FPGA实现均值滤波算法并采用modelsim进行仿真。图片大小可根据需求进行修改。均值滤波算法采用流水线的方式进行计算。本资源用于学习回顾
2022-06-12 14:07:56
3.88MB
1
非局部均值滤波步骤
1. 指定邻域窗口半径d，搜索窗口半径D，高斯函数平滑参数h。
2. 扩展图像边界，保证邻域窗口不越界。
3. 在扩展图像中取邻域窗口W1。
4. 限制搜索窗口的边界，保证可移动的邻域窗口W2不越界。
5. 邻域窗口W2在搜索窗口内滑动，当W2与W1重合时跳过。
6. 在W2滑动过程中使用下述公式计算权值：
其中V(x)和V(y)分别是以x,y为中心的邻域矩阵。
邻域间的距离 与归一化系数Z(x)可用下式计算：
7. 当W1中心像素值遍历到搜索窗口最后一个像素点处时，计算移动的邻域窗口W2内像素的加权和。
8. 将步骤7中的加权和除以Z(x)进行归一化，并替换邻域窗口W1的中心像素值。
9. 移动邻域窗口W1，重复步骤4，直至邻域窗口W1不能再移动。
此外，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 09:06:35
225KB
基于中值的改进均值滤波算法在玻璃瓶检测中的应用，李秀峰，荣慧芳，中值滤波是一种有效抑制盐椒噪声的滤波算法，但它最大的缺点是模糊了细节。本文提出一种基于中值的加权均值滤波算法，并将该方法
2021-12-24 19:47:17
667KB
1
非局部均值滤波去噪算法在目前所有滤波去噪算法中效果最为显著，但其运行速度较慢，针对该缺点提出了一种基于快速非局部均值滤波算法，运用插值算法将邻域权值计算出来，速度有了明显提升。
2021-11-02 17:37:56
4.94MB
1
当图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,传统的中值滤波算法和均值滤波算法均不能达到较好的去噪效果。针对这一问题,提出了一种改进的加权均值滤波算法。算法采用局部阈值优化的方法计算各像素点的权值,将滤波窗口各像素点的灰度值与对应的权值进行加权运算,结果作为窗口中心点的滤波输出。仿真实验结果证明,该算法对脉冲噪声和高斯噪声具有较强的去噪能力,且较好地保持了图像的细节,效果均优于传统中值、均值滤波算法和改进的中值滤波算法(IMF)。
2021-10-31 21:26:53
1.71MB
1