1.? 內(nèi)容概要

高斯濾波是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，廣泛應(yīng)用于圖像處理的減噪過(guò)程。通俗的講，高斯濾波就是對(duì)整幅圖像進(jìn)行加權(quán)平均的過(guò)程，每一個(gè)像素點(diǎn)的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素值經(jīng)過(guò)加權(quán)平均后得到。高斯濾波的具體操作是：用一個(gè)模板（或稱(chēng)卷積、掩模）掃描圖像中的每一個(gè)像素，用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點(diǎn)的值。

對(duì)于高斯濾波的基礎(chǔ)理論知識(shí)可參考：《基于FPGA的圖像高斯濾波算法理論篇》。

2.? 高斯濾波算法實(shí)現(xiàn)步驟

1

4

7

4

1

4

16

26

16

4

7

26

41

26

7

4

16

26

16

4

1

4

7

4

1

高斯濾波5x5算子

1

2

1

2

4

2

1

2

1

高斯濾波3x3算子

1>串行像素形成3x3矩陣

(x-1,y-1)

(x,y-1)

(x+1,y-1)

(x-1,y)

(x,y)

(x+1,y)

(x-1,y+1)

(x,y+1)

(x+1,y+1)

f(x,y)表示（x,y）點(diǎn)的像素值。

g(x,y)表示（x,y）點(diǎn)經(jīng)過(guò)均值處理后的值。

2>用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點(diǎn)的值

g(x,y)=（1/16）* (f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1)

+2f(x-1,y)+4f(x,y) + 2f(x+1,y)+

f(x-1,y+1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1))------------------------------(1)

3>用模板掃描圖像中的每一個(gè)像素

3.? FPGA實(shí)現(xiàn)

首先將RGB圖像轉(zhuǎn)換成Gray圖像

方法1：

圖1，R/G/B lane形成灰度圖像進(jìn)行高斯濾波

源碼：

形成3x3像素矩陣

利用公式（1）進(jìn)行高斯濾波的實(shí)現(xiàn)

仿真代碼：

產(chǎn)生行為480的循環(huán)數(shù)據(jù)。

仿真結(jié)果：

圖3 形成3x3的圖像矩陣

圖4 高斯濾波的計(jì)算結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖5 實(shí)驗(yàn)使用原圖

圖6 灰度圖像

圖7 灰度圖像經(jīng)過(guò)高斯濾波后的圖像

總結(jié)：

至此，基于FPGA的三大圖像濾波（均值濾波、中值濾波、高斯濾波）處理已經(jīng)講解完畢，其中的圖像處理效果需要大家自己去實(shí)驗(yàn)，去對(duì)比。手機(jī)拍攝出來(lái)的畢竟有差距。

FPGA在前端捕獲到數(shù)據(jù)后首先要對(duì)視頻圖像做一個(gè)預(yù)處理，然后根據(jù)噪聲的來(lái)源，針對(duì)椒鹽噪聲進(jìn)行中值濾波，針對(duì)高斯噪聲進(jìn)行高斯濾波處理，均值濾波在圖像處理中也很常見(jiàn)。