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。
在图像处理技术日益成熟的今天，中值滤波作为一种有效的非线性滤波方法，在去除图像噪声方面发挥着举足轻重的作用。尤其在去除椒盐噪声方面，中值滤波表现出了优于其他线性滤波技术的性能。然而，随着图像分辨率和数据量的增加，传统中值滤波算法面临了新的挑战，其中最主要的问题是排序量大、处理速度慢以及处理效果模糊等。这些问题限制了中值滤波在实时图像处理中的应用。
为解决这一难题，研究者们提出了快速中值滤波算法。此算法在保证中值滤波基本特性的基础上，通过优化排序策略显著减少了比较次数，提高了处理速度。例如，通过特定的排序步骤选择性地减少比较次数，如先按列后按行的排序策略，或者采用十字型结构进行排序。这些优化手段有效地提升了算法的执行效率，使中值滤波在处理速度上得到了显著提升。
本文提出了一种基于快速中值滤波算法的改进方法，进一步优化了图像处理效果和算法效率。新方法的核心在于加入了阈值比较机制，即在计算中值后，将计算出的中值与模板中心值的差的绝对值与预设的阈值进行比较。如果该差值超过了阈值，就将中值作为新的像素值替换原值，以达到去噪的目的；如果未超过阈值，则保留原像素值。这一改进策略既考虑了噪声的抑制，又尽可能地保留了图像的细节信息，从而在去噪的同时，保障了图像质量。
通过实验验证，改进后的快速中值滤波算法在均方误差(MMSE)指标上表现出色，优于其他现有算法。这一结果证明了该算法在处理效果上的优越性，为图像预处理提供了新的选择。在算法的硬件实现方面，FPGA为算法的加速提供了可能。FPGA具有高度并行处理的能力，能够对数据流进行快速处理，非常适合执行此类需要大量并行操作的算法。通过在FPGA平台上实现该算法，能够充分发挥其并行流水结构的优势，进一步提升处理速度，满足实时图像处理的需求。
为了在FPGA平台上有效地实现改进后的快速中值滤波算法，硬件设计需包括并行比较排序模块和控制电路两个主要部分。并行比较排序模块利用多级比较器来实现数据的快速排序，而控制电路则负责整个系统的协调工作，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。硬件实现不仅提升了算法的运行速度，也保证了系统的稳定性和可靠性。
本文提出的改进快速中值滤波算法及其实现，为图像处理技术在实时性、去噪能力和图像质量保护方面提供了新的解决方案。对于那些对实时图像处理有高要求的领域，如医学影像分析、遥感图像处理、自动驾驶系统等，这一技术无疑具有重要的应用价值和广泛的应用前景。通过优化算法与硬件加速的双重策略，实时图像处理技术将更加高效和精准，为相关领域的发展带来更多的可能性。
