前面实现了基于FPGA的彩色图像转灰度处理,减小了图像的体积,但是其中还是存在许多噪声,会影响图像的边缘检测,所以这一篇就要消除这些噪声,基于灰度图像进行图像的滤波处理,为图像的边缘检测做好夯实基础。

  椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单。

  均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵,然后求这个矩阵。在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围 8 个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

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  如图所示,我们要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般采用奇数点的邻域来计算中值,最常用的窗口有3X3和5X5模型。下面介绍3X3窗口的Verilog实现方法。

  (1)通过2个或者3个RAM的存储来实现3X3像素窗口;

  (2)通过2个或者3个FIFO的存储来实现3X3像素窗口;

  (3)通过2行或者3行Shift_RAM的存储来实现3X3像素窗口;

  要想用实现均值滤波和中值滤波,必须要先生成3x3阵列,在Altera系列里,可以用QuatusII调用IP核——shift_RAM,具体设置参数如图所示。

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  如上图所示,其中shiftin是实时输入的数据,taps1x,taps2x输入数据的第二三行,当数据输入成一行三个时,自动跳到下一行,最终形成每行是三列的一个矩阵,用均值滤波和中值滤波的处理方法即可,这样基本是每一个目标都可以找到自己对应的一个3x3矩阵,最后进行处理。先进入IP核里面的是最开始的的数据,所以在读出的时候也是要放在第一行。

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  关于shift_ram的更详细的解释可以查看我的另一篇博文:http://www.cnblogs.com/ninghechuan/p/6789399.html

  这学期做比赛用的是国产FPGA,开发软件是PDS,这个软件说实话比较简洁,快,里面也有shift_ram IP core,但是不能设置多行(一个IP只能存储一行),不过只要你理解了shift_ram的工作的原理,完全可以用几个来实现多行处理,我通过PDS开发套件调用两个shift_register IP核来生成3X3矩阵实现3X3像素窗口。shift_register IP核可定义数据宽度、移位的行数、每行的深度。这里我们需要8bit。640个数据每行,同事移位寄存2行即可。同时选择时钟使能端口clken。

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 1 shift_ram_end u_shift_ram_end1 2      ( 3       .din       (row3_data), 4       .clk       (shift_clk_en), 5       .rst       (~rst_n), 6       .dout      (row2_data) 7      ); 8  9 shift_ram_end u_shift_ram_end210      (11       .din       (row2_data),12       .clk       (shift_clk_en),13       .rst       (~rst_n),14       .dout      (row1_data)15      );

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  如图所示,我们这里将行设置为8,场设置为4,所以可以明显的看到,当数据缓存到一行时,就会移位寄存到下一行,缓存两行后便会生成3X3矩阵。

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  如图所示,比较缓存的第一行的数据在3x3矩阵中,占第一行,结果相同,显然是正确的。

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  如图所示,第二行、第三行和最终生成的3x3矩阵作比较,结果显然是正确的。

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1 assign post_img_Y = mean_value4[10:3];//求平均值除以8,向右移位3位

  如图所示,将3x3矩阵的中心像素的周围八个点求和,我们上面还是采取了流水线的设计方法,来增加吞吐量,然后再求平均值代替目标像素的值,从波形图上观察,计算的结果显然是正确的。这样便完成了均值滤波的仿真。

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  当然,最后为了保持时钟的同步性,将消耗的时钟延时输出。

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  图上为灰度图像,图下为均值滤波后的图像,可以看出滤波后的图像有一些模糊,这是因为均值滤波就是将图像做平滑处理,像素值高的像素会被拉低,像素值低像素会被拉高,趋向于一个平均值,所以图像会变模糊一些。这样基于FPGA的均值滤波就完成了,下一篇我会发布基于FPGA的中值滤波处理,并且比较这两种滤波方式的优劣,最终选取较好的一种滤波方式进行图像边缘检测处理。

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