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基于FPGA的中值滤波算法的实现

基于FPGA的中值滤波算法的实现作者：lee神 1.背景知识中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值....中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点...2.中值滤波理论中值滤波是一种非线性滤波，在数字图像处理中，对于 N X N (N 为奇数) 中值滤波器，可以滤除小于或等于邻域中(N 2- 1)／2 个像素的噪声并且较好地保持图像的边缘[3]。...中值滤波排序的过程有很多成熟的算法，如冒泡排序、二分排序等，大多是基于微机平台的软件算法，而适合硬件平台的排序算法则比较少。...中值滤波后的结果结果分析：中值滤波后的灰度图像明显去除了所有的椒盐噪声，与原始灰度图像相比图像本身被轻微模糊化。

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基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比

基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比作者：lee神 1....背景知识中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值....中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点...加入高斯噪声的灰度图像 ? 加入椒盐噪声的灰度图像 ? 经过中值滤波后的高斯噪声灰度图像 ? 经过中值滤波后的椒盐噪声灰度图像 ? 经过均值滤波的高斯噪声灰度图像 ?...经过均值滤波的椒盐噪声灰度图像 ? 经过高斯滤波的高斯噪声灰度图像 ? 经过高斯滤波的椒盐噪声的灰度图像结果分析：图像经过中值滤波后，高斯噪声没有被完全去除，椒盐噪声几乎被完全去除效果较好。

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python设计-基于空域增强的图片去噪（中值滤波、均值滤波、高斯滤波、双边滤波）

本设计基于python+pyqt5实现一款图像增强的图片去噪，有UI界面，大家可以自行使用。在空域图像处理中，常用的去噪方法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波。...中值滤波及均值滤波中值滤波中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一个像素点的值，用该像素点的一个邻域中各点值的中间值代替，让周围的像素值接近的真实值...使用中值滤波对图像中的脉冲噪声、椒盐噪声去除效果明显，能够保护信号的边缘，使之不被模糊[1]。...理论方法中值滤波方法：对一个数字信号序列xj (-∞<j<∞)进行滤波处理时，首先要定义一个长度为奇数的L长窗口，L=2N+1，N为正整数。...对这L个信号样本值按从小到大的顺序排列后，其中值，在i处的样值，便定义为中值滤波的输出值y(i)=med[x(i-N)，…，x(i)，…，x(i+N)] 步骤如下：建立一个奇数长度L=2N+1的滑动滤波窗口

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基于中值滤波或双边滤波方式的图像去雾效果的研讨。

一、前言　　实际上很久以前，当我初次接触图像去雾技术时，最先实现的是基于中值滤波的图像去雾，并且也有一定的效果，在我的Imageshop的集成软件中的去雾方案就是这个的实现,不过那个效果没有本文好...而基于双边滤波的方案，也是很早就听说过，前不久有朋友传给我一篇国内的双边滤波去雾的论文，总体思路和基于中值的类似，想想干脆把这两个放在一起做个比较吧。...二、算法的流程算法的最基础的原理还是基于大气散射模型的，即： ? 　　...已知条件就是输入图像I(X)，求J(x); 在参考论文一种单幅图像去雾方法中是通过中值滤波的方式来去雾的，而论文基于双边滤波的实时图像去雾技术研究选用了双边滤波，如果你要实现代码，可能需要两篇论文结合起来看...上述都是用中值滤波做的效果，在部分图像对应大气光幕图上可以看出，图像的边缘处有一些小圆弧，这些都是矩形半径中值滤波的明显痕迹，而基于双边滤波的我也实践过，并没有像参考论文2说的那样有多少改进，感觉彼此彼此

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源码系列：基于FPGA的中值滤波器设计(附源码)

今天给大侠带来基于FPGA的中值滤波器设计，附源码，获取源码，请在“FPGA技术江湖”公众号内回复“中值滤波器设计源码”，可获取源码文件。话不多说，上货。 ?...但滤波算法在去除噪声的同时难免对图像造成一定程度的模糊，造成细节信息的丢失。中值滤波是对图像的低通滤波，可有效滤除高频噪声，增强图像清晰度。 ?...设计原理中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声（脉冲噪声）的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊...这种滤波算法，极大减少了比较的次数，提高了图像处理的速度，在FPGA上，不仅易于实现，而且占用了更少的片上资源。...3中值滤波模块，主要用于得到某一中心像素点的3*3滑动窗口区域的灰度值的中值，作为中心像素点的值。

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OpenCV图像处理专栏九 | 基于直方图的快速中值滤波算法

前言这是OpenCV图像处理专栏的第9篇文章，主要介绍一个基于直方图的快速中值滤波算法，希望对大家有帮助。...算法原理传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动，求出窗口内的中值作为中心像素点的像素。在这个过程中显然存在大量的重复计算，所以效率很低。...因此有人提出了一个利用直方图来做中值滤波的算法，如下图所示： ?...记录此时的灰度层级代表的灰度值，更新MediaValue值，作为第二个像素的滤波后的值。窗口逐行依次滑动，求得整幅图像的中值滤波结果。...在分辨率比较大的图像上执行中值滤波可以考虑一下这个算法，而且这个算法使用SSE指令可以进一步加速。

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Java实现高斯模糊和图像的空间卷积

这样进行模糊处理比其它的均衡模糊滤波器更高地保留了边缘效果。其实，在iOS上实现高斯模糊是件很容易的事儿。...上实现高斯模糊也可以使用原生的API-----RenderScript，不过需要Android的API是17以上，也就是Android 4.2版本。...使用RenderScript实现高斯模糊.png ? 使用cv4j实现高斯模糊.png 可以看出，cv4j实现的高斯模糊跟RenderScript实现的效果一致。...椒盐噪声增加噪声 SharpFilter 锐化增强 MedimaFilter 中值滤波去噪声 LaplasFilter 拉普拉斯提取边缘 FindEdgeFilter 寻找边缘梯度提取 SobelFilter...梯度获取x、y方向的梯度提取 VarianceFilter 方差滤波高通滤波 MaerOperatorFilter 马尔操作高通滤波 USMFilter USM 增强总结 cv4j 是gloomyfish

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Python扩展库scipy中值滤波算法的应用

中值滤波是数字信号处理、数字图像处理中常用的预处理技术，特点是将信号中每个值都替换为其邻域内的中值，即邻域内所有值排序后中间位置上的值。...下面的代码演示了scipy库中signal模块的中值滤波算法的用法。...random.shuffle(x) #打乱顺序 >>> x array([40, 0, 60, 20, 50, 70, 80, 90, 30, 10]) >>> signal.medfilt(x,3) #中值滤波...下面的代码则演示了scipy库中ndimage模块对图像进行中值滤波的用法： >>> from scipy import misc >>> from scipy import ndimage >>> import...>>> median_face = ndimage.median_filter(face, 7) #中值滤波 >>> plt.imshow(median_face) >>> plt.show() ?

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常见的图像增强方法有_图像中值滤波的算法实现

直方图均衡化将原始图像的直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为1（理想情况）的图像，从而达到提高对比度的作用。直方图均衡化的实质也是一种特定区域的展宽，但是会导致整个图像向亮的区域变换。...当原始图像给定时，对应的直方图均衡化的效果也相应的确定了。 4. 直方图规定化针对直方图均衡化的存在的一些问题，将原始图像的直方图转化为规定的直方图的形式。...同态滤波器图像的灰度图像f(x,y)可以看做为入射光分量和反射光分量两部分组成：f(x,y)=i(x,y)r(x,y).入射光比较的均匀，随着空间位置变化比较小，占据低频分量段。...反射光由于物体性质和结构特点不同从而反射强弱很不相同的光，随着空间位置的变化比较的剧烈。占据着高频分量。基于图像是由光照谱和反射谱结合而成的原理设计的。...基于HSV空间的彩色图像增强方法针对于灰度图像，我们主要有以上的几种处理方法，但是针对于彩色图像，由于存在RGB分量，故而不能直接将灰度图像的处理方法应用。

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Android图像处理 - 高斯模糊的原理及实现

本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。...BlurDemo是本文的配套Demo： Demo1：Java版本的高斯模糊的简单实现。 Demo2：RenderScript的高斯模糊实现。 Demo3：BlurKit-Android的基本使用。...高斯滤波器是基于二维的高斯分布函数，因此首先介绍二维高斯分布函数。二维高斯分布函数和图如下： ? 其中x和y表示卷积核中某个元素横坐标和纵坐标距离中心点的距离。...RenderScript版本 RenderScript是Android提出的一个计算密集型任务的高性能框架，能并行的处理任务，他可以充分利用多核CPU和GPU，你不需要管怎么调度你的任务，只需要管任务具体做什么...这里不深入介绍RenderScript，因为RenderScript已经提供了一个实现高斯模糊的类：ScriptIntrinsicBlur。实现起来非常简单： ?

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【AI PC端算法优化】八，小半径中值滤波的极速优化

前言大家应该经常碰到这种需求，那就是使用或者这种相对比较小的窗口进行中值滤波，而如果在图像的分辨率比较大的情况下这种操作也是比较耗时的。所以在这种固定场景下定制一个优化算法是有意义的。...普通的3*3中值滤波实现普通的实现没什么好说，就是直接在窗口区域内遍历寻找中位数即可，这里获取中值直接使用了c语言的qsort。...，随着比较的不断执行，最后最小的4个数会排在前4个位置，最大的4个数会排在后4个位置，中位数恰好就在中间。...kernels/NEMedian3x3Kernel.cpp#L113提示时，我们可以知道多个像素的比较是不相关的，（这个地方需要思考为什么不相关，因为我们比较的时候交换是使用临时变量，实际上是没有改变每个位置的像素的位置的...总结本文以一个的中值滤波作为切入点，讨论了一下针对这个具体问题的优化思路，速度也从最开始普通实现的8293.79ms优化到了9.32ms，还是有一定的参考意义的。

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改进的自适应中值滤波算法去除椒盐噪声 python 代码实现

完整代码可以在我的AI学习笔记 - github 中获取原理传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点...中值滤波的思想就是比较一定领域内的像素值的大小，取出其中值作为这个领域的中心像素新的值。...（要么很小，要么很大），这样子取出的中值点可以很好地保留像素信息，而滤除了噪声点的影响。...中值滤波器受滤波窗口大小影响较大，用于消除噪声和保护图像细节，两者会存在冲突。...此处采用改进的自适应中值滤波算法进行图像恢复：根据图像处理的空间相关性原则，采用自适应的方法选择不同的滑动窗口大小；在算法中单滤波窗口大小达到最大值时，采用均值滤波；代码实现 def get_window

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基于粒子滤波的物体跟踪

一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。...一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。...撒完粒子后，根据特征相似度计算每个粒子的重要性，然后在重要的地方多撒粒子，不重要的地方少撒粒子。所以说粒子滤波较之蒙特卡洛滤波，计算量较小。这个思想和RANSAC算法真是不谋而合。...weights; return; } /********************************************************************** 基于彩色直方图的粒子滤波算法总流程...int &Wx_h, &Hy_h：找到的目标的半宽高 float &max_weight：最大权重值返回值：成功1，否则-1 基于彩色直方图的粒子滤波跟踪算法的完整使用方法为

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基于FPGA的均值滤波（二）

基于FPGA的均值滤波（二）之一维求和模块均值滤波按照整体设计可以分为以下几个子模块：（1）一维求和模块，这里记为sum_1D；（2）二维求和模块，这里记为sum_2D；（3）除法转换模块，此模块比较简单...用FPGA来求和是最简单的事情，所要注意的是求和结果不要溢出。一般情况下，2个位宽为DW的数据想家，至少得用一个DW+1位宽的数据来存放。假设窗口尺寸为5，则求和电路可以根据下图进行设计： ?...上面的电路确实可以实现预定的功能，然后本设计中采用另外一种方法：利用增量更新的方式来实现窗口横向求和，这种求和方式在大尺寸的窗口计算中十分有用。在连续两个像素求和的过程中，仅仅有头尾的两个像素不同。...也就是针对每一个窗口并不需要重新计算所有窗口内的像素和，可以通过前一个中心点的像素和再通过加法将新增点和舍弃点之间的差值计算进去就可以获得新窗口内像素和。...具体到FPGA实现方面，同样需要把数据连续打几拍，同时计算首个数据与最后一个数据的差。当前求和结果为上一个求和结果与计算结果之差的和。同样对于窗口尺寸为5的行方向求和操作，设计带你撸如下图所示： ?

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基于FPGA的均值滤波（三）

基于FPGA的均值滤波（三）之二维求和模块在实现了窗口内一维行方向上的求和操作，现在要得到整个窗口内的像素之和，还必须将每一行的计算结果再叠加起来。...但是每一行的计算结果就不可以使用上面的增量更新的方法进行计算，这是由于纵向的数据流不是流水线式的。这时就只能采用普通的求和方式了。...同样，在进行列方向上的求和时，需要进行行缓存，并将一维行方向的求和结果打入行缓存，行缓存个数为窗口尺寸减1. 就窗口尺寸5x5而言，二维求和模块的带你撸设计如下： ?...输出数据有效信号 ); parameter DW = 14; parameter KSZ = 3; parameter IH = 512; parameter IW = 640; //首先例化一个行方向上的求和模块

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基于FPGA的均值滤波（一）

均值滤波的数学表达式列出：由上述公式列出求图像均值的步骤：（1）获取当前窗口所有像素。（2）计算当前窗口所有像素之和。（3）将（2）结果除以当前窗口数据总数。...滤波采用滑动窗口方法实现整幅图的遍历，因此，采用流水线结构来设计是最合适的。对于流水线结构来说，每个像素的运算方法是一致的，需要考虑的只是边界像素的处理问题。...以5x5的均值滤波窗口为例，如上图所示，首先看一下二维窗口求和模块。一般情况下，先将二维的计算步骤化为一维的操作。假设现在完成第一行的求和操作，接下来需要“等”下一行的求和操作完成。...以及预期的是，还是需要把前几个数据单独缓存起来，一个指定位宽的寄存器即可满足要求。同步5个连续的输入数据如下图所示。...最后的问题是求取窗口的均值，需要将上述计算出来的和除以一个归一化系数，也就是整个窗口的像素数目。在FPGA里卖弄不直接进行除法操作，而是通过近似的乘加方法来实现。

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基于FPGA的均值滤波（四）

基于FPGA的均值滤波（四）之除法电路模块假定求和结果为sum，计算后的均值为Average，则有可以通过上式的计算误差为：以5x5的窗口为例，将除法电路加上后得到的求均值电路如下图所示： reg...3+2^5) mean_temp4 <= ({mean_temp[2*DW-4:0]},3'b000)+({mean_temp[2*DW-6:0]},5'b00000); end //下一排计算上一排的中间结果...) begin mean_temp5 <= mean_temp1 + mean_temp2; mean_temp6 <= mean_temp3 + mean_temp4; end //下一排计算上一排的中间结果...if(sum_dout_valid[6]) mean_temp7<= mean_temp6 + mean_temp7; end end endgenerate //求和结果除以1024的结果 assign

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基于FPGA的IIR滤波器

基于FPGA的IIR滤波器 by方阳版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http...先说一下，此篇文章是基于你有IIR滤波器的原理和FPGA语言（也就是Verilog HDL）基础上的！...至于IIR滤波器的原理和Verilog HDL语言，我这里就不说了，网上有一大堆的资料可以观看，IIR可以看数字信号处理的书或直接百度，Verilog HDL推荐《Hello,FPGA》!...这个共有一个顶层文件，十一个子文件，子文件其中一个是IIR滤波器的顶层文件。拓扑图如下： ?...从最开始的晕头晕脑，到最后有效果，时间挺长的，但确实学到了许多！通过这次实验，不仅更加熟练地学习到了FPGA设计的流程，更加深了数字信号处理滤波器的设计和实现！重要是坚持!!!

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基于matlab的低通滤波器的设计_matlab带阻滤波器函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...基于MATLAB 的带通滤波器设计滤波前滤波后频谱图 50 100 150 200250300350 400 450 500 0.511.5 2 2.5 Frequency (Hz) T i m...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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任意半径中值滤波（扩展至百分比滤波器）O(1)时间复杂度算法的原理、实现及效果。

然而，过多的处理时间严重的限制住了中值滤波器的使用。由于其算法的非线性和不可分离性普通的优化技术并不合适。最原始的步骤就是获取图像像素的一个列表，然后进行排序，接着取中值。...但是除了小半径的情况外，这样的改进任然是不可接受的。这里插一句，从我个人的认知上说，任何基于排序的中值滤波，都是无法对大半径进行实时有效的处理的。...在一文中，提出了基于直方图统计的快速中值滤波，其时间复杂度为O(r)，这个想法我在我的Imageshop...Gel使用了基于树的算法将复杂度降低为O(log2r)，在同一篇论文中，他们简要的说了一种复杂度为O(log r)的二维图像中值算法。我们这里提出的算法也是用直方图的计算来取代如龟速的排序。...如前所述，加法、减法以及计算直方图的中值的耗时都是一些依赖于图像位深的计算，而于滤波半径无关。 ?

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