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

将FPGA数据导入matlab显示图片，效果如下：

2.算法运行软件版本

vivado2019.2，matlab2022a

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_clk_4;
reg i_clk_2;reg i_rst;
reg i_en;
reg [7:0] image_buff [0:100000];wire [7:0] o_image;integer fids,jj=0,dat;//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepzinitial 
beginfids = $fopen("D:\\FPGA_Proj\\FPGAtest\\code\\data.bmp","rb");dat  = $fread(image_buff,fids);$fclose(fids);
endinitial 
begin
i_clk=1;
i_clk_4=1;
i_clk_2=1;
i_rst=1;
#2000;
i_rst=0;
end always #40  i_clk=~i_clk;
always #10  i_clk_4=~i_clk_4;
always #20  i_clk_2=~i_clk_2;reg [7:0] II0;
always@(posedge i_clk) 
beginif(i_rst)beginII0<=0;jj<=0;endelsebeginif(jj<=66536+1078 & jj>=1079)i_en<=1'b1;elsei_en<=1'b0;II0<=image_buff[jj];jj<=jj+1;end
endtops tops_u(
.i_clk              (i_clk),
.i_clk_4            (i_clk_4),
.i_clk_2            (i_clk_2),
.i_rst              (i_rst),
.i_en               (i_en),
.i_I0               (II0),
.o_image            (o_image)
);reg[19:0]cnts;
always @(posedge i_clk_4 or posedge i_rst)
beginif(i_rst)begincnts<=20'd0;end
else begincnts<=cnts+20'd1;end
end  integer fout1;
integer fout2;
initial beginfout1 = $fopen("flager.txt","w");
endalways @ (posedge i_clk_4)beginif(cnts <= 66514*4)begin$fwrite(fout1,"%d\n",o_image);endelsebegin$fwrite(fout1,"%d\n",0);endendendmodule
0X_027m

4.算法理论概述

         图像插值是一种图像处理技术，用于通过已知的像素值来估计未知位置的像素值。最邻近插值（Nearest Neighbor Interpolation）是其中最简单的一种插值方法。在这种方法中，未知位置的像素值被赋予与其最邻近的已知像素相同的值。最邻近插值算法的原理非常简单。对于目标图像中的每个像素点，计算其在源图像中对应的位置。由于源图像和目标图像的分辨率可能不同，因此这个位置可能不是整数坐标。最邻近插值算法会选择距离这个位置最近的整数坐标处的像素值，作为目标像素点的值。

        最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。如下图所示：

        目标图像中的某点如果投影到原图像中的位置为点P,则此时取P最邻近点Q11，即 f ( P ) = f ( Q 11 ) f(P)=f(Q11) f(P)=f(Q11)。

       具体实现时，首先要确定目标图像的每个像素点在源图像中对应的位置，由于源图像和目标图像的分辨率可能不同，因此这个位置可能不是整数坐标。最邻近插值算法会选择距离这个位置最近的整数坐标处的像素值，作为目标像素点的值。

        在应用中，最邻近插值算法被广泛用于图像缩放等处理中。虽然其插值质量可能不如其他更复杂的插值算法，但由于其计算量小、实现简单，因此在许多实时图像处理应用中仍然被广泛使用。

5.算法完整程序工程

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