FPGA 图像处理之白平衡实现-育师

FPGA白平衡/自动白平衡/FPGA图像处理工程和算法包含以下内容： 1，MATLAB中实现图像处理。 2，verilog代码利用MATLAB联合modelsim仿真实现的图像处理。 3，小梅哥AC620和正点原子新起点/开拓者的FPGA板卡上实现的图像处理。 4，技术博客讲解。 5，效果展示。

嘿，各位技术爱好者们！今天咱们来聊聊 FPGA 图像处理里的白平衡技术，这可是图像处理里很重要的一块呢。咱会从算法实现到硬件验证，一步步带大家深入了解。

一、MATLAB 中实现图像处理

咱们先从 MATLAB 开始，因为它在算法验证和快速原型开发方面超厉害。白平衡算法的核心就是调整图像的颜色，让白色在图像里真正显示为白色。下面是一段简单的 MATLAB 代码：

% 读取图像 image = imread('test_image.jpg'); % 计算 RGB 通道的均值 r_mean = mean(mean(image(:,:,1))); g_mean = mean(mean(image(:,:,2))); b_mean = mean(mean(image(:,:,3))); % 计算增益 avg_gain = (r_mean + g_mean + b_mean) / 3; r_gain = avg_gain / r_mean; g_gain = avg_gain / g_mean; b_gain = avg_gain / b_mean; % 应用增益 balanced_image = cat(3, ... uint8(im2double(image(:,:,1)) * r_gain * 255), ... uint8(im2double(image(:,:,2)) * g_gain * 255), ... uint8(im2double(image(:,:,3)) * b_gain * 255)); % 显示原始图像和处理后的图像 subplot(1,2,1); imshow(image); title('Original Image'); subplot(1,2,2); imshow(balanced_image); title('Balanced Image');

代码分析

首先，用imread函数读取一张测试图像。
然后，计算 RGB 三个通道的均值，这能让我们知道每个通道的平均亮度。
接着，算出一个平均增益，再分别计算每个通道的增益，目的是让三个通道的亮度达到平衡。
最后，把增益应用到每个通道上，并用imshow函数显示原始图像和处理后的图像，这样就能直观地看到白平衡的效果啦。

二、Verilog 代码联合 Modelsim 仿真

有了 MATLAB 的算法验证，接下来就要把它转化为 Verilog 代码，在 FPGA 上跑起来。下面是一个简单的 Verilog 模块示例：

module white_balance ( input wire clk, input wire rst_n, input wire [7:0] r_in, input wire [7:0] g_in, input wire [7:0] b_in, output reg [7:0] r_out, output reg [7:0] g_out, output reg [7:0] b_out ); // 假设的增益值，实际中需要根据计算得到 parameter R_GAIN = 8'd128; parameter G_GAIN = 8'd128; parameter B_GAIN = 8'd128; always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if (!rst_n) begin r_out <= 8'd0; g_out <= 8'd0; b_out <= 8'd0; end else begin r_out <= (r_in * R_GAIN) >> 8; g_out <= (g_in * G_GAIN) >> 8; b_out <= (b_in * B_GAIN) >> 8; end end endmodule