利用matlab进行ROM初始化mif文件方法
0赞工具使用版本：Quartus II 13.0+Matlab2012d
撰写人：Strive_JP
关于FPGA中ROM初始化，最近学会了利用matlab强大的数据处理能力来初始化ROM当中的数据。
先简单介绍下FPGA内部的RAM。这里为了简单起见，以EP4CE10为例，先来看下资源情况。
EP4CE10内部有414Kbits的存储容量。有EP4CE10的片内存储器内存为M9K。这样，可以计算出EP4CE10内部的M9K有46片。再看看handbook里面介绍的配置特性。
由上图可以看出FPGA虽然内部拥有一定数量的M9K，但配置深度和配置位宽均有一定的限制。
介绍完上述那些，言归正传，这里提出一种利用matlab文件来初始化ROM内部数据的方式，即对.mif文件进行配置。
假设一组图像数据，现在想将其写入ROM中，以供后续的工程调用。图像数据保存在.txt文件中，格式类型如下所示：
这里只显示了部分图像数据，实际数据有几千上万行。咋办？总不能一点点地敲入ROM的初始化文件中去吧。别人介绍的软件处理方法也没提过这种情况。这时候，想到是否可以利用matlab强大的数据处理能力，来对.txt文件进行处理，再修改为.mif文件保存后直接让quartusII读取呢。
思路是有了，接下来看看一个可供quartusII识别的.mif文件内部是什么结构。此时以txt文档打开一个简单配置完成的文件来看看。
| .mif文件中的内容包括以下几个重要方面： |
WIDTH=8; //数据位宽为8位
DEPTH=256; //存储深度为256
ADDRESS_RADIX=UNS; //地址类型为无符号整型
DATA_RADIX=UNS; //数据类型为无符号整型
CONTENT BEGIN
0:1; //地址0的存储器内容为1
1:3; //地址为1的存储器内容的3
[2:255]:0;//地址为2~255的存储器内容为0
END;
这样，即可利用matlab构造类似的文件存储方式。利用matlab将上述的图像数据转换成.mif。代码如下所示：
clear;
clc;
close all;
fid=fopen('data_8bits.txt');%打开待转换数据的.txt文件
temp=fscanf(fid,'%x');%扫描文件
n=1024;
fid=fopen('convert_data.mif','w');%打开待写入的.mif文件
fprintf(fid,'WIDTH=8;\n');%写入存储位宽8位
fprintf(fid,'DEPTH=1024;\n');%写入存储深度1024
fprintf(fid,'ADDRESS_RADIX=UNS;\n');%写入地址类型为无符号整型
fprintf(fid,'DATA_RADIX=HEX;');%写入数据类型为16进制
fprintf(fid,'CONTENT BEGIN\n');%起始内容
for i=0:n-1
fprintf(fid,'\t%d:%x;\n',i,temp(i+1));
end
fprintf(fid,'END;\n');
fclose(fid);%关闭文件
这样将data_8bits.txt文件转换后文件convert_data.mif打开后以及利用quartusII打开.mif文件如下所示：
完全没有任何问题。
针对这种.txt文档其实更直接的方法是采用EXCEL表，将数据做成符合.mif文件格式。这样或许也会比较简单。
除此以外，针对某些算法，同样也可以用matlab仿真，然后生成.mif文件在FPGA当中做算法处理。例如，通常的gamma矫正。借鉴黑金里面的范例，来简单说明下。
剔除那些必要的描述，这里直接列出gamma矫正的公式：
利用matlab来进行代码验证，之后再生产.mif文件，代码如下所示：
x=0:1:255;
y=uint8(256*((x/256).^(0.95)));%gamma = 0.95
fid=fopen('gamma_data.txt','wt+');
fprintf(fid,'WIDTH=8;\n');
fprintf(fid,'DEPTH=256;\n');
fprintf(fid,'ADDRESS_RADIX=UNS;\n');
fprintf(fid,'DATA_RADIX=UNS;');
fprintf(fid,'CONTENT BEGIN\n');
for i = 0 : 255
fprintf(fid,'\t%d : %d;\n',i,y(i+1));
end
fprintf(fid,'END;\n');
fclose(fid);
plot(x,y);
生成的ROM内部初始化文件.mif，将地址作为输入数据，相应的内容作为gamma矫正后的像素值。这样即可完成gamma矫正。这Bingo的开发板平台上，编写verilog代码如下：
`timescale 1ns/1ns
module gamma
(
input clk,
input rst_n,
input per_frame_vsync,
input per_frame_href,
input per_frame_clken,
input [7:0] per_img_data,
output post_frame_vsync,
output post_frame_href,
output post_frame_clken,
output [7:0] post_img_data,
);
wire [7:0] img_data
Ram256_8_gamma_data ram256_8_gamma_data_rom(
.data (),
.rdaddress (per_img_data),
.rdclock (clk),
.wraddress (),
.wrclock (),
.wren (),
.q (img_data)
);
reg [1:0] per_frame_vsync_r;
reg [1:0] per_frame_href_r;
reg [1:0] per_frame_clken_r;
always@(posedge clk or negedge rst_n)
begin
if(!rst_n)
begin
per_frame_vsync_r <= 0;
per_frame_href_r <= 0;
per_frame_clken_r <= 0;
end
else
begin
per_frame_vsync_r <= {per_frame_vsync_r[0], per_frame_vsync};
per_frame_href_r <= {per_frame_href_r[0], per_frame_href};
per_frame_clken_r <= {per_frame_clken_r[0], per_frame_clken};
end
end
assign post_frame_vsync = per_frame_vsync_r[1];
assign post_frame_href = per_frame_href_r[1];
assign post_frame_clken = per_frame_clken_r[1];
assign post_img_data = post_frame_href ? img_data : 8'd0;
endmodule
这样的思想我不知道是否正确，因为从实验结果显示的图像来看，效果很差，实在难以理解，希望哪天有人能和我详细讲解下。
事实证明，采用以上方法做gamma矫正，会破坏图像的相关度。是不行滴，找时间试试对RGB转换成YCRCB图像，对亮度信息做gamma矫正。
