12-Halcon机器视觉实例入门：图像滤波
图像滤波
1 均值滤波
mean_image算子实现均值滤波，其原型如下：
- mean_image(Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight : )
其中，参数Image为输入参数；ImageMean为输出参数；MaskWidth均值滤波窗口的宽度；MaskHeight为均值滤波窗口的高度；
* 图像均值滤波
*读取图像
read_image(src,'fabrik')
* 添加噪声
add_noise_white(src,src_noise,10)
* 窗口为3x3
mean_image(src,result_3x3,3,3)
* 窗口为9x9
mean_image(src,result_9x9,9,9)
dev_display(result_3x3)
原图像：
噪声图像
均值滤波，窗口3x3滤波结果：
2 中值滤波
median_image算子实现中值滤波，其原型如下：
- median_image(Image : ImageMedian : MaskType, Radius, Margin : )
其中，参数Image为输入图像；ImageMedian为输出图像；MaskType为滤波类型，类型有circle, square；Radius为滤波窗口大小；Margin为边缘填充类型，建议值：‘mirrored’, ‘cyclic’, ‘continued’, 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180, 210, 240, 255。
median_image(src,result,'circle',3,'mirrored')
dev_display(result)
滤波结果：
3 高斯滤波
gaussian_image算子实现高斯滤波，其原型如下：
- gauss_filter(Image : ImageGauss : Size : )
其中，参数Image为输入参数；ImageGauss为输出图像；Size为滤波窗口的大小。
``
- 图像高斯滤波
*读取图像
read_image(src,‘fabrik’)
-
添加噪声
add_noise_white(src,src_noise,10) -
窗口为3x3
gauss_filter(src,result,3)
dev_display(result)
``
滤波结果：
4 导向滤波.
guided_filter算子实现导向滤波。其原型如下：
- guided_filter(Image, ImageGuide : ImageGuided : Radius, Amplitude : )
其中，参数Image为输入图像；ImageGuide为输入导向图像；ImageGuide为输出图像；Radius为滤波窗口大小；Amplitude控制边缘平滑度；
* 图像导向滤波
*读取图像
read_image(src,'fabrik')
* 添加噪声
add_noise_white(src,src_noise,10)
* 导向滤波
guided_filter(src,src,result,3,20)
dev_display(result)
运行结果：
5 双边滤波
bilateral_filter算子实现双边滤波。其原型为：
- bilateral_filter(Image, ImageJoint : ImageBilateral : SigmaSpatial, SigmaRange, GenParamName, GenParamValue : )
其中，参数Image为输入图像；ImageJoint为输入连接图像；ImageBilateral为输出图像；SigmaSpatial高斯最近大小；SigmaRange高斯近似值；GenParamName，GenParamValue为常规参数名称（sampling_method’, ‘sampling_ratio’）及其对应值（ ‘grid’, ‘poisson_disk’, ‘exact’, 0.5, 0.25, 0.75, 1.0）。
* 图像双边滤波
* 读取图像
read_image(src,'fabrik')
* 添加噪声
add_noise_white(src,src_noise,20)
* 双边滤波
bilateral_filter(src_noise,src_noise,result,5,20,[],[])
dev_display(result)
程序结果：
