基于FPGA的均值滤波算法的实现

　　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。

 

　　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。

 

　　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。

　　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。

shift_ram_end u_shift_ram_end1
     (
      .din       (row3_data),
      .clk       (shift_clk_en),
      .rst       (~rst_n),
      .dout      (row2_data)
     );

shift_ram_end u_shift_ram_end2
     (
      .din       (row2_data),
      .clk       (shift_clk_en),
      .rst       (~rst_n),
      .dout      (row1_data)
     );

　　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。

　　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。

　　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。

//wire     [32:0]     matrix_row1 = {matrix_p11, matrix_p12,matrix_p13};//just for test
//wire     [32:0]    matrix_row2 = {matrix_p21, matrix_p22,matrix_p23};
//wire     [32:0]    matrix_row3 = {matrix_p31, matrix_p32,matrix_p33};
always @(posedge clk or negedge rst_n)
begin
    if(!rst_n)begin
           {matrix_p11, matrix_p12, matrix_p13}  <= 33'h0;
         {matrix_p21, matrix_p22, matrix_p23} <= 33'h0;
         {matrix_p31, matrix_p32, matrix_p33} <= 33'h0;
    end
    else if(read_frame_href)begin
        if(read_frame_clken)begin//shift_RAM data read clock enbale 
            {matrix_p11, matrix_p12, matrix_p13} <= {matrix_p12, matrix_p13, row1_data};//1th shift input
            {matrix_p21, matrix_p22, matrix_p23} <= {matrix_p22, matrix_p23, row2_data};//2th shift input 
            {matrix_p31, matrix_p32, matrix_p33} <= {matrix_p32, matrix_p33, row3_data};//3th shift input 
        end
        else begin
            {matrix_p11, matrix_p12, matrix_p13} <= {matrix_p11, matrix_p12, matrix_p13};
            {matrix_p21, matrix_p22, matrix_p23} <= {matrix_p21, matrix_p22, matrix_p23};
            {matrix_p31, matrix_p32, matrix_p33} <= {matrix_p31, matrix_p32, matrix_p33};
            end
    end
    else begin
           {matrix_p11, matrix_p12, matrix_p13}  <= 33'h0;
         {matrix_p21, matrix_p22, matrix_p23} <= 33'h0;
         {matrix_p31, matrix_p32, matrix_p33} <= 33'h0;
        end
end

 

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。

//--------------------------------------------
//Generate 8bit 3x3 matrix for video image processor
//Image data has been processd
wire             matrix_frame_vsync;    //Prepared Image data vsync valid signal
wire             matrix_frame_href;    //Prepared Image data href vaild  signal
wire             matrix_frame_clken;    //Prepared Image data output/capture enable clock
wire     [7:0]     matrix_p11, matrix_p12, matrix_p13;//3x3 materix output 
wire     [7:0]    matrix_p21, matrix_p22, matrix_p23;
wire     [7:0]    matrix_p31, matrix_p32, matrix_p33;

shift_RAM_3x3 u_shift_RAM_3x3
(
    //global signals
    .clk                                (clk),
    .rst_n                                (rst_n),
    //Image data prepred to be processd
    .per_frame_vsync                    (per_frame_vsync),    //Prepared Image data vsync valid signal
    .per_frame_href                        (per_frame_href),        //Prepared Image data href vaild  signal
    .per_frame_clken                    (per_frame_clken),    //Prepared Image data output/capture enable clock
    .per_img_Y                            (per_img_Y),            //Prepared Image brightness input

    //Image data has been processd
    .matrix_frame_vsync                    (matrix_frame_vsync),    //Prepared Image data vsync valid signal
    .matrix_frame_href                    (matrix_frame_href),    //Prepared Image data href vaild  signal
    .matrix_frame_clken                    (matrix_frame_clken),    //Prepared Image data output/capture enable clock    
    .matrix_p11                            (matrix_p11),
    .matrix_p12                            (matrix_p12),
    .matrix_p13                            (matrix_p13),    //3X3 Matrix output
    .matrix_p21                            (matrix_p21),
    .matrix_p22                            (matrix_p22),
    .matrix_p23                            (matrix_p23),
    .matrix_p31                            (matrix_p31),
    .matrix_p32                            (matrix_p32),
    .matrix_p33                            (matrix_p33)

);

//-----------------------------------------------------------------------
//step1
reg     [10:0]     mean_value1, mean_value2, mean_value3;
always @(posedge clk or negedge rst_n)
begin
    if(!rst_n)begin
        mean_value1 <= 11'd0;
        mean_value2 <= 11'd0; 
        mean_value3 <= 11'd0;
    end
    else begin
        mean_value1 <= matrix_p11 + matrix_p12 + matrix_p13;
        mean_value2 <= matrix_p21 + 11'd0 + matrix_p23;
        mean_value3 <= matrix_p31 + matrix_p32 + matrix_p33;
    end
end

//step2
reg     [10:0]    mean_value4;
always @(posedge clk or negedge rst_n)
begin
    if(!rst_n)
        mean_value4 <= 11'd0;
    else
        mean_value4 <= mean_value1 + mean_value2 + mean_value3;
end

　　当然，最后为了保持时钟的同步性，将消耗的时钟延时输出。

//------------------------------------------------------------
//delay 2 clk
reg     [1:0]     per_frame_clken_r;
reg     [1:0]     per_frame_href_r;
reg     [1:0]     per_frame_vsync_r;

always @(posedge clk or negedge rst_n)
begin
    if(!rst_n)begin
        per_frame_clken_r <= 2'b0;
        per_frame_href_r <= 2'b0;
        per_frame_vsync_r <= 2'b0;
    end    
    else begin
        per_frame_clken_r <= {per_frame_clken_r[0], matrix_frame_clken};
        per_frame_href_r <= {per_frame_href_r[0], matrix_frame_href};
        per_frame_vsync_r <= {per_frame_vsync_r[0], matrix_frame_vsync};
    end
end

assign post_frame_vsync = per_frame_vsync_r[1];    
assign post_frame_href  = per_frame_href_r[1]; 
assign post_frame_clken = per_frame_clken_r[1];

　　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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