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FPGA中高斯濾波算法的實(shí)現(xiàn)

FPGA自習(xí)室 ? 來(lái)源:瘋狂的FPGA ? 作者:CrazyBingo ? 2021-10-29 10:59 ? 次閱讀

1.高斯濾波算法的實(shí)現(xiàn)

前面講的均值/中值濾波,對(duì)于濾波窗口內(nèi)每個(gè)像素的權(quán)重都是一樣的。但是噪聲在圖像當(dāng)中常表現(xiàn)為異常視覺(jué)效果的孤立像素點(diǎn)或像素塊,那么他必然不是平均分布。

這里先引入一個(gè)概念:正態(tài)分布:

正態(tài)分布是最重要的一種概率分布,相關(guān)概念是由德國(guó)的數(shù)學(xué)家和天文學(xué)家Moivre在1733年提出的,但由于德國(guó)數(shù)學(xué)家Gauss率先將其用于天文學(xué)研究,因此也叫做高斯分布。在正態(tài)分布里,認(rèn)為中間狀態(tài)是常態(tài),過(guò)高和過(guò)低都屬于少數(shù),因此正態(tài)分布具有相當(dāng)?shù)钠毡樾裕湫偷谋热缥覀兊纳砀?、壽命、血壓、成?jī)、測(cè)量誤差等都遵從正太分布。

以中國(guó)家庭動(dòng)態(tài)跟蹤,抽樣掉找自報(bào)的身高數(shù)據(jù)為例,如下是2010年男/女身高分布直方圖,近似呈現(xiàn)正態(tài)分布。

扯遠(yuǎn)了,回歸正題,我們這里主題就是要處理高斯分布的噪聲,與椒鹽噪聲不同,高斯噪聲則是畫(huà)面上每個(gè)點(diǎn)都存在著不同程度的,與當(dāng)前像素距離成高斯分布的噪聲。這里我們繼續(xù)在前文已經(jīng)成熟的3*3滑窗方案上,進(jìn)行高斯算法的講解,及Matlab&FPGA的實(shí)現(xiàn)。

2.高斯濾波算法理論

根據(jù)概率論及中心極限定理(MBA智庫(kù)百科,全球?qū)I(yè)中文經(jīng)管百科)猜想,大部分噪聲應(yīng)該也符合正態(tài)分布/高斯分布(高斯白噪聲),所以也就有了高斯濾波,及根據(jù)正態(tài)分布進(jìn)行權(quán)重計(jì)算的濾波方法。

我們已經(jīng)介紹了高斯分布(正態(tài)分布),此處我們直接引入高斯分布函數(shù),為一維與二維高斯分布函數(shù),其中σ為高斯分布的強(qiáng)度,σ越大則數(shù)據(jù)更越分散,反之則越向中心集中分布:

我們首先采用Matlab自帶的高斯函數(shù)來(lái)驗(yàn)證一下結(jié)果,σ=1的高斯濾波,可見(jiàn)有一定的模糊效果。圖3為5*5的窗口,σ=3的高斯濾波,模糊的強(qiáng)度稍微更大了一點(diǎn)。圖4為11*11的窗口,σ=3的高斯濾波,相對(duì)5*5窗口,σ=3的濾波,可見(jiàn)擴(kuò)大擴(kuò)大窗口后,濾波后模糊程度非常大,可見(jiàn)濾波窗口對(duì)濾波的強(qiáng)度影響更大,其次才是σ的大小。

左側(cè)為生成5*5模板的Matlab代碼,我們先根據(jù)高斯分布的公式生成5*5 的模板。其中11行為原始二維高斯分布的函數(shù),而12行中我已經(jīng)將常熟去掉,畢竟后續(xù)需要?dú)w一化,就可以簡(jiǎn)化公式,得到的高斯權(quán)重分布如有圖G1所示,為一堆浮點(diǎn)數(shù)據(jù)。

但是,二維高斯分布并不僅僅在5*5的區(qū)間內(nèi),權(quán)重在5*5之外仍然有分布,只不過(guò)我們當(dāng)前采用5*5的高斯分布,權(quán)且認(rèn)為數(shù)據(jù)主要分布在5*5之內(nèi),因此還需要進(jìn)一步的歸一化,來(lái)使得所有權(quán)中之和=1,如17-18行所示,得到右邊第二個(gè)表格數(shù)據(jù)的模板。

如果在Matlab中實(shí)現(xiàn),此時(shí)得到的模板已經(jīng)可以用于高斯濾波卷積計(jì)算。但我們的目標(biāo)是FPGA實(shí)現(xiàn),因此還需要進(jìn)一步定點(diǎn)化,這里采用*1024為例,生成最終的5*5的模板如上第三個(gè)表格所示。當(dāng)然最后需要/1024縮放回去,使得結(jié)果最終還原到0-255。

為Matlab進(jìn)行5*5高斯模板卷積的源代碼,其中IMG1為原圖,IMG2為采用Matlab自帶高斯濾波函數(shù)在σ=3,5*5窗口下的濾波結(jié)果,IMG3為我們手動(dòng)編寫(xiě)的,根據(jù)生成的定點(diǎn)化模板卷積后的結(jié)果。

其中在處理5*5卷積時(shí),為了設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)便,邊緣像素采用了復(fù)制原值的操作。另外,由于Matlab是浮點(diǎn)運(yùn)算,在卷積后將數(shù)據(jù)類(lèi)型再次轉(zhuǎn)成uint8定點(diǎn)。最后執(zhí)行生成的結(jié)果如下圖所示,其中圖2為與圖3,處理結(jié)果幾乎一樣,我們定點(diǎn)化5*5高斯模板算法成功。

責(zé)任編輯:haq

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原文標(biāo)題:高斯濾波算法之Matlab&FPGA實(shí)現(xiàn)

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