FPGA图像处理

基于 MicroBlaze V 的 FPGA 视觉平台：通过以太网实时捕获、调试和传输 MIPI 相机数据，支持全帧或高速 ROI 范围。

今天介绍一下图像形态学处理中的开运算、闭运算和梯度运算，这三个运算都是以图像腐蚀和图像膨胀为基础的。

本文介绍一下图像膨胀算法的基本原理、Python实现以及FPGA实现。

图像在采集和传输的过程中，通常会产生噪声，使图像质量降低，影响后续处理。因此须对图像进行一些图像滤波、图像增强等预处理。为改善图像质量，去除噪声通常会对图像进行滤波处理 ，这样既能去除噪声，又能保持图像细节。

锐化即在图像上增强显示图像内容的边缘成分。根据边缘成分的计算方法，常用的方法有高斯滤波锐化和拉普拉斯滤波锐化。高斯滤波锐化将原始图像 x 减去高斯滤波（相当于低通滤波）后得到的平滑图像 gaussian(x)

直方图均衡算法通过将各颜色通道的像素点数值间距拉大，实现在当前颜色通道内像素点数值的大幅差异，增强视觉效果。除此以外，在图像传感器输入的像素值位宽与实际用于显示的像素值位宽不一致的情况下，直方图均衡算法也常用于像素点位宽的转换