①设定滤波器模板大小,如取5×5模板;

②将模板在图中漫游,并将模板中心与图中某一象素位置重合;

③读取模板下各对应象素的灰度值;

④将这些灰度值从小到大排成一列;

⑤找出这些值里排在中间的一个;

⑥将这个中间值赋给对应模板中心的象素。

由以上过程可以看出,中值滤波器的主要功能就是让与周围象素值的灰度差比较大的象 素改取与周围象素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点。

上述中值滤波的方法仅用于灰度图像,IMAQ Vision可以将其延伸至彩色图像 的处理,处理方法为:

①从原始32位彩色图象中分别抽取红、绿、蓝三色调色板。IMAQ Vision中一幅彩色图 象中R、G、B是用一32位的整数表示,第二个八位为R值,第三个八位为G值,第四个八位 为B值。如图1所示:

基于虚拟仪器技术实现实时图象采集视觉系统的应用方案

图1

②分别对红、绿、蓝色调模板(8位)进行中值滤波处理。和低通线性滤波器相比,中 值滤波器能够在衰减随机噪声的同时不使边界模糊,确保了精确的籽粒尺寸特征。

③处理之后的红、绿、蓝调色板根据相应的位运算取代原始图象的色调模板,生成新 的、剔除了噪声的32位彩色图象。

(2)彩色图像的二值化处理

采用RGB阈值处理算法,而非通常采用的灰度阈值算法,能够保证系统具有更高精度的 阈值运算结果,在光照条件较差的情况下,仍然能够得到处理质量良好的二值图象。采用传 统的灰度阈值算法,必须要求原始图像的目标对象与背景有较大的灰度差,才可能取得较好 的处理结果,因此必须对光照环境有较高的要求。试验证明,这种方法简便、有效,对后续 处理奠定了非常好的基础,但也需要花费时间对三色阈值进行人工调整。