【Halcon视觉】图像滤波

本文介绍了图像滤波的三种主要方法:均值滤波通过计算周围像素的平均值来去噪,但可能导致边缘模糊;中值滤波利用像素值的中位数来保护边缘,适用于去除椒盐噪声;高斯滤波则是基于加权平均,权重随距离目标点增加而减小,能更好地平滑图像。

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        图像滤波的目的是“去噪”。常见的滤波方式有三种:均值滤波,中值滤波,高斯滤波。

一.均值滤波

        均值滤波是指,任意一点的像素值,都是周围N*M个点的像素值的平均值。

二.中值滤波

        在使用领域平均值,实现去噪时,边缘也会变得模糊,因此有了中值滤波,任意一点的周围,N*M个点,将这些点的像素值,按照从大到小的顺序排列,取中位数,作为目标点的像素值。

三. 高斯滤波

        图像上任意一点,对周围N*M个点,进行加权计算。距离目标点较近的点,权重更大,距离目标点较远的点,权重更小。所有点的权重值之和为1。



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