闲庭信步使用图像验证平台加速FPGA的开发：第十七课——图像高斯滤波的FPGA实现

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上节课我们讲解了图像五行数据缓存模块data_cache5.sv的实现，有了data_cache5.sv文件，那5x5算子的各种算法就可以直接进行开发了。那本篇就来实现5x5算子的高斯滤波。

高斯滤波的核心作用是消除高斯噪声并实现信号平滑处理，同时保持较好的边缘细节‌，广泛应用于图像处理和电子信号处理领域，现在常用的高斯金字塔，就是先对图片进行高斯滤波，然后再抽取成分辨率小的图片。

我们先来找一组高斯算子，由于高斯算子都是小数，我们FPGA不能直接处理，那就想转变成整数。

在img_process_pkt中，我们先实现高斯滤波的功能，如下所示。

FPGA实现高斯滤波，可以直接乘加后将结果除以159即可，但是本着尽量少使用乘除法的原则，乘2可以左移一位；乘4左移2位；乘5(4+1)就是左移2位和原数值相加；乘9(8+1)左移3位和原数值相加；乘12(8+4)左移3位和左移2位相加；乘15(16-1)就是左移4位和原数值相减。而除159可以用2048/159约等于13(16-2-1)，就是将所有高斯因子的和sum左移4位，减去sum左移1位，再减去sum，将最终的结果右移11位即可。

在\src\gaussian文件夹下新建gaussian.sv文件，编程实现就很简单了，例化data_cache5模块获取5x5的像素数据，将高斯因子中的数据安装乘2，乘4，乘5，乘9，乘12，乘15分组求和，然后完成乘2，乘4，乘5，乘9，乘12，乘15的计算。

用一个时钟实现上面6个数的相加，然后再用一个时钟实现除159的计算，用减法即可。由于计算用到了2个时钟周期，就需要把场同步，行同步，数据有效信号也延时2个时钟。

同理，我们在img_process_pkt中实现的gaussian task直接用的乘除法，和FPGA实现的结果一定存在偏差，所以要按照FPGA设计的思路来新写一个高斯滤波的task，如下所示。

在top文件中对rgb2ycbcr和gaussian模块的例化，完成对灰度图像的高斯滤波。

在tb_image_sim文件中的第二个initial块中，将图像测试平台和FPGA硬件仿真的结果保存并比对。

双击sim文件夹下的top_tb.bat文件，完成系统的自动化仿真。

可以看到在modelsim的Transcript有如下的打印信息，图像测试平台和FPGA硬件仿真的结果一致。

对比一下高斯滤波前后的图片，效果还是非常明显的。

而且也可以看到图像测试平台和FPGA硬件仿真的结果是一致的（no_seq*是图像测试平台处理后的图片，seq*是FPGA硬件仿真处理后的结果）。