VMS có khả năng thực hiện một số loại bộ lọc hình ảnh khác nhau để giúp đo lường dễ dàng hơn. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng chức năng filter_image (IMAGE InputImage, INTEGER FilterType, INTEGER Radius, IMAGE OutputImage). Các tham số cho hàm như sau:
- InputImage - Hình ảnh mà bộ lọc sẽ được áp dụng
- FilterType - Tham số chỉ định bộ lọc nào sẽ sử dụng
- Bán kính - Đây là kích thước của bộ lọc sẽ được áp dụng cho hình ảnh tính bằng pixel. Ví dụ: khi chạy bộ lọc làm mịn với bán kính 5, điều này sẽ tính trung bình mỗi pixel với tất cả các pixel xung quanh trong bán kính 5 pixel.
- OutputImage - Hình ảnh được lọc.
Có tổng cộng 7 bộ lọc có thể được sử dụng với chức năng này. Dưới đây là 3 cái được sử dụng phổ biến nhất và chúng được sử dụng để làm gì.
Bộ lọc làm mịn
Bộ lọc làm mịn chạy bộ lọc trung bình động trên mỗi pixel trong một hình ảnh. Mỗi pixel được thay thế bằng giá trị trung bình của các pixel xung quanh. Kích thước của bộ lọc được chỉ định bởi tham số bán kính. Bộ lọc làm mịn đặc biệt hữu ích khi cố gắng loại bỏ nhiễu trong ảnh. Nhược điểm của bộ lọc này là các cạnh cũng được làm mịn.

Bộ lọc trung vị
Bộ lọc trung vị hoạt động tương tự như bộ lọc làm mịn, nhưng thay vì thay thế mọi pixel bằng giá trị trung bình của các pixel xung quanh, nó sẽ thay thế nó bằng giá trị trung bình. Điều này đặc biệt hữu ích để giảm lượng tiếng ồn thưa thớt chẳng hạn như tiếng trầy xước. Bộ lọc trung vị có thêm lợi ích là thường bảo toàn các cạnh.

Bộ lọc tương phản
Bộ lọc tương phản hoạt động bằng cách làm nổi bật bất kỳ khu vực nào trong hình ảnh có cạnh sắc nét. Bộ lọc này hữu ích khi cố gắng làm nổi bật các cạnh, đặc biệt khi cường độ của nền không xác định hoặc thay đổi. Bộ lọc này cũng rất hữu ích để phát hiện lỗi.

Các vấn đề trong tương lai của Tầm nhìn XEM sẽ bao gồm các chủ đề thú vị như cảm biến lệch trục, cấu tạo tính năng và thú vị với các đốm màu. Hãy cho chúng tôi biết bạn muốn đề cập đến chủ đề nào. Gửi đề xuất của bạn qua email tới Applications@viewmm.com.