【FPGA图像处理实战】- 基于灰度图像的均值滤波

时间：2024-07-28 来源：网络搜集关于我们 0

均值滤波是一种基础的图像处理技术，其目的是通过平滑图像来去除噪声。这种技术属于线性滤波方法，因为它不对图像像素值进行非线性变换。

本文将详细介绍基于灰度图像的均值滤波算法，包括算法的基本原理、Python实现以及FPGA实现。

一、均值滤波算法

1、基本原理

均值滤波的核心思想是用像素点以及周围的像素值的平均值来替换该像素点的值，这样做可以减少图像中由于噪声引起的随机波动。

（1）选择模板

均值滤波首先确定一个模板，通常这个模板是一个二维矩阵，以目标像素为中心，包括其周围的像素。比如，一个常见的模板大小是3x3或4x4，即包括目标像素在内的9个或16个相邻像素。

（2）计算均值

然后计算模板内所有像素值的平均值。这个平均值就是模板中心像素（即目标像素）的新值。

权重系数模板：

（3）替换像素值

用计算出的均值替换原来的目标像素值。

g(x,y)=(f(x-1,y-1)+f(x,y-1)+f(x+1,y-1)+f(x-1,y)+f(x,y)+f(x+1,y)+f(x-1,y+1)+f(x,y+1)+f(x+1,y+1))/9

（4）遍历图像

对图像中的每一个像素点重复上述过程，直到整幅图像的所有像素点都被处理过。

2、均值滤波的优缺点

（1）优点

实现简单：均值滤波算法简单，易于理解和实现。

平滑效果：能够有效平滑图像，减少噪声。

（2）缺点

模糊细节：均值滤波可能会使图像的细节部分变得模糊，因为它不考虑像素值的具体分布，只是简单取平均值。

噪声抑制能力有限：对于一些复杂的噪声，均值滤波可能无法完全去除。

3、均值滤波的应用

均值滤波广泛应用于图像预处理中，用于去除由于拍摄条件、传输过程或传感器本身等原因引入的噪声。在许多图像处理和计算机视觉的应用中，均值滤波是进行图像平滑和预处理的第一步。

总的来说，均值滤波是一种简单有效的图像平滑技术，虽然它有局限性，但在许多情况下，它为后续的图像分析和处理提供了一个良好的起点。

均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能力。

二、Python实现

1、Python代码

import cv2import numpy as npdef mean_filter(image, kernel_size): # 获取图像大小 height, width = image.shape[:2] # 创建空白输出图像 output_image = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) # 计算内核边界 half_kernel_size = int(kernel_size / 2) for i in range(half_kernel_size, height - half_kernel_size): for j in range(half_kernel_size, width - half_kernel_size): # 提取当前位置周围区域的像素值并求平均 region = image[i-half_kernel_size: i+half_kernel_size + 1, j-half_kernel_size: j+half_kernel_size + 1] average = np.mean(region) # 将平均值赋给对应位置的输出像素 output_image[i][j] = average return output_image# 加载图片image = cv2.imread( C:/FPGA/image_process/test_img/in/1280_720.bmp, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 设定内核大小为3x3kernel_size = 3# 进行均值滤波处理output_image = mean_filter(image, kernel_size)# 显示原始图像和结果图像cv2.namedWindow("orignal", 0)cv2.resizeWindow("orignal", 600, 360) # 设置窗口大小cv2.namedWindow("Mean", 0)cv2.resizeWindow("Mean", 600, 360) # 设置窗口大小cv2.imshow("orignal", image)cv2.imshow("Mean", output_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()