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但由于到了假期，更新的速度不会很快。本节将介绍与二值图像形态学处理相关的组合操作算子，包括开、闭、击中击不中，以及在此基础上实现的形态学操作。本专栏将介绍基于Halcon的各种传统经典的数字图像处理技术，所介绍内容基本与Gonzalez的教材基本保持一致。使用上一节介绍的形态学各种基本操作，可以衍生出许多高级形态学处理方法，如边界提取、剪枝、骨架化、细化、粗化、顶帽/底帽变换等。

数学形态学是一种应用数学工具，它可用于处理二值图像和灰度图像。本节将介绍与二值图像形态学处理相关的组合操作算子，包括开、闭、击中击不中，以及在此基础上实现的形态学操作。

数学形态学是一种应用数学工具，它可用于处理二值图像和灰度图像。本节将介绍与二值图像形态学处理相关的内容，灰度图像形态学处理，不再单独介绍。

图像分割是图像处理的重要内容，是位于底层的图像处理、特征提取与上一层次的图像分析之间的关键步骤。图像分割的相关技术较多，分为三篇介绍。其核心思想是将图像划分为若干区域，每个区域内的像素在颜色、纹理、强度等方面具有一致性，而不同区域之间则存在明显差异。本专栏将介绍基于Halcon的各种传统经典的数字图像处理技术，所介绍内容基本与Gonzalez的教材基本保持一致。

图像分割是图像处理的重要内容，是位于底层的图像处理、特征提取与上一层次的图像分析之间的关键步骤。图像分割的相关技术较多，分为三篇介绍。本节是中篇，介绍基于区域的技术，包括区域生长和分水岭算法等。

图像分割的主要任务是将图像中的像素划分为不同的区域或对象，使得：同一区域内的像素具有相似的特征（如颜色、纹理、强度等）；随着深度学习的发展，基于神经网络的分割方法（如 FCN、U-Net 等）逐渐成为主流，但传统方法仍具有重要的理论和应用价值。图像分割是计算机视觉和图像处理中的核心任务之一，旨在将图像划分为多个具有特定意义的区域或对象。图像分割是图像处理的重要内容，是位于底层的图像处理、特征提取与上一层次的图像分析之间的关键步骤。图像分割是计算机视觉中的基础任务，传统方法主要基于图像的底层特征，包括。

本节介绍各类频率滤波器的构造和使用方法。

Halcon使用gen_filter_mask算子生成空域滤波的模板。它通常用于创建自定义的滤波器，以便在图像处理中进行卷积操作。算子来实现卷积运算，该算子支持自定义卷积核和多种边界处理方式。Halcon还提供了高斯平滑和均值平滑两种常用算子，分别是。

锐化通过增强图像的高频成分（如边缘和细节）来实现，通常使用微分算子来检测和增强这些区域。常用的技术分为空域和频率两类，本节重点介绍Halcon所实现的空域锐化增强技术所涉及到的算子。锐化通过增强图像的高频成分（如边缘和细节）来实现，通常使用微分算子来检测和增强这些区域。常用的技术分为空域和频率两类，本节重点介绍Halcon所实现的空域锐化增强技术所涉及到的算子。本节主要介绍常见的锐化滤波技术，其中部分算子在边缘检测一节还会提及。图像处理中的锐化增强技术主要用于增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰。

但由于到了假期，更新的速度不会很快。本专栏将介绍基于Halcon的各种传统经典的数字图像处理技术，所介绍内容基本与Gonzalez的教材基本保持一致。作为学习和实践DIP技术的入门教程。空域滤波是图像处理的核心技术之一，将用三节将简要介绍Halcon中有关空域滤波的算子。本节主要介绍常见的非线性平滑滤波技术。对于空域平滑滤波器，非线性滤波的数量比线性滤波器多，功能也更多样。

空域滤波是图像处理的核心技术之一，将用三节将简要介绍Halcon中有关空域滤波的算子。本节主要介绍空域滤波基础，并介绍常见的线性平滑滤波技术。

本节将简要介绍Halcon中有关图像直方图操作的算子，重点介绍直方图获取和显示算子，以及两种直方图处理算子。

灰度变换是一种重要d的图像增强技术，用于改善图像显示效果，属于空间域处理方法，它可以使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度变换其实质就是按一定的规则修改图像每一个像素的灰度，从而改变图像的灰度范围。常见的灰度变换图像反转、对数变换、伽马变换、分段线性变换等。本节将简要介绍Halcon中有关图像的两类基本运算，分别是代数运算和逻辑运算。除此之外，还介绍几种特殊的代数运算。

本节将简要介绍Halcon中有关图像的两类基本运算，分别是代数运算和逻辑运算。

简要介绍了Halcon提供的图像几何变换的基本操作。

本节介绍基于Halcon的基本图像操作，包括图像的读取、显示、格式转换和保存等功能。