图像信号在形成、传输和记录的过程中，由于成像系统、传输介质、工作环境和记录设备等的固有缺陷，不可避免地产生各种类型的噪声，降低了图像的质量，进而影响后续处理(如边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等)的效果或准确性。因此，对噪声图像进行滤波是必要预处理过程。但滤波算法在去除噪声的同时难免对图像造成一定程度的模糊，造成细节信息的丢失。
中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。
中值滤波
将 3*3 滑动块中的灰度值进行排序，然后用排序的中间值取代 3*3 滑块中心的值。示意图如下图所示。
实现原理（这是文献中的，理解起来比较复杂，最近我又学到一种更加简单快捷的方法，补充在最后）
通过如下图所示的6级比较电路路输出中值，其输人数据为图1所示的滤波掩膜所在的图像数据。第一级比较电路由3个三输入比较器C组成，每个比较器的输出数据依序排列(参见图示)。将3组比较结果中最小的3个数放在一起、中间的3个数放在一起、最大的3个数放在一起，参加第二级比较。第二级比较电路的原理与第一级类似，输出out1和out9，分别是输入数据中的最大值和最小值，这2个数据将被舍去不参加下一级比较。参加第三级比较的有7个数据，其原理类似于前两级比较电路，输出out2和out8分别是该7个数据的最大值和最小值，并且被舍去，仅留下5个数据参加第四级比较。剩下的几级比较电路以类似于先前的原理进行比较。如此，经过6级比较后即可得到9个数据的标准中值滤波输出值out5，而outl，out2，⋯，out9分别是这9个数据从最大到最小的顺序排列值。此外。为了保证流水线操作过程中数据的同步性，在第三级和第五级比较电路中需要插入数据寄存器R缓存当前该级中不参与比较的数据。
说明：中值滤波也是基于3*3的像素矩阵，有关3*3矩阵的实现，在上一篇文章中详细讲过链接如下：http://www.cnblogs.com/aslmer/p/5779079.html。
此原理多次用到比较器，我将比较器分为两类，第一类：三个数进行比较，输出max、med、min。第二类：两个数进行比较,输出max、min。
第一类比较器的实现
module compare_1( data_a , data_b , data_c , data_max , data_min , data_med ); input [5:0] data_a ; input [5:0] data_b ; input [5:0] data_c ; output [5:0] data_max; output [5:0] data_min; output [5:0] data_med; wire [5:0] data_max; wire [5:0] data_min; wire [5:0] data_med; wire [5:0] a,b,c;//a,b,c代替三个输入，方便代码书写 assign a=data_a; assign b=data_b; assign c=data_c; assign data_med = (a<b)?(b<c)?b:(a>c)?a:c : (b>c)?b:(a<c)?a:c; assign data_min = (a<b)?(a<c)?a:c : (b>c)?c:b ; assign data_max = (a>b)?(a>c)?a:c : (b>c)?b:c ; endmodule
第二类比较器就是比较两个数大小，非常简单。
module compare_2 ( dat_1 , dat_2 , dat_max , dat_min ); input [5:0] dat_1 ; input [5:0] dat_2 ; output [5:0] dat_max; output [5:0] dat_min; wire [5:0] dat_max; wire [5:0] dat_min; assign dat_max=(dat_1>dat_2)? dat_1:dat_2; assign dat_min=(dat_1>dat_2)? dat_2:dat_1; endmodule
然后不断调用一类和二类比较器，实现六级比较电路
//---------------------------------------------------------------------- 第一阶段 // 第一阶段 max11 第一阶段1 compare u11_compare( .data_a (p_11) , // 3*3矩阵第一行第一个数 .data_b (p_12) , // 第二个 .data_c (p_13), // 第三个 .data_max (max11), .data_min (min11), .data_med (med11) ); //求第二行的最大值，最小值，中间值 compare u12_compare( .data_a (p_21), //3*3矩阵第二行 .data_b (p_22),// .data_c (p_23),// .data_max(max12), .data_min(min12), .data_med(med12)); //求第三行的最大值，最小值，中间值 compare u13_compare( .data_a (p_31) , //3*3矩阵第三行 .data_b (p_32) ,// .data_c (p_33) ,// .data_max(max13) , .data_min(min13) , .data_med(med13) ); always @(posedge clk or negedge rst_n)begin if(rst_n==1'b0)begin max_p1_1<=0; //第一行的最大数 max_p1_2<=0; // 中间数 max_p1_3<=0; // 最小数 min_p1_1<=0; //第二行的最大数 min_p1_2<=0; // 中间数 min_p1_3<=0; // 最小数 med_p1_1<=0; //第三行 med_p1_2<=0; med_p1_3<=0; end else if(per_href_ff1==1&&flag_do==1)begin max_p1_1<=max11; max_p1_2<=max12; max_p1_3<=max13; min_p1_1<=min11; min_p1_2<=min12; min_p1_3<=min13; med_p1_1<=med11; med_p1_2<=med12; med_p1_3<=med13; end else begin max_p1_1<=0; max_p1_2<=0; max_p1_3<=0; min_p1_1<=0; min_p1_2<=0; min_p1_3<=0; med_p1_1<=0; med_p1_2<=0; med_p1_3<=0; end end //---------------------------------------------------------------------- 第二阶段 //最大值的大中小 compare u14_compare( .data_a (max_p1_1) , .data_b (max_p1_2) , .data_c (max_p1_3) , .data_max(max_2_max) , .data_min(max_2_min) , .data_med(max_2_med) ); //最小值中的大中小 compare u15_compare( .data_a (min_p1_1) , .data_b (min_p1_2) , .data_c (min_p1_3) , .data_max(min_2_max) , .data_min(min_2_min) , .data_med(min_2_med) ); //中的大中小 compare u16_compare( .data_a (med_p1_1) , .data_b (med_p1_2) , .data_c (med_p1_3) , .data_max(med_2_max) , .data_min(med_2_min) , .data_med(med_2_med) ); always @(posedge clk or negedge rst_n)begin if(rst_n==1'b0)begin //max_p2_max<=0; max_p2_min<=0; max_p2_med<=0; min_p2_max<=0; // min_p2_min<=0; min_p2_med<=0; med_p2_max<=0; med_p2_min<=0; med_p2_med<=0; end else if(per_href_ff2==1&&flag_do==1) begin // max_p2_max<= max_2_max; //舍弃最大值 max_p2_min<= max_2_min; max_p2_med<= max_2_med; min_p2_max<= min_2_max; // min_p2_min<= min_2_min;//舍弃的最小值 min_p2_med<= min_2_med; med_p2_max<= med_2_max ; med_p2_min<= med_2_min ; med_p2_med<= med_2_med ; end else begin // max_p2_max<=0; max_p2_min<=0; max_p2_med<=0; min_p2_max<=0; // min_p2_min<=0; min_p2_med<=0; med_p2_max<=0; med_p2_min<=0; med_p2_med<=0; end end //----------------------------------------------------------------------第三阶段ff4 //最大 compare u17_compare( . data_a (max_p2_med), . data_b (min_p2_max), . data_c (med_p2_max), . data_max(), . data_min(max_3_min), . data_med(max_3_med) ); //最小 compare u18_compare( . data_a (max_p2_min), . data_b (med_p2_min), . data_c (min_p2_med), . data_max(min_3_max), . data_min(), . data_med(min_3_med) ); always @(posedge clk or negedge rst_n)begin if(rst_n==1'b0)begin max_p3_med <=0 ; max_p3_min <=0 ; med_p3 <=0 ; min_p3_max <=0 ; min_p3_med <=0 ; end else if(per_href_ff3==1&&flag_do==1)begin max_p3_med <= max_3_med ; max_p3_min <= max_3_min ; med_p3 <= med_p2_med; min_p3_max <= min_3_max ; min_p3_med <= min_3_med ; end else begin max_p3_med <=0 ; max_p3_min <=0 ; med_p3 <=0 ; min_p3_max <=0 ; min_p3_med <=0 ; end end //----------------------------------------------------------------------第4阶段 compare_2 u1_compare_2( .dat_1 (max_p3_med) , .dat_2 (max_p3_min), .dat_max (max_4_max), .dat_min (max_4_min) ); compare u19_compare( . data_a (med_p3), . data_b (min_p3_max), . data_c (min_p3_med), . data_max(min_4_max), . data_min(min_4_med), . data_med(min_4_min) ); always @(posedge clk or negedge rst_n)begin if(rst_n==1'b0)begin max_p4_max <=0 ; max_p4_min <=0 ; min_p4_max <=0 ; min_p4_med <=0 ; min_p4_min <=0 ; end else if(per_href_ff4&&flag_do==1)begin max_p4_max <=max_4_max ; max_p4_min <=max_4_min ; min_p4_max <=min_4_max ; min_p4_med <=min_4_med ; min_p4_min <=min_4_min ; end else begin max_p4_max <=0 ; max_p4_min <=0 ; min_p4_max <=0 ; min_p4_med <=0 ; min_p4_min <=0 ; end end //----------------------------------------------------------------------第5阶段 compare_2 u2_compare_2( .dat_1 ( max_p4_max), .dat_2 ( min_p4_max), .dat_max (), .dat_min (max_5_min) ); // compare_2 u3_compare_2( .dat_1 ( min_p4_min), .dat_2 ( max_p4_min), .dat_max (min_5_max), .dat_min () ); always @(posedge clk or negedge rst_n)begin if(rst_n==1'b0)begin max_p5_min<=0; min_p5_max<=0; med_p5 <=0; end else if(per_href_ff5==1&&flag_do) begin max_p5_min<= max_5_min; min_p5_max<= min_5_max; med_p5 <= min_p4_med; end end //----------------------------------------------------------------------第6阶段。 // compare u10_compare( .data_a (max_p5_min), .data_b (min_p5_max), .data_c (med_p5 ), .data_max(max_6_max), .data_min(max_6_min), .data_med(max_6_med) );
处理后的结果
补充 ：
快速排序法实现中值滤波
第一步：将每一行按最大值、中间值、最小值排列
第二步：提取出最大值的最小值，中间值的中间值，最小值的最大值
第三步：将第二步提取出来的三个数进行排序，中间值即我们要求的中间值。
代码很简单，就不写了。
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