基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

设置较大的干扰，PSNR=15。

设置较小的干扰，PSNR=25。

2.算法运行软件版本

matlab2022a

vivado2019.2

3.部分核心程序

`timescale 1ns / 1ps
//
// Company: 
// Engineer: 
// 
// Create Date: 2022/07/28 01:51:45
// Design Name: 
// Module Name: test_image
// Project Name: 
// Target Devices: 
// Tool Versions: 
// Description: 
// 
// Dependencies: 
// 
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
// 
//


module test_image;

reg i_clk;
reg i_rst;
reg [7:0] tmps1 [0:100000];
reg [7:0] tmps2 [0:100000];
reg [7:0] Images1;
reg [7:0] Images2;
wire [7:0] o_PSNR;
integer fids1,fids2,idx=0,dat1,dat2;
 
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz\test0N.bmp 路径改为自己的路径 

initial 
begin
	fids1 = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\test0.bmp","rb");
	dat1 = $fread(tmps1,fids1);
	$fclose(fids1);
	fids2 = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\codepz\\test0N.bmp","rb");
	dat2 = $fread(tmps2,fids2);
	$fclose(fids2);
end
 
initial 
begin
i_clk=1;
i_rst=1;
#1000;
i_rst=0;
end 

always #5  i_clk=~i_clk;
 
always@(posedge i_clk) 
begin
    if(idx<=66613)
    begin
	Images1<=tmps1[idx];
	Images2<=tmps2[idx];
	end
	else begin
	Images1<=8'd0;
	Images2<=8'd0;
	end
	idx<=idx+1;
end
 

tops tops_u(
.i_clk      (i_clk),
.i_rst      (i_rst),
.i_images1  (Images1),
.i_images2  (Images2),
.o_PSNR     (o_PSNR)
);

//integer fout1;
//initial begin
// fout1 = $fopen("medfilter.txt","w");
//end

//always @ (posedge i_clk)
// begin
//    if(idx<=67131)
//	$fwrite(fout1,"%d\n",o_medfilter);
//    else
//    $fwrite(fout1,"%d\n",0);
//end

endmodule
0X_019m

4.算法理论概述

       基于FPGA的图像PSNR（峰值信噪比）质量评估计算实现涉及到数字图像处理、硬件设计和编程等多个领域。PSNR是一种用于评估图像质量的指标，它衡量了原始图像和经过处理后的图像之间的相似程度。PSNR值越大，表示处理后的图像质量越好。基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现通过硬件加速，可以实现对图像质量的实时评估，为图像处理算法的优化和调试提供有力的支持。

PSNR的计算公式如下：

PSNR = 10 × log10((MAX_I^2) / MSE)

       其中，MAX_I表示图像的最大像素值，MSE表示原始图像和处理后的图像之间的均方误差。均方误差的计算公式如下：

MSE = (1 / (M × N)) × ΣΣ[I(i,j) - K(i,j)]^2

       其中，I(i,j)表示原始图像中像素(i,j)的灰度值，K(i,j)表示处理后图像中像素(i,j)的灰度值，M和N分别表示图像的行数和列数。

      基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现需要将上述数学公式转化为硬件电路，通过编程实现对图像的实时处理和质量评估。具体步骤如下：

1. 图像输入：将待评估的图像数据输入到FPGA中。
2. 计算均方误差：根据输入的原始图像和处理后的图像，计算它们之间的均方误差。这需要设计相应的硬件电路，对每个像素进行差值平方和累加操作。
3. 计算PSNR：根据计算得到的均方误差和图像的最大像素值，计算PSNR值。这需要设计相应的硬件电路，实现上述PSNR计算公式的功能。
4. 输出结果：将计算得到的PSNR值输出到显示器或其他输出设备中，完成图像质量评估。

        综上所述，基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现需要结合数字图像处理、硬件设计和编程等多个领域的知识，通过合理的算法设计和硬件优化，实现对图像质量的实时评估和提升。

5.算法完整程序工程

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