二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素不是0就是1，再无其过渡的灰度值。
腐蚀和膨胀是形态学处理的基础，许多形态学算法都是以这两种操作作为基础的。
图1 使用腐蚀去除图像中的部件
图1 a一幅大小为486x486的连线模板二值图像，图1b~d分别使用11x11,15X15和45X45的模板进行腐蚀。我们从这个例子看到，腐蚀缩小或细化了二值图像中的物体。事实上，我们可以将腐蚀看成是形态学滤波操作，这种操作将小于模板的图像细节从图像中滤除。
使用白色腐蚀：
图2 腐蚀演示
在二值图像的腐蚀算法过程中我们使用二值图像3x3图像矩阵，由图2可知，当九个格子中不全为‘0’或者‘1’时，经过腐蚀算法后九个格子的值最终都会变成‘1’；如果九个全是‘1’或者‘0’时，那么最终的结果九个全是‘1’或者‘0’。
图3 二值图像腐蚀FPGA模块架构
图3中我们使用串口传图，传入的是二值图像。
FPGA源码：
`timescale 1ns/1ps
Module binary_image_etch（
input clk， //pixel clk
input rst_n，
input hs_in，
input vs_in，
input ［15:0］ data_in，
input data_in_en，
output hs_out，
output vs_out，
output reg ［15:0］ data_out，
output data_out_en
）;
wire ［15:0］ line0;
wire ［15:0］ line1;
wire ［15:0］ line2;
reg ［15:0］ line0_data0;
reg ［15:0］ line0_data1;
reg ［15:0］ line0_data2;
reg ［15:0］ line1_data0;
reg ［15:0］ line1_data1;
reg ［15:0］ line1_data2;
reg ［15:0］ line2_data0;
reg ［15:0］ line2_data1;
reg ［15:0］ line2_data2;
reg data_out_en0;
reg data_out_en1;
reg data_out_en2;
reg hs_r0;
reg hs_r1;
reg hs_r2;
reg vs_r0;
reg vs_r1;
reg vs_r2;
wire［18:0］ result_data;
line3x3 line3x3_inst（
.clken（data_in_en），
.clock（clk），
.shiftin（data_in），
.shiftout（），
.taps0x（line0），
.taps1x（line1），
.taps2x（line2）
）;
//----------------------------------------------------------------------
// Form an image matrix of three multiplied by three
//----------------------------------------------------------------------
always @（posedge clk or negedge rst_n） begin
if（！rst_n） begin
line0_data0 《= 16‘b0;
line0_data1 《= 16’b0;
line0_data2 《= 16‘b0;
line1_data0 《= 16’b0;
line1_data1 《= 16‘b0;
line1_data2 《= 16’b0;
line2_data0 《= 16‘b0;
line2_data1 《= 16’b0;
line2_data2 《= 16‘b0;
data_out_en0 《= 1’b0;
data_out_en1 《= 1‘b0;
data_out_en2 《= 1’b0;
hs_r0 《= 1‘b0;
hs_r1 《= 1’b0;
hs_r2 《= 1‘b0;
vs_r0 《= 1’b0;
vs_r1 《= 1‘b0;
vs_r2 《= 1’b0;
end
else if（data_in_en） begin
line0_data0 《= line0;
line0_data1 《= line0_data0;
line0_data2 《= line0_data1;
line1_data0 《= line1;
line1_data1 《= line1_data0;
line1_data2 《= line1_data1;
line2_data0 《= line2;
line2_data1 《= line2_data0;
line2_data2 《= line2_data1;
data_out_en0 《= data_in_en;
data_out_en1 《= data_out_en0;
data_out_en2 《= data_out_en1;
hs_r0 《= hs_in;
hs_r1 《= hs_r0;
hs_r2 《= hs_r1;
vs_r0 《= vs_in;
vs_r1 《= vs_r0;
vs_r2 《= vs_r1;
end
end
//-----------------------------------------------------------------
// line0_data0 line0_data1 line0_data2
// line1_data0 line1_data1 line1_data2
// line2_data0 line2_data1 line2_data2
//----------------------------------------------------------------
always @（posedge clk or negedge rst_n） begin
if（！rst_n）
data_out 《= 16‘h0000;
else if（data_out_en1）
if（（line0_data0 == 16’h0000） && （line0_data1 == 16‘h0000） && （line0_data2 == 16’h0000） && （line1_data0 == 16‘h0000） && （line1_data1 == 16’h0000） && （line1_data2 == 16‘h0000） && （line2_data0 == 16’h0000） && （line2_data1 == 16‘h0000） && （line2_data2 == 16’h0000））
data_out 《= line1_data1;
else if（（line0_data0 == 16‘hffff） && （line0_data1 == 16’hffff） && （line0_data2 == 16‘hffff） && （line1_data0 == 16’hffff） && （line1_data1 == 16‘hffff） && （line1_data2 == 16’hffff） && （line2_data0 == 16‘hffff） && （line2_data1 == 16’hffff） && （line2_data2 == 16‘hffff））
data_out 《= line1_data1;
else
data_out 《= 16’hffff;
end
endmodule
图4 实验原图
图5 原图显示
图6 腐蚀后的结果
结果分析:
图5和图6进行对比，图5中最细的图案在图6中已经消失，比较粗的线条也相对变细，实验成功。如果大家想进行更大力度的腐蚀可以使用更大的模板。
