Halcon图像增强方法与原理概述

新机器视觉

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2021-04-14 21:41

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


6.图片间操作

a、 add_image


两图片灰度值相加 


b、sub_image


两图片灰度值相减  


7、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


原文链接:https://blog.csdn.net/cashmood/article/details/104776981

 End 


声明:部分内容来源于网络,仅供读者学术交流之目的。文章版权归原作者所有。如有不妥,请联系删除。


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