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NI视觉助手教程 7.2 滤波

时间:2013-10-29来源:机器视觉网http://shixinhua.com 作者:石鑫华机器视觉网 点击:
NI Vision Assistant视觉助手教程

第七章 图像处理-Grayscale灰度

第二节 Filters滤波

石鑫华机器视觉网:Filters滤波,可以有效改善图像的质量,使图像处理系统更稳定。因此,当图像质量本身并不是非常理想时,可以考虑使用滤波函数进行滤波,从而得到更加理想的图像。
Filters滤波函数在视觉助手中的位置如下图1所示:
图1 Filters滤波
图1 Filters滤波
点击滤波函数后,进入滤波函数界面,与上节中的查找表函数类似,滤波函数也是默认双窗口界面。如下图所示:
图2 Filters滤波函数界面
图2 Filters滤波函数界面
图3 Filters滤波函数设置
图3 Filters滤波函数设置
滤波函数的选项卡非常简单,仅有一个Filters选项卡。滤波函数中有多个不同的滤波器,每个滤波器的参数设置略有不同,处理后的效果也不一样。同样的滤波器,对于不同图像的处理得到的效果也会明显不一样。加载本节中的两个图片,分别看一下每个滤波器设置与效果差异,为了看到具体的一些细节,这里的图像使用的是放大的图像。

Smoothing-Low Pass平滑-低通滤波器

图4 Smoothing-Low Pass平滑-低通滤波器
图4 Smoothing-Low Pass平滑-低通滤波器
图5 Smoothing-Low Pass平滑-低通滤波器
图5 Smoothing-Low Pass平滑-低通滤波器
图4为演示的是一个液晶屏的图像,其中有许多的灰尘,在图像中表现为白色的小点。使用低通滤波器,可以有效的过滤掉原始图像中孤立的高亮小白点,从而使图像更纯净。图5中演示的是视觉助手自带的图片Metal中的图片。因为并没有高亮的孤立小白点,所以滤波效果不明显,只是在图像的边缘位置变得模糊更平滑一些。
低通滤波器,顾名思义就是只有低频的信号可以通过,而高频的信号将被截止。其作用是使用消除细节和模糊边缘的方式来平滑图像。因此在图4中的许多的孤立的高亮小白点,都被过滤掉了。
图6 Low Pass低通滤波器参数
图6 Low Pass低通滤波器参数
在低通滤波器中,有Kernel Size内核尺寸、Kernel内核系数、Filter Size X滤波器尺寸X、Filter Size Y滤波器尺寸Y、Tolerance%公差百分比、Divider被除的总数(与内核相关)等几个参数。其中灰色的表示不可用,也就意味着这个参数是其它滤波器使用的设置。
Kernel Size内核尺寸,指定了内核结构的尺寸大小,可以从3x3、5x5、7x7一直到199x199,内核是一个二维的数组结构,数组的大小都是奇数。
Kernel内核:用于指定内核的具体的内核系数。即右边的二维数组。其中的数据都是加载默认的系数,可以尝试修改部分系数,以达到更好的图像效果。
Filter Size滤波器尺寸,是低通滤波器和中值滤波器使用的参数。滤波器尺寸越大,则可以过滤越大的高亮小点,图像边缘受噪声干扰也会越少,图像的边缘也会变得越模糊,同时计算量也会增加,因此对图像的影响也就越大。
10 10 10 10 10
10 20 20 20 10
10 190 30 20 10
10 10 20 20 10
10 10 10 10 10
 
作为一个图像处理应用开发者来讲,其实不需要深入了解各算法的底层如何实现。只需要了解某个函数的功能如何、有什么样的效果即可。如上表所示,中间像素值为30的像素点,如果使用3×3的尺寸,使用均值法,则其值应该为(20*7+190+30)/9=40。这时这个点明显会比周围的点值要高,可能会被当成噪点。而如果使用5×5的尺寸,使用均值法则其值应该是(20*7+190+30+10*16)/25=21。这时的值就非常接近其邻域的值了。
图7 滤波器尺寸为3时的滤波效果-影响较小
图7 滤波器尺寸为3时的滤波效果-影响较小
图8 滤波器尺寸为9时滤波效果-影响较大
图8 滤波器尺寸为9时滤波效果-影响较大
Tolerance%公差百分比:即低通所占的百分比,设置的值越小,则能通过低通滤波器的频谱越少,过滤掉的高频成分越多,对图像的影响越大,值越大,则表示可以接受的频谱越多,则影响越小。
图9 公差百分比为10%时-过滤效果明显
图9 公差百分比为10%时-过滤效果明显
图10 公差百分比为80%时-过滤效果一般
图10 公差百分比为80%时-过滤效果一般

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