针对传统中值滤波算法排序量大、速度慢且处理效果模糊的问题，在快速中值滤波算法的基础上，提出了一种加入阈值比较、且具有更高并行流水结构的改进算法，并在现场可编程门阵列（FPGA）硬件平台上实现了该算法。实验结果表明，改进的快速中值滤波算法不仅减少了比较的次数，还更好地保护了图像的细节，可满足图像预处理对实时性的要求。
【快速中值滤波算法的改进及其FPGA实现】这一主题涉及到的是图像处理领域中的一个重要技术，即中值滤波算法的优化与硬件实现。中值滤波是一种非线性滤波方法，常用于去除图像噪声，特别是椒盐噪声。然而，传统的中值滤波算法在处理大量数据时，由于需要进行全排序，导致计算复杂度高，速度慢，且可能会影响图像细节。
快速中值滤波算法是对传统算法的改进，旨在减少比较次数，提升处理速度。例如，文献中提到的一种快速算法是通过先按列后按行降序排序3x3像素窗口，然后取对角线元素作为中值，将比较次数从36次减少到21次。另外，还有文献提出十字型中值滤波结构，只需排序5个像素，比较次数减至24次，或者先取水平行的中值再求中值，最坏情况下比较次数为12次。
为了进一步优化，文章提出了一种新的改进算法，它结合了阈值比较。在计算中值后，将中值与模板中心值的差的绝对值与预设阈值TH比较，如果超过阈值，则认为是噪声点，用中值替换，否则保留原值。这有助于在保护图像细节的同时增强去噪效果。
实验结果显示，改进后的算法在均方误差(MMSE)指标上优于其他算法，表明其处理效果更佳。同时，通过FPGA（现场可编程门阵列）硬件实现，可以充分利用FPGA的并行处理能力，加速算法的执行，满足图像预处理的实时性需求。硬件设计包括并行比较排序模块和控制电路，前者通过多级比较器实现并行排序，后者负责协调整个系统的运行，确保数据的连续输入和缓存，以适应不连续的图像信号输入。
本文介绍的改进快速中值滤波算法通过阈值比较增强了图像处理的效率和精度，而FPGA实现则提供了硬件级别的加速，确保了算法在实时图像处理中的实用性。这样的优化对于需要高速、高质量图像处理的领域，如医学影像分析、遥感图像处理、自动驾驶等，具有重要的应用价值。
