图像处理是对图像进行操作和分析的技术，目的是提高图像质量或者从图像中提取有用的信息。常见的图像处理技术包括图像增强、图像修复、噪声去除、图像分割等。图像处理广泛应用于医学影像、卫星遥感、安防监控、自动驾驶等领域，通过处理图像中的像素，能够实现对图像内容的识别、分析和改进。
二维缓冲的功能是将串行的像素点数据转化为并行的多个像素点的滑窗，将滑窗内的坐标中心点作为当前并行数据对应的像素点，一般用于插值计算或者二维卷积。
图像处理算法在 sysgen 中实现，大多使用定点整数计算，并且为了与图像算法原理一致，定点整数也仅限于无符号整数。
虽然在图像数据流水线中已包含行列坐标，但是一些算法由于其本身的设计必须由行有效信号 lv 重新生成行列坐标。
本系列文章主要说明基于 Xilinx FPGA 的实时图像处理。虽然 FPGA 开发用的 HDL 语言与 Intel FPGA（前身 Altera）通用，但是比较开发工具软件差异的话，还是 Xilinx 开发效率更高。
赛灵思视频加速技术研讨会上，讲师”Sean Gardner"作演讲“加速视频及图像处理”。
图像增强就是通过一定手段来增强图像的对比度，使得其中的人物或者事物更加明显，有利于后边的识别等处理。本章介绍几个传统的图像增强算法，并给出matlab实现代码，看一看不同算法的实现效果，最后再介绍一下深度学习在图像增强上的应用
本人有过多年用FPGA做图像处理的经验，在此也谈一下自己的看法。用FPGA做图像处理最关键的一点优势就是：FPGA能进行实时流水线运算，能达到最高的实时性。因此在一些对实时性要求非常高的应用领域，做图像处理基本就只能用FPGA。例如在一些分选设备中图像处理基本上用的都是FPGA
图像处理简而言之就是对图像进行操作从而得到自己想要的结果，它是一个非常广义的概念，包含图像增强、图像复原、图像重建、图像分析、模式识别、计算机视觉等N多个应用方向。这些应用技术有许多在本质上是相通的，但是不同应用领域的关注点往往是不同的
本篇完成对HDMI显示代码的UVM仿真，梳理一下在windows-modelsim工具下UVM仿真环境的建立，调试以及遇到的问题。仿真的架构在上一篇已经做了简要介绍，这部分做重点讲解
做图像处理没有显示怎么能行，所以用两章来介绍HDMI的协议以及编码实现。HDMI的编码，仿真和调试会花费较长时间，特别是第一次在windows环境下部署UVM环境，对于刚刚入门UVM的我来说，这块也花费了很长时间。截止目前设计和仿真的代码都已经做完。所以这章主要介绍HDMI的协议以及设计的架构，之后再用一章来介绍HDMI的实现和驱动编写