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ISP中通常包括对图像的去噪，英文名称为Image Denoising。是指的对数字图像中的噪声进行消除或减少的过程。2D去噪指的是对单帧图像进行帧内降噪处理，而3D去噪则需要关联前后帧。本文仅介绍几种常见的基于滤波器的方法的2D去噪：均值滤波、高斯滤波、中值滤波。

均值滤波是一种典型的线性滤波算法。原理很简单，以当前处理像素为中心，取n x n大小的图像矩阵，求出该矩阵内的像素的均值替代该像素，如此遍历整个图像，即可完成整幅图像的均值滤波。

基于5x5的均值滤波会引入两行的延时。基于Xilinx 7A50T的资源占用如图2-6所示。

高斯滤波与均值滤波类似，总体是对图像进行一个只跟距离有关的抹平。因此对边缘细节没有保留，效果也差别不大。

图4-1 中值滤波原理示意图

图4-6 资源占用情况

以上几种2D去噪算法均为最基础的去噪处理，实际应用中，不一定能满足我们的应用需求。因此，基于上述几种滤波器，通常还有一些改进型。如：

B. 自适应的中值滤波器: 中值滤波器的开窗大小可以应对不同的噪声密度，但是窗口越大，图像的失真也会越大。因此增加一个对噪声密度进行判断的模块从而指导中值滤波器动态地变化滤波开窗大小，就能同时兼顾去噪和保留图像的细节。