수학적 필터링 알고리즘이 세 개의 좌표점을 처리할 수 있나요?

필터링 알고리즘은 세 개의 좌표점을 처리할 수 있습니다. 3차원 좌표에서의 필터링 적용:

1. 거칠기가 측정에 미치는 영향: 그림에서는 측정 지점도 확대되어 많은 수의 지점을 얻습니다. 표면 거칠기는 "노이즈"를 유발하는 것으로 간주됩니다. " 이유.

2. 프로브의 기계적 필터링:

프로브 직경을 선택합니다. 프로브를 사용하여 공작물을 측정하면 표면 구조의 영향으로 인해 기계적 필터링이 발생합니다. 공작물.

프로브 직경이 너무 크고 섬세한 공작물 표면의 모양을 포착할 수 없기 때문에 기계적 로우패스 필터링으로 간주할 수 있습니다.

3. 3좌표 필터링:

동일한 매개변수를 사용하여 스캔 라인에서 저역 통과 필터링을 수행합니다.

아래 그림과 같이, 묘사된 그래프의 차이는 눈에 띄지 않습니다.

4.2 RC 필터링: 진원도 측정을 위한 원래의 표준화된 필터는 더 이상 사용되지 않지만 최신 필터링 계산으로 대체되었습니다.

5. 가우시안 필터: 좌표 측정 기술의 표준 필터링 알고리즘. 이 필터링 방법은 널리 사용되는 표준 알고리즘입니다. 그는 가우스 곡선을 사용하여 측정된 지점에 가중치를 부여하여 새로운 프로필을 도출합니다.

6. 스플라인 필터링: 필터 방정식을 기반으로 한 향상된 필터링 방법(다항식 계산)입니다. 스플라인 필터링은 표준에 더 부합하고 가우스 필터링보다 우수하지만 표준 필터링 방법은 아닙니다.

확장 정보:

이미지 필터링은 매우 중요한 이미지 처리 기술입니다. 널리 사용되는 컨볼루션 신경망은 실제로 이미지에서 특징 패턴을 추출하는 필터링 유형입니다. 그러나 기존 필터링에 사용되는 컨볼루션 커널은 고정된 매개변수를 갖고 있으며 경험이 풍부한 사람들이 수동으로 설계했으며, 이를 수동 기능이라고도 합니다. 컨벌루션 신경망의 컨벌루션 커널 매개변수는 처음에는 알려지지 않았습니다. 다양한 작업에 따라 데이터 및 신경망 역전파 알고리즘에 의해 학습된 매개변수는 다양한 작업에 더 잘 적응할 수 있습니다.

적응형 중앙값 필터

중앙값 필터는 일반적으로 사용되는 비선형 필터로, 기본 원리는 처리할 픽셀 주변의 각 픽셀 값을 선택하는 것입니다. 처리할 픽셀을 교체하는 데 사용됩니다. 주요 기능은 특정 픽셀의 회색 값을 주변 영역의 픽셀에 더 가깝게 만들어 고립된 노이즈 지점을 제거하는 것입니다. 따라서 중앙값 필터는 소금과 후추 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 메디안 필터는 노이즈를 제거하는 동시에, 평균 필터에 비해 이미지에 큰 블러를 발생시키지 않으면서 이미지의 경계 정보를 효과적으로 보호할 수 있습니다.

미디언 필터의 효과는 필터 창의 크기에 따라 크게 영향을 받습니다. 노이즈를 제거하는 것과 이미지의 세부 사항을 보호하는 것 사이에는 모순이 있습니다. 필터 창이 더 작으면 이미지의 일부 세부 정보가 보호됩니다. 이미지는 잘 보호될 수 있지만 노이즈에 대한 필터링 효과는 그리 좋지 않습니다. 실제로 노이즈는 하나의 픽셀 위치만 차지할 수 없기 때문에 창 크기가 클수록 노이즈 필터링 효과가 더 좋아집니다. 이미지가 어느 정도 흐릿해집니다. 또한, 메디안 필터의 원리에 따르면, 필터 창에 있는 잡음 지점의 개수가 전체 창에 있는 비잡음 픽셀의 개수보다 많으면, 메디안 필터는 잡음을 잘 필터링할 수 없습니다.