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中值滤波器

  • 实现中值滤波

    实现中值滤波,在VC环境下的用行,任意大小的中值滤波。

    标签: 中值滤波

    上传时间: 2017-09-15

    上传用户:wang0123456789

  • 本文提出的中值滤波的快速算法的基本思想是:原始数据序列上中值滤波的滑窗在移动过程中

    本文提出的中值滤波的快速算法的基本思想是:原始数据序列上中值滤波的滑窗在移动过程中,当前窗只要删除其最早的元素,加入窗后的新元素,即成为下一窗的内容。这个只是Matlab里封装的算法代码

    标签: 中值滤波 快速算法 序列 数据

    上传时间: 2017-09-20

    上传用户:xinzhch

  • 中值定理的应用

    图像处理基本实验,中值定理,椒盐滤波,均值滤波,等等

    标签:

    上传时间: 2015-05-07

    上传用户:okokok5353

  • matlab-均值滤波.中值滤波

    I=imread('fig1.jpg');%从D盘名为myimages的文件夹中读取。格式为jpg的图像文件chost J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%给图像加入均值为0,方差为0.02的淑盐噪声 subplot(2,4,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(2,4,2); imshow(J); title('加入椒盐噪声之后的图像'); %h=ones(3,3)/9; %产生3 × 3的全1数组 %B=conv2(J,h); %卷积运算 %采用MATLAB中的函数对噪声干扰的图像进行滤波 Q=wiener2(J,[3 3]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波 P=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值滤波模板尺寸为3 K1=medfilt2(J,[3 3]); %进行3 × 3模板的中值滤波 K2= medfilt2(J,[5 5]); %进行5 × 5模板的中值滤波 K3= medfilt2(J,[7 7]); %进行7 × 7模板的中值滤波 K4= medfilt2(J,[9 9]); %进行9 × 9模板的中值滤波 %显示滤波后的图像及标题 subplot(2,4,3); imshow(Q); title('3 × 3模板维纳滤波后的图像'); subplot(2,4,4); imshow(P); title('3 × 3模板均值滤波后的图像'); subplot(2,4,5); imshow(K1); title('3 × 3模板的中值滤波的图像'); subplot(2,4,6); imshow(K2); title('5 × 5模板的中值滤波的图像'); subplot(2,4, 7); imshow(K3); title('7 × 7模板的中值滤波的图像'); subplot(2,4,8); imshow(K4); title('9 × 9模板的中值滤波的图像');

    标签: matlab 均值滤波 中值滤波

    上传时间: 2016-06-02

    上传用户:wxcr_1

  • 基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计.rar

    随着微电子技术的高速发展,实时图像处理在多媒体、图像通信等领域有着越来越广泛的应用。FPGA就是硬件处理实时图像数据的理想选择,基于FPGA的图像处理专用芯片的研究将成为信息产业的新热点。 本文以FPGA为平台,使用VHDL硬件描述语言设计并实现了中值滤波、顺序滤波、数学形态学、卷积运算和高斯滤波等图像处理算法。在设计过程中,通过改进算法和优化结构,在合理地利用硬件资源的条件下,有效地挖掘出算法内在的并行性,采用流水线结构优化算法,提高了顶层滤波模块的处理速度。在中值滤波器的硬件设计中,本文提出了一种快速中值滤波算法,该算法大大节省了硬件资源,处理速度也很快。在数学形态学算法的硬件实现中,本文提出的最大值滤波和最小值滤波算法大大减少了硬件资源的占用率,适应了流水线设计的要求,提高了图像处理速度。 整个设计及各个模块都在Altera公司的开发环境QuartusⅡ以及第三方仿真软件Modelsim上进行了逻辑综合以及仿真。综合和仿真的结果表明,使用FPGA硬件处理图像数据不仅能够获得很好的处理效果,达到较高的工作频率,处理速度也远远高于软件法处理图像,可满足实时图像处理的要求。 本课题为图像处理专用FPGA芯片的设计做了有益的探索性尝试,对今后完成以FPGA图像处理芯片为核心的实时图像处理系统的设计有着积极的意义。

    标签: FPGA 图像处理 法的研究

    上传时间: 2013-06-08

    上传用户:shuiyuehen1987

  • 基于FPGA的图像增强技术研究

    图像增强技术是数字图像处理领域中的一项重要内容,随着数字图像处理应用领域的不断扩大,快速、实时图像处理技术成为研究的热点。超大规模集成电路技术的飞速发展为数字图像实时处理技术提供了硬件基础,尤其是FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)凭借其高速并行、可重配置的架构和基于查找表的独特结构等优点使得在数字信号处理领域的应用持续上升。国内外,越来越多的实时图像处理应用逐渐转向FPGA平台。 本文基于FPGA的图像增强技术研究主要是针对空间域方法,这种方法是指在空间域内直接对像素灰度值进行运算处理,算法简单并且存在并行性,非常适合于用硬件实现。FPGA可以灵活地实现并行、实时处理图像数据,正是利用这一特点,本文提出了一种基于FPGA的图像增强处理系统设计。该系统采用SOPC技术,完成图像增强处理。文中给出了系统设计思路,并分析了该系统的结构及功能实现,说明了系统实现过程。其硬件平台的核心部分是Altera公司Stratix系列的.FPGA EPlS40芯片,采用自顶向下的设计方法构造图像增强处理功能模块,利用硬件描述语言vHDL对图像增强模块进行电路描述,并进行设计优化、仿真,在生成系统配置文件后加载到FPGA上进行板级调试。完成了基于FPGA的图像增强算法模块的设计,重点设计实现了点运算增强处理模块、中值滤波器模块,并对中值滤波器进行了改进设计实现,采用FPGA完成了对图像增强算法的硬件加速。

    标签: FPGA 图像增强 技术研究

    上传时间: 2013-06-16

    上传用户:songrui

  • matabel

    自定义均值滤波器 和中值滤波器实现噪声的消除,完美

    标签: matabel

    上传时间: 2016-06-01

    上传用户:gxf2016

  • 地面数字电视广播系统中SRRC滤波器及FFT处理器的设计与FPGA实现.rar

    随着人们对数字电视和数字视频信息的需求越来越大,数字电视广播在中国迅速的发展起来。近几年,数字电视传输系统技术逐渐成熟,数字电视地面广播(DTTB)传输标准也于2006年8月30号正式出台。此标准技术是由我国多家单位联合研究的,具有自主知识产权的数字地面电视传输标准。DTTB系统标准的研究与仿真,具有巨大的实用价值和广阔的市场前景。 @@ 本文首先研究了地面数字电视广播标准中平方根升余弦(SRRC)滤波器(滚降系数为0.05)的结构设计,介绍了一种适合在FPGA中实现的高阶高速FIR滤波器的并行流水线结构。在本设计中,以CSD数优化滤波器系数,并运用简化加法器图(Reduced Adder Graph,RAG)算法进行改进,最后采用并行处理的转置型流水线结构实现。 @@ 接着研究数字电视地面传输标准采用的传输技术-OFDM的基本概念和技术特点,并研究了清华大学提出的DMB-T方案中TDS-OFDM信号帧的组成结构以及相关原理。 @@ 最后,本文针对OFDM调制所需要的3780点FFT处理器进行研究。为了保证OFDM信号的采样率和时域导频的采样率相同,以达到较好的同步性能,采用了3780个正交子载波的设计方案。在实现过程中,分析比较了多种算法的计算复杂性,设计出在硬件实现复杂度上进行优化的3780点FFT处理器的数据流流水线算法。之后,通过定点仿真比较各模块输出的动态范围和概率分布,设计出定点字长的优化方案,并分析计算了这一处理器的输出信噪比与内部各模块字长的关系,进一步降低了硬件实现复杂性。 @@关键字:数字电视地面广播传输(DTTB);平方根升余弦滤波器(SRRC);正交频分复用调制(OFDM);快速傅立叶变换(FFT); 3780

    标签: SRRC FPGA FFT

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:mdrd3080

  • 新型文字电话中数字滤波器的设计

    文中介绍了应用在新型文字电话中的数字滤波器设计技术,这种电话使用了dsPIC33F系列微处理器。采用dsPIC单片机专用数字滤波器辅助设计软件包进行设计,把最佳CSD编码技术与Horner算法相结合对该滤波器进行优化。实验结果表明优化之后的滤波器大大缩短了滤波计算所需要的时间,更能满足系统实时通信的要求。

    标签: 文字电话 数字滤波器

    上传时间: 2013-11-11

    上传用户:cxl274287265

  • 为研究棉田农药喷洒机器人导航路径识别方法, 以 自然环境下采集的棉田图像为研究背景, 在L ab 色彩空间 进行处理, 把棉株从土壤背景中识别出来。通过最大方差阈 值分割法将图像转化为二值图像,

    为研究棉田农药喷洒机器人导航路径识别方法, 以 自然环境下采集的棉田图像为研究背景, 在L ab 色彩空间 进行处理, 把棉株从土壤背景中识别出来。通过最大方差阈 值分割法将图像转化为二值图像, 并经过中值滤波去除噪 声。二值图像垂直方向投影做直方图, 利用波谷位置确定左 右垄分界线。根据左右垄棉株位置平均得到导航离散点, 通 过Hough 变换得到导航路径, 进而得到导航控制参数。利用 坐标系转换关系将图像坐标系中的导航信息转换到世界坐 标系, 从而控制机器人行走。基于A S2R 机器人对连续动态 图像进行分析, 该方法获得的导航参数是完全可行的。

    标签: 图像 背景 ab 农药

    上传时间: 2016-07-18

    上传用户:sammi