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。



你可能感兴趣的:(Halcon,learning)