本文介绍NI Vision Assistant视觉助手中的灰度滤波处理功能，通过应用滤波技术优化图像质量，增强细节表现，提升图像清晰度，为后续的图像分析与处理提供更可靠的基础，适用于多种机器视觉应用场景。
1、 滤镜功能位于处理函数中的灰度-滤镜选项内。
2、 步骤名称：可自定义输入具有明确含义的步骤标识名称；原始图像：指代处理前的初始图像数据来源；平滑处理包含多种方式，其中低通滤波用于削弱图像中的高频噪声，保留整体结构；局部平均滤波通过对邻域像素取平均值实现图像柔化；高斯滤波利用高斯分布加权邻域像素，有效平滑图像并减少边缘模糊；中值滤波则通过选取邻域内像素的中位数，特别适用于去除椒盐噪声。边缘检测方法包括拉普拉斯算子，基于二阶导数检测图像灰度突变，对噪声敏感，常与平滑结合使用；微分法通过一阶梯度变化识别边缘；Prewitt算子利用水平与垂直方向的卷积核检测边缘，具备一定抗噪能力；Sobel算子在Prewitt基础上引入加权机制，更强调中心像素，增强边缘定位精度；Roberts算子采用对角方向差分，适合检测细小边缘；Canny算子为多阶段优化算法，结合高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制与双阈值判定，实现精准且连续的边缘提取。卷积类处理中，高亮显示滤波通过特定卷积核增强图像局部对比度，突出纹理与轮廓；自定义滤波允许用户设定卷积核权重矩阵，实现个性化图像变换。内核大小指参与运算的邻域范围，通常为奇数尺寸；滤波器大小X/Y分别表示滤波核在水平与垂直方向上的维度，决定处理区域的宽高；公差百分比用于设定允许的数值偏差范围，影响处理结果的宽容度；被除数用于设定在整体统计或归一化过程中，对总和进行分割的基准数值，参与滤波权重的归一化或阈值计算。各项参数协同作用，共同决定图像处理流程的最终视觉效果与分析精度。
3、 平滑型低通滤波、平滑型局部平均滤波、平滑型高斯滤波以及平滑型中值滤波，均为常见的图像或信号处理方法。它们分别通过抑制高频成分、计算邻域均值、加权高斯核卷积及取中值的方式，实现对噪声的抑制与数据的平滑处理，适用于不同场景下的去噪与细节保留需求。
4、 边缘检测是图像处理中用于识别物体边界的重要技术，常用方法包括多种算子和滤波方式。拉普拉斯滤波是一种基于二阶导数的检测方法，能够突出图像中的灰度突变区域，但对噪声较为敏感。微分法通过计算图像灰度变化率来提取边缘信息，是边缘检测的基础原理之一。Prewitt算子利用水平和垂直方向的卷积核，有效检测出图像中的主要边缘方向。Sobel算子在Prewitt基础上引入加权机制，增强了对边缘的敏感性与定位精度，应用广泛。Roberts算子采用对角方向的差分运算，适合检测细小且清晰的边缘，但抗噪能力较弱。Canny算子则是一种多阶段优化算法，结合高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值判断，能够获得连续且精准的边缘结果，被视为边缘检测的黄金标准。这些方法各有特点，适用于不同场景下的图像分析任务，为后续的图像识别与理解提供了可靠的基础。
5、 卷积型-高亮显示滤波与卷积型-自定义滤波，分别用于突出图像特征和根据特定需求进行自定义处理，提升图像分析的精准度与灵活性。
