Python与FPGA——均值滤波

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前言

  本章，我们开启新的图像处理内容，在均值滤波、中值滤波中均介绍Python和FPGA实现，高斯和双边滤波只做Python的实现，感兴趣的小伙伴可以自己实现。

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一、为什么要滤波

  在图像传感器成像过程中，光电转换及数模放大时，不可避免的产生噪声。噪声公式如下。
$$f(x,y)=I(x,y)+noise$$

二、对图像增加噪音

  椒（0）盐（255）噪声，椒是黑色，盐是白色。可以在noise_img = np.where(noise == 0, img, 255).astype(np.uint8)代码中进行更改。保存增噪的图像，用于FPGA的处理。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread("lenna.png")
img = img * 255#图像是[0-1]--->[0-255],确认一下自己的图像是[0-1]还是[0-255]
img = img.astype(np.uint8)
prob = 0.92#生成盐噪生的概率为1-0.92=0.08
noise = np.random.choice((0, 255), size=img.shape, p=[prob, 1 - prob])#产生和图像维度一样的噪音矩阵
noise_img = np.where(noise == 0, img, 255).astype(np.uint8)#生成噪音图像，椒（0黑色）盐噪声的盐（255白色）
plt.imsave("noise.png", noise_img)#保存噪音图像，用于FPGA去噪
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
ax =