Halcon 圖像預處理總結

圖像預處理就是在提取目標物之前對圖像進行一些預處理，預處理通常包括兩大方向：去噪和圖像增強。

1.去噪

去噪有分爲時域去噪和頻域去噪

a)時域去噪通常手法爲：

1. 中值濾波：Media_Image  中值濾波的原理是拿特徵區域在圖像滑動，每一點（與特徵區域的中點重合）的值爲特徵區域所覆蓋的範圍的中值
2. 均值濾波·：mean_image 均值濾波的原理是拿特徵區域在圖像滑動，每一點（與特徵區域的中點重合）的值爲特徵區域所覆蓋的範圍的均值
3. 高斯濾波：guss_image 高斯濾波的原理類似，只不過特徵區域內的每個點做了加權處理，可以根據需要讓哪個單元的權重大，哪個單元的權重小

b)頻域內的去噪

1. 高通濾波 ：讓圖像中高頻部分通過，通常會留下邊緣，起到銳化的作用
2. 低通濾波 ：讓圖像的低頻部分通過，通常弱化邊緣，會得到比較平緩的圖像
3. 中通濾波：讓圖像中中頻部分通過
4. 高斯濾波

2.圖像增強

1.灰度變換（scale_image）

    原理：可以理解爲用一個模板掃描圖像中的每一個像素，模板中像素最大值和最小值的差作爲模板中心像素點的值。
    作用：拉開圖像的對比度，讓圖像中黑的地方更黑，亮的地方更亮。

2.emphasize：增強圖像的高頻區域（邊緣和拐角），使圖像看起來更清晰。

3.直方圖均衡化（equ_histo_image）

4.灰度圖像形態學

1. gray_opening：結構元素在圖像中滑，灰度值最高的值作爲新值，有使圖像變亮的作用。 
2. gray_closing：結構元素在圖像中滑，灰度值最低的值作爲新值，有使圖像變暗的作用。 
3. gray_range_rect：用一個矩形結構元素在圖像中滑動，新值 = (矩形中最大的)灰度值-(矩形中最大的)最小的灰度值

一是原始圖像，二是經過開運算圖像，三爲頂帽操作後圖像。

read_image (Image01, 'C:/Users/Technical/Desktop/01.jpg')
rgb1_to_gray (Image01, GrayImage)
gray_opening_shape (GrayImage, ImageOpening, 20, 20, 'octagon')
sub_image (GrayImage, ImageOpening, ImageSub, 1, 0)