图像增强

目的：为了突出图像细节

方式 直方图均衡化

增强对比度

去焦

直方图均衡化

直方图其实就是从图像的灰度值入手，建立一个灰度值在 0-255 的直方图，统计每个灰度值在直方图中出

现的次数，然后将直方图均衡化操作，使得像素分布更加均匀，从而增强图像亮度

read_image (Vessel, 'vessel')

equ_histo_image (Vessel, ImageEquHisto)

增强对比度

对图像边缘和细节进行增强

read_image (Meningr4, 'mreut')

emphasize (Meningr4, ImageEmphasize, 7, 7, 1.5)

dev_set_part (134, 90, 257, 226)

dev_display (Meningr4)

stop ()

dev_display (ImageEmphasize)

read_image (Vessel, 'vessel')

scale_image_max (Vessel, ImageScaleMax)

处理失焦

一些对焦不准的图像，模糊不清，这时需要锐化操作

dev_close_window ()

dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle)

dev_set_part (0, 0, 479, 639)

read_image (Image, 'datacode/ecc200/ecc200_cpu_015')

shock_filter (Image, SharpenedImage, 0.5, 10, 'laplace', 1.5)

dev_display (SharpenedImage)

大林上位机机器视觉，_常州电工培训_常州PLC培训_常州机器视觉培训_常州上位机培训_常州工业机器人培训，最适合电工及plc编程人员学习的上位机机器视觉课程 大林老师：15861139266（微信同号）

图像平滑与去噪

有时候拍摄的图像会存在杂点和噪声，对于比较均匀的噪声，可以通过算法消除

均值滤波

中值滤波

高斯滤波

光照不均处理

图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，去噪分为时域去噪和频

域去噪，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性

和可靠性。常见的滤波方式有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

均值滤波 mean_image

均值滤波又称作邻域平均法，是典型的线性滤波算法，理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出

来的平均值替换图像中每个像素。

从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器（让图像的低频部分（暗）通过，通常弱化边

缘，会得到比较平缓的图像），高频信号（亮）将会去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平

滑，模糊等功能。因为此方法不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从

而使图像变得模糊。采样 Kernel 数据通常是 3X3 的矩阵，如下表示：

从左到右从上到下计算图像中的每个像素，最终得到处理后的图像。均值滤波可以加上两个参数，即迭代

次数，Kernel 数据大小。一个相同的 Kernel，但是多次迭代就会效果越来越好。同样，迭代次数相同，

Kernel 矩阵越大，均值滤波的效果就越明显。

优点：对图像内部的噪声及模糊图像有很好的作用。

缺点：使用均值滤波计算均值会将图像中的边缘信息与特征信息“模糊”掉，丢失很多特征。

dev_update_pc ('off')

dev_update_var ('off')

dev_update_window ('off')

read_image (Image, 'circle_plate')

mean_image (Image, ImageMean, 9, 9)

中值滤波—median_Image

中值滤波也是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好。

它的基本原理是计算出数字图像中的一点的一个邻域中的各点值的中值（中间值），并使用该中值将将该

点原值代替。可以理解为使用一个窗口沿图像移动，用窗口内所有象素灰度的中值来代替窗口中心位置的

象素灰度。窗口根据需要定义，可以是 3* 3，5 *5 的方形、十字形或者圆形等。

大林上位机机器视觉，_常州电工培训_常州PLC培训_常州机器视觉培训_常州上位机培训_常州工业机器人培训，最适合电工及plc编程人员学习的上位机机器视觉课程 大林老师：15861139266（微信同号）

输入参数：

Image ：输入图像(byte*/int2’/ uint2’/ int4’/real’);

MaskType：滤波模板 类型，默认 circle.参考: circle 圆， square 正方形，

circle：这个掩码是由一个半径为 Radius 的圆内的像素组成。

square：这个掩码是由一个边长为 2*Radius 的正方形内的像素组成。

Radius：过滤半径，默认 1。参考：1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 19, 25, 31, 39, 47, 59 , 1 Margin:

边沿处理，默认 ‘mirrored’ 。参考：‘mirrored’,‘cyclic’,‘continued’,0, 30, 60, 90, 120,

150, 180，210，240，255。

可以通过参数 Margin 选择几种边界处理进行过滤：

gray value：假定图像边界之外的像素是恒定的（具有指定的灰度值）。

continued：边界像素的连续。

cyclic：图像边界的循环连续。

mirrored：图像边界处的像素反射。

输出参数：lmageMedian 谕出中值滤波处理后的图像(byte/int2 / uint2 / int4 / real)

read_image (Image, 'mreut')

median_image (Image, ImageMedian, 'circle', 3, 'mirrored')

dev_set_part (111, 205, 111 + 70, 205 + 70)

dev_display (Image)

stop ()

dev_display (ImageMedian)

注意 ：该方法对孤立噪点比较有效，但滤波器尺寸 不能太大，太大就模糊

高斯滤波—gauss_filter

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯

滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加

权平均后得到。可以理解为用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域

内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

优势：消除高斯噪声。

read_image (Image, 'mreut')

gauss_filter (Image, ImageGauss, 5)

dev_set_part (111, 205, 111 + 70, 205 + 70)

dev_display (Image)

stop ()

dev_display (ImageGauss)

光照不均处理

由于拍摄环境的光照变化导致图像受光不均匀

read_image (Image, 'fabrik')

illuminate (Image, ImageIlluminate, 101, 101, 0.7)

一、课程目标

本公司本着为工控事业培育和输出从电工基础到机器视觉的人才理念，着力于让小白成为工控业专家为目标。

大林上位机视觉软件培训专家特开设从电工基础、PLC、运动控制、上位机、工业机器人、机器视觉培训课程，为实现工业4.0事业而不懈努力。

机构课程全程真实教学、实干为主，不装逼，不扯淡，只唠干货，能做项目！！

二、老师介绍

大林老师

是专业从事上位机视觉软件的开发与培训，多年从事上位机机器视觉相关项目开发，对电气人员学习C#开发视觉软件有独到的见解，即使您是零基础或只要从事过电气自动化相关工作的学员都能够轻松快速学会。

三、校区介绍

大林上位机机器视觉培训机构，分为两个校区，苏州校区（苏州木渎），常州校区（常州新北）

四、硬件设施

校区提供2000多平方的实训基地，完美的设备硬件配套，可以做到边学习边操作，鉴于本机构隶属于某自动化公司，学员可以配合边学习边配合公司开发人员完成项目，这样学习起来事半功倍

五、毕业服务

学业完成后本公司可以择优录取，在我们自动化公司的实习，解决您的后顾之忧

六、课程对象

1.零基础无任何相关知识

2.有电气及PLC编程基础的更容易入手

3.需要系统性提升整体能力

4.跨行业转型

5.想拥有一份体面高收入

6.对自己前途迷茫

7.学历低英语不好

七、课程特色

为您量身提供零基础快速成为上位机及机器视觉软件开发专家的学习方案

承接企事业单位定制个性化学员集体培训。

八、课程内容

小白亦可通过学习成为工业软件开发专家，从电气图，到梯形图，到高级语言SCL，再到C#，突破高级语言难的瓶颈，轻松掌握。

从零开始，从电气基本元件入手，跟随课程递进学习，PLC，工业机器人，数据库，运动控制器，上位机，机器视觉，统统一网打尽。

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九、授课方式

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