基于FPGA的图像中值滤波算法实现与效果对比——以Verilog编程和Lenna图像为例,基于FPGA的Verilog中值滤波算法实现与MATLAB验证报告——以Lenna图像为例，效果对比展示,基于FPGA的图像中值滤波算法实现。
在vivado上用verilog实现。
仿真模型用lenna典型图像，500×500分辨率。
包含matlab验证程序。
图三显示了FPGA实现的滤波效果和matlab滤波效果的对比。
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2025-04-08 19:56:13
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中值滤波窗口大小影响滤波器性能，3×3滤波窗口可以很好地保持图像细节。提出一种新的自适应中值滤波方法。将3×3窗口中心的极值点作为候选噪声点，若候选噪声点仍然是7×7窗口的极值点，则该点即是噪声点。若以噪声点为中心的3×3滤波窗口的中值不是噪声，则噪声用中值替换。重复以上过程，直到没有噪声点被替换。如果图像申仍然存在大的噪声团块，则噪声用相邻的三个信号点的灰度均值替换。实验结果表明，该方法能够有效去除脉冲噪声，并在抑制噪声的同时很好地保护图像的细节。
2022-12-04 23:12:54
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%自适应中值滤波-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.
2022-11-15 17:54:30
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中值滤波实现。选择在Vivado软件上采用Verilog语言来编写中值滤波算法，搭建出完整的数据处理系统架构，通过仿真和验证来判断数据的处理效果，并在实际的设计过程中根据出现的问题提出解决方案。
2022-10-31 15:00:31
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中值滤波步骤：
1. 使用一个NxN的模板取出图像中部分值。
2. 将矩阵内的元素按升序或降序进行排序。
3. 取出排序后序列的中间值。
4. 使用中间值替换模板中心点像素值。
5. 移动模板，重复步骤1，直到模板不能再继续移动。
该程序还要求实现以下功能
1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。
2. 求该去噪算法的MSE值。
2022-05-10 18:08:41
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自适应中值滤波步骤
1. 指定模板的最小尺寸N和最大尺寸M，并按照(M-1)/2扩展图像边界。
2. 先使用NxN的模板取出图像中部分值。
3. 判断当前模板的中值是否可能为噪点，若可能执行步骤4，不是则执行步骤5。
4. 若当前模板尺寸小于M则扩大模板尺寸再执行步骤2，若当前模板尺寸等于M则使用中值替换原像素值再执行步骤6。
5. 判断模板中心点像素值是否可能为噪点，若可能则以中值替换原像素值，若不是则保留原像素值。执行步骤6。
6. 将模板尺寸减小为N，移动模板，重复步骤2，直到模板不能再继续移动。
该程序还要求实现以下功能
1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。
2. 求该去噪算法的MSE值。
2022-05-10 18:08:40
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