Un bloque debayer ingresa una imagen de un filtro CCD Bayer y luego estima la información de color faltante para cada píxel. Los datos provienen de una cámara. ¿Cómo debería uno escribir un banco de pruebas para algo como esto?
Un bloque debayer ingresa una imagen de un filtro CCD Bayer y luego estima la información de color faltante para cada píxel. Los datos provienen de una cámara. ¿Cómo debería uno escribir un banco de pruebas para algo como esto?
Primero entienda lo que significa REALMENTE la especificación del problema (su primera oración).
En otras palabras, dada una imagen a todo color (1), ¿qué genera el filtro Bayer (2)? ¿Qué información falta (3)? ¿Qué puede generar un Debayer dado solo la salida del filtro de Bayer (4)? ¿Qué tan cerca de la imagen original está la salida de Bayer (5)?
Ahora tiene 5 imágenes de muestra generadas a partir de un original, posiblemente en Gimp o Photoshop o Matlab, o por un paquete VHDL de un archivo de entrada (formato XPM para lectura simple).
Su banco de pruebas debería al menos leer el archivo (2) y el archivo (4), introducir (2) en Debayer, y comparar su salida (6) con (4). Si la salida y (4) son idénticas, el banco de pruebas ha pasado. De lo contrario, a menudo es útil escribir tanto la salida (6) como el error (7) = (6) - (4) para el análisis en herramientas gráficas.
Por ejemplo, si el algoritmo VHDL se redondea de manera diferente, los errores de redondeo son visibles en la salida de error (7).
Lo anterior supone que solo está probando la calidad de la implementación VHDL del algoritmo de Debayer. Si está probando el algoritmo en sí (que generalmente se realiza antes de la etapa VHDL, tal vez en Matlab o Python), también usaría los archivos (3) y (5) para ver qué tan cerca puede llegar su algoritmo Debayer al original.
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