中值滤波的FPGA实现
一种快速并行中值滤波算法的实现
Micr ocomputer Applica tions V ol.27,No.8,2011开发应用微型电脑应用2011年第27卷第8期5文章编号：1007-757X(2011)08-0050-03一种快速并行中值滤波算法的实现辛月兰摘要：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。
关键词：并行处理；中值滤波；预处理；快速算法；图像处理中图分类号：0246文献标志码：A0引言实际图像在采集、形成、传输过程中，不可避免会受到噪声干扰，严重影响视觉效果，对后续的边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等产生影响。
因此，去噪是一项非常重要的预处理步骤[1]。
中值滤波是一种常用的抑制噪声的非线性方法,它可以克服线性滤波如最小均方滤波和均值滤波给图像边缘带来的模糊,从而获得较为满意的复原效果;它能较好地保护边界,对于消除图像的椒盐噪声非常有效,但有时会失掉图像中的细线和小块的目标区域[2-3]。
理想的滤波算法应该只对噪声点进行处理,而保留信号灰度值不变。
Sun and Neuvo[4]和Florencio and Schafer[5]分别提出了开关中值滤波的方法,更好地保留了图像细节,但噪声点判断方法是通过假定噪声水平上的硬阈值方法,使得其推广能力受到了限制。
H.L.Eng 和K.K.Ma[6]提出噪声自适应软开关中值滤波(NASM)算法,它是一种软阈值的判断方法,这种算法自适应性虽然比其它的开关中值滤波算法强,但其计算时间随噪声密度的增大而增加,如当噪声密度为70%时,NASM 算法所用的时间大约为中值滤波算法的17倍,因此不能满足实时图像处理。
中值滤波与均值滤波
06
中值滤波与均值滤波的优缺点 分析
中值滤波的优缺点分析
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优点
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能够有效去除椒盐噪声：中值滤波对于去除由异常值引起 的椒盐噪声非常有效，因为它会将异常值视为非正常值而 进行替换。
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保护边缘信息：与均值滤波相比，中值滤波在处理过程中 更不容易模糊图像的边缘信息。
分治算法实现中值滤波
总结词
时间复杂度较低，适用于较大数据量
详细描述
分治算法实现中值滤波的基本思路是将待处理的像素点及其邻域内的像素值分为两个子集，分别计算子集的中值， 然后将两个子集的中值进行比较，选取较小的一个作为输出。这种方法能够显著降低时间复杂度，提高处理效率， 适用于大规模数据量。
并行算法实现中值滤波
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缺点
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处理速度相对较慢：中值滤波需要将像素点与邻近像素点 进行排序，因此处理速度相对较慢，尤其是在处理大图像 时。
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对非椒盐噪声效果有限：中值滤波对于非椒盐噪声的处理 效果可能不如其他滤波器。
均值滤波的优缺点分析
优点
对均匀区域平滑效果好：均值滤波器能够有效地平滑图 像中的均匀区域，减少图像中的细节。
迭代法实现均值滤波
要点一
总结词
迭代法是一种通过不断迭代更新像素值来实现均值滤波的 方法。
要点二
详细描述
迭代法的基本思想是通过不断迭代更新图像中每个像素的 值来实现均值滤波。具体实现时，通常先对图像进行一次 初步的滤波处理，然后根据滤波后的图像和原始图像之间 的差异，不断迭代更新像素值，直到达到预设的迭代次数 或迭代精度要求。迭代法能够更好地处理图像中的细节和 噪声，但计算复杂度较高，需要更多的计算资源和时间。
FPGA的FIR抽取滤波器设计
FPGA的FIR抽取滤波器设计用FPGA实现抽取滤波器比较复杂，主要是因为在FPGA中缺乏实现乘法运算的有效结构，现在，FPGA中集成了硬件乘法器，使FPGA在数字信号处理方面有了长足的进步。
本文介绍了一种采用Xilinx公司的XC2V1000实现FIR抽取滤波器的设计方法。
具体实现结构设计基于抽取滤波器的工作原理，本文采用XC2V1000实现了一个抽取率为2、具有线性相位的3阶FIR抽取滤波器，利用原理图和VHDL共同完成源文件设计。
图1是抽取滤波器的顶层原理图。
其中，clock是工作时钟，reset是复位信号，enable是输入数据有效信号，data_in(17:0)是输入数据，data_out(17:0)是输出数据，valid是输出数据有效信号。
adder18是加法器模块，mult18是乘法器模块，acc36是累加器模块，signal_36to18是数据截位器模块，fir_controller是控制器模块。
控制器定时向加法器、乘法器和累加器发送数据或控制信号，实现流水线操作。
图1 抽取滤波器顶层原理图控制器控制器是抽取滤波器的核心模块，有两个功能：一是接收输入数据，二是向其它模块发送数据和控制信号。
它根据加法器、乘法器和累加器的时序特性，有规律地向加法器发送抽头数据，向乘法器发送系数，向累加器发送控制信号，让加法器、乘法器和累加器在每个时钟周期都完成指定的任务，从而实现流水线操作。
控制器用VHDL语言描述，用寄存器存放抽头和系数。
加法器加法器的输入和输出都是18 bit，用VHDL语言描述实现。
它有两个工作时钟的延迟，在输入数据准备好的情况下，第一个时钟得出相加结果，第二个时钟把相加结果锁存输出。
乘法器乘法器为18 bit输入，36bit输出，用库元件MULT18X18S和36 bit锁存器实现。
MULT18X18S是XC2V1000自带的18×18bit硬件乘法器，单个时钟就可完成乘法运算。
基于fpga的数字图像处理原理及应用
基于FPGA的数字图像处理原理及应用1. 引言数字图像处理作为一项重要的技术，已经被广泛应用于多个领域，例如医疗影像、机器视觉和图像识别等。
而基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的图像处理系统已经成为研究的热点。
本文将介绍基于FPGA的数字图像处理原理及其应用。
2. FPGA的基本原理和特点FPGA是一种可重构的硬件设备，具有可在现场编程的特点，使其适用于不同应用的实时高性能图像处理。
FPGA拥有可配置的逻辑单元和内部存储器，可用于实现各种数字图像处理算法。
3. FPGA在数字图像处理中的应用3.1 图像滤波•FPGA可以实现图像滤波算法，例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
•FPGA的并行计算能力使得图像滤波可以以实时高性能的方式进行。
3.2 图像边缘检测•基于FPGA的图像边缘检测算法可以有效地提取图像的边缘信息，用于目标识别和图像分割等应用。
•FPGA的并行处理能力和灵活的逻辑结构使得边缘检测算法可以以高效的方式实现。
3.3 图像增强•FPGA可以用于实现图像增强算法，例如直方图均衡化和灰度级调整等。
•FPGA的硬件并行性使得图像增强算法可以在实时性要求较高的应用中得到广泛应用。
3.4 图像压缩•FPGA可以实现图像压缩算法，例如JPEG压缩算法。
•FPGA的高速并行处理能力使得图像压缩可以以实时高效的方式进行。
4. FPGA在数字图像处理中的优势•FPGA具有硬件并行处理能力，可以实现高效的图像处理算法。
•FPGA具有灵活性，可以根据不同的应用需求进行编程和配置。
•FPGA具有低功耗和低延迟的特点，适用于实时性要求较高的图像处理应用。
•FPGA具有较高的计算性能和吞吐量，可以满足高帧率的图像处理需求。
5. FPGA在数字图像处理中的应用案例5.1 医疗影像处理•基于FPGA的医疗影像处理系统可以用于实时的医学图像分析和诊断。
•FPGA的硬件并行处理能力可以提高医疗图像处理系统的性能和效率。
基于FPGA的实时SGM匹配算法研究与实现
基于FPGA的实时SGM匹配算法研究与实现冯彬彬;蒋新华;林俊杰;聂明星【摘要】Traditional Semi Global Matching algorithm is not suitable for running on real-time embedded platform because of its complex structure, and high demand for hardware resources. Thus, this paper puts forward the Real-Time SGM algo-rithm based on FPGA embedded platform. Real-Time SGM selects three directions as the optimization direction to reduce the demand for hardware resources. Then, the algorithm can run in the condition of Pipeline by designing a new structure, and improve the operation speed. Moreover, it puts forward a new kind of median filter algorithm to optimize the results. Finally, simulation is done on the PFGA platform. Experimental results show that compared with the original algorithm, the new algorithm has lower resource requirements, and has a large increase in the speed of the algorithm, which is suit-able for running in low power consumption embedded system.%传统SGM算法,运算复杂度高,硬件资源需求量大,难以应用到实时嵌入式系统中.为此提出一种基于FPGA嵌入式平台的实时SGM(Real-Time SGM,RT-SGM)算法.RT-SGM选取三个方向作为匹配算法的优化方向;设计新的算法的结构,使该算法能运行在Pipeline状态下;提出一种新型中值滤波算法对结果进行优化.在FPGA硬件平台上完成实验.实验结果表明,RT-SGM运行速度相比于传统SGM算法提高了30%,而在资源需求上只有传统SGM算法的一半,同时其精度与传统SGM算法相当,适合应用到实时嵌入式系统中.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)022【总页数】6页(P163-168)【关键词】现场可编程门阵列(FPGA);立体匹配;实时SGM算法;Pipeline状态;新型中值滤波【作者】冯彬彬;蒋新华;林俊杰;聂明星【作者单位】福州大学电气工程与自动化学院,福州 350000;福州大学电气工程与自动化学院,福州 350000;福建省数字化装备重点实验室(福建工程学院),福州350000;福建省数字化装备重点实验室(福建工程学院),福州 350000;福建省数字化装备重点实验室(福建工程学院),福州 350000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41立体匹配算法一直是计算机立体视觉领域研究的热点和难点之一[1]，立体匹配的速度和精度直接影响着立体视觉技术的应用[2]。
基于FPGA设计的FIR滤波器的实现与对比
从 ＦＲ 公 式 出发 ， 以得 道 ｍ 滤 波 器 的 输 出 是 输 人 数 Ｉ 可
据 和 系 数相 卷 积 得 到 的 ， 公 式 （ ） 示 。 如 １所
Ｌ Ｉ 波器 分 为两类 ： Ｒ和 Ｆ Ｒ滤波器 。 数据 通讯 ， Ｔ滤 Ｉ Ｉ Ｉ 在 语音 信 号处 理 ， 图像 处理 ， 达信 号处 理 中 ， 能有 明显 的相位 失 真 ， 雷 不 而 有 限长 单 位 冲 激 相 应 Ｆ Ｒ具 有 严 格 的 线 性 相 位 的特 点 ： Ｉ 此 外 ，Ｉ Ｆ Ｒ滤 波器 的单 位抽 样 响 应 序 列是 有 限 长 的 ．因此 是 一 个
法） 。在 文 中是 以 一 ３ ２阶 Ｆ Ｒ滤 波 器 进 行 比较 的 。 Ｉ
＾Ｌ ｌ
∑ｓ） Ⅳ ∑ （ ｓ ） ｏ （ － ＝ ） ） （ （ ＋ （ ） （＝ ０ ）
ｉ０ － ｉ０ －
ｓ １ ｘ １ （ ） ｈ（ ＋…＋ （ １ ￣ Ｎ－１ （ ） ｈ（ ） ２ ｘ ２） ５ ） ｈ（ ）
稳 定 的系 统 ， ＦＲ 滤 波 器 在 上 述 领 域 中 得 到 广 泛 应用 ［。 故 Ｉ ห้องสมุดไป่ตู้ １
ｙｓｎ （） ２ ｓｉ ｈＮ ｉ ＝（） ｎ＝ （ ｘ （ －） ）
（） １
具 有 严 格 线 性 相 位 ＦＲ滤 波 器 具有 对 称 的性 质 ．即 满 足 Ｉ
偶 对称 性 或 奇 对 称 ， 在这 里 介 绍 下 偶 对 称 的 结构 ， 满 足 公 式 即
Ｒｅ ｌｚ ｔｏ ｎｄ ｃ ｍ ｐａ ｉｏ ｆｔ ｅ ＦＩ ｆｔ ｒ ｂ ｓ ｄ ｏ ＦＰＧＡ ａｉａｉ ｎ ａ ｏ ｒｓ ｎ ｏ ｈ Ｒ ｌｅ ａ ｅ ｎ
ＣＵＩＬｉｎ ａ ｇ，ＺＨＡＮＧ — ｉｎ Ｚｈｉｘａ
中位值滤波算法
中位值滤波算法
中位值滤波算法是一种有效的信号处理技术，用于去除噪声并平
滑信号。
它是一种非线性滤波器，经常用于处理图像、声音、语音等
信号。
中位值滤波算法的实质是将信号中每一个点周围的值排序，然
后取中间的值作为该点的值。
中位值滤波算法最初是用于数字图像处理的，它是一种相对简单
但十分有效的图像滤波方法。
中位值滤波算法的原理是以信号的每个
采样点为中心，在其周围的邻域内取样，然后对这些样本进行排序，
取其中的中位数作为该采样点的值。
具体步骤如下：
1. 定义窗口大小，即邻域范围，通常为奇数，如3x3、5x5等。
2. 以每个像素为中心取窗口，将窗口内的像素按从小到大排序。
3. 取排序后的中间值作为该像素的新值。
中位值滤波算法的优点是能够平滑信号并去除噪声，尤其是椒盐
噪声。
它能有效地滤除最小、最大的异常值，因为这些异常值的概率
很小，被归类为噪声。
中位值滤波算法也比一般的平均值滤波算法更
适用于处理非线性噪声。
此外，中位值滤波算法对于处理图像边缘附
近的信号也具有一定的优势。
中位值滤波算法也有其缺点。
首先，它会使得图像边缘被模糊化，因为在边缘处采样到的像素值比其他地方更少。
其次，中位值滤波算
法对于处理周期性噪声和高斯白噪声效果较差。
在实际应用中，中位值滤波算法经常被用于去除信号中的椒盐噪声和斑点噪声，以及其他常见的噪声形式。
它也可以用于提高图像清晰度，在图像处理、语音处理和信号处理等领域得到广泛应用。
fpga信号rc低通滤波直流偏置
fpga信号rc低通滤波直流偏置FPGA信号RC低通滤波直流偏置概述：FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，可以被重新配置来实现不同的数字电路功能。
在FPGA的设计中，信号的滤波和直流偏置是非常重要的问题。
本文将介绍FPGA信号的RC低通滤波和直流偏置的原理和实现方法。
一、信号的RC低通滤波RC低通滤波器是一种常见的滤波器，可以将高频信号滤除，只保留低频信号。
在FPGA设计中，RC低通滤波器可以用来消除高频噪声，提高信号质量。
1.1 RC低通滤波器原理RC低通滤波器由电阻（R）和电容（C）组成，其原理是利用电容对不同频率的信号进行阻抗的变化，从而实现信号的滤波。
当信号的频率很高时，电容的阻抗很小，信号会通过电容而绕过电阻，从而被滤除。
而当信号的频率很低时，电容的阻抗很大，信号会通过电阻而被保留。
1.2 FPGA中的RC低通滤波器实现在FPGA中，可以使用Verilog或VHDL等硬件描述语言来实现RC低通滤波器。
首先，需要定义电阻和电容的数值，并声明输入和输出信号。
然后，根据RC低通滤波器的传输函数，将输入信号与电阻电容网络相连接，通过运算得到滤波后的输出信号。
二、信号的直流偏置FPGA设计中的信号直流偏置是指信号在传输过程中可能存在的直流偏置电压。
直流偏置可能会导致系统的不稳定性，因此需要进行处理。
2.1 直流偏置的原因直流偏置的产生可能是因为信号源的偏移或传输线路中的直流耦合。
直流偏置会导致信号在FPGA中的偏移，从而影响系统的正确运行。
2.2 FPGA中的直流偏置处理方法在FPGA设计中，可以采用直流偏置处理电路来解决直流偏置问题。
常见的处理方法包括交流耦合和直流耦合。
交流耦合是通过将信号经过一个电容耦合器，将直流信号滤除，只保留交流信号。
这样可以消除直流偏置，但需要保证信号的频率范围在电容耦合器的工作范围内。
直流耦合是通过将信号经过一个电容和一个电阻串联，将直流信号通过电阻分压的方式，使其偏置为零。