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

你可能感兴趣的:(#,Halcon图像处理教学,计算机视觉,halcon,图像,图像增强)