1.算法仿真效果
matlab2022a/Vivado2019.2仿真结果如下：
通过matlab产生带噪声医学图片：
FPGA仿真：
通过MATLAB读取FPGA的仿真数据，并显示滤波后图像：
2.算法涉及理论知识概要
中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。
在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是图像处理中的一个常用步骤，它对于斑点噪声（speckle noise）和椒盐噪声（salt-and-pepper noise）来说尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用。
中值滤波器的主要思想是通过入口来遍历信号入口，用邻居入口的中值替换每个入口。邻居的模式被称为“窗口”，它通过入口滑动，覆盖整个信号。对于一维信号，最明显的窗口只是前后几项，而2D（或更高维）信号（如图像）则可能有更复杂的窗口模式（如“盒子”或“十字”模式）。请注意，如果窗口中有奇数个条目，则中位数很容易定义：在窗口中的所有条目都按数字排序之后，这只是中间值。对于偶数的条目，有不止一个可能的中位数。
通常，大部分的计算工作和时间花费在计算每个窗口的中值上。由于滤波器必须处理信号中的每个条目，对于像图像这样的大信号，这个中值计算的效率是确定算法运行速度的关键因素。上面描述的天真的实现将窗口中的每个条目进行排序以找到中间值；然而，由于只需要列表中的中间值，所以选择算法可以更有效。此外，某些类型的信号（通常是图像的情况）使用整数表示：在这些情况下，直方图因为从窗口到窗口更新直方图是简单的，并且找到直方图的中值并不特别繁琐，所以中值可以更有效得多。
中位数滤波的主要思想是逐条运行信号，用相邻条目的中位数替换每个条目。邻居的模式被称为窗口，它在整个信号上逐条滑动。对于一维信号来说，最明显的窗口只是前面和后面的几个条目，而对于二维（或更高维度）数据来说，窗口必须包括给定半径或椭圆区域内的所有条目（即中位数滤波器不是一个可分离的滤波器）。
中位数滤波是一种平滑技术，线性高斯滤波也是如此。所有的平滑技术都能有效地去除信号的平滑斑块或平滑区域的噪声，但对边缘有不利的影响。但通常情况下，在减少信号中的噪声的同时，保留边缘也很重要。例如，边缘对于图像的视觉外观是至关重要的。对于小到中等程度的高斯噪声，在给定的固定窗口大小下，中值滤波器在去除噪声的同时保留边缘方面明显优于高斯模糊。然而，对于高水平的噪声，它的性能并不比高斯模糊好多少，而对于斑点噪声和盐和胡椒噪声（冲动噪声），它特别有效。正因为如此，中值滤波在数字图像处理中得到了非常广泛的应用。
3.Verilog核心程序
wire [7:0] max1, mid1, min1;
submed submed_u1(
.clk (i_clk),
.rst (i_rst),
.images({R11,R12,R13}),
.max (max1),
.mid (mid1),
.min (min1)
);
wire [7:0] max2, mid2, min2;
submed submed_u2(
.clk (i_clk),
.rst (i_rst),
.images({R21,R22,R23}),
.max (max2),
.mid (mid2),
.min (min2)
);
wire [7:0] max3, mid3, min3;
submed submed_u3(
.clk (i_clk),
.rst (i_rst),
.images({R31,R32,R33}),
.max (max3),
.mid (mid3),
.min (min3)
);
wire [7:0] min_max1;
submed submed_u11(
.clk (i_clk),
.rst (i_rst),
.images({max1,max2,max3}),
.max (),
.mid (),
.min (min_max1)
);
wire [7:0] mid_mid1;
submed submed_u12(
.clk (i_clk),
.rst (i_rst),
.images({mid1,mid2,mid3}),
.max (),
.mid (mid_mid1),
.min ()
);
wire [7:0] max_min1;
submed submed_u13(
.clk (i_clk),
.rst (i_rst),
.images({min1,min2,min3}),
.max (max_min1),
.mid (),
.min ()
);
submed submed_u44(
.clk (i_clk),
.rst (i_rst),
.images({min_max1,mid_mid1,max_min1}),
.max (),
.mid (o_medfilter),
.min ()
);
endmodule