halcon中图像处理惩罚及图像滤波

图像滤波简介
图像滤波的方法主要分为两大类：空间域方法和频域方法。
空间域方法是以对图像的像素直接举行处理惩罚为基础，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等；频域方法则是以修改图像在傅里叶变换空间的值为基础的，包括高通滤波、低通滤波、同态滤波等。
1.空间域图像滤波
图像空间域处理惩罚是指处理惩罚构成图像的每个像素，也就是直接对像素的值举行操作的过程。
基于空间的灰度图像滤波主要是借助一个模板图像对输入图像的一个邻域举行处理惩罚。根据他的功能不同可分为两大类：
（1）图像平滑处理惩罚：做法是对图像举行低通滤波，目标是暗昧或消除图像中的噪声
（2）图像锐化处理惩罚：做法是对图像举行高通滤波，目标是增强被暗昧的图像细节信息
无论是平滑还是锐化，都是利用模板卷积运算实现的。步调如下：
（1）将模板在图像中滑动，并将模板中央与图中某个像素位置重合
（2）将模板上的系数与模板下对应的图像像素相乘
（3）将全部乘积相加
（4）将和赋值给图中对应模板中央位置的像素作为输出
2.均值滤波
均值滤波是一种线性平滑滤波。基本头脑是用某像素邻域几个像素的均匀值代替此像素原来的灰度值。
算子mean_image
由于图像中的全部像素都到场均值盘算，因此如果噪声点很多

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