verilog 实现 Jarvis 误差扩散算法

Jarvis 误差扩散算法是一种常用的图像处理算法，它可以在图像中进行二值化处理，使图像变得更加清晰。下面是使用 Verilog 实现 Jarvis 算法的示例代码：

// Jarvis 误差扩散算法
module jarvis(
    input [7:0] pixel_in,        // 输入像素值
    input [7:0] error_in,        // 输入误差值
    output reg [7:0] pixel_out,  // 输出像素值
    output reg [7:0] error_out   // 输出误差值
);

    reg [7:0] threshold = 127;   // 阈值
    reg [7:0] quant_error;       // 量化误差

    always @(*) begin
        // 计算像素值和误差值
        if (pixel_in + error_in > threshold) begin
            pixel_out = 1;
        end else begin
            pixel_out = 0;
        end
        quant_error = pixel_in + error_in - 2 * pixel_out;

        // 计算误差扩散值并输出
        error_out = quant_error >> 2;

        // 计算误差扩散矩阵
        reg [7:0] error_1 = quant_error >> 1;
        reg [7:0] error_2 = quant_error >> 2;
        reg [7:0] error_3 = quant_error >> 3;

        // 第一行
        error_in[0] = error_3;
        error_in[1] = error_2;
        error_in[2] = error_3;
        // 第二行
        error_in[3] = error_2;
        error_in[4] = error_1;
        error_in[5] = error_2;
        // 第三行
        error_in[6] = error_3;
        error_in[7] = error_2;
        error_in[8] = error_3;
    end

endmodule

在上述代码中，使用了一个阈值（threshold）来判断像素值的输出是 0 还是 1。如果像素值加上误差值大于阈值，则输出 1，否则输出 0。然后计算量化误差（quant_error），并将其右移两位作为误差扩散值输出。然后，计算误差扩散矩阵，将误差扩散值分别分配到矩阵中相应的位置上。在实际使用中，需要将上述代码与其他模块组合起来，以处理整张图像。