halcon图像去噪—导向滤波

前言

针对图像中的噪声去除以及需要保留图像边缘的场景，我们可以使用Halcon的导向滤波算子来去除噪声。

1、导向滤波原理

对引导图通过数学推导，可以得到一个结果，这个结果就是图像梯度的大小，在引导图的平坦区域（梯度小），滤波器进行类似均值滤波的强平滑；在引导图的边缘处（梯度大），则基本不进行平滑，这样操作的结果就是保留了边缘。

2、halcon算子应用

dev_open_file_dialog ('read_image', 'default', 'default', Selection)
read_image (Image, Selection)
guided_filter (Image, Image, ImageGuided,10, 20)

导向滤波guided_filter算子总共有5个参数，如下：

第1个参数是输入图像

第2参数是引导图像，引导图像既可以和输入图像一致，也可以使用一个不含有噪声的良品图（推荐），良品图更可以反应图像灰度梯度的变化。

第3个参数输出图像

第4个参数是滤波器大小，值越大，平滑区域越大，细节保留越少

第5个参数是区分"边缘"与"平滑区域"的阈值（振幅），振幅越大，相当于小于这个振幅值的都被认为不是边缘，所以被平滑的边缘越多。

3、图像处理后效果

1）处理前

2）处理后

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