机器视觉—ing
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实例详解如何选择滤波算法

在机器视觉中，图像滤波器无处不在。例如，它们用于减少图像噪声，改善对比度或检测边缘。本文将向您介绍MVTec HALCON中一些最常用的滤波器，它们是如何工作的以及可以用于什么。

mean_image：均值滤波器

首先，我们读取具有背景纹理的示例图像。我们的目标是在不改变实际信息的情况下删除背景纹理。让我们从一个易于理解的通用运算符开始：mean_image。

在生成的图像中，背景纹理已被很好地去除，但是很多相关信息已经丢失。那么，此滤波器如何工作？

为了调用mean_image, 我们指定了掩码大小。

*Halcon mean_image 函数原型
mean_image(Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight : )

read_image(Image,'plan_01')
mean_image(Image,Mean,3,3)

对于每个像素，将创建具有指定宽度和高度的蒙版。然后，我们在此蒙版中获取灰度值并计算平均值。将该平均值分配给中心像素。因此，图像滤波后非常均匀平滑。

实例详解如何选择滤波算法_第1张图片

另一个类似的运算符是median_image。

median_image：中值滤波器

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