CN115409744A - 一种图像递归中值滤波的流水线实现方法 - Google Patents

一种图像递归中值滤波的流水线实现方法 Download PDF

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CN115409744A CN202211242746.4A CN202211242746A CN115409744A CN 115409744 A CN115409744 A CN 115409744A CN 202211242746 A CN202211242746 A CN 202211242746A CN 115409744 A CN115409744 A CN 115409744A
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彭波
周钰柱
李强
曾强
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Abstract

本发明公开了一种图像递归中值滤波的流水线实现方法，包括以下步骤：S1、将初始滤波窗口块中部分图像数据展开并比较，基于比较结果和初始滤波窗口块的中值，找到保留数据；S2、将初始滤波窗口块向前滑动一列，填充新的图像数据作为当前滤波窗口块，并基于新的图像数据和步骤S1保留数据构建当前滤波序列；S3、根据当前滤波序列中所有图像数据，计算当前滤波窗口块的中值；S4、将当前滤波窗口块作为初始滤波窗口块，跳转至步骤S1，直到图像数据遍历完；S5、将步骤S3中计算得到的所有中值作为图像递归中值滤波后的数据；本发明解决了采用递归中值滤波算法计算图像中值时由于无法切分流水线导致的滤波速度较慢的问题。

Description

一种图像递归中值滤波的流水线实现方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像递归中值滤波的流水线实现方法。
背景技术
图像中值滤波在窗口每往前滑动一次，窗口中数据进行重新填充一次，计算得到一个中值数据，多次滑动，计算得到多个中值数据，则实现将所有原始数据进行全部滤波。递归中值滤波是对标准中值滤波的修改，其在窗口滑动到下个位置之前，用计算的中值替换窗口中心数据。使用递归中值滤波算法计算图像中值时，在每次窗口往前滑动之前，必须等待当前窗口中值计算完成，这导致递归中值滤波无法切分流水线，最终导致滤波速度较慢。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种图像递归中值滤波的流水线实现方法解决了采用递归中值滤波算法计算图像中值时由于无法切分流水线导致的滤波速度较慢的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种图像递归中值滤波的流水线实现方法，包括以下步骤：
S1、将初始滤波窗口块中部分图像数据展开并比较，基于比较结果和初始滤波窗口块的中值，找到保留数据；
S2、将初始滤波窗口块向前滑动一列，填充新的图像数据作为当前滤波窗口块，并基于新的图像数据和步骤S1保留数据构建当前滤波序列；
S3、根据当前滤波序列中所有图像数据，计算当前滤波窗口块的中值；
S4、将当前滤波窗口块作为初始滤波窗口块，跳转至步骤S1，直到图像数据遍历完；
S5、将步骤S3中计算得到的所有中值作为图像递归中值滤波后的数据。
进一步地，所述步骤S1包括以下分步骤：
S11、将初始滤波窗口块中部分数据展开，并比较每个图像数据与其他图像数据大小，得到比较结果；
S12、根据同一个图像数据的比较结果，构建所有图像数据的结果序列，并基于结果序列中结果值的排序和初始滤波窗口块的中值，找到保留数据。
进一步地，所述步骤S11包括以下分步骤：
S111、将初始滤波窗口块中除首列图像数据和窗口中心数据外的所有图像数据展开成一维序列{x0,x1,…,xm,…,xM-1}，x0～xM-1为M个图像数据，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数，M＝N(N-1)-1；
S112、取一维序列中任意一个图像数据xm，其中，0≤m≤x-1；
S113、判断图像数据xm是否大于图像数据xi，若是，则图像数据xm的比较结果为1，若否，则图像数据xm的比较结果为0，其中，m+1≤i≤M-1；
S114、判断图像数据xm是否大于图像数据xj，若是，则图像数据xm的比较结果为0，若否，则图像数据xm的比较结果为1，其中，0≤j≤m-1；
S115、通过步骤S113和S114将图像数据xm与一维序列中其他图像数据进行比较，得到图像数据xm的所有比较结果。
进一步地，所述步骤S12包括以下分步骤：
S121、将同一个图像数据xm的所有比较结果相加，得到长度为M的结果序列：{CMP0,CMP1,…,CMPm,…,CMPM-1}，CMP0～CMPM-1为0～M-1个结果值，每个结果值为同一个图像数据xm的所有比较结果相加得到；
S122、排除结果序列中处于
Figure BDA0003885384120000021
和
Figure BDA0003885384120000022
范围的结果值，找到处于
Figure BDA0003885384120000031
范围的结果值，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数；
S123、根据处于
Figure BDA0003885384120000032
范围的结果值在结果序列的排序编号，找到相同排列编号的一维序列{x0,x1,…,xm,…,xM-1}中的图像数据，作为保留数据，共N个；
S124、将步骤S123中得到的N个保留数据与初始滤波窗口块的中值共N+1个数据保存，作为初始滤波窗口块的保留数据。
进一步地，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31、将当前滤波序列中图像数据展开，并比较每个图像数据与其他图像数据大小，得到比较结果；
S32、根据比较结果，找到当前滤波序列的中值；
S33、当前滤波序列的中值即为当前滤波窗口块的中值。
进一步地，所述步骤S31包括以下分步骤：
S311、将当前滤波序列中所有图像数据展开成一维序列{y0,y1,…,yk,…,yK-1}，y0～yK-1为K个图像数据，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数，K＝2N+1；
S312、取一维序列中任意一个图像数据yk，其中，0≤k≤K-1；
S313、判断图像数据kk是否大于图像数据yi，若是，则图像数据yk的比较结果为1，若否，则图像数据yk的比较结果为0，其中，k+1≤i≤K-1；
S314、判断图像数据yk是否大于图像数据yj，若是，则图像数据yk的比较结果为0，若否，则图像数据yk的比较结果为1，其中，0≤j≤k-1；
S315、通过步骤S313和S314将图像数据yk与一维序列中其他图像数据进行比较，得到图像数据yk的所有比较结果。
进一步地，所述步骤S32包括以下分步骤：
S321、将同一个图像数据yk的所有比较结果相加，得到长度为K的结果序列：{CMP′0,CMP′1,…,CMP′k,…,CMP′K-1}，CMP′0～CMP′K-1为0～K-1个结果值，每个结果值为同一个图像数据yk的所有比较结果相加得到；
S322、找到结果序列中等于N的结果值，以该结果值在结果序列的排序编号，找到相同排序编号的一维序列{y0,y1,…,yk,…,yK-1}中的图像数据，作为当前滤波序列的中值，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数。
综上，本发明的有益效果为：
本发明将求取当前滤波窗口块中值的计算过程划分为了求取初始滤波窗口块的保留数据与求取当前滤波序列的中值两个步骤，分别对应了步骤S1和步骤S3。相比于直接计算整个窗口中值，本发明通过步骤S1排除非中值数据的图像数据，步骤S3计算当前滤波序列的中值的方法计算整个窗口中值，且步骤S1发生在滤波窗口滑动前，步骤S3发生在滤波窗口滑动后，因此步骤S1和S3相当于对中值计算流程切分了流水线，这解决了递归中值滤波算法无法切分流水线的问题。
附图说明
图1为一种图像递归中值滤波的流水线实现方法的流程图；
图2为采用3×3窗口进行递归中值滤波时的具体实现硬件架构图；
图3为采用5×5窗口进行递归中值滤波时的具体实现硬件架构图；
图4为以序列{X[0],X[1],X[2],X[3],X[4]}＝{3,4,6,1,3}为例的比较结果图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种图像递归中值滤波的流水线实现方法，包括以下步骤：
S1、将初始滤波窗口块中部分图像数据展开并比较，基于比较结果和初始滤波窗口块的中值，找到保留数据；
本发明设定滤波窗口块的大小为N*N，N为奇数，在滑动时，前一个滤波窗口块中图像数据会进入下一个滤波窗口块中，但是其中最小和最大的
Figure BDA0003885384120000051
个图像数据必定不会是下一窗口的中值，因此，可以选择滤除。步骤S111～S115以及步骤S121～S124中详述论述如何剔除最小和最大的
Figure BDA0003885384120000052
个图像数据。
所述步骤S1包括以下分步骤：
S11、将初始滤波窗口块中部分数据展开，并比较每个图像数据与其他图像数据大小，得到比较结果；
所述步骤S11包括以下分步骤：
S111、将初始滤波窗口块中除首列图像数据和窗口中心数据外的所有图像数据展开成一维序列{x0,x1,…,xm,…,xM-1}，x0～xM-1为M个图像数据，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数，M＝N(N-1)-1；
S112、取一维序列中任意一个图像数据xm，其中，0≤m≤M-1；
S113、判断图像数据xm是否大于图像数据xi，若是，则图像数据xm的比较结果为1，若否，则图像数据xm的比较结果为0，其中，m+1≤i≤M-1；
S114、判断图像数据xm是否大于图像数据xj，若是，则图像数据xm的比较结果为0，若否，则图像数据xm的比较结果为1，其中，0≤j≤m-1；
S115、通过步骤S113和S114将图像数据xm与一维序列中其他图像数据进行比较，得到图像数据xm的所有比较结果。
S12、根据同一个图像数据的比较结果，构建所有图像数据的结果序列，并基于结果序列中结果值的排序和初始滤波窗口块的中值，找到保留数据。
所述步骤S12包括以下分步骤：
S121、将同一个图像数据xm的所有比较结果相加，得到长度为M的结果序列：{CMP0,CMP1,…,CMPm,…,CMPM-1}，CMP0～CMPM-1为0～M-1个结果值，每个结果值为同一个图像数据xm的所有比较结果相加得到；
S122、排除结果序列中处于
Figure BDA0003885384120000061
和
Figure BDA0003885384120000062
范围的结果值，找到处于
Figure BDA0003885384120000063
范围的结果值，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数；
S123、根据处于
Figure BDA0003885384120000064
范围的结果值在结果序列的排序编号，找到相同排列编号的一维序列{x0,x1,…,xm,…,xM-1}中的图像数据，作为保留数据，共N个；
S124、将步骤S123中得到的N个保留数据与初始滤波窗口块的中值共N+1个数据保存，作为初始滤波窗口块的保留数据。
S2、将初始滤波窗口块向前滑动一列，填充新的图像数据作为当前滤波窗口块，并基于新的图像数据和步骤S1保留数据构建当前滤波序列；
S3、根据当前滤波序列中所有图像数据，计算当前滤波窗口块的中值；
所述步骤S3包括以下分步骤：
S31、将当前滤波序列中图像数据展开，并比较每个图像数据与其他图像数据大小，得到比较结果；
所述步骤S31包括以下分步骤：
S311、将当前滤波序列中所有图像数据展开成一维序列{y0,y1,…,yk,…,yK-1}，y0～yK-1为K个图像数据，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数，K＝2N+1；
S312、取一维序列中任意一个图像数据yk，其中，0≤k≤K-1；
S313、判断图像数据yk是否大于图像数据yi，若是，则图像数据yk的比较结果为1，若否，则图像数据yk的比较结果为0，其中，k+1≤i≤K-1；
S314、判断图像数据yk是否大于图像数据yj，若是，则图像数据yk的比较结果为0，若否，则图像数据yk的比较结果为1，其中，0≤j≤k-1；
S315、通过步骤S313和S314将图像数据yk与一维序列中其他图像数据进行比较，得到图像数据yk的所有比较结果。
S32、根据比较结果，找到当前滤波序列的中值；
所述步骤S32包括以下分步骤：
S321、将同一个图像数据yk的所有比较结果相加，得到长度为K的结果序列：{CMP′0,CMP′1,…,CMP′k,…,CMP′K-1}，CMP′0～CMP′K-1为0～K-1个结果值，每个结果值为同一个图像数据yk的所有比较结果相加得到；
S322、找到结果序列中等于N的结果值，以该结果值在结果序列的排序编号，找到相同排序编号的一维序列{y0,y1,…,yk,…,yK-1}中的图像数据，作为当前滤波序列的中值，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数。
S33、当前滤波序列的中值即为当前滤波窗口块的中值。
S4、将当前滤波窗口块作为初始滤波窗口块，跳转至步骤S1，直到图像数据遍历完；
S5、将步骤S3中计算得到的所有中值作为图像递归中值滤波后的数据。
本发明的有益效果为：本发明将求取当前滤波窗口块中值的计算过程划分为了求取初始滤波窗口块的保留数据与求取当前滤波序列的中值两个步骤，分别对应了步骤S1和步骤S3。相比于直接计算整个窗口中值，本发明通过步骤S1排除非中值数据的图像数据，步骤S3计算当前滤波序列的中值的方法计算整个窗口中值，且步骤S1发生在滤波窗口滑动前，步骤S3发生在滤波窗口滑动后，因此步骤S1和S3相当于对中值计算流程切分了流水线，这解决了递归中值滤波算法无法切分流水线的问题。
论证过程：有两个序列A和B，A＝{Alow,Amed,Aup}，B＝{p1,p2,...,p2k-1}。定义操作
Figure BDA0003885384120000082
及
Figure BDA0003885384120000083
Figure BDA0003885384120000084
表示X中的任何元素小于或等于Y中的所有元素，
Figure BDA0003885384120000085
含义相反。在集合A中，Alow，Aup每个包含n个元素，Amed包含2m(m≥k)个元素且
Figure BDA0003885384120000086
其中，Alow为序列A中较小元素构成的子序列，Amed为序列A中中层元素构成的子序列，Aup为序列A中较大元素构成的子序列，在本实施例中，较小、中层和较大属于对序列中元素大小的分层。此时，则有：
med{A,B}＝med{Amed,B}
其中，med{}是获得序列中值的操作。
证明：首先，假设pmed＝med{Amed,B}。因此，{Amed,B}可以分为{Qlow,pmed,Qup}，即：
{Amed,B}＝{Qlow,pmed,Qup}
其中Alow,Qup各有m+k-1个元素。因此{Qlow,pmed}总共有m+k个元素。由于m≥k，因此，m+k≥2k＞2k-1。B中只有2k-1个元素，因此序列{Qlow,pmed}不能是全在B中，并且肯定有元素满足以下条件：
Figure BDA0003885384120000081
因此，px大于等于Alow中的所有元素，此时px两种情况。如果px∈Qlow，则有：
Figure BDA0003885384120000093
如果
Figure BDA0003885384120000091
则有：
Figure BDA0003885384120000094
因此，无论那种情况下都有
Figure BDA0003885384120000095
同理可得
Figure BDA0003885384120000096
因为
Figure BDA0003885384120000092
因此，pmed大于或等于Alow中n个元素和Qlow中m+k-1个元素，即：
Figure BDA0003885384120000098
同理得：
Figure BDA0003885384120000097
根据上述条件可得：
pmed＝med{A,B}＝med{Amed,B}。
通过上述证明结果可知，两个序列中的中值，可由前一个序列A中中值配合序列B计算得到，因此，本发明利用该点，设计通过上一个滤波窗口块的中值加上新的图像数据序列的方式，计算新的中值。
本实施例中提供了具体的硬件实现方式。
图2为采用3×3窗口进行递归中值滤波时的具体实现架构，图3为采用5×5窗口进行递归中值滤波时的具体实现架构。在数据保留单元中筛选出保留数据，将其预存在第一寄存器中，通过第一寄存器将保留数据传递给中值计算单元，并往中值计算单元填充新的图像数据，计算得到中值，中值保留在第二寄存器中。数据保留单元执行上述步骤S1的内容，中值计算单元执行上述步骤S3的内容。
在3×3窗口下，执行步骤S111～S115以及步骤S121～S124，剔除最小和最大的1个图像数据，得到保留数据，保留数据继续待在3×3窗口内，通过步骤S2和S3，计算得到中值，通过步骤S1，使得步骤S3计算的中值会参加下一次的中值计算过程。
5×5窗口同理，排除公共数据右边4列中最大7个数据和最小7个数据，得到余下数据并将其送入缓存寄存器。
图4为以序列{X[0],X[1],X[2],X[3],X[4]}＝{3,4,6,1,3}为例，展示通过步骤S111～S115或者S311～S315的比较过程得到的结果，可知，将同一个数据的所有比较结果相加，得到结果值，结果值越大，则原本的数据越大。

Claims (7)

1.一种图像递归中值滤波的流水线实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将初始滤波窗口块中部分图像数据展开并比较，基于比较结果和初始滤波窗口块的中值，找到保留数据；
S2、将初始滤波窗口块向前滑动一列，填充新的图像数据作为当前滤波窗口块，并基于新的图像数据和步骤S1保留数据构建当前滤波序列；
S3、根据当前滤波序列中所有图像数据，计算当前滤波窗口块的中值；
S4、将当前滤波窗口块作为初始滤波窗口块，跳转至步骤S1，直到图像数据遍历完；
S5、将步骤S3中计算得到的所有中值作为图像递归中值滤波后的数据。
2.根据权利要求1所述的图像递归中值滤波的流水线实现方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下分步骤：
S11、将初始滤波窗口块中部分数据展开，并比较每个图像数据与其他图像数据大小，得到比较结果；
S12、根据同一个图像数据的比较结果，构建所有图像数据的结果序列，并基于结果序列中结果值的排序和初始滤波窗口块的中值，找到保留数据。
3.根据权利要求2所述的图像递归中值滤波的流水线实现方法，其特征在于，所述步骤S11包括以下分步骤：
S111、将初始滤波窗口块中除首列图像数据和窗口中心数据外的所有图像数据展开成一维序列{x0，x1，...，xm，...，xM-1}，x0～xM-1为M个图像数据，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数，M＝N(N-1)-1；
S112、取一维序列中任意一个图像数据xm，其中，0≤m≤M-1；
S113、判断图像数据xm是否大于图像数据xi，若是，则图像数据xm的比较结果为1，若否，则图像数据xm的比较结果为0，其中，m+1≤i≤M-1；
S114、判断图像数据xm是否大于图像数据xj，若是，则图像数据xm的比较结果为0，若否，则图像数据xm的比较结果为1，其中，0≤j≤m-1；
S115、通过步骤S113和S114将图像数据xm与一维序列中其他图像数据进行比较，得到图像数据xm的所有比较结果。
4.根据权利要求2所述的图像递归中值滤波的流水线实现方法，其特征在于，所述步骤S12包括以下分步骤：
S121、将同一个图像数据xm的所有比较结果相加，得到长度为M的结果序列：{CMP0，CMP1，...，CMPm，...，CMPM-1}，CMP0～CMPM-1为0～M-1个结果值，每个结果值为同一个图像数据xm的所有比较结果相加得到；
S122、排除结果序列中处于
Figure FDA0003885384110000021
和
Figure FDA0003885384110000022
范围的结果值，找到处于
Figure FDA0003885384110000023
范围的结果值，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数；
S123、根据处于
Figure FDA0003885384110000024
范围的结果值在结果序列的排序编号，找到相同排列编号的一维序列{x0，x1，...，xm，...，xM-1}中的图像数据，作为保留数据，共N个；
S124、将步骤S123中得到的N个保留数据与初始滤波窗口块的中值共N+1个数据保存，作为初始滤波窗口块的保留数据。
5.根据权利要求1所述的图像递归中值滤波的流水线实现方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31、将当前滤波序列中图像数据展开，并比较每个图像数据与其他图像数据大小，得到比较结果；
S32、根据比较结果，找到当前滤波序列的中值；
S33、当前滤波序列的中值即为当前滤波窗口块的中值。
6.根据权利要求5所述的图像递归中值滤波的流水线实现方法，其特征在于，所述步骤S31包括以下分步骤：
S311、将当前滤波序列中所有图像数据展开成一维序列{y0，y1，...，yk，...，yK-1}，y0～yK-1为K个图像数据，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数，K＝2N+1；
S312、取一维序列中任意一个图像数据yk，其中，0≤k≤K-1；
S313、判断图像数据yk是否大于图像数据yi，若是，则图像数据yk的比较结果为1，若否，则图像数据yk的比较结果为0，其中，k+1≤i≤K-1；
S314、判断图像数据yk是否大于图像数据yj，若是，则图像数据yk的比较结果为0，若否，则图像数据yk的比较结果为1，其中，0≤j≤k-1；
S315、通过步骤S313和S314将图像数据yk与一维序列中其他图像数据进行比较，得到图像数据yk的所有比较结果。
7.根据权利要求5所述的图像递归中值滤波的流水线实现方法，其特征在于，所述步骤S32包括以下分步骤：
S321、将同一个图像数据yk的所有比较结果相加，得到长度为K的结果序列：{CMP′0，CMP′1，...，CMP′k，...，CMP′K-1}，CMP′0～CMP′K-1为0～K-1个结果值，每个结果值为同一个图像数据yk的所有比较结果相加得到；
S322、找到结果序列中等于N的结果值，以该结果值在结果序列的排序编号，找到相同排序编号的一维序列{y0，y1，...，yk，...，yK-1}中的图像数据，作为当前滤波序列的中值，其中，N为滤波窗口块长和宽，N为奇数。
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