Halcon--光照不均处理

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前言

基于Halcon处理光照不均的图像。

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一、思路

【1】采用read_image算子读取所输入待处理的彩色图像；
【2】采用decompose3算子进行rgb通道分离；
【3】采用gauss_filter算子对r通道的图像进行高斯滤波（相应的滤波还有mean_image均值滤波、median_image中值滤波，这里之所以采用gauss_filter算子，是因为高斯滤波可以保留图像的更多边缘和细节，图像更为清晰。）；
【4】采用scale_image_max算子对高斯滤波处理完的图像进行对比度增强（相应的对比度增强还有emphasize，因为scale_image_max对图像明暗变化的增强更明显。）；
【5】采用illuminate算子对对比度增强完的图像进行亮度调整；
【6】采用equ_histo_image算子对g、b通道图像进行直方图均衡化；
【7】采用compose3算子对rgb通道进行合并；
【8】采用dev_display算子展示效果图。

二、实现

测试图+过程展示+结果图

三、源码

* 读取待处理图像
read_image (test, 'D:/USER/Desktop/design/dataset/光照不均.jpg')
* rgb通道分离
decompose3(test, image_R, image_G, image_B)
* 高斯滤波处理
gauss_filter (image_R, ImageGauss, 5)
* 增强图像对比度
scale_image_max (ImageGauss, ImageScaleMax)
*emphasize (ImageGauss, em1, 5, 5, 1.5)
* 照亮图像
illuminate (ImageScaleMax, ImageI1, 20, 20, 0.55)
* 直方图均衡化
equ_histo_image (image_G, ImageEquHisto2)
equ_histo_image (image_B, ImageEquHisto3)
* 通道合并
compose3 (ImageI1, ImageEquHisto2, ImageEquHisto3, MultiChannelImage)
* 显示图像
dev_display(MultiChannelImage)

总结

希望对你的学习有所帮助。有什么疑问可以留意交流。