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| 內容簡介： |
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本书不是一本纯粹的基于软件算法的教程，亦不是一本单一讲述FPGA硬件实现的书，而是一本从图像处理算法理论基础出发，结合MATLAB软件实现，最终采用FPGA进行并行硬件加速的指南。书中选用了一些常用的图像处理算法，相关章节大都遵循\算法理论→MATLAB软件验证→FPGA硬件实现”的流程，将这些算法由浅入深、循序渐进地从算法理论讲解到FPGA硬件实现。 本书适合对FPGA图像处理感兴趣的读者，需读者熟悉MATLAB软件与Verilog语言，并且具备一定的FPGA基础。如果是FPGA初学者，可以先阅读笔者的另外两本书：《FPGA设计技巧与案例开发详解（第3版）》《Verilog数字系统设计教程（第4版）》。 本书的所有例程均已经过了验证，并且已经在实际项目中得到了多次应用，配套的代码及参考资料可联系笔者获取（邮箱crazyfpga@qq.com）。
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| 關於作者： |
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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。
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| 目錄：
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目 录第1章 什么是硬件加速引擎11.1 CPU是怎么加速的？11.1.1 CPU体系结构加速11.1.2 CPU流水线加速31.2 什么是硬件加速引擎51.2.1 苹果M1芯片架构61.2.2 海思Hi3516A芯片架构81.2.3 本书图像加速内容91.3 FPGA软件仿真环境介绍101.3.1 FPGA目录规划约定101.3.2 仿真验证平台介绍101.3.3 相关软件环境介绍131.4 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172.1 RGB与YCbCr色域介绍172.1.1 RGB模型182.1.2 YCbCr色域介绍202.2 RGB转YCbCr加速运算222.2.1 让你的软件飞起来222.2.2 FPGA硬件加速思维242.2.3 FPGA硬件实现推导272.3 RGB转YCbCr的MATLAB实现272.3.1 MATLAB代码的设计272.3.2 仿真数据的准备312.4 RGB转YCbCr的FPGA实现322.4.1 FPGA代码的实现332.4.2 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393.1 直方图均衡算法的实现393.1.1 直方图均衡的原理393.1.2 直方图均衡的MATLAB实现423.1.3 直方图均衡的FPGA实现473.1.4 直方图均衡的ModelSim仿真513.2 对比度算法的实现533.2.1 对比度增强的原理533.2.2 指数对比度增强的MATLAB实现563.2.3 指数对比度增强的FPGA实现583.2.4 指数对比度增强的ModelSim仿真603.3 Gamma映射算法的实现623.3.1 Gamma映射的原理623.3.2 Gamma映射的MATLAB实现663.3.3 Gamma映射的FPGA实现693.3.4 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734.1 降噪原理介绍734.1.1 为什么要降噪734.1.2 什么是噪声734.1.3 图像降噪简介744.2 均值滤波算法的实现754.2.1 均值滤波算法的理论754.2.2 均值滤波的MATLAB实现754.2.3 均值滤波的FPGA实现784.2.4 均值滤波的ModelSim仿真824.3 中值滤波算法的实现844.3.1 中值滤波算法的理论844.3.2 中值滤波的MATLAB实现874.3.3 中值滤波的FPGA实现904.3.4 中值滤波的ModelSim仿真904.4 高斯滤波算法的实现934.4.1 高斯滤波算法的理论954.4.2 高斯滤波的MATLAB实现974.4.3 高斯滤波的FPGA实现994.4.4 高斯滤波的ModelSim仿真1044.5 双边滤波算法的实现1074.5.1 双边滤波算法的理论1074.5.2 双边滤波的MATLAB实现1094.5.3 双边滤波的FPGA实现1184.5.4 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1265.1 图像二值化的目的1265.2 全局阈值二值化算法1275.2.1 全局阈值二值化算法的理论与MATLAB实现1285.2.2 全局阈值二值化的MATLAB实现1315.2.3 全局阈值二值化的FPGA实现1315.3 局部阈值二值化算法1315.3.1 局部阈值二值化算法的理论1315.3.2 局部阈值二值化的MATLAB实现1325.3.3 局部阈值二值化的FPGA实现1345.3.4 局部阈值二值化的ModelSim仿真1365.4 Sobel边缘检测算法1405.4.1 Sobel边缘检测算法的理论1415.4.2 Sobel边缘检测的MATLAB实现1425.4.3 Sobel边缘检测的FPGA实现1445.4.4 Sobel边缘检测的ModelSim仿真1455.5 二值化腐蚀、膨胀算法1475.5.1 二值化腐蚀、膨胀算法的理论1475.5.2 二值化腐蚀、膨胀的MATLAB实现1485.5.3 二值化腐蚀、膨胀的FPGA实现1525.5.4 二值化腐蚀、膨胀的ModelSim仿真1535.6 帧间差算法及运动检测算法1555.6.1 帧间差算法及运动检测算法的理论1555.6.2 帧间差及运动检测的MATLAB实现1575.6.3 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1656.1 图像锐化的原理1656.1.1 一阶微分的边缘检测1666.1.2 二阶微分的边缘检测1676.1.3 一阶微分与二阶微分的边缘检测对比1686.2 Robert锐化算法的实现1706.2.1 Robert锐化算法的理论1706.2.2 Robert锐化的MATLAB实现1706.2.3 Robert锐化的FPGA实现1726.2.4 Robert锐化的ModelSim仿真1736.3 Sobel锐化算法的实现1766.3.1 Sobel锐化算法的理论1766.3.2 Sobel锐化的MATLAB实现1776.3.3 Sobel锐化的FPGA实现1796.3.4 Sobel锐化的ModelSim仿真1806.4 Laplacian锐化算法的实现1826.4.1 Laplacian锐化算法的理论1826.4.2 Laplacian锐化的MATLAB实现1836.4.3 Laplacian锐化的FPGA实现1856.4.4 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1907.1 最近邻插值算法的实现1917.1.1 最近邻插值算法的理论1917.1.2 最近邻插值的MATLAB实现1927.1.3 最近邻插值的FPGA实现1947.1.4 最近邻插值的ModelSim仿真1977.2 双线性插值算法的实现1997.2.1 双线性插值算法的理论1997.2.2 双线性插值的MATLAB实现2017.2.3 双线性插值的FPGA实现2047.2.4 双线性插值的ModelSim仿真2097.3 双三次插值算法的实现2147.3.1 双三次插值算法的理论2147.3.2 双三次插值的MATLAB实现2167.3.3 双三次插值的FPGA实现2197.4 浅谈基于深度学习的缩放算法2197.4.1 DL-SR算法的理论2197.4.2 DL-SR算法的性能提升2227.4.3 DL-SR与High-level CV的区别2237.4.4 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2258.1 神经网络的介绍2258.1.1 人工神经网络2258.1.2 卷积神经网络2268.2 基于LeNet5 卷积神经网络的MATLAB实现2298.2.1 LeNet5卷积神经网络的简介2298.2.2 LeNet5卷积神经网络的MATLAB实现2308.2.3 基于LeNet5卷积神经网络的FPGA实现2338.3 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2489.1 ISP介绍2489.1.1 ISP简介2489.1.2 ISP的应用2509.1.3 ISP基础算法及流水线2539.1.4 Bayer域的图像处理算法2549.1.5 RGB域的图像处理算法2569.1.6 YUV域的图像处理算法2589.2 基于AI的ISP图像加速引擎介绍2599.2.1 AI在图像领域的应用2599.2.2 AISP简介2609.2.3 AISP的产业化应用2659.2.4 本章小结267延伸阅读268缩略语271
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