关于《基于MATLAB与FPGA的图像处理教程》总结

       本书从结合MATLAB仿真与FPGA实现数字图像处理。填补行业内单纯靠算法来实现这一短板。，从图像格式的转换、降噪、增强、二值化、锐化、缩放等传统的基础图象处理算法为着手点，进行MATLAB设计、fpga硬件加速实现进行由简单到复杂，逐步提升难度的方式进行讲解，介绍FPGA如何实现简单的硬件加速卷积神经网络，最后介绍了ISP和ASIP的理论概念的其区别。

    主体内容主要分为三个部分：

             一、介绍FPGA软件仿真环境、可搭配搭配的开发板并以苹果的M1、海思的HI3516A架构为例子介绍硬件加速引擎的原理及内容。

            二、主要讲解常用图像处理算法理论、MATLAB设计方法、fpga硬件加速实现

                   首先介绍了RGB转YCbCr算法、常用图像增强算法、常用图像降噪算法和图像二值化算法的常用方法

                   其次介绍图像的锐化算法、缩放算法。

                   然后以基于LeNet5的深度学习算法为例子，介绍如何结合MATLAB与FPGA上实现实时的手写数字识别功能。

            三、介绍传统的ISP和新兴的ASIP的理论概念和区别。让我们有进一步的理解。

    关键概念：

               硬件加速引擎：也成为硬件加速器，其原理是采用专门的加速芯片/模块，替代CPU完成复杂耗时的大算力操作，其过程中不需要或者少量需要CPU参与。典型的硬件加速引擎有：GPU、DSP、ISP、NPU。

                RGB模型：人眼里有三种感光细胞，分别对红色、绿色和蓝色最敏感。

                YCbCr:是一种数字信号，其色彩模型源于YUV模型，时YUV压缩和偏移的版本。

                直方图均衡：也称直方图拉伸，是一种简单有效的图像增强技术。