图像处理滤波应用(Halcon)

1.增强对比度：halcon算子 equ_histo_image (GrayImage, ImageEquHisto)

2.空间滤波基础

滤波指接受或拒绝一定的频率分量。低通滤波器的最终效果是模糊（平滑）一副图像。空间滤波器由（1）一个领域（典型地是一个较小的矩形），（2）对该邻域包围的图像元素执行的预定义操作组成。滤波产生一个新像素，新像素的坐标等于邻域中心的坐标，像素的值是滤波操作的结果。

2.1平滑空间滤波器

平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于预处理任务中，如在大目标提取前去除图像中的一些琐碎细节，以及桥接直线或曲线的缝隙。

均值滤波器mean_image(Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight : )；

中值滤波器median_image(Image : ImageMedian : MaskType, Radius, Margin : )

高斯滤波器gauss_image(Image : ImageGauss : Size : )

当图像细节与滤波器模板近似相同时，图像中一些细节受到的影响较大。

2.2锐化空间滤波器

目的突出灰度的过渡区域

二阶微分在增强细节方面要比一阶微分好得多，是一个适合锐化图像的理想特性。

laplace算子laplace(Image : ImageLaplace : ResultType, MaskSize, FilterMask : )

该算子强调的是图像中灰度的突变，并不强调灰度级缓慢变化的区域。这将产生把浅灰色边线和突变点叠加到暗色背景的图像。将原图像和laplace图像叠加在一起的简单方法，可以复原背景并保持laplace锐化处理的效果。