工業(yè)機器視覺基礎(chǔ)教程-HALCON第5章圖像濾波課件

1、第5章 圖像濾波空間域濾波 頻域圖像濾波學習目標掌握熟悉掌握掌握灰度圖像空間域濾波的原理及常用濾波方法：中值濾波、均值濾波、高斯濾波。13熟悉相應的Halcon算子和參數(shù)2掌握灰度圖像頻域濾波的原理及常用濾波方法：低通濾波、高通濾波、帶通濾波。目錄空間域圖像濾波5.25.1圖像濾波簡介頻域圖像濾波5.3知識架構(gòu)5.1 圖像濾波簡介1圖像濾波的概念2圖像濾波的分類知識架構(gòu)5.2 空間域圖像濾波1均值濾波2【案例】均值濾波器的應用3高斯濾波4中值濾波56三種濾波方法的比較【案例】分析液體中的顆粒知識架構(gòu)5.3 頻域圖像濾波1頻域濾波原理2頻域低通濾波3頻域低通濾波器的應用4頻域高通濾波5【案例】應

2、用高斯高通濾波器提取圖像輪廓知識架構(gòu)5.3 頻域圖像濾波6頻域的帶阻/帶通濾波器7【案例】應用帶阻濾波器進行劃痕檢測5.1 圖像濾波簡介圖像濾波的概念概念：圖像濾波是在盡量保留圖像細節(jié)特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制。5.1 圖像濾波簡介2. 圖像濾波的分類空間域濾波：空間域方法是以對圖像的像素直接進行處理為基礎(chǔ)，包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。頻域濾波：頻域方法是以修改圖像在傅里葉變換空間的值為基礎(chǔ)的。包括高通濾波、低通濾波、同態(tài)濾波等。5.2 空間域圖像濾波圖像中(x,y)點的33鄰域5.2 空間域圖像濾波 基于空間的灰度圖像濾波主要是借助一個模板圖像對輸入圖像的一個鄰域進行處理。

3、根據(jù)功能不同可以分為兩大類：一類叫做圖像平滑，做法是對圖像進行低通濾波，其目的是模糊或者消除圖像中的噪聲；一類是圖像銳化，做法是對圖像進行高通濾波，其目的是增強被模糊的圖像細節(jié)信息。 無論是平滑還是銳化，都是利用模板卷積運算實現(xiàn)的。實現(xiàn)步驟如下：（1）將模板在圖中滑動，并將模板中心與圖中某個像素位置重合。（2）將模板上的系數(shù)與模板下對應的圖像像素相乘。（3）將所有乘積相加。（4）將得到的和賦值給圖中對應模板中心位置的像素作為輸出。5.2 空間域圖像濾波均值濾波 圖像在傳輸過程中，由于干擾影響，基本每幅圖像都包含某種程度的噪聲。在大多數(shù)情況下，圖像噪聲的特點是空間不相關(guān)的，而圖像的灰度應該是相對

4、連續(xù)變化的，一般不會突然變大或者變小，而噪聲點與其鄰近的像素顯著不同。 均值濾波是一種線性平滑濾波。它的基本思想是用鄰域幾個像素灰度值的平均值來代替一個像素原來的灰度值。這種處理減小了圖像灰度的尖銳變化，由于典型的隨機噪聲就表現(xiàn)為灰度級的尖銳變化，因此，這種方法可以實現(xiàn)圖像的減噪和平滑。5.2 空間域圖像濾波均值濾波 5.2 空間域圖像濾波均值濾波 均值濾波算法簡單，但是由于圖像中自然存在的邊緣同樣也是反映圖像中灰度的尖銳變化，所以均值濾波的主要缺點是在降低噪聲的同時會使圖像變模糊，特別是在圖像中的物體邊緣和細節(jié)處更加明顯。而且做均值濾波時所使用的鄰域越大，在去噪能力增強的同時圖像模糊程度越嚴

5、重。均值濾波可以用于對圖像進行預處理，比如，在提取大的目標之前去除圖像中一些瑣碎的細節(jié)、橋接直線或曲線的縫隙。 在HALCON中均值濾波的算子為mean_image：mean_image(Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight : )5.2 空間域圖像濾波均值濾波 均值濾波算法中將鄰域中所有的點都參與均值計算，因此如果噪聲點很多，而且噪聲點的灰度值跟原本的圖像像素值差異比較大，比如椒鹽噪聲，那么均值濾波的效果就很不理想。5.2 空間域圖像濾波2. 【案例】B值濾波器的使用為HALCON中的例圖“circular_barcode”添加噪聲，并用不同大小

6、模板對圖像進行均值濾波，觀察比較濾波效果。5.2 空間域圖像濾波高斯濾波高斯濾波就是對整幅圖像進行加權(quán)平均的過程，每一個像素點的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素點的值經(jīng)過加權(quán)平均后得到?？梢岳斫鉃橛靡粋€模板（或稱卷積、掩模）掃描圖像中的每一個像素，用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點的值。高斯模板實際上也就是模擬高斯函數(shù)的特征，具有對稱性并且數(shù)值由中心向四周不斷減小。高斯濾波器是一種帶權(quán)的平均濾波器，適用于消除高斯噪聲，廣泛應用于圖像處理的減噪過程。高斯函數(shù)是正態(tài)分布的密度函數(shù)。正態(tài)分布是一種鐘形曲線，越接近中心，取值越大，越遠離中心，取值越小。5.2 空間域圖像濾波高斯

7、濾波高斯濾波就是對整幅圖像進行加權(quán)平均的過程，每一個像素點的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素點的值經(jīng)過加權(quán)平均后得到?？梢岳斫鉃橛靡粋€模板（或稱卷積、掩模）掃描圖像中的每一個像素，用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點的值。高斯模板實際上也就是模擬高斯函數(shù)的特征，具有對稱性并且數(shù)值由中心向四周不斷減小。高斯濾波器是一種帶權(quán)的平均濾波器，適用于消除高斯噪聲，廣泛應用于圖像處理的減噪過程。高斯函數(shù)是正態(tài)分布的密度函數(shù)。正態(tài)分布是一種鐘形曲線，越接近中心，取值越大，越遠離中心，取值越小。5.2 空間域圖像濾波高斯濾波高斯濾波的具體操作：用模板掃描圖像中的每一個像素，用模板確定的鄰

8、域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點的值。在HALCON中高斯濾波的算子為gauss_filter，其命令格式為：gauss_filter(Image : ImageGauss : Size : )5.2 空間域圖像濾波4. 中值濾波均值濾波和高斯濾波均屬于鄰域平均法，它們在對噪聲抑制的同時也會使得圖像變得模糊，即圖像的細節(jié)和邊緣信息會被削弱。如果既要抑制噪聲又要保持細節(jié)可以使用統(tǒng)計排序濾波方法。統(tǒng)計濾波器是一種非線性的濾波器，它根據(jù)圖像濾波器包圍的圖像區(qū)域中像素的排序結(jié)果來決定濾波后的的像素值。統(tǒng)計濾波器中最常見的是中值濾波器，顧名思義，它是將像素鄰域內(nèi)灰度值排序后以中值代替該像素的

9、值。中值濾波器的主要功能是使擁有不同灰度的點看起來更接近于它的鄰近值，或者說去除那些相對于其鄰域像素更亮或者更暗，并且其區(qū)域小于濾波器尺寸一半的孤立像素集。5.2 空間域圖像濾波4. 中值濾波中值濾波的具體實現(xiàn)步驟：（1）將窗口在圖中移動；（2）讀取窗口內(nèi)各對應像素的灰度值；（3）將這些灰度值從小到大排成一列；（4）找出這些值中排在中間的一個；727263637236097272、72、72、72、63、63、36、9、072726363633609725.2 空間域圖像濾波4. 中值濾波在HALCON中中值濾波算子為median_image，命令格式為： median_image（Image

10、:ImageMedian:MaskType, Radius, Margin:） 其中參數(shù)含義為： Image：待處理圖像 ImageMedian：中值濾波后的圖像 Masktype：可以用來選擇中值濾波的模板形狀，可以選擇circle（圓）、square（方形） Radius：模板的大小 Margin：邊緣像素處理方法，可以選的值有g(shù)ray value（固定值）、continued（邊界元素的延續(xù)）、cyclic（圖像邊界像素的周期性延續(xù)）、mirrored（邊界像素的鏡像）等。5.2 空間域圖像濾波5. 三種濾波方式的比較圖像傳感器CCD和CMOS采集圖像過程中，由于受傳感器材料屬性、工作環(huán)

11、境、電子元器件和電路結(jié)構(gòu)等影響，會引入各種噪聲。噪聲在圖像上常表現(xiàn)為孤立像素點或像素塊。噪聲信號與要研究的對象不相關(guān)，會降低圖像的清晰度。常見的圖像噪聲有高斯噪聲、泊松噪聲、乘性噪聲、椒鹽噪聲等。5.2 空間域圖像濾波5. 三種濾波方式的比較圖像濾波是圖像預處理的重要環(huán)節(jié)，不同的濾波器適用于不同的噪聲。三種濾波算法對高斯噪聲圖像處理結(jié)果三種濾波算法對椒鹽噪聲圖像的處理結(jié)果5.2 空間域圖像濾波5. 三種濾波方式的比較從結(jié)果上看，三種濾波方法相比有以下幾個方面的特點：（1）對大的邊緣強度，中值濾波的保持邊緣信息的能力較另外兩種濾波方法要好得多，而對于較小邊緣高度，三種濾波只有很少差別。（2）中值

12、濾波可以去除孤立線或點干擾，在處理椒鹽噪聲方面有很好的效果，但對高斯噪聲的平滑效果則不如高斯濾波。5.2 空間域圖像濾波6. 【案例】分析液體中的顆粒圖為HALCON中附帶的例圖“particle”。圖中為某種液體，里面懸浮了微小顆粒，請分析出液體中的顆粒?！痉治觥繄D中存在兩種類型的對象：大的明亮物體和亮度較低的小物體（顆粒）。圖像整體上亮度分布不均勻，難以確定分割需要的全局閾值。先將大明亮物體等不需要檢測的部分去除掉，再對圖像做灰度動態(tài)閾值分割得到想要的內(nèi)容。5.2 空間域圖像濾波6. 【案例】分析液體中的顆粒read_image (Image, particle)*對圖像進行全局閾值分割t

13、hreshold (Image, Large, 110, 255)*圓角膨脹dilation_circle (Large, LargeDilation, 7.5)*返回補充圖像，即獲得去除大斑點后的圖像NotLargecomplement (LargeDilation, NotLarge)*減去除了NotLarge圖像，即去除大斑點后的圖像，減少運算reduce_domain (Image, NotLarge, ParticlesRed)*平滑處理圖像mean_image (ParticlesRed, Mean, 31, 31)*動態(tài)灰度閾值，其中Mean是參考圖像，通過與ParticlesR

14、ed為原圖，通過*對比找到鄰域確定閾值。dyn_threshold (ParticlesRed, Mean, SmallRaw, 3, light)*消除小區(qū)域(小于圓形結(jié)構(gòu)元素)和光滑的邊界地區(qū)opening_circle (SmallRaw, Small, 2.5)*顯示聯(lián)通區(qū)域connection (Small, SmallConnection)5.3 頻域圖像濾波頻域濾波原理法國數(shù)學家傅立葉提出，在滿足某些數(shù)學條件下，任何周期函數(shù)都可以表示為不同頻率的正弦和或/余弦和的形式，每個正弦和/或余弦乘以不同的系數(shù)，甚至非周期的有限函數(shù)也可以用正弦和/或余弦乘以加權(quán)函數(shù)的積分來表示。這種情況下

15、的公式就是傅立葉變換。5.3 頻域圖像濾波頻域濾波原理 用傅立葉變換表示的函數(shù)，可以通過傅立葉反變換來進行重建且不丟失信息。正是基于這個重要特征，對信號的處理可以工作在“頻率域”，在變換回函數(shù)的原始域時不丟失其它任何信息。 一幅數(shù)字圖像可定義為一個二維函數(shù)f(x,y)，其中x和y是空間（平面）坐標，f(x,y)的值被稱為圖像在該點處的灰度或強度，數(shù)字圖像又被稱為時域圖。圖像的頻率是表征圖像中灰度變化劇烈程度的指標，是灰度在平面空間上的梯度。圖像進行二維傅立葉變換得到頻譜圖，就是圖像梯度的分布圖。5.3 頻域圖像濾波頻域濾波原理 圖像與聲音頻率的對照，其中的低頻率表現(xiàn)在圖像上代表圖像的平坦、粗糙

16、的部分，高頻率表現(xiàn)在圖像上代表圖像的細節(jié)部分。 5.3 頻域圖像濾波頻域濾波原理 圖像的頻率處理是使用傅立葉變換。如果去掉圖像中的高頻部分，也就是去掉圖像的細節(jié)，圖像會變模糊；如果去掉圖像中的低頻部分，也就是消除圖像的粗略部分，會留下圖像的邊緣信息。在進行圖像的頻域處理時，首先要將圖像轉(zhuǎn)換到頻率域，然后對頻率域做處理，然后將結(jié)果轉(zhuǎn)換回原來的空間，從而完成對圖像的操作。 5.3 頻域圖像濾波頻域濾波原理HALCON中通過fft_image算子得到圖像的頻譜圖，通過fft_image_inv實現(xiàn)由頻域到實域的反變換。 HALCON中還可以通過fft_generic(Image : ImageFFT

17、 : Direction, Exponent, Norm, Mode, ResultType : )算子，來實現(xiàn)從實域至頻域，或者從頻域至實域的變換。 其中主要參數(shù)含義為：Image :輸入待變換圖像ImageFFT：輸出傅立葉變換后的圖像。Direction：變換方向?！皌o_freq”為時域到頻域變換；“from_freq”為頻域到時域的變換Norm：歸一化方法Mode：直流分量在頻譜中的位置?！癲c_cente”為頻譜中間；“dc_edge”為頻譜邊緣ResultType：輸出圖像的類型，其中“complex”為復數(shù) 5.3 頻率域圖像濾波2. 頻率域低通濾波 由于噪聲主要集中在高頻部分

18、，為去除噪聲改善圖像質(zhì)量，可以采用低通濾波器來通過低頻成分，抑制高頻成分，然后再進行逆傅立葉變換獲得濾波圖像，就可達到平滑圖像的目的。 常用的頻率域平滑濾波器有3種:理想低通濾波器、巴特沃思低通濾波器、高斯低通濾波器。（1）理想低通濾波器 它是最簡單的低通濾波器，直接“截斷”傅立葉變換中所有距變換原點的距離比指定距離D0要遠的高頻成分。理想低通濾波器頻譜圖和幅頻曲線5.3 頻率域圖像濾波2. 頻率域低通濾波 在半徑為D0的圓內(nèi)，所有頻率沒有衰減地通過濾波器，而在此半徑的圓之外的所有頻率完全被衰減掉。 圖像處理中，如果用理想低通波器對一幅圖像進行濾波處理，則會使濾波圖像產(chǎn)生“振鈴”現(xiàn)象，所謂“振

19、鈴”，就是指輸出圖像的灰度劇烈變化處產(chǎn)生的震蕩，就好像鐘被敲擊后產(chǎn)生的空氣震蕩。HALCON中創(chuàng)建理想低通濾波器相關(guān)算子為gen_lowpass( : ImageLowpass : Frequency, Norm, Mode, Width, Height : )。其中主要參數(shù)含義：ImageLowpass：輸入的圖像；Frequency：截斷頻率（即圖5-17中的D0）;Norm: 濾波器的歸一化因子;Mode：直流分量在頻域的位置；Width，Height：輸入圖像的寬和高 5.3 頻率域圖像濾波2. 頻率域低通濾波（2）巴特沃斯低通濾波器 巴特沃思低通濾波器頻譜圖和幅頻曲線，它的特點是在通

20、頻帶內(nèi)的頻率響應曲線最大限度平坦和沒有起伏，而在阻頻帶則逐漸下降為零。巴特沃思低通濾波器頻譜圖和幅頻曲線5.3 頻率域圖像濾波2. 頻率域低通濾波（3）高斯低通濾波器 高斯函數(shù)的傅里葉變換仍然是高斯函數(shù)，故高斯型濾波器不會產(chǎn)生“振鈴”現(xiàn)象。高斯低通濾波器頻譜圖和幅頻曲線5.3 頻率域圖像濾波2. 頻率域低通濾波（3）高斯低通濾波器 HALCON中可以通過gen_gauss_filter( : ImageGauss : Sigma1, Sigma2, Phi, Norm, Mode, Width, Height : )算子來生成一個高斯濾波器。 其中主要參數(shù)含義：ImageGauss：輸出的高斯

21、濾波器Sigma1：高斯濾波器在空間域主方向的標準差Sigma2：與主方向垂直方向的標準差；Phi：空間域的主方向Norm: 濾波器的歸一化因子;Mode：直流分量在頻域的位置；Width，Height：輸入圖像的寬和高5.3 頻率域圖像濾波2. 頻率域低通濾波 低通濾波器主要實現(xiàn)對圖像的模糊處理和平滑，除此之外，低通濾波器還可以實現(xiàn)斷裂圖形的連接。如圖（a）圖為通過掃描儀獲得的字符圖像，存在多處斷裂，（b）圖為（a）圖經(jīng)低通濾波處理后的圖像，從圖中可知可以得到兩個相對完整的字符，方便后續(xù)的OCR識別。 低通濾波器還可以應用于處理衛(wèi)星和航空圖像，使得圖像的細節(jié)模糊，而保留大的可識別特征，通過消

22、除不重要的特征來簡化感興趣特征的分析。5.3 頻率域圖像濾波【案例】低通濾波器的應用圖為HALCON自帶的附圖“fingeprint”，用高斯低通濾波器對該圖圖進行平滑濾波。5.3 頻率域圖像濾波【案例】低通濾波器的應用read_image (Image, fingerprint.png)get_image_size (Image, Width, Height)*生成一個高斯濾波器gen_gauss_filter (ImageGauss1, 4, 2, 0, none, rft, Width, Height)*對圖像進行傅立葉變換rft_generic (Image, ImageFFT1, t

23、o_freq, none, complex, Width)*用高斯濾波器對圖像進行平滑濾波convol_fft (ImageFFT1, ImageGauss1, ImageConvol)*濾波結(jié)果變換回空間域rft_generic (ImageConvol, ImageFFT2, from_freq, n, real, Width)5.3 頻率域圖像濾波頻率域高通濾波圖像的邊緣、細節(jié)主要位于高頻部分，而圖像的模糊是由于高頻成分比較弱產(chǎn)生的。采用高通濾波器讓高頻成分通過，使低頻成分削弱，再經(jīng)逆傅立葉變換得到邊緣銳化的圖像，從而實現(xiàn)消除模糊和突出邊緣的效果。頻率域的高通濾波器主要有：理想高通濾波器

24、、巴特沃思高通濾波器、高斯高通濾波器等。（1）理想高通濾波器理想高通濾波器的頻譜圖和幅頻曲線5.3 頻率域圖像濾波頻率域高通濾波（2）巴特沃斯高通濾波器（3）高斯高通濾波器5.3 頻率域圖像濾波5.【案例】應用高斯高通濾波器提取圖像輪廓圖為HALCON中的例圖“tooth_rim”，請用高斯高通濾波器提取圖像的輪廓。【分析】圖像的邊緣對應頻譜的高頻部分，可以通過構(gòu)造一個高頻濾波器，過濾掉圖像的低頻部分，從而得到圖像的邊緣。HALCON中沒有直接生成高斯高通濾波器的算子，需要先生成一個實數(shù)型的圖像，圖像上每個像素值為1；再生成一個高斯低通濾波器，兩者相減，從而構(gòu)造一個高通濾波器。5.3 頻率域圖

25、像濾波5.【案例】應用高斯高通濾波器提取圖像輪廓read_image (Image, tooth_rim.png)rgb1_to_gray (Image, GrayImage)get_image_size (GrayImage, Width, Height)*構(gòu)造一個高斯低通濾波器gen_gauss_filter (ImageGauss, 0.1, 0.1, 0, none, dc_center, Width, Height)*構(gòu)造一個值為0的實數(shù)型圖像gen_image_const (Image1, real, Width, Height)paint_region (Image1, Imag

26、e1, ImageResult, 1, fill)*兩者相減，構(gòu)造高斯高通濾波器sub_image (ImageResult, ImageGauss, ImageSub, 1, 0)*傅立葉變換，得到圖像的頻域圖像fft_generic(GrayImage,ImageFFT2,to_freq,-1, none, dc_center,complex)*用高通濾波器實現(xiàn)濾波convol_fft(ImageFFT2,ImageSub,ImageConvol2)*從頻域反變換回時域fft_generic(ImageConvol2,ImageResult2,from_freq,1,sqrt,dc_cen

27、ter,byte)5.3 頻率域圖像濾波5.【案例】應用高斯高通濾波器提取圖像輪廓圖5-27（a）為原圖的頻譜；圖5-27（b）為高斯高通濾波器的頻譜；圖5-27（c）為濾波后的圖像頻譜；圖5-27（d）為反變換后得到的邊緣read_image (Image, tooth_rim.png)rgb1_to_gray (Image, GrayImage)get_image_size (GrayImage, Width, Height)*構(gòu)造一個高斯低通濾波器gen_gauss_filter (ImageGauss, 0.1, 0.1, 0, none, dc_center, Width, Heig

28、ht)*構(gòu)造一個值為0的實數(shù)型圖像gen_image_const (Image1, real, Width, Height)paint_region (Image1, Image1, ImageResult, 1, fill)*兩者相減，構(gòu)造高斯高通濾波器sub_image (ImageResult, ImageGauss, ImageSub, 1, 0)*傅立葉變換，得到圖像的頻域圖像fft_generic(GrayImage,ImageFFT2,to_freq,-1,none,dc_center,complex)*用高通濾波器實現(xiàn)濾波convol_fft(ImageFFT2,ImageSu

29、b,ImageConvol2)*從頻域反變換回時域fft_generic(ImageConvol2,ImageResult2,from_freq,1,sqrt,dc_center,byte)5.3 頻率域圖像濾波6. 頻率域的帶阻/帶通濾波器帶阻濾波器指將某一頻率范圍內(nèi)的頻率分量衰減到極低水平，而讓其它范圍內(nèi)的頻率分量通過。而帶通濾波器則與之相反，它是指讓某一頻率范圍內(nèi)的頻率分量通過，而將其他范圍的頻率分量衰減到極低水平的濾波器。常見的頻率域的帶阻/帶通濾波器包括理想帶阻/帶通濾波器、巴特沃思帶阻/帶通濾波器以及高斯帶阻/帶通濾波器等。（1）理想帶阻/帶通濾波器5.3 頻率域圖像濾波6. 頻率

30、域的帶阻/帶通濾波器（2）巴特沃斯帶阻/帶通濾波器（3）高斯帶阻/帶通濾波器Butterworth帶阻濾波器的頻譜圖和幅頻曲線高斯帶阻濾波器的頻譜圖和幅頻曲線5.3 頻率域圖像濾波6. 頻率域的帶阻/帶通濾波器HALCON中創(chuàng)建帶通濾波器有如下算子:（1）gen_bandpass( : ImageBandpass : MinFrequency, MaxFrequency, Norm, Mode, Width, Height : )創(chuàng)建一個理想帶通濾波器其中主要參數(shù)含義：ImageBandpass：理想帶通濾波器；MinFrequency, MaxFrequency:濾波器的最低、最高頻率。（2

31、）gen_sin_bandpass( : ImageFilter : Frequency, Norm, Mode, Width, Height : )創(chuàng)建一個正弦形狀的帶通濾波器。Frequency：帶通濾波器距離直流分量的最大距離，值介于0和1之間。（3）gen_std_bandpass( : ImageFilter : Frequency, Sigma, Type, Norm, Mode, Width, Height : )創(chuàng)建一個高斯或正弦形狀的帶通濾波器其中主要參數(shù)含義：Sigma: 帶通濾波器的寬度，值介于0和1之間。 Type：濾波器的類型，值為gauss則為高斯濾波器，值為sin為正弦濾波器。5.3 頻率域圖像濾波7. 【案例】應用帶通濾波器進行劃痕檢測圖為HALCON中的例圖“surface_scratch”，請?zhí)崛〕鰣D中的劃痕。【分析】圖中明亮程度不一，劃痕顏色較淡，因此不能用灰度BLOB分析的方法提取出目標區(qū)域。因此，先構(gòu)造一個帶通濾波器，用于去除背景光線的干擾，再對得到的圖像作BLOB分析，提取出圖像中的劃痕。5.3 頻率域圖像濾波7. 【案例】應用帶通濾波器進行劃痕檢測read_image (Image,