matlab图像处理基础知识3（双线性插值matlab实现--FPGA优化）

需求说明：FPGA图像处理前期算法验证

当前状态：已通过matlab验证

                  针对FPGA优化后，图像出现锯齿，先实现功能再继续优化

matlab源码 参考文章《matlab图像处理基础知识0（双线性插值matlab实现--调整水平和垂直放大倍数）》

http://blog.csdn.net/times_poem/article/details/51499793

正文：

function scaler_bilinear_for_fpga()

%-----------------------------0:配置输入输出--------------------------------
m=2.25;    %放大或缩小的高度
n=3;       %放大或缩小的宽度

I=imread('F:\book\Digital image processing and machine vision\640480\plane.jpg');

[height,width,l]=size(I);    %输入分辨率 480*640

O=zeros(height*m,width*n,l); %输出分辨率 1080*1920

%-----------------------------1:开始输出计算--------------------------------

ratio=[m,0,0;
     0,n,0;
     0,0,1];     %变换矩阵

ratio_rotate=[1,0,0;0,1,0;0,0,1]/ratio; %逆矩阵计算

ratio_rotate=[256,0,0;0,256,0;0,0,256]*ratio_rotate; %0:适配fpga
                                                     %采用定点小数方式,后8位为小数内容
                                                     
ratio_rotate=uint16(ratio_rotate); %强制转换 四舍五入处理
ratio_rotate=double(ratio_rotate); %强制转换 方便矩阵浮点型相乘

for i=1:height*m
    for j=1:width*n
       pix=[i,j,1]*ratio_rotate;    %前向放大  求原图坐标值xx 
       
       pix_xx(1)=bitshift(pix(1), -8); %1:适配fpga  得到原图坐标
       pix_xx(2)=bitshift(pix(2), -8); %除以256（右移8位）再取整
  
  float_Y =bitand( pix(1),255 );  %1:适配fpga  得到位置关系 计算权重
  float_X =bitand( pix(2),255 );  %取低八位小数部分
 
%-----------------------------2:边界处理--------------------------------
  
if pix_xx(1)<=1        %边界处理
    pix_xx(1)=1;
end

if pix_xx(1)>=height-1 %边界处理 避免坐标点超出范围
    pix_xx(1)=height-1;
end

if pix_xx(2)<=1        %边界处理
    pix_xx(2)=1;
end

if pix_xx(2)>=width-1  %边界处理 避免坐标点超出范围
    pix_xx(2)=width-1;
end

%-----------------------------3:原坐标四个相邻点----------------------------
 %四个相邻的点
 pix_up_left   = [pix_xx(1)    , pix_xx(2)]; 
 pix_up_right  = [pix_xx(1)+ 1 , pix_xx(2)];
 pix_down_left = [pix_xx(1)    , pix_xx(2)+1];
 pix_down_right= [pix_xx(1)+1  , pix_xx(2)+1];
  
%-----------------------------4:权重计算-----------------------------------
 
 %计算临近四个点的权重 累加和为65536 本该是1    2^16 = 65535
 
 value_up_left   = (256-float_X) * (256-float_Y);     
 value_up_right  = float_X       * (256-float_Y);
 value_down_left = (256-float_X) * float_Y;
 value_down_right= float_X       * float_Y;            
 
 c = value_up_left + value_up_right + value_down_left + value_down_right;
 
  %按权重进行双线性插值
  
%-----------------------------5:计算输出图像数值----------------------------

 O(i,j,1) = value_up_left   * uint32(I(pix_up_left(1),   pix_up_left(2)   ,1)) +...
            value_up_right  * uint32(I(pix_up_right(1),  pix_up_right(2)  ,1)) +...
            value_down_left * uint32(I(pix_down_left(1), pix_down_left(2) ,1)) +...
            value_down_right* uint32(I(pix_down_right(1),pix_down_right(2),1));
        
 O(i,j,1)=bitshift(O(i,j,1), -16); %右移16位
        
        
 O(i,j,2) = value_up_left   * uint32(I(pix_up_left(1),   pix_up_left(2)   ,2)) +...
            value_up_right  * uint32(I(pix_up_right(1),  pix_up_right(2)  ,2)) +...
            value_down_left * uint32(I(pix_down_left(1), pix_down_left(2) ,2)) +...
            value_down_right* uint32(I(pix_down_right(1),pix_down_right(2),2));
        
 O(i,j,2)=bitshift(O(i,j,2), -16); %右移16位
 
 
 O(i,j,3) = value_up_left   * uint32(I(pix_up_left(1),   pix_up_left(2)   ,3)) +...
            value_up_right  * uint32(I(pix_up_right(1),  pix_up_right(2)  ,3)) +...
            value_down_left * uint32(I(pix_down_left(1), pix_down_left(2) ,3)) +...
            value_down_right* uint32(I(pix_down_right(1),pix_down_right(2),3));
        
 O(i,j,3)=bitshift(O(i,j,3), -16); %右移16位
        
    end
end

%-----------------------------6:输出显示------------------------------------
figure,imshow(I);       title('输入图像640*480');

imwrite(uint8(O),'F:\book\Digital image processing and machine vision\640480\19201080.jpg');

figure,imshow(uint8(O));title('输出图像1920*1080');

clc

%--------------------------------------------------------------------------

图一：原图640*480

图二：matlab输出1920*1080

图三：针对FPGA优化后输出1920*1080

设计来自：时间的诗