在實時圖像采集中，不可避免的會引入噪聲，尤其是干擾噪聲和椒鹽噪聲，噪聲的存在嚴重影響邊緣檢測的效果，中值濾波是一種基於排序統計理論的非線性平滑計數，能有效平滑噪聲，且能有效保護圖像的邊緣信息，所以被廣泛用於數字圖像處理的邊緣提取，其基本原理是把數字圖像或數字序列中的一點的值用該點鄰域內所有的點 ...

　　在圖像預處理中，最基礎也最重要的處理方法是圖像濾波與增強。圖像濾波可以很好地消除測量成像或者環境帶來的隨機噪聲、高斯噪聲和椒鹽噪聲等。圖像增強可以增強圖像細節，提高圖像對比度。　　濾波器的種類有很多種。按照輸出和輸入之間是否有唯一且確定的傳遞函數，我們可以把濾波器分為線性濾波器和非線性濾波 ...

　　我們為了實現動態圖像的濾波算法，用串口發送圖像數據到FPGA開發板，經FPGA進行圖像處理算法后，動態顯示到VGA顯示屏上，前面我們把硬件平台已經搭建完成了，后面我們將利用這個硬件基礎平台上來實現基於FPGA的一系列圖像處理基礎算法。 　　椒鹽噪聲（salt & pepper ...

步驟: （1）對窗內的每行像素按降序排序，得到最大值、中間值和最小值。 （2）把三行的最小值即第三列相比較，取其中的最大值。 （3）把三行的最大值即第一列相比較，取其中的最小值。 （4）把三行的中間值即第二列相比較，再取一次中間值。 （5）把前面的到的三個值再做一次排序，獲得的中值 ...

圖像信號在形成、傳輸和記錄的過程中，由於成像系統、 傳輸介質、工作環境和記錄設備等的固有缺陷，不可避免地產 生各種類型的噪聲，降低了圖像的質量，進而影響后續處理( 如邊緣檢測、圖像分割、特征提取、模式識別等)的效果或 准確性。因此，對噪聲圖像進行濾波是必要預處理過程。但濾 波算法 ...

中值濾波器原理 如果不在邊緣區域，圖像的數據是平緩的，沒有太大的差值。因此，一個噪聲點的值要么過大，要么過小。比如下圖，左圖是沒有處理的原圖，250在該區域由為突出，通過對3*3的9個數據進行排序，將中間值150重新填入，即濾波完成，原本的噪聲點被去掉，該區域恢復平緩。同理 ...

前言 項目需要，想要實現算法中的其中一步即中值濾波，同時，因為圖像處理部分中值濾波相對來說還是比較簡單的，將中值濾波的硬件實現作為進入FPGA領域的第一次嘗試。雖然說網上有較多關於中值濾波的文檔，可是說實話，其一沒有詳細地講解實現方法及原因，其二沒有關於完整過程的敘述，其三有些網站上有代碼 ...

中值濾波能夠有效去除圖像中的異常點，具有去除圖像噪聲的作用。傳統中值濾波的算法一般都是在圖像中建立窗口，然后對窗口內的所有像素值進行排序，選擇排序后的中間值作為窗口中心像素濾波后的值。由於這個做法在每個像素點處都要建立窗口並排序，非常耗時，尤其是有大量的冗余計算。如下圖： 黃色區域+中間粉色 ...