Чтение BMP-изображений в VHDL-тестбенчах с помощью TEXTIO

При работе с VHDL-тестбенчами простейший способ импорта изображения — использование растрового формата BMP. BMP-файлы нативно поддерживаются Windows и предоставляют сырые пиксельные данные без сжатия, что идеально для симуляции.

Эта статья объясняет, как прочитать бинарный BMP-файл, сохранить его пиксельные данные в динамической памяти, подать их в VHDL DUT и записать обработанное изображение обратно в новый BMP-файл. Пример DUT выполняет преобразование в оттенки серого, но техника применима к любому пиксельно-ориентированному модулю обработки.

Часть серии TEXTIO:

• Инициализация RAM из файла с помощью TEXTIO
• Чтение стимулирующего файла в тестбенче с помощью TEXTIO

Почему BMP — оптимальный формат для VHDL

JPEG и PNG повсюду в вебе, но оба используют сжатие. JPEG с потерями, PNG без потерь; оба добавляют слой сложности, когда тестбенч должен обращаться к пиксельным данным напрямую. BMP, с другой стороны, хранит данные изображения как несжатую растровую графику, поэтому каждый пиксель представлен сырыми RGB-байтами. Это устраняет необходимость в коде декомпрессии на VHDL и гарантирует детерминированное время симуляции.

Обычные редакторы изображений, такие как Photoshop или GIMP, загружают изображения в память как растровые данные внутренне. Для VHDL ручная конвертация исходного изображения в BMP (или через скрипт) — самый прямой подход.

Подготовка BMP-файла

Используйте Windows Paint для обеспечения согласованной структуры файла:

1. Откройте изображение.
2. Выберите File > Save As.
3. Выберите 24‑bit Bitmap (*.bmp; *.dib) и сохраните.

Этим методом заголовок файла всегда будет 54-байтным вариантом BITMAPINFOHEADER с пиксельным форматом RGB24. Следующая таблица перечисляет поля заголовка, которые мы читаем.

Offset (Dec)	Size (B)	Expected (Hex)	Description
0	2	42 4D	ID field
10	4	54 (36 00 00 00)	Pixel array offset
14	4	40 (28 00 00 00)	Header size
18	4	Read value	Image width in pixels
22	4	Read value	Image height in pixels
26	1	01	Number of color planes
28	1	18	Number of bits per pixel

Только зеленые поля обязательны; остальные служат проверками здравого смысла.

Тестовый случай

Ниже приведен минимальный DUT в оттенках серого, принимающий 24-битный RGB-вход и выводящий соответствующее значение яркости, закодированное обратно в RGB. Модуль чисто комбинационный, такт не требуется.

entity grayscale is port ( r_in : in std_logic_vector(7 downto 0); g_in : in std_logic_vector(7 downto 0); b_in : in std_logic_vector(7 downto 0); r_out : out std_logic_vector(7 downto 0); g_out : out std_logic_vector(7 downto 0); b_out : out std_logic_vector(7 downto 0) ); end grayscale; 

Для полноты, полный исходный проект (включая 1000×1000 пикселей BMP Boeing 747) доступен для скачивания, указав email в связанной форме.

Импорт TEXTIO

В начале вашего VHDL-файла добавьте:

use std.textio.all; use std.env.finish;

Эти объявления требуют VHDL‑2008 или новее.

Пользовательские типы для хранения изображения

Определите следующие типы в декларативной области вашего тестбенча:

type header_type is array (0 to 53) of character; type pixel_type is record red : std_logic_vector(7 downto 0); green : std_logic_vector(7 downto 0); blue : std_logic_vector(7 downto 0); end record; type row_type is array (integer range <>) of pixel_type; type row_pointer is access row_type; type image_type is array (integer range <>) of row_pointer; type image_pointer is access image_type;

Эти динамические структуры данных позволяют тестбенчу вмещать изображения любого размера без статических ограничений массивов.

Инстанциация DUT

signal r_in, g_in, b_in : std_logic_vector(7 downto 0); signal r_out, g_out, b_out : std_logic_vector(7 downto 0); begin DUT : entity work.grayscale port map ( r_in => r_in, g_in => g_in, b_in => b_in, r_out => r_out, g_out => g_out, b_out => b_out ); 

Чтение заголовка BMP

Процесс начинается с загрузки 54-байтового заголовка в переменную header и проверки ключевых полей с операторами assert. Эта защита предотвращает случайное использование неподдерживаемого формата файла.

for i in header_type'range loop read(bmp_file, header(i)); end loop; -- Basic sanity checks assert header(0) = 'B' and header(1) = 'M' report "First two bytes are not ""BM"". This is not a BMP file" severity failure; assert character'pos(header(10)) = 54 and character'pos(header(11)) = 0 and character'pos(header(12)) = 0 and character'pos(header(13)) = 0 report "Pixel array offset is not 54 bytes" severity failure; assert character'pos(header(14)) = 40 and character'pos(header(15)) = 0 and character'pos(header(16)) = 0 and character'pos(header(17)) = 0 report "DIB header size is not 40 bytes, is this a Windows BMP?" severity failure; assert character'pos(header(26)) = 1 and character'pos(header(27)) = 0 report "Color planes is not 1" severity failure; assert character'pos(header(28)) = 24 and character'pos(header(29)) = 0 report "Bits per pixel is not 24" severity failure;

После валидации извлекаются ширина и высота изображения:

image_width := character'pos(header(18)) + character'pos(header(19)) * 2**8 + character'pos(header(20)) * 2**16 + character'pos(header(21)) * 2**24; image_height := character'pos(header(22)) + character'pos(header(23)) * 2**8 + character'pos(header(24)) * 2**16 + character'pos(header(25)) * 2**24; report "image_width: " & integer'image(image_width) & ", image_height: " & integer'image(image_height);

Чтение пиксельных данных

Каждая строка BMP дополняется до кратности четырём байтам. Вычислите отступ на строку и выделите динамическое хранилище для изображения.

padding := (4 - image_width*3 mod 4) mod 4; image := new image_type(0 to image_height - 1); for row_i in 0 to image_height - 1 loop row := new row_type(0 to image_width - 1); for col_i in 0 to image_width - 1 loop read(bmp_file, char); row(col_i).blue := std_logic_vector(to_unsigned(character'pos(char), 8)); read(bmp_file, char); row(col_i).green := std_logic_vector(to_unsigned(character'pos(char), 8)); read(bmp_file, char); row(col_i).red := std_logic_vector(to_unsigned(character'pos(char), 8)); end loop; for i in 1 to padding loop read(bmp_file, char); end loop; -- discard padding image(row_i) := row; end loop;

Тестирование DUT

Подайте каждый пиксель в DUT, подождите небольшой дельта-цикл и захватите выход в оттенках серого.

for row_i in 0 to image_height - 1 loop row := image(row_i); for col_i in 0 to image_width - 1 loop r_in <= row(col_i).red; g_in <= row(col_i).green; b_in <= row(col_i).blue; wait for 10 ns; row(col_i).red := r_out; row(col_i).green := g_out; row(col_i).blue := b_out; end loop; end loop;

Запись выходного BMP

Сначала запишите сохраненный заголовок. Затем сериализуйте пиксельные данные по строкам, добавляя отступы где необходимо. Наконец, очистите динамическую память и закройте файлы.

for i in header_type'range loop write(out_file, header(i)); end loop; for row_i in 0 to image_height - 1 loop row := image(row_i); for col_i in 0 to image_width - 1 loop write(out_file, character'val(to_integer(unsigned(row(col_i).blue)))); write(out_file, character'val(to_integer(unsigned(row(col_i).green)))); write(out_file, character'val(to_integer(unsigned(row(col_i).red)))); end loop; deallocate(row); for i in 1 to padding loop write(out_file, character'val(0)); end loop; end loop; deallocate(image); file_close(bmp_file); file_close(out_file); report "Simulation done. Check ""out.bmp"" image."; finish; end process;

Результирующее изображение

Сгенерированный файл out.bmp показывает версию в оттенках серого исходного изображения Boeing 747. JPEG-превью отображено в статье; полный BMP-файл доступен через форму скачивания.

Дальнейшие соображения

• Для высокопроизводительной обработки изображений рассмотрите YUV-кодирование, где яркость (Y) отделена от хроматических компонент (U/V). Конвертация между RGB и YUV проста и часто более дружелюбна к железу.
• CMYK-конвертация сложнее, потому что не существует один-к-один отображения пикселей; обычно требует таблицы поиска или более сложного алгоритма.
• При работе с кастомными кодировками можно спроектировать легкий формат файла (например, .yuv или .cmyk), опускающий BMP-заголовок полностью, упрощая парсинг.
• Автоматизация шага конвертации BMP (например, через команду convert ImageMagick) гарантирует согласованные тестовые векторы между запусками симуляции.