正版 基于MATLAB与FPGA的图像处理教程 韩彬 电子工业出版社 9787

目 录 第1章 什么是硬件加速引擎 1 1.1  CPU是怎么加速的？ 1 1.1.1 CPU体系结构加速 1 1.1.2 CPU流水线加速 3 1.2  什么是硬件加速引擎 5 1.2.1 苹果M1芯片架构 6 1.2.2 海思Hi3516A芯片架构 8 1.2.3 本书图像加速内容 9 1.3  FPGA软件仿真环境介绍 10 1.3.1 FPGA目录规划约定 10 1.3.2 仿真验证平台介绍 10 1.3.3 相关软件环境介绍 13 1.4  FPGA硬件验证平台介绍 14 第2章 RGB转YCbCr算法介绍及MATLAB与FPGA实现 17 2.1  RGB与YCbCr色域介绍 17 2.1.1 RGB模型 18 2.1.2 YCbCr色域介绍 20 2.2  RGB转YCbCr加速运算 22 2.2.1 让你的软件飞起来 22 2.2.2 FPGA硬件加速思维 24 2.2.3 FPGA硬件实现推导 27 2.3  RGB转YCbCr的MATLAB实现 27 2.3.1 MATLAB代码的设计 27 2.3.2 仿真数据的准备 31 2.4  RGB转YCbCr的FPGA实现 32 2.4.1 FPGA代码的实现 33 2.4.2 仿真流程的详解 36 第3章 常用图像增强算法介绍及MATLAB与FPGA实现 39 3.1  直方图均衡算法的实现 39 3.1.1 直方图均衡的原理 39 3.1.2 直方图均衡的MATLAB实现 42 3.1.3 直方图均衡的FPGA实现 47 3.1.4 直方图均衡的ModelSim仿真 51 3.2  对比度算法的实现 53 3.2.1 对比度增强的原理 53 3.2.2 指数对比度增强的MATLAB实现 56 3.2.3 指数对比度增强的FPGA实现 58 3.2.4 指数对比度增强的ModelSim仿真 60 3.3  Gamma映射算法的实现 62 3.3.1 Gamma映射的原理 62 3.3.2 Gamma映射的MATLAB实现 66 3.3.3 Gamma映射的FPGA实现 69 3.3.4 Gamma映射的ModelSim仿真 71 第4章 常用图像降噪算法介绍及MATLAB与FPGA实现 73 4.1  降噪原理介绍 73 4.1.1 为什么要降噪 73 4.1.2 什么是噪声 73 4.1.3 图像降噪简介 74 4.2  均值滤波算法的实现 75 4.2.1 均值滤波算法的理论 75 4.2.2 均值滤波的MATLAB实现 75 4.2.3 均值滤波的FPGA实现 78 4.2.4 均值滤波的ModelSim仿真 82 4.3  中值滤波算法的实现 84 4.3.1 中值滤波算法的理论 84 4.3.2 中值滤波的MATLAB实现 87 4.3.3 中值滤波的FPGA实现 90 4.3.4 中值滤波的ModelSim仿真 90 4.4  高斯滤波算法的实现 93 4.4.1 高斯滤波算法的理论 95 4.4.2 高斯滤波的MATLAB实现 97 4.4.3 高斯滤波的FPGA实现 99 4.4.4 高斯滤波的ModelSim仿真 104 4.5  双边滤波算法的实现 107 4.5.1 双边滤波算法的理论 107 4.5.2 双边滤波的MATLAB实现 109 4.5.3 双边滤波的FPGA实现 118 4.5.4 双边滤波的ModelSim仿真 123 第5章 常用图像二值化算法介绍及MATLAB与FPGA实现 126 5.1  图像二值化的目的 126 5.2  全局阈值二值化算法 127 5.2.1 全局阈值二值化算法的理论与MATLAB实现 128 5.2.2 全局阈值二值化的MATLAB实现 131 5.2.3 全局阈值二值化的FPGA实现 131 5.3  局部阈值二值化算法 131 5.3.1 局部阈值二值化算法的理论 131 5.3.2 局部阈值二值化的MATLAB实现 132 5.3.3 局部阈值二值化的FPGA实现 134 5.3.4 局部阈值二值化的ModelSim仿真 136 5.4  Sobel边缘检测算法 140 5.4.1 Sobel边缘检测算法的理论 141 5.4.2 Sobel边缘检测的MATLAB实现 142 5.4.3 Sobel边缘检测的FPGA实现 144 5.4.4 Sobel边缘检测的ModelSim仿真 145 5.5  二值化腐蚀、膨胀算法 147 5.5.1 二值化腐蚀、膨胀算法的理论 147 5.5.2 二值化腐蚀、膨胀的MATLAB实现 148 5.5.3 二值化腐蚀、膨胀的FPGA实现 152 5.5.4 二值化腐蚀、膨胀的ModelSim仿真 153 5.6 帧间差算法及运动检测算法 155 5.6.1 帧间差算法及运动检测算法的理论 155 5.6.2 帧间差及运动检测的MATLAB实现 157 5.6.3 帧间差及运动检测的FPGA实现 164 第6章 常用图像锐化算法介绍及MATLAB与FPGA实现 165 6.1  图像锐化的原理 165 6.1.1 一阶微分的边缘检测 166 6.1.2 二阶微分的边缘检测 167 6.1.3 一阶微分与二阶微分的边缘检测对比 168 6.2  Robert锐化算法的实现 170 6.2.1 Robert锐化算法的理论 170 6.2.2 Robert锐化的MATLAB实现 170 6.2.3 Robert锐化的FPGA实现 172 6.2.4 Robert锐化的ModelSim仿真 173 6.3  Sobel锐化算法的实现 176 6.3.1 Sobel锐化算法的理论 176 6.3.2 Sobel锐化的MATLAB实现 177 6.3.3 Sobel锐化的FPGA实现 179 6.3.4 Sobel锐化的ModelSim仿真 180 6.4  Laplacian锐化算法的实现 182 6.4.1 Laplacian锐化算法的理论 182 6.4.2 Laplacian锐化的MATLAB实现 183 6.4.3 Laplacian锐化的FPGA实现 185 6.4.4 Laplacian锐化的ModelSim仿真 186 第7章 常用图像缩放算法介绍及MATLAB与FPGA实现 190 7.1  最近邻插值算法的实现 191 7.1.1 最近邻插值算法的理论 191 7.1.2 最近邻插值的MATLAB实现 192 7.1.3 最近邻插值的FPGA实现 194 7.1.4 最近邻插值的ModelSim仿真 197 7.2  双线性插值算法的实现 199 7.2.1 双线性插值算法的理论 199 7.2.2 双线性插值的MATLAB实现 201 7.2.3 双线性插值的FPGA实现 204 7.2.4 双线性插值的ModelSim仿真 209 7.3  双三次插值算法的实现 214 7.3.1 双三次插值算法的理论 214 7.3.2 双三次插值的MATLAB实现 216 7.3.3 双三次插值的FPGA实现 219 7.4  浅谈基于深度学习的缩放算法 219 7.4.1 DL-SR算法的理论 219 7.4.2 DL-SR算法的性能提升 222 7.4.3 DL-SR与High-level CV的区别 223 7.4.4 DL-SR的几点思考与未来 223 第8章 基于LeNet5的深度学习算法介绍及MATLAB与FPGA实现 225 8.1 神经网络的介绍 225 8.1.1 人工神经网络 225 8.1.2 卷积神经网络 226 8.2 基于LeNet5 卷积神经网络的MATLAB实现 229 8.2.1 LeNet5卷积神经网络的简介 229 8.2.2 LeNet5卷积神经网络的MATLAB实现 230 8.2.3 基于LeNet5卷积神经网络的FPGA实现 233 8.3 基于摄像头的字符识别FPGA Demo的搭建与实现 240 第9章 传统ISP及AISP的图像处理硬件加速引擎介绍 248 9.1 ISP介绍 248 9.1.1 ISP简介 248 9.1.2 ISP的应用 250 9.1.3 ISP基础算法及流水线 253 9.1.4 Bayer域的图像处理算法 254 9.1.5 RGB域的图像处理算法 256 9.1.6 YUV域的图像处理算法 258 9.2 基于AI的ISP图像加速引擎介绍 259 9.2.1 AI在图像领域的应用 259 9.2.2 AISP简介 260 9.2.3 AISP的产业化应用 265 9.2.4 本章小结 267 延伸阅读 268 缩略语 271

"韩彬，网名CrazyBingo（CB），分别在杭州电子科技大学、西安电子科技大学获得学士学位、硕士学位，曾在中兴微电子（深圳市中兴微电子技术有限公司）负责多年的多媒体SOC前端开发工作，以及FPGA加速验证等事宜，在视频图像前后处理算法加速领域，有丰富的经验与实战的积累。 此外，这些年作者编写过大量FPGA教程，也编写过无数FPGA图像的处理方案与架构，并相继出版了《FPGA设计技巧与案例开发详解（第3版）》《Verilog数字系统教程（第4版）》等书，获得业界广泛好评。"

目 录 第1章 什么是硬件加速引擎1 1.1　CPU是怎么加速的？1 1.1.1 CPU体系结构加速1 1.1.2 CPU流水线加速3 1.2　什么是硬件加速引擎5 1.2.1 苹果M1芯片架构6 1.2.2 海思Hi3516A芯片架构8 1.2.3 本书图像加速内容9 1.3　FPGA软件环境介绍10 1.3.1 FPGA目录规划约定10 1.3.2 验证平台介绍10 1.3.3 相关软件环境介绍13 1.4　FPGA硬件验证平台介绍14 第2章 RGB转YCbCr算法介绍及MATLAB与FPGA实现17 2.1　RGB与YCbCr色域介绍17 2.1.1 RGB模型18 2.1.2 YCbCr色域介绍20 2.2　RGB转YCbCr加速运算22 2.2.1 让你的软件飞起来22 2.2.2 FPGA硬件加速思维24 2.2.3 FPGA硬件实现推导27 2.3　RGB转YCbCr的MATLAB实现27 2.3.1 MATLAB代码的设计27 2.3.2 数据的准备31 2.4　RGB转YCbCr的FPGA实现32 2.4.1 FPGA代码的实现33 2.4.2 流程的详解36 第3章 常用图像算法介绍及MATLAB与FPGA实现39 3.1　直方图均衡算法的实现39 3.1.1 直方图均衡的原理39 3.1.2 直方图均衡的MATLAB实现42 3.1.3 直方图均衡的FPGA实现47 3.1.4 直方图均衡的ModelSim51 3.2　对比度算法的实现53 3.2.1 对比度的原理53 3.2.2 指数对比度的MATLAB实现56 3.2.3 指数对比度的FPGA实现58 3.2.4 指数对比度的ModelSim60 3.3　Gamma映射算法的实现62 3.3.1 Gamma映射的原理62 3.3.2 Gamma映射的MATLAB实现66 3.3.3 Gamma映射的FPGA实现69 3.3.4 Gamma映射的ModelSim71 第4章 常用图像降噪算法介绍及MATLAB与FPGA实现73 4.1　降噪原理介绍73 4.1.1 为什么要降噪73 4.1.2 什么是噪声73 4.1.3 图像降噪简介74 4.2　均值滤波算法的实现75 4.2.1 均值滤波算75 4.2.2 均值滤波的MATLAB实现75 4.2.3 均值滤波的FPGA实现78 4.2.4 均值滤波的ModelSim82 4.3　中值滤波算法的实现84 4.3.1 中值滤波算84 4.3.2 中值滤波的MATLAB实现87 4.3.3 中值滤波的FPGA实现90 4.3.4 中值滤波的ModelSim90 4.4　高斯滤波算法的实现93 4.4.1 高斯滤波算95 4.4.2 高斯滤波的MATLAB实现97 4.4.3 高斯滤波的FPGA实现99 4.4.4 高斯滤波的ModelSim104 4.5　双边滤波算法的实现107 4.5.1 双边滤波算107 4.5.2 双边滤波的MATLAB实现109 4.5.3 双边滤波的FPGA实现118 4.5.4 双边滤波的ModelSim123 第5章 常用图像二值化算法介绍及MATLAB与FPGA实现126 5.1　图像二值化的目的126 5.2　全局阈值二值化算法127 5.2.1 全局阈值二值化算与MATLAB实现128 5.2.2 全局阈值二值化的MATLAB实现131 5.2.3 全局阈值二值化的FPGA实现131 5.3　局部阈值二值化算法131 5.3.1 局部阈值二值化算131 5.3.2 局部阈值二值化的MATLAB实现132 5.3.3 局部阈值二值化的FPGA实现134 5.3.4 局部阈值二值化的ModelSim136 5.4　Sobel边缘检测算法140 5.4.1 Sobel边缘检测算141 5.4.2 Sobel边缘检测的MATLAB实现142 5.4.3 Sobel边缘检测的FPGA实现144 5.4.4 Sobel边缘检测的ModelSim145 5.5　二值化腐蚀、膨胀算法147 5.5.1 二值化腐蚀、膨胀算147 5.5.2 二值化腐蚀、膨胀的MATLAB实现148 5.5.3 二值化腐蚀、膨胀的FPGA实现152 5.5.4 二值化腐蚀、膨胀的ModelSim153 5.6 帧间差算法及运动检测算法155 5.6.1 帧间差算法及运动检测算155 5.6.2 帧间差及运动检测的MATLAB实现157 5.6.3 帧间差及运动检测的FPGA实现164 第6章 常用图像锐化算法介绍及MATLAB与FPGA实现165 6.1　图像锐化的原理165 6.1.1 一阶微分的边缘检测166 6.1.2 二阶微分的边缘检测167 6.1.3 一阶微分与二阶微分的边缘检测对比168 6.2　Robert锐化算法的实现170 6.2.1 Robert锐化算170 6.2.2 Robert锐化的MATLAB实现170 6.2.3 Robert锐化的FPGA实现172 6.2.4 Robert锐化的ModelSim173 6.3　Sobel锐化算法的实现176 6.3.1 Sobel锐化算176 6.3.2 Sobel锐化的MATLAB实现177 6.3.3 Sobel锐化的FPGA实现179 6.3.4 Sobel锐化的ModelSim180 6.4　Laplacian锐化算法的实现182 6.4.1 Laplacian锐化算182 6.4.2 Laplacian锐化的MATLAB实现183 6.4.3 Laplacian锐化的FPGA实现185 6.4.4 Laplacian锐化的ModelSim186 第7章 常用图像缩放算法介绍及MATLAB与FPGA实现190 7.1　近邻插值算法的实现191 7.1.1 近邻插值算191 7.1.2 近邻插值的MATLAB实现192 7.1.3 近邻插值的FPGA实现194 7.1.4 近邻插值的ModelSim197 7.2　双线插值算法的实现199 7.2.1 双线插值算199 7.2.2 双线插值的MATLAB实现201 7.2.3 双线插值的FPGA实现204 7.2.4 双线插值的ModelSim209 7.3　双三次插值算法的实现214 7.3.1 双三次插值算214 7.3.2 双三次插值的MATLAB实现216 7.3.3 双三次插值的FPGA实现219 7.4　浅谈基于深度学缩放算法219 7.4.1 DL-SR算219 7.4.2 DL-SR算法的能提升222 7.4.3 DL-SR与High-level CV的区别223 7.4.4 DL-SR的几点思考与未来223 第8章 基于LeNet5的深度学习算法介绍及MATLAB与FPGA实现225 8.1 神经网络的介绍225 8.1.1 人工神经网络225 8.1.2 卷积神经网络226 8.2 基于LeNet5 卷积神经网络的MATLAB实现229 8.2.1 LeNet5卷积神经网络的简介229 8.2.2 LeNet5卷积神经网络的MATLAB实现230 8.2.3 基于LeNet5卷积神经网络的FPGA实现233 8.3 基于摄像头的字符识别FPGA Demo的搭建与实现240 第9章 传统ISP及AISP的图像处理硬件加速引擎介绍248 9.1 ISP介绍248 9.1.1 ISP简介248 9.1.2 ISP的应用250 9.1.3 ISP基础算法及流水线253 9.1.4 Bayer域的图像处理算法254 9.1.5 RGB域的图像处理算法256 9.1.6 YUV域的图像处理算法258 9.2 基于AI的ISP图像加速引擎介绍259 9.2.1 AI在图像领域的应用259 9.2.2 AISP简介260 9.2.3 AISP的产业化应用265 9.2.4 本章小结267 延伸阅读268 缩略语271

业内有很多介绍图像算法理论的书籍，比如冈萨雷斯的《数字图像处理（MATLAB版）》，同时也不乏很多优秀的FPGA设计图书，比如作者的《FPGA设计技巧与案例开发详解（第3版）》，但还没有一本可以贯穿图像算法理论与MATLAB仿真，再以FPGA进行实战加速处理的书，本书实现了真正意义上的全流程讲解，填补了业内的空缺，是每个相关从业者的福音。