最近研究数据算法，略微总结一下，以后继续补充： C语言或者Matlab停止图像理处，图片的文件读取取获或者摄像头读取都能 一个函数搞定，但是FPGA停止图像理处，如果从摄像头取获须要虑考很多时序题问，如果从存储区取获图片又不能太大，因为FPGA部内的RAM个数很无限，想存一张图片都比拟难困。 //C IplImage
一、自定义滤波器代码演示：//Sboel算子
Mat kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) << -1, 0, 1, -2, 0, 2, -1 ,0, 1); //X方向
Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << -1, -2, -1, 0, 0, 0, 1, 2, 1); //Y方向
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前言 项目需要，想要实现算法中的其中一步即中值滤波，同时，因为图像处理部分中值滤波相对来说还是比较简单的，将中值滤波的硬件实现作为进入FPGA领域的第一次尝试。虽然说网上有较多关于中值滤波的文档，可是说实话，其一没有详细地讲解实现方法及原因，其二没有关于完整过程的叙述，其三有些网站上有代码但是下载下来几乎没有用，因为你根本看不明白，俗话说得好，吃别人嚼过的馍真tm的没味儿还会难受。所以
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2024-08-16 13:52:06
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算法分析对原图像矩阵边界填充（填充的行列根据滤波器模板大小来设置），这里使用3*3的模板，所以向外扩充一圈，行和列增加2，这里使用的是复制边界的填充方式'replicate'(直接调用的padarray函数)，也可以直接通过矩阵赋值的方法实现边界填充遍历原图像每个通道的每个像素点，取扩充边界后图像中滤波器大小的像素点个数，求得中值，将中值赋给当前遍历的像素点输出图像的大小是新开辟的和原图像大小相等
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2024-04-10 16:47:42
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图像中值滤波的FPGA实现项目简述中值滤波器原理中值滤波器的实现测试模块的代码仿真结果下板结果总结 项目简述中值滤波器在去除尖端噪声中非常重要，是信号处理中最长用到的滤波器。图像中的一些椒盐噪声或者其它突变比较大的噪声可以使用中值滤波器去除，所以这篇文章我们来讲解FPGA实现图像的中值滤波。本次项目的简述如下：PC机通过千兆以太网发送到FPGA开发板中，然后经过中值滤波缓存进DDR3中，最后经过
图像空间滤波常用的函数：模板卷积处理函数，中值滤波函数/*************************************************************************
* /函数名称：
* Template()
* /输入参数:
* LPSTR lpDIBBits
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2024-09-06 15:24:03
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序1.算法仿真效果matlab2022a/Vivado2019.2仿真结果如下：通过matlab产生带噪声医学图片：FPGA仿真： 通过MATLAB读取FPGA的仿真数据，并显示滤波后图像：2.算法涉及理论知识概要 中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者
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2024-04-15 08:43:09
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前言 项目需要，想要实现算法中的其中一步即中值滤波，同时，因为图像处理部分中值滤波相对来说还是
原创
2022-09-02 23:41:53
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一般认为Verilog HDL在系统级抽象方面比VHDL略差一些，而在门级开关电路描述方面比VHDL要强的多写了第一个verilog程序，是一个加法器内容如下module adder(count,sum,a,b,cin);
input[2:0] a,b;
input cin;
output count;
output [2:0] sum;
assign{count,sum}=a+b+cin;
en
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2024-05-16 21:43:45
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1、限副滤波
/* A值可根据实际情况调整
value为有效值，new_value为当前采样值
滤波程序返回有效的实际值 */
#define A 10char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new
1、首先是边界的分析：方块效应的产生原因：图像产生方块效应的原因是内部点的重建是对周围点进行加权平均得到的。而边界点所用到的加权平均点较少，所以重建效果较差，形成了方块效应。自适应边界级滤波器： 边界强度（Bs）决定去方块滤波器选择的滤波参数，并控制去方块效应的程度。取值范围为(0, 1, 2, 3, 4)，具体的滤波器强度参数与编码模式
2 中值滤波本文作者：图像与视觉InSight 行者 杨尚朋 转载请注明目录2 中值滤波 2.1 处理效果展示 图像处理前后对比1 图像处理前后对比22.2 中值滤波原理2.3 代码展示 2.1 处理效果展示图1 原图图2 椒盐噪声处理图图3 对椒盐噪声图像用中值滤波处理 图像处理前后对比2图4
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2024-05-06 10:17:47
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前言时间序列（time series）数据都是一种重要的结构化数据形式。时间序列数据的意义取决于具体应用场景，主要有一下几种：时间戳（timestamp），特定的时刻。固定时期（period），如2007年1月或2010年全年。时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示。时期（period）可以被看做间隔（interval）的特例。实验或过程时间，每个时间点都是相对于特定起
中值滤波器是一种非线性平滑滤波器，其主要功能是让与周围像素灰度值的差比较大的像素改变，并取与周围像素相近的值，从而消除孤立的噪声点。在MATLAB中的体现如下I=imread('C:\Users\DDDD\Desktop\lena512.bmp');%读入原始图像，添加椒盐噪声；
I=rgb2gray(I);%变为灰度图像；
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.
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2024-05-08 11:37:34
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1、均值滤波均值滤波是一种线性滤波器，处理思路也很简单，就是将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。该算法有优点在于效率高，思路简单。同样，缺点也很明显，计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉，会丢失很多特征。计算均值滤波时可以采用很多优化手段，例如使用积分图的方法对图像进行预处理，处理过后的图像可以通过O(1)的时间复杂度获取窗口区域中的像素
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2024-03-21 13:07:11
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数字图像在其形成、传输记录的过程中往往会受到很多噪声的的污染，比如：椒盐噪声、高斯噪声等，为了抑制和消除这些随即产生的噪声而改善图像的质量，就需要去、对图像进行去噪处理，去噪也就是滤波处理。中值滤波和同态滤波都是图像增强的方法，但是这两种方法是从不同的方式进行改善一副图片的质量。中值滤波是图像平滑的一种方法 它是一种非线性平滑滤波技术，在一定条件下可以克服线性滤波带来的图像细节的模糊问题
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2024-03-07 13:11:25
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一、首先是设计指标：采用最优化设计方法（firpm），设计一个阶数为16阶（长度为17）的线性相位低通FIR滤波器，截止频率为500hz，fs=2000hz。，系数量化位数为12bit，输入数据位宽为12bit，输出数据位宽为25Bit，系统时钟为2khz。 二、设计流程：（1）利用MATLAB设计滤波器系数，浮点数类型。（2）Matlab测试滤波器性能，输入观察输出。（3）利用FPG
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2024-05-27 20:00:34
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本文主要讲解核心函数、图像处理工具箱的标准空间滤波器。 一、核心函数 工具箱提供了两个函数来执行常见的非线性滤波：nlfilter和colfilt，前者直接执行二维操作，而colfilt按列的形式组织数据。尽管colfilt需要占用更多的内存，但执行起来要比nlfilter快得多。在大多数图像处理应用中，速度是最重要因素。因此在实现非线性空间滤波时，更多地采用colfilt而不采用n
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2024-03-25 20:08:59
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一、实验目的1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；2．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；3. 在MATLAB环境下产生噪声信号；4．掌握MATLAB设计FIR数字滤波器的窗函数设计方法；5．学会用MATLAB对图像进行分析和处理。二、设计原理 1.利用窗函数法设计FIR滤波器的原理 如果所希望的滤波器的理想的频率响应函数为 ，则其对应的单位脉冲响应
该篇是FPGA数字信号处理的第七篇，上一篇介绍了直接型IIR滤波器的原理，详细介绍使用Verilog HDL设计直接型IIR滤波器的方法。本文会介绍如何用Verilog HDL设计级联型IIR滤波器。级联型IIR计算速度快，占用资源少，比起直接型更为常用。 IIR滤波器将IIR滤波器系统函数的分子分母进行因式分解（分解为实数和复共轭对），再将每一对共轭因子合并为实数二阶因子： 每个Hk(z)称作一
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2024-04-19 05:39:21
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