基于FPGA的中值滤波算法的设计与实现 摘 要 在图像的采集、传输和记录等过程中，由于受到多方面因素的影响，图像信号会不可避免地受到椒盐噪声的污染，这将会严重影响图像的后期分析和识别等处理，因此有必要用中值滤波器对图像的椒盐噪声进行滤波预处理。 实际应用中，对滤波器件不仅要求能够将图像中的椒盐噪声滤除，满足图像处理的实时性要求，而且还要求能够很好地保护图像细节，避免滤波后图像变得模糊。针对传统的快速中值滤波算法在滤除图像椒盐噪声时存在图像细节模糊的缺陷，本文提出了一种基于FPGA的改进的快速中

针对传统中值滤波算法排序量大、速度慢且处理效果模糊的问题，在快速中值滤波算法的基础上，提出了一种加入阈值比较、且具有更高并行流水结构的改进算法，并在现场可编程门阵列（FPGA）硬件平台上实现了该算法。实验结果表明，改进的快速中值滤波算法不仅减少了比较的次数，还更好地保护了图像的细节，可满足图像预处理对实时性的要求。

介针对传统中值滤波算法计算量大、耗时较长的缺点提出了一种快速并行中值滤波算法。对于3×3滑动窗口,窗口的9个数据是并行传给计算比较模块的,第二级的计算也是并行进行的。新算法有效减少了重复比较操作的执行,同时也大幅减少了比较次数。对于3×3滑动窗口,新算法的比较次数为13次,相对于传统中值滤波的30次,比较次数少了2倍多。比较次数的减少,意味着算法复杂度的降低和图像滤波处理速度的提高。并且通过仿真实验可知,对于椒盐噪声的滤除,算法能够达到与中值滤波同样的视觉处理效果。 更多

中值滤波是一种基于空域排序统计的图像降噪方法,可在滤除噪声的同时有效保护图像的细节信息。传统中值滤波一般采用冒泡排序法来对方形窗口内的像素灰度值进行排序操作,像素之间的比较次数多,处理时间长,不利于实时图像处理。基于图像并行处理的思想,提出了一种基于横向拓展窗口的快速中值滤波算法。算法将传统的方形窗口进行横向拓展,从而改变滤波窗口漫游的滑动步长,同时可以有效利用算法执行过程中的比较信息,达到提高整幅图像处理速度的目的。实验结果表明,算法能够满足图像降噪高精度、高实时性要求。所提出的算法通过牺牲芯