FPGA图像处理_中值滤波、均值滤波、极值滤波

---

前言

首先介绍滤波原理，再附上verilog实现思路

---

一、滤波原理

滤波的原理网上介绍很多，简单的滤波有很多，中值滤波，均值滤波，极值滤波，原理差不多，本次使用的滤波器是3×3，同时图像边缘填0。
1、均值滤波，是图像处理中最常用的手段。值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换自己。

2、中值滤波也是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好。中值滤波是跟均值滤波唯一不同是，不是用均值来替换中心每个像素，而是将周围像素和中心像素排序以后，取中值。

3、最大最小值滤波是一种比较保守的图像处理手段，与中值滤波类似，首先要排序周围像素和中心像素值，然后将中心像素值与最小和最大像素值比较，如果比最小值小，则替换中心像素为最小值，如果中心像素比最大值大，则替换中心像素为最大值。

二、FPGA上Verilog实现步骤

1.图像周围填0

在对图像应用滤波器进行过滤时，边界问题是一个需要处理的问题。对图像的边界做扩展，在扩展边界中填充0，对于边长为2k+1的方形滤波器，扩展的边界大小为k，若原来的图像为[m, n]，则扩展后图像变为[m+2k, n+2k]。

举例：即将800×480的图像首先扩展成802×482
将此前帧有效vsync信号中有数据有效de信号进行扩展。原有的de有480行，800个脉宽，扩展成482行，802个脉宽。

2.数据延迟

将对应的数据data进行延迟，data1相对于data延一拍，data2相对于data延两拍，data3相对于data延迟一行，……，data8相对于data延迟两行。

3.数据处理

中值滤波：
第一步： 分别求出 3 行中同一行的最大值、 最小值、 中间值
设 max_h1 为第一行的最大值， min_h1 为第一行的最小值， mid_h1 为第一
行的中间值。
同理有 max_h2， mid_h2， min_h2， max_h3， mid_h3， min_h3。
第二步： 3 行的最大值、 最小值、 中间值进行比较
max_h1， m2ax_h2， max_h3 这 3 个值比较， 得到这 3 个值的最小值 min_max。
mid_h1， mid_h2， mid_h3 这 3 个值比较， 得到这 3 个值的中间值 mid_mid。
min_h1， min_h2， min_h3 这 3 个值比较， 得到这 3 个值的最大值 max_min。
第三步： 得到 3x3 矩阵的中间值
将第二步得到的 min_max， mid_mid， max_min 进行比较， 得到的中间值，
即该 3x3 矩阵的中间值。
极值滤波：
同理：
第一步： 分别求出 3 行中同一行的最大值、 最小值、 中间值
设 max_h1 为第一行的最大值， min_h1 为第一行的最小值， mid_h1 为第一
行的中间值。
同理有 max_h2， mid_h2， min_h2， max_h3， mid_h3， min_h3。
第二步： 3 行的最大值、 最大值、 最大值进行比较max_h1， m2ax_h2， max_h3 这 3 个值比较， 得到这 3 个值的最大值 max_zong。
均值滤波：
同理：
将9组数据进行求和再求平均。

总结

本章将fpga实现各类滤波进行思路整理