FPGA图像处理

数字图像处理是利用计算机进行去噪、增强、恢复、分割和特征提取等图像处理方法和技术的概述。

本项目利用FPGA实现一个训练好的卷积神经网络，用于图像分类。项目采用CIFAR-10数据集作为训练数据，通过深度学习的CNN概念对输入图像进行分类。 设计包含六个层次：滑动窗口卷积、ReLU激活、最大池化、图像展平、全连接和Softmax激活。利用卷积核/过滤器从输入图像中提取特征，输入图像可以是灰度或彩色图像。 使用的工具： Xilinx Vivado v17.4：用于FPGA设计 Matlab vR2018.a：用于参考目的和结果比较 使用的编程语言： Verilog HDL：用于FPGA设计的硬件描述语言 已完成的任务： 掌握FPGA、相关资源、Vivado 17.4和Matlab R2018a的基本知识。 使用Vivado 17.4创建了一些Verilog模块，包括矩阵乘法、通用多路复用器、矩阵卷积、ReLU激活和最大池化。 使用Matlab R2018a创建了一些矩阵函数，用于参考和匹配结果。 首先考虑灰度图像（使用Matlab从彩色图像转换为灰度图像），并进行了矩阵乘法和ReLU激活。

可以通过Soc FPGA接收并执行代码块。 breakable 功能可以处理 break() 抛出的异常，确保代码继续执行。

MATLAB 是一套广泛使用的图像处理工具，提供各种图像处理功能，包括：- 图像显示（imshow）- 图像变换（如 Radon 变换）

matlab用于图像处理，具备强大的功能和丰富的库。图像处理包括图像增强、图像分割、图像特征提取等，matlab能高效处理这些任务。

Matlab图像处理：从入门到精通 图像读取与显示: 利用Matlab内置函数，轻松读取不同格式的图像文件。 灵活运用图像显示函数，调整图像尺寸、颜色等属性。 图像增强: 掌握直方图均衡化，提升图像对比度，展现更多细节。 运用空间滤波技术，有效去除图像噪声，改善图像质量。 图像分割: 学习阈值分割、边缘检测等方法，精准识别图像中的目标区域。 利用形态学操作，对分割结果进行优化，提高识别准确率。 图像变换: 探索傅里叶变换、离散余弦变换等，深入理解图像频域特征。 应用图像变换技术，实现图像压缩、 watermarking等功能。 实战应用: 将Matlab图像处理技术应用于人脸识别、医学影像分析等实际场景。

MATLAB图像处理源码，学习资料。

这份图像处理作业供学习参考，帮助大家相互提升技能。

MATLAB图像处理指南是初学者必备的参考资料。

下载包含各类算子及部分操作的Matlab文件。