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基于FPGA的均值滤波算法的实现

2018-04-23 来源:博客园/NingHeChuan

前面实现了基于FPGA的彩色图像转灰度处理,减小了图像的体积,但是其中还是存在许多噪声,会影响图像的边缘检测,所以这一篇就要消除这些噪声,基于灰度图像进行图像的滤波处理,为图像的边缘检测做好夯实基础。

椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单。

均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵,然后求这个矩阵。在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围 8 个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

如图所示,我们要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般采用奇数点的邻域来计算中值,最常用的窗口有3X3和5X5模型。下面介绍3X3窗口的Verilog实现方法。

(1)通过2个或者3个RAM的存储来实现3X3像素窗口;

(2)通过2个或者3个FIFO的存储来实现3X3像素窗口;

(3)通过2行或者3行Shift_RAM的存储来实现3X3像素窗口;

要想用实现均值滤波和中值滤波,必须要先生成3x3阵列,在Altera系列里,可以用QuatusII调用IP核——shift_RAM,具体设置参数如图所示。

如上图所示,其中shiftin是实时输入的数据,taps1x,taps2x输入数据的第二三行,当数据输入成一行三个时,自动跳到下一行,最终形成每行是三列的一个矩阵,用均值滤波和中值滤波的处理方法即可,这样基本是每一个目标都可以找到自己对应的一个3x3矩阵,最后进行处理。先进入IP核里面的是最开始的的数据,所以在读出的时候也是要放在第一行。

关于shift_ram的更详细的解释可以查看我的另一篇博文:http://www.cnblogs.com/ninghechuan/p/6789399.html