Halcon基础——图像增强

Halcon基础——图像增强

图像增强

定义

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分类

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空间域

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频率域

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点运算

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线性灰度变换

使用一个线性函数去改变灰度值
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分段线性灰度变换

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非线性灰度变换

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Halcon的点运算

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直方图修正法

基于图像的灰度直方图进行修正。
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直方图均衡化

让图像灰度分布更加均匀。
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直方图规定化

经处理后,左侧图像灰度直方图类似于右侧图像。
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图像平滑

噪声

高斯噪声

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椒盐噪声

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均值滤波

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为了能够确认出中心点,掩膜的Size要设置为奇数。

中值滤波

取指定掩膜中,灰度的中值,作为当前点的灰度值。
中值滤波对于椒盐噪声有很好的去噪效果。
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多图像平均法

拍摄多幅图像后,然后将图像累加后取平均值。原因:使用电子设备拍摄的图像中的噪声多为高斯噪声,其对应的数学期望为0.因此取多幅图像计算平均值,能够降低噪声。

图像锐化

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图像边缘提取

假设我们获取一条扫描线上的所有灰度值,那么其对应的灰度图像如下图所示。
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对于一阶导数而言,边缘出现在其导数的极值处。并且对应二阶导数的零点。
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