在simulink中实现图像的读取和缩放操作

Posted 2022-10-26 fpga和matlab

目录

一、理论基础

二、核心程序

三、仿真测试结果

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作者ID  ：fpga和matlab
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1.无线基带,无线图传,编解码 
2.机器视觉,图像处理,三维重建 
3.人工智能,深度学习 
4.智能控制,智能优化
5.其他

一、理论基础

根据MATLAB中的程序可知，图像缩放的核心代码语句如下：

         即，你通过imresize函数，来将图像缩放为所需要大小的新的图像。而Simulink没有这个模块可以直接使用，所以我们将通过simulink中的模块化建模，实现这个函数的基本功能。

        首先是原始图像的读取和显示，具体模块如下所示：

这个部分是实现原始图像的读取和显示的功能。运行后会自动产生如下的原始图像：

二、核心程序

读取Simulink之后，我们需要在simulink中进行图像的缩放功能的实现：

       MATLAB中的IMRESIZE函数，其图像缩放的主要实现原理为：

下面介绍一下SIMULINK的设计步骤：

        这里我之前没注意到，Simulink里面有提供的一个resize模块，但是我们直接使用这个模块，并无法得到比较好的效果。

        因此，我们还是设计了一组自己构建的Simulink模块，但是需要使用Simulink的内嵌MATLAB模块。

整个流程如下所示：

即读入图片，然后获得RGB的三个通道。然后进行如下的处理：

由于读入的图像是UINT8类型的数据，无法直接进行MATLAB的运算，我们需要将数据通过conversion转换为double类型的数据，然后进行处理。

这三个模块分别为放大缩小模块，亮度均衡模块和滤波模块，这样得到放大或者缩小后的模块就比较清晰了。

function J = func_b2cyv_simulink(I);

Parameter_SetUp;
[nrows,ncols,k]=size(I);

width  = W;                              
height = H;

J = zeros(width,height);
 
widthScale = nrows/width;
heightScale = ncols/height;

for x = 3:width-2                            
   for y = 3:height-2
       xx = x * widthScale;                     
       yy = y * heightScale;
       if (xx/double(uint16(xx)) == 1.0) & (yy/double(uint16(yy)) == 1.0)       
           J(x,y) = I(int16(xx),int16(yy));
       else                                    
            a = double(uint16(xx)); % (a,b) is the base-dot 
            b = double(uint16(yy)); 
            x11 = double(I(a,b)); % x11 <- I(a,b) 
            x12 = double(I(a,b+1)); % x12 <- I(a,b+1) 
            x21 = double(I(a+1,b)); % x21 <- I(a+1,b) 
            x22 = double(I(a+1,b+1)); % x22 <- I(a+1,b+1) 
            J(x,y) = sqrt((x11 + x12)^2/4 + (x21+x22)^2/4);
       end
    end
end
  

function J = func_blinear_simulink(I);

Parameter_SetUp;
[nrows,ncols,k]=size(I);

width  = W;                              
height = H;

J = zeros(width,height);
 
widthScale = nrows/width;
heightScale = ncols/height;

for x = 3:width-2                            
   for y = 3:height-2
       xx = x * widthScale;                     
       yy = y * heightScale;
       if (xx/double(uint16(xx)) == 1.0) & (yy/double(uint16(yy)) == 1.0)       
           J(x,y) = I(int16(xx),int16(yy));
       else                                    
            a = double(uint16(xx)); % (a,b) is the base-dot 
            b = double(uint16(yy)); 
            x11 = double(I(a,b)); % x11 <- I(a,b) 
            x12 = double(I(a,b+1)); % x12 <- I(a,b+1) 
            x21 = double(I(a+1,b)); % x21 <- I(a+1,b) 
            x22 = double(I(a+1,b+1)); % x22 <- I(a+1,b+1) 
            J(x,y) = ( (b+1-yy) * ((xx-a)*x21 + (a+1-xx)*x11) + (yy-b) * ((xx-a)*x22 +(a+1-xx) * x12) ); % calculate J(x,y) 
       end
    end
end
  

function J = func_nearest_simulink(I);

Parameter_SetUp;
[nrows,ncols,k]=size(I);

width  = W;                              
height = H;

J = (zeros(width,height));
 
widthScale = nrows/width;
heightScale = ncols/height;

for x = 3:width-2                            
   for y = 3:height-2
       xx = x * widthScale;                     
       yy = y * heightScale;
       if (xx/double(uint16(xx)) == 1.0) & (yy/double(uint16(yy)) == 1.0)       
           J(x,y) = I(int16(xx),int16(yy));
       else                                    
           a = double(round(xx));              
           b = double(round(yy));
           J(x,y) = I(a,b); 
       end
    end
end
 

三、仿真测试结果

仿真结果如下所示：

A23-12