verilog实现中值滤波算法及仿真，可以产生仿真波形，在quartusII下创建，该中值滤波模块可以移植到视频监控系统上，该顶层模块接口可以直接连接传感器OV系列。

基于MATLAB中值滤波算法的优化与实现.pdf

在matlab中实现中值滤波算法的源代码，可以分别在一维、二维和三维中使用，可以自由调节滤波窗口的大小，方便对数据进行处理。

Verilog 代码，用于中值滤波，包含仿真代码和实现代码。Verilog 代码，用于中值滤波，包含仿真代码和实现代码。Verilog 代码，用于中值滤波，包含仿真代码和实现代码。

自适应中值滤波算法 参考文献：Chan R H, Ho C W, Nikolova M. Salt-and-pepper noise removal by median-type noise detectors and detail-preserving regularization[J]. IEEE Trans. Image Process, 2005, 14(10): 1479～1485.

一种快速的二维中值滤波算法及其硬件实现。论文。

经典的中值滤波算法要求对窗口内的像素进行排序，当窗口尺寸较大时，处理速度很慢，不能满足计算机对图像处理的实时性要求。本文探讨了中值滤波的快速算法，旨在提高中值滤波处理速度。结果表明，快速算法可是处理时间大大减小。

由于成像传感器噪声，相片颗粒及图像在传输过程中的通道传输误差等，会使得图像上会出现随机的、离散的、孤立的像素点，即图像噪声。图像噪声在视觉上通常和它们相邻像素明显不同，表现为黑区域上的白点或者白区域上的黑点，影响到图像的视觉效果和有关的处理工作。所以，需要对图像中的噪声进行消除，本论文主要阐述了中值滤波的工作原理及其他滤波方法的比较。

用于图像去除噪声的自适应中值滤波算法,能够有效的去除图像中的噪声达到图像复原的效果，对于学习图像复原和图像处理有很大的帮助

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的改进的快速中值滤波算法。该算法在中值滤波过程中，首先根据设定的阈值判断滤波窗口的中心像素点的是否为噪声点，若是噪声点，就利用快速中值滤波算法求出中值并替换中心点的原像素值，若不是噪声点，就不进行中值滤波处理。利用MATLAB软件对该算法进行仿真的结果表明，该算法具有良好的去噪和图像细节保持的能力。 在该算法的FPGA实现过程中，充分利用FPGA硬件的并行性，并且采用流水线技术，提高了图像滤波的处理速度。FPGA硬件实现的结果表明，该算法与传统的快速滤波算法相比，不仅能够满足图像处理的实时性要求，而且还能在滤除图像椒盐噪声的同时，避免滤波后图像变得模糊的缺陷，达到了保护原始图像细节的目的。