Halcon学习 Blob analysis(blob 分析)

              Blob analysis 是导师要求我先看的章节，所以就先后在网上找了一些资料，大家可以发现，Blob analysis都牵涉都 halcon  software.之前在很多图像处理的书籍也没涉及这个词语，个人猜测是halcon公司自己定义的。

       Blob analysis(连通域分析)或者直接（Blob分析），个人觉得可以理解为bloc analysis(块分析)。Blob 分析，是一个处理过程的统称，包括：首先获取图像，然后分割图像，最后的特征提取。其中可以夹杂其他的前处理，或者后处理，包括滤波，灰度级分布分析（主要是阈值处理上的前处理），形态学分析。

       Blob分析由三个过程组成，分别是：获取图像，分割图像，提取特征。有时候也有人叫做：图像获取，图像分割，特征提取都是一个意思的。

图像的分割，也就是获取前景像素的过程，处理的结果就是像素的集合，也叫做Blob.而在halcon中数据类型为区域。

特征的提取，也就是对连通的区域的属性分析，可以是区域的重心，区域的相关矩，灰度的均值和方差。

        1.图像分割的实现

        图像分割主要包括：图像的噪声过滤（滤波），常见有：均值滤波(mean filter)，中值滤波(median filter)（主要去椒盐噪声），高斯滤波(gauss filter)。然后就是阈值处理。主要分类为：全局阈值(threshold)和动态阈值(dyn_threshold)（局部阈值）。对于图像前景和背景对比度较大的，全局阈值就可。对于对比度小的，例如，玻璃表面的小划痕之类的，必须动态阈值，也叫做局部阈值。

        2.图像特征的提取

        特征提取主要包括：图像的形态学处理，常见有：膨胀（dilate），腐蚀(erose)，开操作(open)，闭操作(close)。然后是特征区域的属性分析，可以提取区域重心，区域的方向等。这些是比较常见的。