均值滤波：mean_image
算子：mean_image(Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight :)
示例：mean_image (Image5, ImageMean1, 3, 3)
Image5（输入对象）：输入灰度图像
ImageMean1（输出对象）：输出均值滤波后的灰度图像
3（输入控制参数1）：均值矩阵的宽，数值通常为奇数，数值越大效果越明显
3（输入控制参数1）：均值矩阵的高，数值通常为奇数，数值越大效果越明显
优势：消除杂点，实现图像平滑，模糊等功能。
中值滤波：median_Image
算子：median_rect(Image : ImageMedian :MaskWidth,MaskHeight:)
示例：median_rect (Image6, ImageMedian, 5, 5)
Image6（输入对象）：输入灰度图像
ImageMedian（输出对象）：输出中值滤波后的灰度图像
5（输入控制参数1）：中值矩阵的宽，数值通常为奇数，数值越大效果越明显
5（输入控制参数2）：中值矩阵的高，数值通常为奇数，数值越大效果越明显
优势：消除杂点比均值滤波效果要好
高斯滤波：gauss_filter
算子：gauss_filter(Image : ImageGauss : Size : )
示例：gauss_filter (Image7, ImageGauss, 11)
Image7（输入对象）：输入灰度图像
ImageGauss（输出对象）：输出高斯滤波后的灰度图像
11（输入控制参数）：数值越大 祛除得的杂点越大 最大值11
优势：消除高斯噪声
图像增强
均值增强：emphasize 先均值算差值再加上原之前的灰度值
算子：emphasize(Image : ImageEmphasize : MaskWidth, MaskHeight, Factor : )
示例：emphasize (Image8, ImageEmphasize, 17, 17, 1)
Image8（输入对象）：输入灰度图像
ImageEmphasize（输出对象）：输出增强后的图像
17（输入控制参数1）：数值越大效果越明显，一般数值为基数
17（输入控制参数2）：数值越大效果越明显，一般数值为基数
优势：使图像白的更白黑的更黑
均值增强：illuminate 黑白颠倒
算子：illuminate(Image : ImageIlluminate : MaskWidth, MaskHeight, Factor : )
示例：illuminate (Image9, ImageIlluminate, 15, 15, 5)
Image9（输入对象）：输入灰度图像
ImageIlluminate（输出对象）：输出增强后的图像
15（输入控制参数1）：数值越大效果越明显，一般数值为基数
15（输入控制参数2）：数值越大效果越明显，一般数值为基数
5（输入控制参数3）：数值越大效果越明显，一般数值为基数
功能：增强对比度，使图像中非常暗的部分被“照亮”的更强，非常亮的部分被“变暗”。
像素拉伸：scale_image
算子：scale_image(Image : ImageScaled : Mult, Add : )
示例：scale_image (Image10, ImageScaled,2, -50)
Image10（输入对象）：输入灰度图像
ImageScaled（输出对象）：输出拉伸后的灰度图像
2（输入控制参数）：当前所有灰度值的倍数
-50（输入控制参数）：在当前倍数的基础上加减灰度值
1.2图像的变换及算术运算
图像加法 add_image（了解）
图像减法 sub_image（了解）
图像灰度取大小值 min_max_gray
算子：min_max_gray(Regions, Image : : Percent : Min, Max, Range)
示例：min_max_gray (ROI_1_0, Image2, 0, Min, Max, Range)
Image2（输入对象）：输入区域
ImageSub（输出对象）：输入灰度图像
0（输入参数）：输入控制参数百分比 默认
Min（输出参数1）：该区域的最小灰度值
Max（输出参数2）：该区域的最大灰度值
Range（输出参数3）：差值