Halcon圖像增強方法與原理概述

簡介

增強圖像中的有用信息,它可以是一個失真的過程,其目的是要改善圖像的視覺效果,針對給定圖像的應用場合。
有目的地強調圖像的整體或局部特性,將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特徵,擴大圖像中不同物體特徵之間的差別,抑制不感興趣的特徵,使之改善圖像質量、豐富信息量,加強圖像判讀和識別效果,滿足某些特殊分析的需要。(摘自百度百科)

Halcon算子與算法原理

1.灰度線性變換

a、scale_image

   g’ := g * Mult + Add 
  g爲當前的灰度值,Mult 爲所乘的係數,Add爲加的偏移值,
  由公式可以看出用scale_image來處理圖像是(倍數+偏移)的變化

b、scale_image_max

計算像素的最大和最小值,按照最大值比例化各個像素,將灰度值拉伸到0-255

c、invert_image

g’ = 255-g
反轉圖像像素值

2.灰度非線性變換

a、log_image

   對圖片進行對數變換
   g' = ln(g+1)
   用於提高暗部像素值

b、exp_image

對圖片進行指數變換
g'=g的e次冪
用於提高亮部像素值

3.圖像增強對比度與照明度

a、emphasize

增強圖像對比度
增強圖像的高頻區域(邊緣和拐角),使圖像看起來更清晰。

b、illuminate

增強圖像照明度
增強圖像的高頻區域(邊緣和拐角),使圖像看起來更清晰。

4.直方圖均衡化

a、equ_histo_image

通過灰度直方圖的線性化,增強圖像的對比度
原理參考博文:https://blog.csdn.net/yy197696/article/details/102993968

5.灰度圖像形態學

a、 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。 

b、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。 

c、 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

5.圖片間操作

a、 add_image

兩圖片灰度值相加 

b、add_image

兩圖片灰度值相減  

6、圖像平滑

a、coherence_enhancing_diff

執行圖像的相干性增強擴散
對輸入圖像Image進行各向擴散處理,以增加Image中包含的圖像結構的相關性。
特別是,不連續的圖像邊緣通過擴散連接,而沒有垂直於其主導方向進行平滑。
能使圖像的邊界變模糊

b、mean_curvature_flow

對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

持續更新,如有錯誤煩請指正,歡樂學習,共同進步

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