基于FPGA的實時圖像中值濾波算法及實現_蔣濤
1 引言 數字圖像處理中, 中值濾波因其與輸入信號序列的映射關 系,在去除脈沖噪聲上有比較好的效果,很多學者針對中值濾波 技術進行研究, 提出了很多改進算法。現場可編程邏輯門陣列 (Field Programmable Gate Arrays,FPGA) 技術在數字信號處理中 的應用,將逐漸成為前端信號處理的主流。本文論述了一種實時 圖像中值濾波算法的基本原理以及采用 Altera 公司的 Cyclone Ⅱ系列 FPGA 具體實現方法。 2 中值濾波原理 2.1 傳統中值濾波 傳統中值濾波可以用公式表示為: 其中: 和 分別為輸入和輸出像素的灰度值,S 為 模板窗口。傳統中值濾波要對模板窗口內的所有像素之間進行 比較排序,最后找到中值作為輸出結果。對于一個 N×N 大小的 窗口,按照冒泡排序查找中值需要進行 次比較。對 于一幅 512×512 大小的圖像,采用 5×5 窗口,整個濾波過程需要 7500 萬次的比較。因此傳統中值濾波運算量較大,很難滿足實 時性要求。 2.2 快速中值濾波 針對傳統中值濾波無法在圖像預處理里中滿足實時性要 求,文獻[3]中提到的快速濾波算法,對 3×3 窗口采用不完全排序, 經過 16 次的比較找出 3×3 窗口內 9 個灰度值的中值,而且更適 合于 FPGA 硬件平臺。考慮到隨著圖像尺寸越來越大,和更好的 濾除噪聲,大窗口濾波越來越體現出它的優勢,本文在此基礎上, 提出 5×5 窗口的快速中值濾波算法。 在噪聲系數較高的圖像中, 采用 3×3 窗口并不能很好的完 成濾波任務。表 1 是對一幅 1024×1024 大小的圖像加不同程度 的噪聲后,濾波結果的客觀評價。峰值信噪比(PSNR)是最普遍的 圖像畫質的客觀測量方法,可以看出,噪聲系數越高,采用 5×5 窗 口濾波越有優勢。實際上用視覺主觀判斷也很容易發現 5×5 窗 口濾波后的效果更好。