帽泡排序法的汇编实现。
mov cx,count ;CX←数组元素个数dec cx ;元素个数减1为外循环次数outlp:mov dx,cx ;DX←内循环次数mov bx,offset arrayinlp: mov al,[bx] ; 取前一个元素cmp al,[bx+1] ;与后一个元素比较jna nextxchg al,[bx+1] ;否则，进行交换mov [bx],alnext: inc bx ;下一对元素dec dxjnz inlp ;内循环尾loop outlp ;外循环尾2、中值滤波中值滤汉是对某一参数连续输入N次(一般N取奇数),从中选择一个中间值作为本次采样值,若变量变化比较缓慢,采用此方法效果比较好,但对快速变化过程的参数,如流量、自然伽玛等,则不宜采用。
中值滤波的C程序函数如下:float middle_filter(float middle_value [] , intcount){float sample_value, data;int i, j;for (i=1; i for(j=count-1; j>=i,--j){if(middle_value[j-1]=middle_value[j]{data=middle_value[j-1];middle_value[j-1]=middle_value[j]middle_value[j]=data;}}sample_value=middle_value(count-1)/2];return(sample_value);}函数假设对某一参数连续采样3次,若多次采样,可对该函数稍作修改即可。
3次采样值存储在数组middle_value[3],其中Sample-value表示有效采样值,count表示连续采样次数。
FILTER3:MOV R2,#04HSRT:MOV A,R2MOV R3,AMOV R0,#SAMPLOOP:MOV A,@R0INC R0MOV R1,ACLR CSUBB A,@R0MOV A,R1JC DONEMOV A,@R0DEC R0XCH A,@R0INC R0MOV @R0,ADONE:DJNZ R3,LOOPDJNZ R2.,SORTINC R0MOV A，@R0RETSAMP EQU 30H用汇编实现冒泡排序的函数;参数说明:_lpData是待排序的数组首地址,_dwCount是待排序的个数,_dwOption设为0则由小到大排序;如果是非0值,则是由大到小排序.;返回值:已排序数据放回原数组中.;作者:ONEPROBLEM;=================================================_BubblingSort proc _lpData,_dwCount,_dwOptionlocal @dwCountpushadmov edi,1.while edi < _dwCountmov esi,_lpDatamov eax,_dwCountmov @dwCount,eaxsub @dwCount,edimov ebx,1.while ebx <= @dwCountmov eax,[esi].if eax<[esi+4] && _dwOption==0jmp next.elseif eax>[esi+4] && _dwOption==0 jmp continue.elseif eax<[esi+4] && _dwOption!=0 jmp continue.elseif eax>[esi+4] && _dwOption!=0 jmp next.endifcontinue:mov eax,[esi]mov edx,[esi+4]mov [esi],edxmov [esi+4],eaxnext:add esi,4inc ebx.endwinc edi.endwpopadret_BubblingSort endpDSEG SEGMENTn equ 10BUFFER DB 9,11,2,7,21,13,2,0,14,3DSEG ENDSCSEG SEGMENTassume cs:CSEG, ds:DSEGMAIN PROC FAR ;主程序入口mov ax, dsegmov ds, axmov cx,ndec cxloop1: mov di,cxmov bx,0loop2: mov al,buffer[bx]cmp al,buffer[bx+1]jge continuexchg al,buffer[bx+1]mov buffer[bx],alcontinue: add bx,1loop loop2mov cx,diloop loop1mov ah,1;按任意键退出int 21hmov ax, 4c00h ;程序结束，返回到操作系统系统int 21hMAIN ENDPCSEG ENDSEND MAIN中值滤波原理中值滤波是一种非线性平滑法,它对一个滑动窗口内的像素灰度值排序,并用其中值代替窗口中心像素的灰度值. 对脉冲干扰及椒盐噪声具有良好的抑制作用,并且在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊. 二维中值滤波的窗口形状有多种,如线状、方形、十字形、圆形、菱形等. 不同形状的窗口产生不同的滤波效果. 通过研究,不少文献认为十字中值滤波的效果优于方形的中值滤波,而且十字中值滤波也有不同的形式以形成不同的滤波特性,其数据可从方形数据获得. 最常使用的十字中值滤波是对五个相邻像素进行排序,以确定中心点的数值.I=[1 7 1 8 1 7 1 11 1 1 5 1 1 1 11 1 5 5 5 1 1 71 1 5 5 5 1 8 18 1 1 5 1 1 1 18 1 1 5 1 1 5 11 1 1 5 1 1 1 11 7 1 8 1 7 1 1];[M N]=size(I);I1=zeros(M,N);for i=2:M-1for j=2:N-1temp=I(i-1:i+1,j-1:j+1);temp=sort(temp);temp=sort(temp');I1(i,j)=temp(2,2);endendimshow(I,[]);figure,imshow(I1,[]);中值滤波器属于非线性空间滤波器，用于除去图像中的椒盐噪声。
中值滤波器只适用于灰度RGB图像（对于YUV图像，应该只需要对Y进行处理），一个有趣现象：对于彩色RGB图像进行中值滤波，得到的输出接近于灰色图像。
中值滤波的算法核心就是找出中间值。
对于一个3x3的块，只需要找的这样一个值：1）有4个比它小；2）有4个比它大。
而不需要进行泡沫排序。
对于图像的边界，一般有两种处理方法：边界扩展和不处理。
为了跟具有普遍性，此IP不考虑边界问题。
中值滤波器的主要开销在于line buffer，通常line buffer需要存储图像的一行像素。
对于3x3块的滤波，就需要两个line buffer，这对于大尺寸图像是一笔很大的开销。
我认为，对于这个问题有两种解决办法：1）和其它模块共享buffer，实际限制会比较多，也会影响系统的工作频率；2）把大图像分成小块来处理，这样做IO接口的设计会比较复杂，对于带宽也有一定影响。
本文的IP为Slave模式，输入为8bit，支持断续传输。
实际应用中，需要设计一个IO interface。
使用了6级流水线，处理速度可以达到1pixel/cycle。
作为一个IP，这个设计可能没有太多价值，毕竟实际情况千差万别。
但是，我想，作为一个学习的例子还是有一些意义的，这个设计流程已经很接近工程项目了。
算法实现起来比较简单，总共花费约5个工作日。
第一天：找资料；第二天：写Design Spec，并实现；第三天：写c model，建立仿真环境；第四天：debug；第五天：整理。
整个工程包括：RTL,testbanch，c model，Design Spec和测试向量。
要求仿真工具支持verilog 2001。
这里对验证环境多说一些，严格来讲，这个只能算是仿真，验证的话需要给出function coverage和code coverage报告。
因为是没有薪水的工作，所以就不愿意做这些琐碎的事情了。
凭我的直觉说应该不会有问题（千万不要对自己的老板这么说，而且bug往往出现在设计者认为不会出bug的地方）。
找Bug的工作就交给大家了:)。
对于仿真结果的比较，不知道为什么很多人都习惯用testbanch dump result file，然后和参考数据作比较。
个人觉得这种方法非常不好，我习惯用monitor做实时比较。
到了2001版本，verilog的文件操作已经做到和c一样强大了。
在这个testbanch里，激励和比对文件都是二机制的。
另外一个比较重要的东西就是c model了，一般在公司里都是由算法工程师给出来的（我请不起他们只有自己写了），个人认为c model不会对RTL的实现有所帮助（我从来不看他们的程序，而且我的设计都是和c model同步完成的），但是对于debug起着事半功倍的作用。
一个好的c model可以给出debug所需要的所有信息。
关于滤波器的实现没有太多难点，这里用的是脉动阵列结构，保证数据在你期望的时间到达就可以了。
有一些信号是根据时序凑出来的，不要深究其逻辑意义。
基本上基于算法的设计都遵循以下流程：先实现数据通路，然后根据数据通路来凑出控制信号.通常我看code和波形都是在debussy下面，如果你不是，应该向我学习，因为aisc工程师都是这么做的！如果你是想学习而不是拿来用的话，我建议还是自己实现的好。
网络上的资源：该文件内容放在.m 文件中才能调用！！！%中值滤波函数，X为输入矩阵,a,b为中值滤波的框大小。
%效率很低，可以用来说明中值滤波的概念。
%Y为uint8数据类型，以便用imshow画图，否则，可以改为其它和X相同的类型。
% medianforfun.mfunction [Y]=medianforfun(X,a,b)k=floor(a*b/2)+1; % k为矩阵数值中间位置的数[M,N]=size(X);uint8 Y=zeros(M,N);funBox=zeros(a,b);temp=zeros(a*b);for i=1:M-a % matlab的坐标从（1，1）开始for j=1:N-bfunBox=X(i:i+a,j:j+b);temp=funBox(:); % A(:)矩阵A以一维数组的形式输出tempSort=sort(temp); % sort()是从小到大排列Y(i,j)=tempSort(k);end;end;调用函数:I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'salt %26amp; pepper',0.02);K = medfilt2(J);imshow(J), figure, imshow(K)Z=medianforfun(J,2,2);figure, imshow(Z)2.原版修改（效果更好）：function [Y]= V0(X,a,b)k=floor(a*b/2)+1; % k为矩阵数值中间位置的数[M,N]=size(X);uint8 Y=zeros(M,N);funBox=zeros(a,b);p=0;temp=zeros(a*b); % a*b 的方阵for i=1:M-a % matlab的坐标从（1，1）开始for j=1:N-bfunBox=X(i:i+a-1,j:j+b-1);temp=funBox(:); % A(:)矩阵A以一维数组的形式输出tempSort=sort(temp); % sort()是从小到大排列p1=i+floor(a/2)+1;p2=j+floor(a/2)+1;Y(p1,p2)=tempSort(k); %找到邻接矩阵排列数的中值赋值给模板的中心点end;end;调用函数:tic;In = imread('D:\sp.jpg'); % 用P= isind('D:\sp.png')测试，发现此图片为索引图像I= rgb2gray(In); %那为何使用rgb2gray能转换，ind2gray却不能呢？？？imhist(I);J = imnoise(I,'salt %26amp; pepper',0.08);% K = medfilt2(J);imshow(J);%figure,imshow(K)Z= V0(J,3,3); %模板为3*3的矩阵，矩阵越大，计算量越大figure, imshow(Z)toc说明：计算程序运行时间的方式：tic;程序;toc(2)matlab自带的中值滤波函数：medfilt2( )判断图像文件的类型：In = imread('D:\sp.png');P= isind('D:\sp.png')P= isrgb('D:\sp.png')效果如下：图片处理前图片处理后3.改进版（在原版修改基础上）：传统的中值滤波中“中值”一般取“中位数”，即所有元素排序后中间位置上的元素值。