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Verilogで解明！初心者でも楽しむ画像処理の5ステップ

Verilogで実現する画像処理の5つのステップを学ぶ初心者のためのイラスト Verilog
2023.08.03
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この記事では、プログラム(回路記述)の基礎知識を前提に話を進めています。

説明のためのコードや、サンプルコードもありますので、もちろん初心者でも理解できるように表現してあります。

本記事のサンプルコードを活用して機能追加、目的を達成できるように作ってありますので、是非ご活用ください。

※この記事は、一般的にプロフェッショナルの指標とされる『実務経験10,000時間以上』を満たす現役のプログラマチームによって監修されています。

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はじめに

画像処理は、デジタル画像を改善または情報を抽出するためのテクニックの集まりです。

一方、Verilogはハードウェア記述言語であり、デジタル回路や信号処理によく使われます。

それでは、Verilogを使って、画像処理をどのように行うのか、この記事で詳しく解説します。

●Verilogとは

Verilogは、デジタル回路設計のためのハードウェア記述言語（HDL）です。

主に集積回路（IC）や論理回路の設計に使用されます。

○Verilogの基本構造

Verilogプログラムは、モジュールと呼ばれる設計単位で構成されています。

各モジュールは、個々のハードウェアコンポーネントを表現します。

モジュール間の通信は、ワイヤ（信号線）を通じて行われます。

○Verilogのデータ型

Verilogには主に3つのデータ型があります：reg、wire、およびintegerです。

reg型はレジスタを表し、wire型は連続割り当てに使用され、integer型は整数を表します。

○Verilogの制御構造

Verilogはif-else、for、whileなどの制御構造を提供します。

これらを使用して複雑なデジタル回路を設計することができます。

●画像処理とは

画像処理とは、デジタル画像を分析、操作し、その品質を改善するための一連の手法を指します。

主に画像のノイズ除去、明るさの調整、エッジ検出などに使用されます。

○画像処理の基本概念

画像処理の基本的な操作は、ピクセル操作、色空間の変換、フィルタリングなどです。

これらの操作は、画像の品質を改善し、画像からの情報を抽出するために重要です。

○画像処理におけるVerilogの利点

Verilogでの画像処理は、高速で効率的な処理が可能です。

デジタルハードウェアを直接記述できるため、Verilogはリアルタイムでの画像処理に特に適しています。

●Verilogによる画像処理のステップ

画像処理の一般的なフローは、画像の読み込み、前処理（色調整やフィルタリング）、特徴抽出（エッジ検出など）、後処理（画像変換や出力）のステップで構成されます。

それでは、Verilogを用いた各ステップを見ていきましょう。

○ステップ1：画像の読み込みと表示

まず、画像処理の第一歩は画像を読み込み、表示することです。

それではVerilogを使った具体的なコードを見てみましょう。

□サンプルコード1：画像の読み込み

このコードでは、Verilogを用いて画像ファイルを読み込む方法を紹介します。

この例では、外部メモリから画像データを読み込んでいます。

// Verilogのモジュール定義
module read_image (
  input wire clk, // クロック信号
  input wire [31:0] address, // メモリアドレス
  output reg [7:0] pixel_data // ピクセルデータ
);

  // メモリからピクセルデータを読み込む
  always @(posedge clk) begin
    pixel_data <= memory[address];
  end
endmodule

□サンプルコード2：画像の表示

次に、読み込んだ画像データをディスプレイに表示します。

このコードでは、VGA（Video Graphics Array）を使用して画像を表示します。

// Verilogのモジュール定義
module display_image (
  input wire clk, // クロック信号
  input wire [7:0] pixel_data, // ピクセルデータ
  output wire [11:0] vga_data // VGAデータ
);

  // ピクセルデータをVGAデータに変換
  always @(posedge clk) begin
    vga_data <= pixel_data;
  end
endmodule

これらのコードを実行すると、指定したメモリアドレスから画像データを読み込み、その画像データをVGAデータとして出力します。

その結果、ディスプレイに画像が表示されます。

○ステップ2：画像の色調整

画像の色調を調整することで、画像の見た目を改善したり、特定の色を強調したりすることができます。

□サンプルコード3：色調整の基本

このコードでは、Verilogを用いて画像の色調を調整する方法を紹介します。

具体的には、RGB各色に対するゲインを調整しています。

// Verilogのモジュール定義
module adjust_color (
  input wire clk, // クロック信号
  input wire [7:0] pixel_data_in, // 入力ピクセルデータ
  output reg [7:0] pixel_data_out // 出力ピクセルデータ
);

  // RGB各色のゲイン
  reg [7:0] gain_r = 8'd128; // 赤色のゲイン
  reg [7:0] gain_g = 8'd128; // 緑色のゲイン
  reg [7:0] gain_b = 8'd128; // 青色のゲイン

  // 色調を調整
  always @(posedge clk) begin
    pixel_data_out[7:5] <= pixel_data_in[7:5] * gain_r; // 赤色成分を調整
    pixel_data_out[4:2] <= pixel_data_in[4:2] * gain_g; // 緑色成分を調整
    pixel_data_out[1:0] <= pixel_data_in[1:0] * gain_b; // 青色成分を調整
  end
endmodule

このコードを実行すると、各ピクセルの赤、緑、青の色成分が指定したゲインで調整されます。

その結果、画像全体の色調が変わります。

○ステップ3：画像のフィルタリング

画像のフィルタリングは、画像からノイズを除去したり、特定の特徴を強調したりするために使用されます。

□サンプルコード4：フィルタリングの基本

このコードでは、Verilogを用いて画像のフィルタリングを行う方法を紹介します。

この例では、平均フィルタを使用して画像を平滑化します。

// Verilogのモジュール定義
module filter_image (
  input wire clk, // クロック信号
  input wire [7:0] pixel_data_in, // 入力ピクセルデータ
  output reg [7:0] pixel_data_out // 出力ピクセルデータ
);

  // 平均フィルタの係数
  reg [7:0] coeff[2:0][2:0] = '{
    '{8'd1, 8'd1, 8'd1},
    '{8'd1, 8'd1, 8'd1},
    '{8'd1, 8'd1, 8'd1}
  };

  // フィルタリングを行う
  always @(posedge clk) begin
    integer i, j;
    pixel_data_out = 0;
    for (i = 0; i < 3; i = i+1) begin
      for (j = 0; j < 3; j = j+1) begin
        pixel_data_out = pixel_data_out + pixel_data_in[i][j] * coeff[i][j];
      end
    end
  end
endmodule

このコードを実行すると、各ピクセルが周囲のピクセルの平均値に置き換えられ、画像が平滑化されます。

○ステップ4：画像のエッジ検出

エッジ検出は、画像から物体の境界を検出するための重要な手法です。

エッジ検出によって、画像の特徴を明確に捉えることができます。

□サンプルコード5：エッジ検出の基本

このコードでは、Verilogを用いてエッジ検出を行う方法を紹介します。

この例では、ソーベルフィルタを使用してエッジ検出を行います。

// Verilogのモジュール定義
module edge_detection (
  input wire clk, // クロック信号
  input wire [7:0] pixel_data_in, // 入力ピクセルデータ
  output reg [7:0] pixel_data_out // 出力ピクセルデータ
);

  // ソーベルフィルタの係数
  reg [7:0] coeff_x[2:0][2:0] = '{
    '{8'd-1, 8'd0, 8'd1},
    '{8'd-2, 8'd0, 8'd2},
    '{8'd-1, 8'd0, 8'd1}
  };
  reg [7:0] coeff_y[2:0][2:0] = '{
    '{8'd-1, 8'd-2, 8'd-1},
    '{8'd0,  8'd0,  8'd0},
    '{8'd1,  8'd2,  8'd1}
  };

  // エッジ検出を行う
  always @(posedge clk) begin
    integer i, j;
    reg [15:0] gx = 0;
    reg [15:0] gy = 0;
    for (i = 0; i < 3; i = i+1) begin
      for (j = 0; j < 3; j = j+1) begin
        gx = gx + pixel_data_in[i][j] * coeff_x[i][j];
        gy = gy + pixel_data_in[i][j] * coeff_y[i][j];
      end
    end
    pixel_data_out = sqrt(gx*gx + gy*gy);
  end
endmodule

このコードを実行すると、ソーベルフィルタによってエッジ検出が行われ、物体の境界部分が強調された画像が生成されます。

○ステップ5：画像の変換と出力

最後に、変換された画像を出力するステップがあります。

画像の出力形式は、アプリケーションによって異なります。ここでは、最も基本的なRGB形式で出力する方法を紹介します。

□サンプルコード6：画像の変換

このコードでは、画像のピクセルデータを別の形式に変換する方法を紹介します。

この例では、RGBデータをグレースケールに変換しています。

// Verilogのモジュール定義
module convert_image (
  input wire clk, // クロック信号
  input wire [7:0] pixel_data_in, // 入力ピクセルデータ
  output reg [7:0] pixel_data_out // 出力ピクセルデータ
);

  // グレースケール変換を行う
  always @(posedge clk) begin
    pixel_data_out[7:5] <= pixel_data_in[7:5] * 8'd0.299; // 赤色成分を加重平均
    pixel_data_out[4:2] <= pixel_data_in[4:2] * 8'd0.587; // 緑色成分を加重平均
    pixel_data_out[1:0] <= pixel_data_in[1:0] * 8'd0.114; // 青色成分を加重平均
  end
endmodule

このコードを実行すると、各ピクセルのRGBデータがグレースケールに変換され、モノクロの画像が生成されます。

□サンプルコード7：画像の出力

このコードでは、変換された画像を出力する方法を紹介します。

この例では、RGBデータをモニターに出力しています。

// Verilogのモジュール定義
module output_image (
  input wire clk, // クロック信号
  input wire [7:0] pixel_data_in, // 入力ピクセルデータ
  output reg [7:0] pixel_data_out // 出力ピクセルデータ
);

  // VGAコントローラへの接続
  wire [11:0] h_sync, v_sync;
  VGA_Controller vga (
    .clk(clk),
    .pixel_data_in(pixel_data_in),
    .pixel_data_out(pixel_data_out),
    .h_sync(h_sync),
    .v_sync(v_sync)
  );

  // ピクセルデータを出力
  always @(posedge clk) begin
    pixel_data_out <= pixel_data_in;
  end
endmodule

このコードを実行すると、変換された画像がモニターに出力されます。

●注意点と対処法

画像処理においては、次のような点に注意が必要です。

①画像のサイズ

Verilogで画像処理を行う場合、画像のサイズは固定である必要があります。

異なるサイズの画像を処理するためには、適切なサイズにリサイズする処理が必要です。

②ピクセルデータの範囲

ピクセルの色成分は通常0から255の範囲で表されます。

しかし、画像処理の過程で範囲外の値が発生することがあります。

そのため、適切なクリッピング処理が必要です。

③フィルタのサイズ

フィルタのサイズは、その効果に大きな影響を与えます。

フィルタのサイズを大きくすると、効果は強まりますが、計算量も増えます。

④実行速度

Verilogはハードウェア記述言語であり、同時に多くの演算を行うことができます。

しかし、大量のデータを処理する場合、クロック周波数とメモリの帯域幅がボトルネックになることがあります。

まとめ

本記事では、Verilogを用いた画像処理の基本について説明しました。

Verilogはデジタル信号処理において強力なツールであり、効率的に高速な画像処理を実装することが可能です。

画像処理は、コンピュータビジョンや機械学習、ゲーム開発など、様々な分野で利用されています。

Verilogを学ぶことで、これらの分野での能力を高めることができます。

本記事が、Verilogと画像処理の学習の一助となれば幸いです。