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Halcon算子與算法原理

機(jī)器視覺(jué)智能檢測(cè) ? 來(lái)源:CSDN ? 作者:CSDN ? 2022-08-09 11:01 ? 次閱讀
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增強(qiáng)圖像中的有用信息,它可以是一個(gè)失真的過(guò)程,其目的是要改善圖像的視覺(jué)效果,針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場(chǎng)合。

有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性,將原來(lái)不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征,擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別,抑制不感興趣的特征,使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量,加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果,滿足某些特殊分析的需要。

Halcon算子與算法原理

1.灰度線性變換

a、scale_image

g’ := g * Mult + Add

g為當(dāng)前的灰度值,Mult 為所乘的系數(shù),Add為加的偏移值,

由公式可以看出用scale_image來(lái)處理圖像是(倍數(shù)+偏移)的變化

b、scale_image_max

計(jì)算像素的最大和最小值,按照最大值比例化各個(gè)像素,將灰度值拉伸到0-255

c、invert_image

g’ = 255-g

反轉(zhuǎn)圖像像素值

2.灰度非線性變換

a、log_image

對(duì)圖片進(jìn)行對(duì)數(shù)變換

g' = ln(g+1)

用于提高暗部像素值

b、exp_image

對(duì)圖片進(jìn)行指數(shù)變換

g'=g的e次冪

用于提高亮部像素值

3.圖像增強(qiáng)對(duì)比度與照明度

a、emphasize

增強(qiáng)圖像對(duì)比度

增強(qiáng)圖像的高頻區(qū)域(邊緣和拐角),使圖像看起來(lái)更清晰。

b、illuminate

增強(qiáng)圖像照明度

增強(qiáng)圖像的高頻區(qū)域(邊緣和拐角),使圖像看起來(lái)更清晰。

4.直方圖均衡化

a、equ_histo_image

通過(guò)灰度直方圖的線性化,增強(qiáng)圖像的對(duì)比度

原理參考博文:https://blog.csdn.net/yy197696/article/details/102993968

5.灰度圖像形態(tài)學(xué)

a、 gray_opening

結(jié)構(gòu)元素在圖像中滑,灰度值最高的值作為新值,有使圖像變亮的作用。?

b、gray_closing

結(jié)構(gòu)元素在圖像中滑,灰度值最低的值作為新值,有使圖像變暗的作用。?

c、 gray_range_rect

用一個(gè)矩形結(jié)構(gòu)元素在圖像中滑動(dòng),新值 = (矩形中最大的)灰度值-(矩形中最大的)最小的灰度值

6.圖片間操作

a、 add_image

兩圖片灰度值相加?

b、sub_image

兩圖片灰度值相減??

7、圖像平滑

a、coherence_enhancing_diff

執(zhí)行圖像的相干性增強(qiáng)擴(kuò)散

對(duì)輸入圖像Image進(jìn)行各向擴(kuò)散處理,以增加Image中包含的圖像結(jié)構(gòu)的相關(guān)性。

特別是,不連續(xù)的圖像邊緣通過(guò)擴(kuò)散連接,而沒(méi)有垂直于其主導(dǎo)方向進(jìn)行平滑。

能使圖像的邊界變模糊

b、mean_curvature_flow

對(duì)圖像使用灰度直方圖曲率平滑使圖像變得平滑。

能使圖像干擾降低

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:Halcon圖像增強(qiáng)方法與原理概述

文章出處:【微信號(hào):machine_vision_1,微信公眾號(hào):機(jī)器視覺(jué)智能檢測(cè)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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