目 录__eol__第1章 什么是硬件加速引擎 1__eol__1.1　CPU是怎么加速的？ 1__eol__1.1.1 CPU体系结构加速 1__eol__1.1.2 CPU流水线加速 3__eol__1.2　什么是硬件加速引擎 5__eol__1.2.1 苹果M1芯片架构 6__eol__1.2.2 海思Hi3516A芯片架构 8__eol__1.2.3 本书图像加速内容 9__eol__1.3　FPGA软件仿真环境介绍 10__eol__1.3.1 FPGA目录规划约定 10__eol__1.3.2 仿真验证平台介绍 10__eol__1.3.3 相关软件环境介绍 13__eol__1.4　FPGA硬件验证平台介绍 14__eol__第2章 RGB转YCbCr算法介绍及MATLAB与FPGA实现 17__eol__2.1　RGB与YCbCr色域介绍 17__eol__2.1.1 RGB模型 18__eol__2.1.2 YCbCr色域介绍 20__eol__2.2　RGB转YCbCr加速运算 22__eol__2.2.1 让你的软件飞起来 22__eol__2.2.2 FPGA硬件加速思维 24__eol__2.2.3 FPGA硬件实现推导 27__eol__2.3　RGB转YCbCr的MATLAB实现 27__eol__2.3.1 MATLAB代码的设计 27__eol__2.3.2 仿真数据的准备 31__eol__2.4　RGB转YCbCr的FPGA实现 32__eol__2.4.1 FPGA代码的实现 33__eol__2.4.2 仿真流程的详解 36__eol__第3章 常用图像增强算法介绍及MATLAB与FPGA实现 39__eol__3.1　直方图均衡算法的实现 39__eol__3.1.1 直方图均衡的原理 39__eol__3.1.2 直方图均衡的MATLAB实现 42__eol__3.1.3 直方图均衡的FPGA实现 47__eol__3.1.4 直方图均衡的ModelSim仿真 51__eol__3.2　对比度算法的实现 53__eol__3.2.1 对比度增强的原理 53__eol__3.2.2 指数对比度增强的MATLAB实现 56__eol__3.2.3 指数对比度增强的FPGA实现 58__eol__3.2.4 指数对比度增强的ModelSim仿真 60__eol__3.3　Gamma映射算法的实现 62__eol__3.3.1 Gamma映射的原理 62__eol__3.3.2 Gamma映射的MATLAB实现 66__eol__3.3.3 Gamma映射的FPGA实现 69__eol__3.3.4 Gamma映射的ModelSim仿真 71__eol__第4章 常用图像降噪算法介绍及MATLAB与FPGA实现 73__eol__4.1　降噪原理介绍 73__eol__4.1.1 为什么要降噪 73__eol__4.1.2 什么是噪声 73__eol__4.1.3 图像降噪简介 74__eol__4.2　均值滤波算法的实现 75__eol__4.2.1 均值滤波算法的理论 75__eol__4.2.2 均值滤波的MATLAB实现 75__eol__4.2.3 均值滤波的FPGA实现 78__eol__4.2.4 均值滤波的ModelSim仿真 82__eol__4.3　中值滤波算法的实现 84__eol__4.3.1 中值滤波算法的理论 84__eol__4.3.2 中值滤波的MATLAB实现 87__eol__4.3.3 中值滤波的FPGA实现 90__eol__4.3.4 中值滤波的ModelSim仿真 90__eol__4.4　高斯滤波算法的实现 93__eol__4.4.1 高斯滤波算法的理论 95__eol__4.4.2 高斯滤波的MATLAB实现 97__eol__4.4.3 高斯滤波的FPGA实现 99__eol__4.4.4 高斯滤波的ModelSim仿真 104__eol__4.5　双边滤波算法的实现 107__eol__4.5.1 双边滤波算法的理论 107__eol__4.5.2 双边滤波的MATLAB实现 109__eol__4.5.3 双边滤波的FPGA实现 118__eol__4.5.4 双边滤波的ModelSim仿真 123__eol__第5章 常用图像二值化算法介绍及MATLAB与FPGA实现 126__eol__5.1　图像二值化的目的 126__eol__5.2　全局阈值二值化算法 127__eol__5.2.1 全局阈值二值化算法的理论与MATLAB实现 128__eol__5.2.2 全局阈值二值化的MATLAB实现 131__eol__5.2.3 全局阈值二值化的FPGA实现 131__eol__5.3　局部阈值二值化算法 131__eol__5.3.1 局部阈值二值化算法的理论 131__eol__5.3.2 局部阈值二值化的MATLAB实现 132__eol__5.3.3 局部阈值二值化的FPGA实现 134__eol__5.3.4 局部阈值二值化的ModelSim仿真 136__eol__5.4　Sobel边缘检测算法 140__eol__5.4.1 Sobel边缘检测算法的理论 141__eol__5.4.2 Sobel边缘检测的MATLAB实现 142__eol__5.4.3 Sobel边缘检测的FPGA实现 144__eol__5.4.4 Sobel边缘检测的ModelSim仿真 145__eol__5.5　二值化腐蚀、膨胀算法 147__eol__5.5.1 二值化腐蚀、膨胀算法的理论 147__eol__5.5.2 二值化腐蚀、膨胀的MATLAB实现 148__eol__5.5.3 二值化腐蚀、膨胀的FPGA实现 152__eol__5.5.4 二值化腐蚀、膨胀的ModelSim仿真 153__eol__5.6 帧间差算法及运动检测算法 155__eol__5.6.1 帧间差算法及运动检测算法的理论 155__eol__5.6.2 帧间差及运动检测的MATLAB实现 157__eol__5.6.3 帧间差及运动检测的FPGA实现 164__eol__第6章 常用图像锐化算法介绍及MATLAB与FPGA实现 165__eol__6.1　图像锐化的原理 165__eol__6.1.1 一阶微分的边缘检测 166__eol__6.1.2 二阶微分的边缘检测 167__eol__6.1.3 一阶微分与二阶微分的边缘检测对比 168__eol__6.2　Robert锐化算法的实现 170__eol__6.2.1 Robert锐化算法的理论 170__eol__6.2.2 Robert锐化的MATLAB实现 170__eol__6.2.3 Robert锐化的FPGA实现 172__eol__6.2.4 Robert锐化的ModelSim仿真 173__eol__6.3　Sobel锐化算法的实现 176__eol__6.3.1 Sobel锐化算法的理论 176__eol__6.3.2 Sobel锐化的MATLAB实现 177__eol__6.3.3 Sobel锐化的FPGA实现 179__eol__6.3.4 Sobel锐化的ModelSim仿真 180__eol__6.4　Laplacian锐化算法的实现 182__eol__6.4.1 Laplacian锐化算法的理论 182__eol__6.4.2 Laplacian锐化的MATLAB实现 183__eol__6.4.3 Laplacian锐化的FPGA实现 185__eol__6.4.4 Laplacian锐化的ModelSim仿真 186__eol__第7章 常用图像缩放算法介绍及MATLAB与FPGA实现 190__eol__7.1　最近邻插值算法的实现 191__eol__7.1.1 最近邻插值算法的理论 191__eol__7.1.2 最近邻插值的MATLAB实现 192__eol__7.1.3 最近邻插值的FPGA实现 194__eol__7.1.4 最近邻插值的ModelSim仿真 197__eol__7.2　双线性插值算法的实现 199__eol__7.2.1 双线性插值算法的理论 199__eol__7.2.2 双线性插值的MATLAB实现 201__eol__7.2.3 双线性插值的FPGA实现 204__eol__7.2.4 双线性插值的ModelSim仿真 209__eol__7.3　双三次插值算法的实现 214__eol__7.3.1 双三次插值算法的理论 214__eol__7.3.2 双三次插值的MATLAB实现 216__eol__7.3.3 双三次插值的FPGA实现 219__eol__7.4　浅谈基于深度学习的缩放算法 219__eol__7.4.1 DL-SR算法的理论 219__eol__7.4.2 DL-SR算法的性能提升 222__eol__7.4.3 DL-SR与High-level CV的区别 223__eol__7.4.4 DL-SR的几点思考与未来 223__eol__第8章 基于LeNet5的深度学习算法介绍及MATLAB与FPGA实现 225_