中值滤波器FPGA实现

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FPGA比较矩阵排序法及在中值滤波器中的应用

FPGA比较矩阵排序法及在中值滤波器中的应用

E AC 1 7 E C:2 0
d i1 . 9 9 j i n 1 0 — 4 0 2 1 . 1 0 9 o :0 3 6 / . s . 0 5 9 9 . 0 2 0 .0 s
FG P A比较 矩 阵排 序 法 及在 中值 滤 波器 中的应 用 米
吕伟新 , 李清清 娄俊 岭。 ,
集成电路构 造一 种硬件矩 阵比较器 , 将输人数据按行列排列后 进行 比较 , 使第 j 的比较输 出结果相 加 , 行 即可求取第 j 个输人
数据在输入 数据 集合 中的序列值 。采用 F G P A芯片构造多种排序器 , 最大延 时均在几 十 n 量级 , s 将排序 器应用于 构造一维 和
二维中值滤波器延时小于 5 n 。硬件矩 阵比较器实现排序 和滤波 , 0s 原理简单 , 实时性好 。
关键 词 : 排序 : 比较矩阵排序 ; 中值滤波 ;P A FG
中图分 类号 : P 9 . 1 T 3 14
文献标 识码 : A
文 章编 号 :0 5 9 9 ( 0 2 0 — 0 4 0 10 — 40 2 1 )1 03 — 5
cntui a xcm a t , esces ev u fnu a oj naclci esm o m ai nv u s f ostt gm t o pr o t cs v a eo ipt t N . i o etni t u c pr o a e i n i r a rh u i l da l o sh fo s l o
L ii ,IQn qn L U J nig VWe n L i ig ,O u l x g n
( . ooi stt, ab tueo eh o g , ab 5 0 1C ia 1R btsI tueH ri I i t fTcnl y H ri 10 0 , hn ; c ni nn t s o n 2 R bts ntueH ri tue Tcnl y H ri 50 1 C i . oo s it, abnI i to ehoo , abn10 0 , hn c iI t s n t f g a; 3 R btsIs ueH ri ntueo Tcnlg H ri 50 1 C i ) . ooi nt t,ab s i f e o oy,ab c t i nI t t h n1 00 , n ha

基于FPGA的改进型中值滤波研究

基于FPGA的改进型中值滤波研究
Ke wo d : P y r s F GA; da l r v d o s a me in ft ; i e g l ie i n

2o' . 2 11
0 引言
视 频 图像 处 理 技 术应 用 日益 广 泛 ,实 时性 要 求越 来越 高。若单纯 采用软 件的 方法进行 一些前 期 的预处理 ,
e vrn n f ats , n co dn c mua o s es i yh s entsf d n i me t r l a da c rigt s hs l ini a bl a b e t e . o o Qu u I o u i t tf i i t ei i
c me e in meh d b s d o se l n . mp r d wi r dt n ei s s c ei n h s r a y a c lr td o sa d s t o ae n asmb y l e Co a e t t i o a d s , u h d s a e t c ee ae g i h a i l n g g g l
t e u r me t Atls, u h d s n h sh d a i lt n t h oe s s m’ i lm e tt n meh d wi h i me r q i e n . at s c ei a a n s g mu ai o t e wh l y t S mp e n ai t o t t e o e o h
但 是随 着 电子技术 的发 展 ,特别 是 F GA技 术 的迅猛发 P 之 时 ,该方 法减少 的计算 量是很 可观 的,因此快速 中值 展, 使用 F G P A来对视频信号进行 中值滤波这类运算简单 , 滤波可 以大大加快处理速度。 但数据量大的处理, 使得系统实时性成为一种现实。

基于FPGA的中值滤波算法研究与硬件设计

基于FPGA的中值滤波算法研究与硬件设计
Ab t a t sr c :Ba e n F GA lto m, t eu eo VHDL h r wa e e c i t n ln u g e in a d i l me tt n o s dO P p af r wi t s f hh a d r s r i g a et d sg d p o a o n mp e n a i f o me i f t r g a g rtm f ri a ep o e sn . n t ed sg p o e s t r u h i p o e ag r h d o t zn h e da i ei lo i n l n h o m g rc sig I h ei n r c s , h o g m r v d l o t ms a p i i gt i n mi
编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专 用集 成 电路 ( I ) ASC 领域 中的一种半 定制 电路 而出现
的 。既解 决 了定制 电路 的不 足 ,又克服 了原有 可编 程器件 门电路 数有 限的 缺点 。根据 面阵 C D 器 件 C 驱 动 要 求 ,采 用 此 项 技 术 进 行 了 图 像 处 理 专 用 F G 芯片设 计 ,对完 成 以 F G 图像处 理芯 片为 PA PA 核心 的实时 图像处 理系 统 的设计 有重 要意 义 。
中值滤波是一种非线性的图像平滑方法 ,与均
值滤 波器 以及 其它线 性 滤波器 相 比 ,它能够很 好地 滤 除脉 冲噪声 ,同时又 能够保 护 目标 图像边缘 。它
是一种邻域运算 , 类似于卷积 ,但计算的不是加权 求和 ,而是把邻域中的像素按灰度级进行排序 ,然
V0. 1 No 1 1 3 . Ma . o 8 r20

基于FPGA的快速中值滤波算法实现

基于FPGA的快速中值滤波算法实现

• 98•武汉迈迪克光电股份有限公司陈军旗 南开大学滨海学院 赵凤怡• 99•就能够构建出快速中值滤波的硬件模块,满足图像实时处理的要求。

2 设计实现2.1 滑动窗口模块基于邻域操作的图像处理算法广泛采用滑动窗口技术,用于获取待处理图像相关位置的原始数据(汤露,程姝,基于FPGA的实时中值滤波算法硬件设计,工业控制计算机,2018年第2期20-22页)。

本设计中采用3*3的窗口模板,模块的结构如图2所示。

4个LineBuffer和9个单寄存器组成模块的缓存单元,每个LineBuffer由双口RAM构成,其位宽和存储深度由视频图像的数据规模决定,至少要满足一行数据的存储要求;列缓存对每一行的输出进行移位操作,实现3个元素的顺序输出;多路选择器负责对输入输出的数据进行路由选择,保证输出数据的结构特征,满足算法设计的技术要求。

组成行缓存的4个LineBuffer在视频行同步信号的边沿切换工作状态,形成 “乒乓操作”结构。

任意时刻,保持一个LineBuffer处于写状态,其它三个LineBuffer处于读状态。

在同步信号的控制下依序切换,4个周期形成一个循环,周而复始。

由于4个LineBuffer的输出状态不断切换,为保证输出数据在空间上的顺序关系,需要对输出的3行数据进行重定位。

考虑到算法第一步要求对每一列的数据进行排序,本质上就已经打乱了原始数据的顺序关系。

因此可以直接对LineBuffer的输出数据进行排序输出,这样进入列缓存的数据已经完成算法要求的第一步处理,直接生成了中间序列。

2.2 快速排序算法的原理与与处理流程已经在论文2.2节有详细介绍,其中第一步已经在生成滑动窗口的过程完成,接下来需要对滑动窗口内每一行的三个元素分别进行排序,实现的代码如下所示。

其中X1为第一行的最大值,X2为第二行的中间值,X3为第三行的最小值,它们三个构成第三步对角线上的三个元素。

按照相同的方法,对X(n)重新排序,其中值即为最终的输出结果。

基于 FPGA 的数字滤波器设计与实现

基于 FPGA 的数字滤波器设计与实现

基于 FPGA 的数字滤波器设计与实现引言:数字滤波器是现代信号处理的重要组成部分。

在实际应用中,为了满足不同信号处理的需求,数字滤波器的设计与实现显得尤为重要。

本文将围绕基于 FPGA的数字滤波器的设计与实现展开讨论,介绍其工作原理、设计方法以及优势。

同时,还将介绍一些实际应用场景和案例,以展示基于 FPGA 的数字滤波器在实际应用中的性能和效果。

一、数字滤波器的基本原理数字滤波器是一种将输入信号进行滤波处理,改变其频谱特性的系统。

可以对频率、幅度和相位进行处理,实现信号的滤波、去噪、增强等功能。

数字滤波器可以分为无限脉冲响应滤波器(IIR)和有限脉冲响应滤波器(FIR)两种类型。

IIR滤波器是通过递归方式实现的滤波器,其输出信号与过去的输入信号和输出信号相关。

FIR滤波器则是通过纯前馈结构实现的,其输出信号仅与过去的输入信号相关。

两种类型的滤波器在性能、复杂度和实现方式上存在一定差异,根据具体的应用需求选择适合的滤波器类型。

二、基于 FPGA 的数字滤波器的设计与实现FPGA(Field-Programmable Gate Array)是一种可编程逻辑器件,通过可编程逻辑单元(PLU)、可编程连线(Interconnect)和可编程I/O(Input/Output)实现。

其可编程性使得 FPGA 成为数字滤波器设计与实现的理想平台。

1. FPGA的优势FPGA具有以下几个优势,使得其成为数字滤波器设计与实现的首选平台:灵活性:FPGA可以根据设计需求进行自定义配置,可以通过修改硬件逻辑来满足不同应用场景的需求。

可重构性:FPGA可以重复使用,方便进行修改和优化,减少芯片设计过程中的成本和风险。

高性能:FPGA具有并行处理的能力,可以实现多通道、高速率的实时数据处理,满足对于实时性要求较高的应用场景。

低功耗:FPGA可以进行功耗优化,通过减少冗余逻辑和智能布局布线来降低功耗。

2. 数字滤波器的实现方法基于 FPGA 的数字滤波器的实现方法主要有两种:直接法和间接法。

中值滤波器算法

中值滤波器算法

中值滤波器算法中值滤波器算法是一种常用的图像处理算法,用于去除图像中的噪声。

噪声是图像中不希望存在的干扰信号,可能由于图像采集过程中的电磁干扰、传感器的噪声或信号传输过程中的干扰等原因引起。

噪声会使得图像失真,降低图像的质量和清晰度,因此需要进行去噪处理。

中值滤波器算法的基本思想是将图像中的每个像素点的灰度值替换为该像素点周围邻域中灰度值的中值。

这样可以有效地去除噪声,并保持图像的边缘和细节信息。

中值滤波器算法的具体步骤如下:1. 对图像进行扫描,遍历图像中的每个像素点。

2. 对于每个像素点,选择一个固定大小的邻域窗口,该窗口覆盖了该像素点及其周围的像素。

3. 将窗口中的所有像素的灰度值按照大小进行排序,找到排序后的中间值。

4. 将该中间值作为该像素点的新灰度值。

5. 重复步骤2到步骤4,直到遍历完所有像素点。

中值滤波器算法的核心在于选择合适的窗口大小。

窗口大小的选择会影响去噪的效果和图像的细节保留程度。

如果窗口过小,可能无法去除大尺度的噪声;如果窗口过大,可能会导致图像细节的模糊。

因此,在实际应用中需要根据具体情况进行选择。

中值滤波器算法具有以下优点:1. 对于椒盐噪声等随机噪声有较好的去噪效果,能够有效地去除噪声点。

2. 不会引入新的噪声,保持图像的边缘和细节信息。

3. 算法简单,计算速度快,适用于实时处理和嵌入式系统。

然而,中值滤波器算法也存在一些局限性:1. 对于高斯噪声等连续分布的噪声效果较差,无法完全去除噪声。

2. 窗口大小的选择需要根据具体情况进行调整,调整不当可能会导致图像细节的丢失或模糊。

3. 算法无法区分图像中的目标和噪声,可能会将目标的细节也平滑掉。

为了提高中值滤波器算法的去噪效果,可以结合其他滤波方法进行优化。

例如,可以先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,然后再应用中值滤波器进行去噪。

这样可以兼顾去噪效果和图像细节的保留。

中值滤波器算法是一种简单且有效的图像去噪方法。

通过选择合适的窗口大小,可以去除图像中的噪声,提高图像的质量和清晰度。

基于FPGA的中值滤波算法的实现

基于FPGA的中值滤波算法的实现

基于FPGA的中值滤波算法的实现1.背景知识中值滤波法是⼀种⾮线性平滑技术,它将每⼀像素点的灰度值设置为该点某邻域窗⼝内的所有像素点灰度值的中值.中值滤波是基于排序统计理论的⼀种能有效抑制噪声的⾮线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中⼀点的值⽤该点的⼀个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从⽽消除孤⽴的噪声点。

⽅法是⽤某种结构的⼆维滑动模板,将板内像素按照像素值的⼤⼩进⾏排序,⽣成单调上升(或下降)的为⼆维数据序列。

⼆维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ,其中,f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。

W为⼆维模板,通常为3*3,5*5区域,也可以是不同的的形状,如线状,圆形,⼗字形,圆环形等。

中值滤波法对消除椒盐噪声⾮常有效,在光学测量条纹图象的相位分析处理⽅法中有特殊作⽤,但在条纹中⼼分析⽅法中作⽤不⼤.中值滤波在图像处理中,常⽤于保护边缘信息,是经典的平滑噪声的⽅法。

2.中值滤波理论中值滤波是⼀种⾮线性滤波,在数字图像处理中,对于 N X N (N 为奇数) 中值滤波器,可以滤除⼩于或等于邻域中(N 2- 1)/2 个像素的噪声并且较好地保持图像的边缘[3]。

对图像进⾏中值滤波处理⾸先要确定⼀个模板 N ×N ,⼀般选取 3X 3 或 5 ×5。

中问位置的图像数据的表达式为f (x ,y ) = med{f (x ± k,Y ± Z) , (K≤ (N -1) /2,Z≤ (N-1) /2) }要得到模板中数据的中间值,⾸先要将数据按⼤⼩排序,然后根据有序的数字序列来找中问值。

中值滤波排序的过程有很多成熟的算法,如冒泡排序、⼆分排序等,⼤多是基于微机平台的软件算法,⽽适合硬件平台的排序算法则⽐较少。

3.FPGA硬件实现⽅法L(1,1) L(1,2) L(1,3)L(2,1) L(2,2) L(2,3)L(3,1) L(3,2) L(3,3)如上所⽰,为⼀个3x3的图像模板,第⼀步:分别对三⾏像素进⾏排序(例:由L11,L12,L13得到L1max,L1mid,L1min);第⼆步:分别对三⾏像素中的最⼤,中间和最⼩分别进⾏排序(例:由L1max,L2max,L3max得到Lmax_max,Lmax_mid,Lmax_min);第三步:对最⼤的最⼩,中间的中间以及最⼩的最⼤进⾏排序(例:由Lmax_min,Lmid_mid,Lmin_max得到midian);FPGA的算法实现步骤基本如此。

基于FPGA_的数字滤波器设计

基于FPGA_的数字滤波器设计

332023年4月上 第07期 总第403期信息技术与应用China Science & Technology Overview进行相乘后,再积分运算,去除时间无关的干扰信号,获I/O 资源,含一个LTC 1407A 模数转换器和一个收稿日期:2022-10-10作者简介:周钧(1987—),男,壮族,广西南宁人,硕士研究生,工程师、硬件设计师,研究方向:FPGA、网络通信。

基于FPGA 的数字滤波器设计周 钧 樊 闯(中车大连电力牵引研发中心有限公司,辽宁大连 116000)摘 要:本文主要对一种基于FPGA 技术的数字锁相滤波器的设计。

结合Xilinx 开发平台,根据噪声信号非时间相干特性进行数字滤波器设计,在SPARTAN-3E 硬件板上完成了硬件协同仿真测试,同时给出测试结果。

测试结果表明,该数滤波器的消除噪声满足技术要求。

关键词:FPGA ;非时间相干特性;数字滤波图1 数字滤波设计原理342023年4月上 第07期 总第403期信息技术与应用China Science & Technology Overview示器。

示波器Tektronix TPS 2024:带宽为200MHz,最高取样速率:2.0GS/s,具有4个通道。

信号发生器HM-8030:频率50MHz 至10MHz,具备高纯度和幅度稳定性。

3.基于FPGA 的数字滤波器设计3.1 设计框架FPGA 设计框架如图2所示。

块,滤波模块和LCD 显示模块这些二级模块组成;(5)各二级模块根据功能划分,将各自功能用VHDL 进行编码设计。

二级模块经过仿真实现,在顶层模块进行结合,实现一整套系统功能。

3.3.1 模数转换设计ADC 芯片将采集的模拟信号离散化为单个离散采样值。

再将采样值转为数字值,根据板卡搭载的ADC 芯片[4]simulation 仿真产生的模拟信号可以非常接近,但是始图3 测试验证(a)测试1(b)测试2China Science & Technology Overview信息技术与应用0,4 V(max 0,223 V)(max 0,239 V)(max 0,233 V)(max 0,214 V)(max 0,234 V)352023年4月上 第07期 总第403期。

基于fpga的滤波器设计与实现

基于fpga的滤波器设计与实现

基于fpga的滤波器设计与实现基于FPGA的滤波器设计与实现一、引言滤波器是信号处理中常用的一种工具,它可以通过剔除或增强信号中的特定频率分量来改变信号的特性。

而基于FPGA的滤波器是一种利用可编程逻辑器件FPGA来实现滤波功能的方法。

本文将介绍基于FPGA的滤波器的设计与实现过程。

二、滤波器的基本原理滤波器主要通过改变信号的频谱特征来实现滤波效果。

它可以分为两类:低通滤波器和高通滤波器。

低通滤波器通过剔除高频分量,保留低频分量;高通滤波器则相反,剔除低频分量,保留高频分量。

滤波器的设计需要根据具体的需求选择合适的滤波器类型和参数。

三、基于FPGA的滤波器设计与实现基于FPGA的滤波器设计与实现可以分为以下几个步骤:1. 确定滤波器类型和参数:根据实际需求,选择合适的滤波器类型和参数。

例如,如果需要设计一个低通滤波器,需要确定截止频率和滤波器阶数等参数。

2. 数字滤波器设计:将滤波器的模拟设计转化为数字滤波器的设计。

常见的数字滤波器设计方法有FIR滤波器设计和IIR滤波器设计。

FIR滤波器是一种无反馈的滤波器,具有线性相位特性;IIR滤波器则具有反馈结构,可以实现更高阶的滤波器。

3. 将数字滤波器转化为FPGA可实现的结构:将数字滤波器转化为FPGA可实现的结构,可以采用直接形式实现、级联形式实现或者管线化实现等方法。

其中,直接形式实现是最简单直观的方法,但其硬件资源占用较多;级联形式实现可以减少硬件资源的占用,但增加了延迟;管线化实现则可以兼顾硬件资源和延迟。

4. 使用HDL语言进行FPGA设计:使用HDL语言,如VHDL或Verilog,进行FPGA设计。

根据设计的结构和功能,编写相应的HDL代码。

在编写代码时,需要注意代码的可重用性和可维护性,以便后续的设计和调试。

5. 硬件验证和性能优化:完成HDL代码后,进行FPGA的硬件验证和性能优化。

通过仿真和验证,确保设计的正确性和稳定性。

同时,可以根据实际需求对硬件进行优化,如减小资源占用、降低功耗等。

一种基于fpga的farrow滤波器及其实现方法

一种基于fpga的farrow滤波器及其实现方法

一种基于fpga的farrow滤波器及其实现方法随着数字信号处理技术的飞速发展,FPGA(现场可编程门阵列)因其在并行处理和实时性方面的优势,被广泛应用于通信、雷达等领域。

Farrow滤波器作为一种高效的多速率信号处理工具,也在FPGA上得到了广泛实现。

本文将详细介绍一种基于FPGA的Farrow滤波器及其实现方法。

一、FPGA简介FPGA是一种高度集成的可编程数字逻辑器件,用户可以根据需求对其进行编程,实现各种数字信号处理算法。

FPGA具有灵活性强、开发周期短、并行处理能力强等特点,使其在数字信号处理领域具有广泛的应用前景。

二、Farrow滤波器原理Farrow滤波器是一种基于多项式插值的滤波器,可以实现多速率信号处理。

其核心思想是通过调整插值多项式的系数,实现对信号采样率的转换。

Farrow滤波器具有线性相位、低延迟、低复杂度等优点,适用于通信系统中的多速率信号处理。

三、基于FPGA的Farrow滤波器实现方法1.设计原理基于FPGA的Farrow滤波器实现方法主要包括三个部分:滤波器系数计算、插值操作和滤波操作。

首先,根据所需的插值倍数和滤波器阶数,计算滤波器系数;其次,通过插值操作对输入信号进行上采样;最后,利用计算出的滤波器系数对上采样后的信号进行滤波处理。

2.滤波器系数计算Farrow滤波器的系数计算可以通过多种方法,如最小二乘法、矩阵求逆等。

在实际应用中,可以根据滤波器性能要求和FPGA的资源限制,选择合适的计算方法。

计算得到的滤波器系数需要存储在FPGA的BRAM(块随机存储器)中,以供后续插值和滤波操作使用。

3.插值操作插值操作是Farrow滤波器的核心部分,其主要作用是将输入信号的采样率提高。

在FPGA中,插值操作可以通过流水线技术实现,提高处理速度。

插值倍数可以根据实际需求进行设置,如2倍、4倍等。

4.滤波操作滤波操作是对插值后的信号进行处理,以消除混叠效应和降低噪声。

在FPGA中,滤波操作通常采用分布式算法(DA)实现,以减少资源消耗和功耗。

一种基于FPGA的图象中值滤波硬件实现

一种基于FPGA的图象中值滤波硬件实现

址线为l位 , 4 数据线为8 。在时钟信号c 位 l k下,将数据读. 3×3 字 窗 口模 块 十
【 伯亨 . V D 件描述语言与数字逻辑电路设计[ . 西安电子科技大 1 候 新.H 腩 ^ 西安:
学 出版社, 9 . 1 8 9
[ R f l .oz zD a I ae r es g P b s n o s o l o i I sy. 2 a e C nl . i t g o si . u l h gH ue f e n s n t ] a G e lm P c n ii E c c ur
20 . 03
[] 雷鸣 , 3李 张焕春 . 基 于F G 一种 P A的图像 中值 滤波 器的硬 件实 现[ . J 电子工程 ]
师, O , ( . 2 4O) O 3 2
作者简介:
冯静( 8 一) 1 4 ,女 ,重庆 电子工 程职业学 院教师 ,助教 ,主要研究方 9 向 :信号与信 息处理 、电路与系统 。
图象在生成过程 中常常会受到各种噪声源的干扰和影响而使图象的 质量变差。为抑制噪声 ,改善图象质量 , 必须对图象进行滤波 、平滑等 预处理。中值滤波能够很好的把图象的噪声滤除掉, 尤其对椒盐噪声和脉 冲噪声有较佳效果 。本文采用 3 3的十字形窗 口 × 方式实现图象的中值 滤波 , 基于FG 采用 V D 语言进行编程并作仿真。仿真结果说明该算 PA HL 法取得了良好的滤波效果 , 满足系统实时性要求。
信息科学
2 黯1 科0 蟊L 0年 蔫 1第期

种基于F G P A的图象中值滤波硬 件实现
冯 静
( 电子工程职业 学院 ,重庆 4 1 3) 重庆 031

要 本文IF G 为平 台 ,使JV D 语 言设 计并实 现了对一帧 18 2像 素 ,8bt  ̄ PA /  ̄ H L J 2 ×18 i 灰度值 的图象 的中值 滤波处理 。该方法适 于图象采

比较编码的中值滤波快速算法及FPGA实现

比较编码的中值滤波快速算法及FPGA实现

针对传 统 中值滤 波 缺 点 , : [ ] 出 了一 种 献 1 提
快速算法 , 3 窗口中 9 对 ×3 个像素值 , 先进行列排
序, 再对 得到 的三 列数 据 进 行 排序 , 最后 取 对 角 线
法进行 了性能比较, 结果表明该算法非常适合应用 于对实 时 I要 求严 苛 的图像 预处 理 系统. 生
式 中 :( ,)f x 为像 素灰度值 ; g x , ( ,) S为模 板窗 口. 传统 的 中值 滤波 采用 排序 方法实 现 , 要进行 需
大量 的数 据 比较 、 换或 移动 , 时较多 , 交 费 不利 于实
时处 理.
期短、 成本低 、 风险小等优势 , 是理想的算法硬件实 现平 台. 文献 [—] 中值 滤波 进 行 了分析 与 改进 , 14对 提出 了一系 列 基 于 F GA 的快 速 算 法 , 仍 不 能 P 但
种基 于比较 编码 的 图像 中值 滤波 快速 算 法, 并运 用 V ro 件描 述语 言在 Xl x公 司 ei gHDI硬 l in i 的 F GA 上进行 了设 计 实现和 功 能仿 真 实验. P 实验 结果 表 明该 算 法 完成 图像 3 ×3窗 口的 中 值 查找运 算需要 6个时钟 周期 ,6次数值 比较 , 高 于其他 算 法的 处理 效 率 , 常 适合 应 用 于 1 远 非
比较 编 码 的 中值 滤 波 快 速 算 法 及 F GA 实 现 P
姚 西文,郭 雷,赵 天云 ,杨 宁
( 北 工 业 大 学 自动化 学 院 , 安 7 0 2 ) 西 西 1 19

要 : 为 了解决传 统 中值 滤波算 法不 能满足 图像预 处理 系统 实时性要 求的 问题 , 出 了一 提

滤波法在图像处理中的应用

滤波法在图像处理中的应用

滤波法在图像处理中的应用所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。

实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。

21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。

数字图像处理,即用计算机对图像进行处理,其发展历史并不长。

数字图像处理技术源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片,采用了数字压缩技术。

首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界,人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,而图像、图形又是所有视觉信息的载体,尽管人眼的鉴别力很高,可以识别上千种颜色,但很多情况下,图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的,通过图象增强技术,可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

另一方面,通过数字图像处理中的模式识别技术,可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。

通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。

数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。

在计算机中,按照颜色和灰度的多少可以将图像争为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。

目前,大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。

平滑技术用于平滑图像中的噪声。

平滑噪声可以在空间域中进行,基本方法是求像素灰度均值或者中值。

1.首先我们来了解下滤波法的定义。

答:滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分.这即是滤波的过程,也是目的.一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求,消除图像数字化时所混入的噪声。

2.对滤波处理的要求有两条:答:一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰视觉效果好。

3.我们为什么要滤波。

答:滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分.这即是滤波的过程,也是目的。

基于FPGA的图像中值滤波算法硬件系统实现

基于FPGA的图像中值滤波算法硬件系统实现

中 图分 类 号 : 3 TP 9 9
文 献标 识 码 : 4 2 l ) 8 0 —0 0 6 7
般 通 过 单 片 机 或 FP GA等 控 制 器 可 以 实 现 对S AA7 1 S l 和 AA7 2 的 IC总线 的 控 制 。 1 18 2
2. 2 算 法 模 块 1。 算法处 理是系统软 件的核 心部分 , 不 同 的 算 法 决 定 了 系 统 不 同 的 视 频 图 像 处 理 功 能 和 处 理 效 果 。 于 本 系 统 , 要 是 采 用 对 主 的 是 “ 轭 变 换 ” 像处 理 算 法 。 共 图 算 法 模 块 的 实 现 也 是 通 过 一 些 处 理 策

应 用研 究 ・
基于 F G P A的图像中值滤波算 法硬件 系统实现
张凌 飞 ( 青海 民族 大 学物 理 与 电子 信 息工 程 学院 青 海 西宁
8 0 7 1 0) 0
摘 要 :介 绍 一 个 以 XC S 0为核 心 的视 频 信 号 滤 波 处 理 系统 , 该 系统 为水 下 图像 目标 识 别 和 监 控 提 供 了一 种 解 决 方 案 , 它 采 用 共 轭 22 0 算 法 对 图像 进 行 统 一 . 高 效 的 全 局 变 换 ,滤 波 增 强 效 率 更 高 , 并 且 采 用 Xiix公 司的 F G 芯 片 XC S 0 ln PA 2 2 0位 处 理 核 心 ,使 得 该 系 统 结 构 紧 凑 , 配 置 灵 活 ,便 于 携 带 。 该 系统 可 实 时 使 水 下 昏 暗 .模 糊 的 视 频 图 像 获 得 较 好 的 噪 声 滤 波 效 果 , 并 输 出给 液 晶 显 示 器 显 示 。 可 应 用 于 水下 场景 监 测 或监控 ,具有很 好 的 市场 应 用前 景 。 关 键 词 :F GA 视 频 信 号 噪 声 滤 波 P

基于FPGA的实时图像自适应中值滤波器设计

基于FPGA的实时图像自适应中值滤波器设计

g ( , Y )=m e d { 厂 _ ( —k , Y— Z ) , ( k , f ∈W) } ( 1 ) 其中 X , Y ) , g ( , Y ) 分别为原始图像和处理后图像 。
为二 维模 板 , 窗 口可 以是 方形 、 圆形 、 线状 等 , 可 以根
据 图像 的形 状 视情况 选取 ; 窗 口 的大小 有 3 X 3 、 5 X 5 、
关键词 自适应 ;中值 滤波 ;F P G A;实时
中图分类号 T N 9 1 1 . 7 3 文 献标 识 码 A 文章编号 1 0 0 7— 7 8 2 0 ( 2 0 1 4 ) 0 1 —1 2 1 — 0 4
De s i g n o f Re a l - t i me I ma g e Ada p t i v e M e d i a n Fi l t e r Ba s e d o n FPGA
d a p t i v e me d i a n i f l t e r . Co mp a r e d wi t h t h e o t h e r s o f t wa r e r e a l i z a t i o n s, t h e p r o g r a m r e q u i r e s f e we r r e s o u r c e s wh i l e me e t i n g t h e r e a l — t i me r e q u i r e me n t s . I t i s a n e a s y s o l u t i o n a n d i s v e if r ie d o n Xi l i n x FP GA h a r d wa r e p l a t f o r m. Ke y wo r d s a d a p t i v e; me d i a n il f t e r ;F PGA ; r e a l - t i me

中值滤波器FPGA实现

中值滤波器FPGA实现

中值滤波器FPGA实现首先,让我们了解一下中值滤波器的原理。

中值滤波器的目标是将每个像素的值替换为其邻域像素值的中值。

这种滤波器对于噪声的处理非常有效,因为它不会引入新的像素值,而是从邻域中选择最接近原始像素值的值。

在FPGA实现中值滤波器时,我们需要考虑两个主要方面:图像的切分和中值计算。

首先,我们将图像分成多个小块,每个小块都由一个中心像素和它的邻域像素组成。

然后,我们使用一个排序模块来为每个块的像素值进行排序,并找到中值。

最后,我们将中值作为输出像素值写回到原始图像中。

在FPGA中实现中值滤波器的过程如下:1.输入图像加载到FPGA的内存中。

2.根据图像大小和滤波器窗口的大小,确定图像切分的方式和块的数量。

3.对于每个块,使用硬件模块来进行像素排序并找到中值。

4.将中值作为输出像素值写回到原始图像中。

5.将经过滤波处理的图像从内存中输出。

在以上的步骤中,其中最具挑战性的一步是像素排序和中值计算。

这可以通过使用快速排序算法来实现。

快速排序算法是一种高效的排序算法,在FPGA中可以通过并行处理来加速排序过程。

通过使用合适的数据结构和算法,可以在FPGA上实现高性能的中值滤波器。

此外,还要考虑到FPGA的资源限制和时序约束。

中值滤波器需要大量的存储器和计算资源,因此在设计中需要合理利用FPGA的资源。

另外,要确保滤波器在给定的时钟周期内能够完成处理,以避免出现时序问题。

总结起来,中值滤波器是一种常用的图像处理滤波器,通过FPGA实现可以提供高性能和实时性能。

在实现中,需要考虑图像切分、像素排序、中值计算以及资源限制和时序约束等问题。

通过合理设计和优化算法,可以在FPGA上实现高效的中值滤波器。

中值滤波器实现_Matlab

中值滤波器实现_Matlab
主要工作包括以下几个方面: 1.结合新的算法结构,改进了传统多级中值滤波器算法,得到一种新的中值 滤波算法,并且进行编程,在MATLAB中生成M文件,在M文件下建立函数体,通 过在函数体下对滤波器算法的编程,使函数体达到滤波的功能,然后进行滤波, 并且和MATLAB中的算法比较,仿真显示这种算法具有比较好的图像滤噪和细节 保护性能。 2.结合新的递归算法结构,改进了传统多级中值滤波器算法,得到一种新的 中值滤波算法一一新型递归中值滤波器。 3.提出了基于FPGA的数字图像中值滤波器的设计算法,并且对算法进行了 初步的分析。 关键词: 图像处理,滤噪,中值滤波,算法
I
Abstract
For many image g problem, the traditional linear method of filtering there was an inherent defect, to that end, the last 30 years, has developed a new class of nonlinear filter - median filter. Such filters in image signal processing has unique advantages, has become a field of nonlinear filtering hotspot. This article mainly for the low-level image processing (mainly filter noise) problem, the median filter has done some preliminary research, presented some new filter algorithm.

Canny边缘检测算法的改进及FPGA实现

Canny边缘检测算法的改进及FPGA实现
( 汉 理 工 大 学 ,湖 北 武 汉 4 0 7 ) 武 3 0 0
摘要 :针对传统的 C ny算子采用高斯滤波会造成 图像的过度平滑并导致弱边缘检测能力降低的缺 an
点,提出了一种 改进的 C ny an 边缘检测算法, 采用中值滤波代替高斯滤波, 利用 中值滤波器能有效地 清除脉冲噪声的优点以提高边缘检测精度。该算法在 F G ( P A 现场可编程门阵列 ) 上得 以实现,实验 结果表明改进后 的算法提高 了弱边缘的检测能力。 关键词:C ny an ;中值滤波;F G PA
杂 ,不利 于硬件ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ实现 。
1 C n y边缘检测 的基本原理 an
C ny边缘 检测 算子 是 C n y于 18 an an 96年 开发 出 来 的一个 多级边缘 检测 算法 ,其 目标 是找 到一个 最优
ZHANG — n, CHEN ixi Su we Zh — ng
( h nU i ri c n l y Wua 3 0 0 C i ) Wu a nv syo T h oo , h n4 0 7 , hn e t fe g a
Absr c : Ai n t t e p obe t a h r diina n y ago t m i u sa l r wil c u e ta t mi g a h r lm h t t e ta t o lCa n l r h usng Ga s i f t l a s i n i e e c s ie i ge s o hi g a d r d c h bi t o d t c h a d ,a mp o e nn l o i m x e sv ma mo t n n e u e te a l y t e e tt e we k e ge n i r v d Ca y ag rt i h

基于FPGA的图像中值滤波器的硬件实现

基于FPGA的图像中值滤波器的硬件实现

基于FPGA的图像中值滤波器的硬件实现作者:李洋波赵不贿来源:《现代电子技术》2008年第22期摘要:为了实现图像的实时处理,常采用现场可编程门列阵FPGA对采集的数字图像做预处理,在讨论中值滤波算法原理的基础上,利用VHDL硬件描述语言设计一个中值滤波模块对输入图像进行去噪处理,仿真结果说明该算法满足实时性要求,取得较好的仿真效果,并对中值滤波的改进算法进行了讨论。

关键词:现场可编程门列阵(FPGA);VHDL;图像处理;中值滤波中图分类号:TP391文献标识码:B文章编号:1004-373X(2008)22-099-03Hardware Implementation of Median Filter Based on FPGALI Yangbo,ZHAO Buhui(School of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang,212013,China)Abstract:To realize the real-time image processing,people often uses FPGA to do image preprocessing with collected digital image.On basis of discussing the principle of median filter algorithm,this paper uses VHDL language and designs a module of median filter to remove the impulse in input image and gains a real-time request and good result.At the end of the paper,it discusses the improved realization of the algorithm.Keywords:FPGA;VHDL;image processing;median filter图像在生成,传输过程中常会受到各种噪声源的干扰和影响,为了抑制噪声,改善图像质量,在对图像进行分析前需要对图像进行滤波、平滑等处理。

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课程设计报告书《数字信号处理及系统设计》中值滤波-FPGA设计设计人:袁兴班级:硕研10级3班学号:2010010339山东科技大学中值滤波器-FPGA 实现■ 前沿对于许多图像处理问题,传统的线性滤波方法存在着固有的缺陷。

为此,最近几十年来,发展起来了一类新的非线性滤波器结构—中值滤波器。

这类滤波器在图像信号处理中具有独特的优势,目前已成为非线性滤波领域的一个研究点。

针对传统中值滤波算法排序量多、速度慢的缺点,提出了一种基于FPGA 的中值滤波快速算法。

充分利用两个相邻滤波窗口中的相关排序信息,随着一列新像素的移入,同时更新已有的排序信息,从而完成中值滤波处理。

该算法将每个窗口查找中值的比较次数降到很低,达到了快速抑制噪声及保持图像细节的目的。

中值滤波器设计的原理中值滤波是一种非线性滤波方法,于1971年首次提出[1]。

它首先对邻域点的灰度值进行排序,然后选择中间值作为输出灰度值。

中值滤波的公式如下:g (x, y )=med (f (x -i ,y -j ))i ,j ∈S (1)其中,g (x, y)和f (x, y)为像素灰度值;S 为模板窗口。

中值滤波要实现的是用中值g (x, y)来代替中心点值f (x, y)。

对于椒盐噪声来说,由于模板的中值很大程度上不会是噪声,因此中值滤波能很好地消除它。

当中心点值为噪声时,其值和中值数值相差较大,应该用中值来代替中心点值。

但是,当中心点值不为噪声时,其值和中值数值相差不大,如果还用中值来代替中心点值,那么虽然对于单个像素点来说,不会产生较大的差异,但是如果对一整幅图像都进行这样的处理,这将在一定程度上使整幅图像变得模糊。

据此,可以对中值滤波算法做一些改进。

首先,排序窗口内的图像数据,找到中值。

然后将中值和中心点值做差,将差值与事先设定的阈值T 进行比较,如果两值之差的绝对值|g (x ,y -f (x, y)|大于等于阈值T ,则认为中心点图像数据是噪声,用中值代替原数据值;如果两值之差的绝对值|g (x ,y -f (x, y)|小于阈值T ,则认为中心点图像数据是有效数据,保持不变。

即'(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)g x y g x y f x y T g x y f x y g x y f x y T ⎧-≥⎪=⎨-⎪⎩ 2) 其中,g (x, y)如式(1)中定义。

阈值T 的选择应该针对不同的图像,根据经验或者实验进行选取。

如果阈值选择过大,将有可能滤除不掉噪声;如果阈值选择过小,将仍会使图像变得模糊。

由于噪声和周围像素相差较大,也和中值相差较大,因此阈值一般选择在几十左右。

这样,滤波处理之后的图像在除去噪声的同时会更加接近于原图像,能在更大程度上保留图像细节,使图像更清晰。

■中值滤波的快速算法我们都知道,冒泡排序算法,在中值滤波中,是最基本、最经典的传统通用算法。

很多经过改进后的优化版本的快速算法和经过推广衍生后的性能增强的中值滤波算法,都是基于这个冒泡排序算法的原理而产生的。

我们下面将会着重描述的中值滤波的快速算法,就是在这个冒泡算法上,经过修改优化得到的。

这个快速算法的理念就在于,我们没有必要对输入窗口中的所有灰度值都进行排序,也不需要得到它们的完整序列。

我们只需要找到那个排列在中间位置的值就可以了。

它包含了以下所罗列出来的三个步骤:第一步:对输入窗口中的每一列的灰度值,形成一个象素数组,并且对每一个象素数组进行单独的排序。

第二步:对输入窗口中的每一行的灰度值,也形成一个类似的象素数组,并且同样对每一个象素数组进行单独的排序。

第三步:经过排序之后,形成了新的输入窗口,这个窗口在行和列中都已经得到了排序,对现在排序之后的输入窗口中的对角线上的所有灰度值进行排序,并且选出这一个对角线上所有灰度值的中间值,然后这个中间值就是整个输入窗口的中值,也就是要作为最后输出的那个中值。

我们可以得到这样一个快速算法。

就是在特殊的3×3的象素大小的输入窗口的情况下,有九个数据需要被处理。

那么我们就顺便按照物理位置将这个九个象素点分成列的三组,然后分别进行排序,得到每一列数据的最大值、中间值和最小值。

然后对三个最大值、三个最小值和三个中间值进行排序,得到的结果,我们只取三个数,也就是三个最大值中的最小值,三个中间值中的中间值和三个最小值中的最大值。

这三个值对应上面的那个说法,就是经过两个步骤之后,行和列都已经排序完了之后的一个对角线上的三个值。

这三个值最后经过排序得到的中间值,就是整个输入窗口中九个象素点的灰度值中的中间值了。

中值滤波的快速算法的过程如下图1所示:图1 在输入窗口大小为3X3的情况下的中值滤波快速算法中值滤波算法核心是排序,排序算法的优劣直接决定了求取中间值的效率。

从而决定滤波器的整体性能。

基于硬件的排序算法设计可以充分的利用硬件平台的并行性特点,从而达到加快处理的速度目的。

下面分析3X3窗口图像数据的数学模型,说明中间值的求得过程。

设窗口的数据分别为:W11 W12 W13W21 W22 W23W31 W32 W33第一步:可以将9个数据按行数分成3组(L1、L2、L3),分别进行排序。

L1min=min(W1y) L1med =med(W1y) L1max=max(W1y)L2min=min(W2y) L2med =med(W2y) L2max=max(W2y)L3min=min(W3y) L3med =med(W3y) L3max=max(W3y)第二步:重新分组,将每组中的最大值,供3个值,选出组成大值组V1,类似的组成中值组V2和小值组V3,再次分别排序。

V1min=min(Lx max) V1med =med(Lx max) V1max=max(Lx max)V2min=min(Lx med) V2med =med(Lx med) V2max=max(Lx med)V3min=min(Lx min) V3med = med(Lx min) V3max =max(Lx min)经过分析可得到:V1max 是9个值中最大的,不可能是中间值;V1med 是由小到大排列的9个值中至少是处于第6的位置,不可能是中间值;V2min 是由小到大排列的9个值中最多是处于第4的位置,不可能是中间值;V2max 是由小到大排列的9个值中至少是处于第6的位置,不可能是中间值;V3min 是由小到大排列的9个值中处于最小的位置,不可能是中间值;V3med 是由小到大排列的9个值中至多是处于第4的位置,不可能是中间值;第三步:排除了以上六个值,还剩下大值组的V1min,中值组的V2med和小值组V3max的三个值可能是中间值。

将这三个值排序,可以证明这三个值的中间值med{V1min,V2med,V3max}就是这9个值中的中间值,用Smed 表示。

证明如下:这三个值由这9个数值组成的矩阵中的位置如下:V1min V1med V1maxV2min V2med V2maxV3min V3med V3max假设max(V1min,V2med,V3max)是这9个数值中的中间值Smed,那么Smed 是矩阵中包括主对角线在内的左下角6个值中最大的,在9点由小到大的排序中至少处于第六的位置,所以不可能是中间值;同理,假设min(V1min,V2med,V3max)是这9个数值中的中间值Smed,那么Smed在这9个值的由大到小的排序中至多是处于第四的位置,也不可能是中间值。

由于奇数点的中值一定存在,则唯一的可能就是事实,所以med{V1min,V2med,V3max}一定是这9个值的中间值Smed.图2 3X3窗口的中值滤波快速算法示意图整个算法可以分成以上三个步骤,而且每个步骤在硬件平台上完全可以并行执行,这样可以大大的提高排序的效率。

另外,算法不是对9点数据的完整排序,而是采用分组比较的办法找到中值。

简化了排序的过程,从而提高了效率。

■中值滤波的软件和硬件实现1、中值滤波的软件实现为证明该快速算法的正确性及可执行性,用C++对该算法进行建模仿真。

中值滤波的软件实现最重要的是排序。

排序主要是采用了冒泡排序法,从一帧图像中读取数据,进行滤波算法。

将排序后的数据写入到新的图形文件中,从而得到滤波后的图像。

冒泡排序较为简单,最重要的是如何将一帧图像中的数据进行整合后给冒泡算法。

从一幅图像中读取数据并进行数据排放的部分代码如下:unsigned char buffer[54+1024]; //定义原图像头缓冲区fread(buffer,1,54+1024,fp); //读取文件头54个字节unsigned long length=width*higth; //图像的总象素个数unsigned char readData[higth][width]; //用于存储原图数据的数组unsigned char writeData[higth][width]; //用于存储原图数据的数组fread(&readData[0][0], sizeof(unsigned char),length, fp);//从原图读入数据for(i=0;i<higth;i++)for(j=0;j<width;j++)writeData[i][j]=readData[i][j];unsigned char D[9]; //定义选取框for(i=1;i<higth-1;i++)for(j=1;j<width-1;j++){D[0]=readData[i-1][j+1];D[1]=readData[i][j+1];D[2]=readData[i+1][j+1];D[3]=readData[i-1][j];D[4]=readData[i][j];D[5]=readData[i+1][j];D[6]=readData[i-1][j-1];D[7]=readData[i][j-1];D[8]=readData[i+1][j-1];writeData[i][j]=lvbo(D); //调用冒泡排序算法}软件对图像进行中值滤波的效果如下:图3 滤波前的一幅静态图像图4 中值滤波后的静态图像结果:从两幅图像的比对中发现:中值滤波的图像相对于原图有点模糊,主要是将相邻的像素值进行了均值处理。

2、中值滤波的硬件实现1)标准中值滤波对邻域中的像素按灰度级进行排序,然后选择该组的中间值作为输出像素值。

对于3×3窗口的中值滤波,采用图下图所示的3级比较电路输出中值,。

第一级比较电路由3个三输入比较器C组成,每个比较器的输出数据依序排列(参见图示)。

将3组比较结果中最小的3个数放在一起、中间的3个数放在一起、最大的3个数放在一起,参加第二级比较。

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