在這一篇開篇之前，我需要解決一個問題，上一篇我們實現了基於FPGA的均值濾波算法的實現，最后的顯示效果圖上發現有一些黑白色的斑點，我以為是椒鹽噪聲，然后在做基於FPGA的中值濾波算法的實驗時，我發現黑白斑點並沒有消除，中值濾波本來是可以很好的濾掉椒鹽噪聲，所以說這里並不是椒鹽噪聲 ...

基於MATLAB的中值濾波均值濾波以及高斯濾波的實現 作者：lee神 1. 背景知識 中值濾波法是一種非線性平滑技術，它將每一像素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有像素點灰度值的中值. 中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，中值濾波的基本原理 ...

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 ...

　　在圖像采集和生成中會不可避免的引入噪聲，圖像噪聲是指存在於圖像數據中的不必要的或多余的干擾信息，這對我們對圖像信息的提取造成干擾，所以要進行去噪聲處理，常見的去除噪聲的方法有均值濾波、中值濾波、高斯濾波等，這一篇要實現的是均值濾波。 　　均值濾波的方法是將圖像數據生成3x3的矩陣或是5x5 ...

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 ...