PotatoPie 4.0 实验教程(30) —— FPGA实现摄像头图像中值滤波

中值滤波是什么？

图像的中值滤波是一种非线性图像滤波方法，它用于去除图像中的椒盐噪声或其他类型的噪声。中值滤波的原理是用每个像素周围的邻域中的中值来替代该像素的值。与均值滤波不同，中值滤波不会受到极端值的影响，因此在处理存在椒盐噪声的图像时通常效果更好。

中值滤波的步骤如下：

1. 定义邻域大小： 对于图像中的每个像素，定义一个固定大小的邻域，通常是一个正方形或矩形区域。

2. 获取邻域像素值： 对于每个像素，获取其邻域内的像素值。

3. 排序邻域像素值： 将邻域内的像素值按照大小进行排序，通常是从小到大或从大到小。

4. 计算中值： 根据邻域内像素值的排序结果，找到中间位置的像素值，即中位数。

5. 应用中值： 将中位数作为该像素的新值，用于替代原始图像中的像素值。

6. 重复步骤： 对图像中的每个像素都重复执行上述步骤，直到整个图像都被处理过。

中值滤波的关键特点是它不受异常值的影响，因为它使用邻域内像素值的中间值来替代当前像素值，从而有效地去除噪声并保留图像的细节信息。

中值滤波是什么？

图像的中值滤波是一种非线性图像滤波方法，它用于去除图像中的椒盐噪声或其他类型的噪声。中值滤波的原理是用每个像素周围的邻域中的中值来替代该像素的值。与均值滤波不同，中值滤波不会受到极端值的影响，因此在处理存在椒盐噪声的图像时通常效果更好。