在LabVIEW教程中改善图像质量的其它方法

卷积滤波
 

N序滤波器
   IMAQ NthOrder（Image Processing»Filters） 根据选择的N的值，定义一个低通或高通滤波器。一个特定的N序滤波器，中值滤波器，可以滤除看起来像小黑点和白点的斑纹。详见内容请参阅NI视觉概念手册第五章的图像处理。
灰度几何
在需要滤掉图像的灰度特征是使用灰度几何。灰度几个有助于去掉或加强孤立特征，例如黑色背景上的亮点。在准备进行颗粒分析分割图象之前，在灰度图象上使用这种变换以增强非离散性。
灰度几何变换将一个像素与它周围的像素进行比较。这种变换在进行腐蚀运算时保留最小值，而在进行扩散运算时保留最大值。
详见内容请参阅NI视觉概念手册第五章的图像处理。
   IMAQ GrayMorphology (Image Processing»Morphology)模块可以实现以下七种变换：
 Erosion（侵蚀）—减少被低密度邻居包围的像素的亮度。邻近像素是通过结构化元素定义的。详细内容请参阅NI视觉概念手册第九章的二值几何；
 Dilation（扩散）—增加被高密度邻居包围的像素亮度。一个扩散必然有一个对应的侵蚀效果；
 Opening（开放）—去除暗区和光滑边框中的孤立的亮点；
 Closing（闭合）—去除亮区和光滑边框中的孤立的暗点；
 Proper-opening（适当开放）—去除暗区中的孤立亮点，平滑区域的边缘；
 Proper-closing(适当闭合)—去除亮区中孤立的暗点，平滑区域边缘；
 Auto-median（自动中值）—产生很少细节的简单颗粒；
快速傅里叶变换
    快速傅里叶变换(FFT)用于将图象变换到复频域。一幅图像中，细节和锐利的边沿是与颗粒频率从中到高在很短的距离内明显的导致灰度级别变化有关。缓慢变化的模式与较低的颗粒频率有关。
一幅图像可能有外部噪声，例如数值化过程中导致的周期性条纹。在复频域，周期图案被简化成一个高颗粒频率的有限集合。另外，图象系统设置可能导致视场亮度的不均匀，会在要分析的信息上面产生轻微的漂移。在复频域，这种轻微的漂移表现为图象平均密度旁边的一个低频有限集。成为直流（DC）成分。
    利用工作在复频域的算法可以从图象中孤立或去除这些不期望的频率。完成以下步骤，就可以获得去掉不期望的图案但仍保留整体特征的图像：
  1） 使用IMAQ FFT模块将图像从空域转换到复频域。该模块计算图像的FFT，结果形成了代表图像的频率信息的复数图像；
   
 Lowpass attenuation（低通衰减）—衰减量是与频率信息呈正比。在低频段，只有很小的衰减，随着频率的增加，衰减也增加。该运算保留所有零频率的信息。零频率信息对应于图像的直流成份或者说是空域图像的平均密度；
 Highpass attenuation（高通衰减）—衰减量与频率信息成反比。高频段，只有很小的衰减，随着频率的降低，衰减增加。 零频率成份被完全剔除；
 Lowpass truncation（低通截断）—高于理想截止频率的成份被去除，低于的保持不变；
 Highpass truncation（高通截断）—高于理想截止频率的成份保持不变，低于得被去除；
   3）要将图像变换为空余，使用IMAQ InverseFFT模块(Image Processing»Frequency Domain).

高级运算

 IMAQ ImageToComplexPlane (Image Processing»Frequency
Domain) 和 IMAQ ComplexPlaneToImage (Image Processing»
Frequency Domain) 模块用于任意访问、处理、以及更新振幅、相位、和复数图像的虚部。也可以通过IMAQ ComplexImageToArray (Image Processing»Frequency Domain)将复数图像变换为矩阵，或者使用IMAQ ArrayToComplexImage (ImageProcessing»Frequency Domain)进行反变换
   这样我们就用两篇LabVIEW教程介绍了改善图像质量的方法