперссылкам в окне Code Generation Log.

Если вы хотите сгенерировать файл HDL для каждой функции в вашем проекте MATLAB во Вкладке "Дополнительно" задачи генерации HDL-кода, выберите Generate instantiable код для флажка функций. См. также Генерируют Код Instantiable для Функций.

Очистите сгенерированные файлы

Чтобы очистить временную папку проекта, запустите эти команды:

  mlhdlc_demo_dir = fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'hdlcoder', 'hdlcoderdemos', 'matlabhdlcoderdemos');
  mlhdlc_temp_dir = [tempdir 'mlhdlc_med_filt'];
  clear mex;
  cd (mlhdlc_demo_dir);
  rmdir(mlhdlc_temp_dir, 's');

Документация HDL Coder

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте