使用高斯滤波器进行表面开放轮廓过滤研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

该滤波器旨在用于在表面计量中将短波和长波分量轮廓与主要表面轮廓分离。粗糙度参数可以从短波部件轮廓中评估。波纹度参数以及形状、位置和跳动偏差可以从长波分量剖面中评估。截止波长lc是初级轮廓分离的标准。滤波器使用自己的函数对开放轮廓和高斯权重函数进行卷积。有可用的外推方法进行最终效应校正;零填充和线性外推。其他选项包括端点值填充和纵断面端连接。滤波函数的输入参数是主要配置文件值线向量 P=[y1 y2...YN]和截止波长LC。输出参数是过滤后的剖面线向量 W=[y1 y2...YN]。基于输入参数生成的谐波正弦曲线的滤波器应用。标准化传输计算功能和标准化传输特性绘制过程。

表面开放轮廓过滤是一种常用的图像处理技术，用于平滑图像并减少噪声。高斯滤波器是一种常见的滤波器，可以通过对图像进行卷积操作来实现平滑效果。

在进行表面开放轮廓过滤研究时，可以使用高斯滤波器对图像进行平滑处理。具体步骤如下：

1. 导入图像：首先，将需要进行表面开放轮廓过滤的图像导入到计算机中。

2. 确定滤波器参数：根据实际需求，确定高斯滤波器的参数，包括滤波器的大小和标准差。滤波器的大小决定了平滑的程度，而标准差决定了平滑的范围。

3. 进行滤波操作：使用确定的滤波器参数对图像进行滤波操作。可以使用卷积运算来实现滤波操作，将滤波器与图像进行卷积。

4. 结果分析：对滤波后的图像进行分析，观察平滑效果和去除噪声的效果。可以使用图像处理软件或编程语言来实现结果的可视化和分析。

需要注意的是，高斯滤波器是一种线性滤波器，可以有效地平滑图像，但也会导致图像的细节损失。因此，在进行表面开放轮廓过滤研究时，需要根据具体应用场景和需求来确定滤波器的参数，以达到平滑和保留细节的平衡。

📚2 运行结果

部分代码：

% ----- Calculation -----
llcratio = logspace(-1,1); % Diagram l/lc range
l = lc*llcratio; % Wavelenght range
lhp = lc*llchp;
a1a0ratio = gfltlwlint(l,lc);
a1a0hp = gfltlwlint(lhp,lc);

% ----- characteristic and highlighted points ploting -----
semilogx(llcratio,a1a0ratio,'LineWidth',2);
hold on
semilogx(llchp,a1a0hp,'ro','LineWidth',2);
grid ON
title('ISO 16610-21 Open profile Gauss filter - LW component transmission characteristic')
xlabel('l / lc')
ylabel('transmission a_1 / a_0')

% ----- Highlighted point output -----
if numel(llchp)>0
clc;
display ' Highlighted transmissions';
display ' l/lc transmission';
display ([llchp' a1a0hp']);
end
% ---------- END OF GFLTLWLINCHAR.M CODE ----------