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《基于MATLAB與FPGA的圖像處理教程》上市一周銷量突破2000冊

2023-02-22
來源:電子技術應用
關鍵詞: Matlab FPGA 圖像處理

  

《基于MATLABFPGA圖像處理教程》這個月終于與大家見面了。本書不是一本純粹的基于軟件算法的教程,亦不是一本單一講述FPGA硬件實現的書,而是一本從圖像處理算法理論基礎出發,結合MATLAB軟件實現,最終采用FPGA進行并行硬件加速的指南。書中選用了一些常用的圖像處理算法,相關章節大都遵循“算法理論→MATLAB軟件驗證→FPGA硬件實現”的流程,將這些算法由淺入深、循序漸進地從算法理論講解到FPGA硬件實現。

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  業內有很多介紹MATLAB圖像處理的書,如《數字圖像處理(MATLAB版)》(作者岡薩雷斯),也有不少介紹FPGA圖像處理的書,如《FPGA數字圖像采集與處理》(作者吳厚航),但尚未出現一本結合MATLAB仿真與FPGA實現的圖像處理教程。單純地學習MATLAB圖像處理的讀者,很難在FPGA上對其算法用硬件實現;單純地學習FPGA圖像處理的讀者,又很難從底層了解算法的原理與實現。因此,本書的出現將填補業內這一空缺,會給對該領域感興趣的讀者,帶來不一樣的福音。

  本書將從圖像格式轉換、降噪、增強、二值化、銳化、縮放等傳統基礎圖像算法入手,從原理到MATLAB設計、FPGA硬件加速實現進行由淺入深、循序漸進的介紹。以深度學習算法LeNet5為例,介紹如何用FPGA實現較簡單的硬件加速卷積神經網絡。最后,作為畫龍點睛之筆,介紹傳統ISP和新興AISP的理論概念及區別,并闡述未來圖像硬件加速的發展走向。

  為了讓讀者能夠更好地了解本書的架構,筆者整理了章節規劃的圖譜,如下所示。讀者可以按順序閱讀,也可以根據自己的興趣挑重點查閱,章節規劃沒有嚴格的先后順序。

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  圖像算法的實現屬于方法論,優秀的圖像算法可以讓我們事半功倍;同樣,如何用更低的PPA(Power Performance Area,即功耗、性能、面積,是芯片最主要的三個評價指標)在FPGA/IC上實現圖像算法的硬件加速,也是一門學問,需要充分理解圖像算法的實現過程,還需要掌握FPGA的設計思維,并且熟練運用FPGA常用的加速思維。筆者曾在《FPGA設計技巧與案例開發詳解(第3版)》一書中講述了很多的FPGA設計技巧,本書將重點針對圖像處理,為讀者講解具體的算法實現。

  截至本書出版前,筆者在IC公司已經工作7年有余,深刻地感受到研發人員的能力對自主研發代碼質量(設計功能不考慮時序、門控時鐘滿天飛等)的影響,目前雖然功能驗證及后端收斂可以正常流片,但考慮到PPA對成本及競爭力的影響,目前PPA還有很大的提升空間。因此,本書旨在帶給讀者圖像處理的硬件加速思維,希望讀者能夠學會圖像處理的FPGA加速方法,同時能夠掌握在IC中設計優秀電路的技術。希望本書的出版,能夠幫助提高IC行業人才的質量與產品的競爭力。

  本書讀者對象

  FPGA技術愛好者;

  有圖像算法基礎,想了解FPGA圖像處理的讀者;

  有FPGA基礎,想了解圖像算法開發流程的讀者;

  期望從事多媒體芯片前端開發的讀者;

  大、中專院校的學生和老師;

  相關培訓學校的學員。

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