【前言】

在圖像預處理過程中有中值濾波、均值濾波、高斯濾波等，本次主要研究中值濾波。中值濾波是消除圖像噪聲最常見的手段之一，特別是消除椒鹽噪聲，中值濾波比均值濾波更好。它的基本原理是計算出數(shù)字圖像中的一點的鄰域中的各點值的中值(即中間值)，并使用該中值將該點原值替代。

新建一個3*3掩碼對圖像進行預處理

①將掩碼從左往右、從上往下依次與圖像進行重合。

②中心點的值即這九個點的值從小往大排列，之后取中間值替代中心點的值。

對應的算子(函數(shù))為：

Median_Image(Image:ImageMedian:MaskType,Radius,Margin)

代碼解析：

Image:輸入圖像ImageMedian:輸出圖像，濾波后的圖像。MaskType:濾波模板，默認：Circle 參考：Circle 這個掩碼是由一個radius的圓內的像素組成；Square 這個掩碼是由邊長2*Radius的正方形內的像素組成。Radius:過濾半徑，默認 1 Margin：邊緣處理 默認 ‘mirrored’、‘cycle’、‘Continued’、0、30、60、90、120、150、180、210、240、255可以通過Margin選擇幾種邊界處理進行過濾Gray value：假定圖像邊界之外的像素是恒定的(具有指定的灰度值)Continued:邊界像素的連續(xù)Cyclic：圖像邊界的循環(huán)連續(xù)Mirrored:邊界圖像處的像素反射

素顏：

美顏：

秒變美眉：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的中值滤波_Halcon联合C#编程自学笔记三之中值滤波的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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