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征,擴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。
Halcon算子與算法原理
1.灰度線性變換
a、scale_image
g’ := g * Mult + Add
g為當前的灰度值,Mult 為所乘的系數,Add為加的偏移值,
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)
用于提高暗部像素值
b、exp_image
對圖片進行指數變換
g'=g的e次冪
用于提高亮部像素值
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,灰度值最高的值作為新值,有使圖像變亮的作用。?
b、gray_closing
結構元素在圖像中滑,灰度值最低的值作為新值,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
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,而沒有垂直于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
審核編輯 :李倩
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原文標題:Halcon圖像增強方法與原理概述
文章出處:【微信號:machine_vision_1,微信公眾號:機器視覺智能檢測】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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