Halcon图像增强方法与原理概述
目录
- 简介
- Halcon算子与算法原理
- 1.灰度线性变换
- a、scale_image
- b、scale_image_max
- c、invert_image
- 2.灰度非线性变换
- a、log_image
- b、exp_image
- 3.图像增强对比度与照明度
- a、emphasize
- b、illuminate
- 4.直方图均衡化
- a、equ_histo_image
- 5.灰度图像形态学
- a、 gray_opening
- b、gray_closing
- c、 gray_range_rect
- 5.图片间操作
- a、 add_image
- b、add_image
- 6、图像平滑
- a、coherence_enhancing_diff
- b、mean_curvature_flow
- 持续更新,如有错误烦请指正,欢乐学习,共同进步
简介
增强图像中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合。
有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。(摘自百度百科)
Halcon算子与算法原理
1.灰度线性变换
a、scale_image
g’ := g * Mult + Add g为当前的灰度值,Mult 为所乘的系数,Add为加的偏移值,由公式可以看出用scale_image来处理图像是(倍数+偏移)的变化
b、scale_image_max
计算像素的最大和最小值,按照最大值比例化各个像素,将灰度值拉伸到0-255
c、invert_image
g’ = 255-g
反转图像像素值
2.灰度非线性变换
a、log_image
对图片进行对数变换g' = ln(g+1)用于提高暗部像素值
b、exp_image
对图片进行指数变换
g'=g的e次幂
用于提高亮部像素值
3.图像增强对比度与照明度
a、emphasize
增强图像对比度
增强图像的高频区域(边缘和拐角),使图像看起来更清晰。
b、illuminate
增强图像照明度
增强图像的高频区域(边缘和拐角),使图像看起来更清晰。
4.直方图均衡化
a、equ_histo_image
通过灰度直方图的线性化,增强图像的对比度
原理参考博文:https://blog.csdn.net/yy197696/article/details/102993968
5.灰度图像形态学
a、 gray_opening
结构元素在图像中滑,灰度值最高的值作为新值,有使图像变亮的作用。
b、gray_closing
结构元素在图像中滑,灰度值最低的值作为新值,有使图像变暗的作用。
c、 gray_range_rect
用一个矩形结构元素在图像中滑动,新值 = (矩形中最大的)灰度值-(矩形中最大的)最小的灰度值
5.图片间操作
a、 add_image
两图片灰度值相加
b、add_image
两图片灰度值相减
6、图像平滑
a、coherence_enhancing_diff
执行图像的相干性增强扩散
对输入图像Image进行各向扩散处理,以增加Image中包含的图像结构的相关性。
特别是,不连续的图像边缘通过扩散连接,而没有垂直于其主导方向进行平滑。
能使图像的边界变模糊
b、mean_curvature_flow
对图像使用灰度直方图曲率平滑使图像变得平滑。
能使图像干扰降低
持续更新,如有错误烦请指正,欢乐学习,共同进步
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