<think>我们被要求解释Halcon算子scale_image的使用方法、功能及示例。
根据引用[3]中的示例，我们可以看到scale_image的使用：
scale_image (Image, ImageInverted, -1, 256)
这个算子用于对图像进行线性灰度变换，其一般形式为：
scale_image(Image : ImageScaled : Mult, Add : )
其中：
Image: 输入图像
ImageScaled: 输出图像
Mult: 乘数因子（乘法系数）
Add: 加数（加法偏移量）
功能：对输入图像的每个像素执行线性变换，即：
g' = g * Mult + Add
其中g是输入图像的像素值，g'是输出图像的像素值。
注意：如果输入图像是多通道图像，则每个通道独立进行变换。
参数说明：
Mult和Add可以是标量（应用于所有通道）或元组（分别对应每个通道，此时通道数必须与元组长度匹配）。
典型应用：
1. 调整图像的对比度和亮度：通过设置不同的Mult和Add值。
2. 图像反转：当Mult=-1, Add=255（对于8位图像）时，可实现图像反转（如引用[3]中的例子，Add=256可能是笔误，因为8位图像最大值是255，但Halcon会自动截断到0-255）。
3. 灰度值缩放：放大或缩小灰度值范围。
注意事项：
- 输出图像的灰度值会被自动截断到0到255（对于8位图像）或者相应的类型范围。
- 如果输入图像是整型，计算过程中会使用浮点数，然后四舍五入到整型。
示例1：图像反转（8位灰度图像）
scale_image(Image, ImageInverted, -1, 255)
原图灰度值g，变换后为：g' = 255 - g
示例2：增加图像对比度（对比度翻倍）
scale_image(Image, ImageScaled, 2, 0)
此时，灰度值范围扩大一倍，但要注意可能超出255的部分会被截断为255。
示例3：调整图像亮度（增加50）
scale_image(Image, ImageScaled, 1, 50)
示例4：同时调整对比度和亮度（对比度增加1.5倍，亮度增加50）
scale_image(Image, ImageScaled, 1.5, 50)
在引用[3]的例子中，使用scale_image(Image, ImageInverted, -1, 256)实现图像反转，但注意256对于8位图像来说，实际上相当于0（因为256 mod 256=0）？但Halcon的处理方式实际上是：计算后截断到0-255，所以256会被当作255处理（因为256>255，所以取255）。因此，该操作等价于：
g' = g * (-1) + 256 = 256 - g
由于g的范围是0-255，所以256-g的范围是1-256，然后大于255的置为255，所以当g=0时，256-0=256->255；g=255时，256-255=1。这样并不是完全的反转（完全反转应该是255-g）。实际上，反转图像的标准做法是使用Mult=-1, Add=255。
因此，引用[3]中的例子可能会产生一个灰度值偏移1的效果（即最大值255变成1，最小值0变成255，中间值也偏移了）。所以，通常我们使用Add=255。
下面我们给出一个完整的Halcon示例程序，展示scale_image的使用：
```halcon
* 读取图像
read_image(Image, 'fabrik')
* 反转图像：使用Mult=-1, Add=255
scale_image(Image, ImageInverted, -1, 255)
* 增加对比度：乘2，不增加偏移
scale_image(Image, HighContrast, 2, 0)
* 增加亮度：乘1（对比度不变），加50（亮度增加）
scale_image(Image, Brightened, 1, 50)
* 同时调整对比度和亮度
scale_image(Image, Adjusted, 1.5, 50)
* 显示结果
dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
dev_display(Image)
dev_open_window(0, 512, 512, 512, 'black', WindowHandle1)
dev_display(ImageInverted)
dev_open_window(512, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle2)
dev_display(HighContrast)
dev_open_window(512, 512, 512, 512, 'black', WindowHandle3)
dev_display(Brightened)
dev_open_window(1024, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle4)
dev_display(Adjusted)
```
注意：在实际显示中，由于窗口管理问题，可能需要调整窗口位置和大小。
另外，如果图像不是8位，而是16位或者浮点数，则截断范围会不同。但通常我们处理的是8位图像。
总结：scale_image是一个基础的灰度变换算子，用于线性调整图像的灰度值。
§§相关问题§§
1. 如何用scale_image实现伽马校正？
2. scale_image与图像归一化有什么关系？
3. 如何处理scale_image导致的灰度值截断问题？
4. 如何同时调整彩色图像的三个通道？
</think>
### Halcon算子`scale_image`详解
`scale_image`是Halcon中用于图像灰度值线性变换的核心算子，通过对每个像素进行$g' = g \times Mult + Add$计算实现图像增强[^3]。
#### 功能特性
| 参数 | 类型 | 说明 | 数学表达 |
|------|------|------|----------|
| `Image` | 输入对象 | 原始图像（支持多通道） | - |
| `ImageScaled` | 输出对象 | 变换后图像 | - |
| `Mult` | 控制参数 | 乘法系数 | $g \times Mult$ |
| `Add` | 控制参数 | 加法偏移量 | $+ Add$ |
变换公式：
$$g' = \text{clip}(g \times Mult + Add)$$
其中$\text{clip}()$将结果限制在$[0,255]$范围内（8位图像）
#### 典型应用场景
1. **图像反转**（负片效果）
```halcon
read_image(Image, 'part.jpg')
scale_image(Image, InvertedImage, -1, 255) // g' = 255 - g
```
*效果*：亮区变暗，暗区变亮[^3]
2. **对比度增强**
```halcon
scale_image(Image, HighContrast, 2, -50) // 增强对比度
```
*原理*：灰度值分布扩展为$[min \times 2-50, max \times 2-50]$
3. **亮度校正**
```halcon
scale_image(Image, BrighterImage, 1, 30) // 整体亮度+30
```
#### 彩色图像处理
```halcon
* 分离通道单独处理
decompose3(Image, R, G, B)
scale_image(R, R_scaled, 1.2, 0) // 增强红色通道
scale_image(G, G_scaled, 0.9, 10) // 减弱绿色通道
compose3(R_scaled, G_scaled, B, ColorAdjusted)
```
#### 技术要点
1. **值域控制**：
- 输出值自动截断到图像类型范围（8位图：$[0,255]$）
- 16位图需设置`set_system('int_zooming', 'true')`
2. **精度处理**：
```halcon
* 浮点图像处理
convert_image_type(Image, FloatImage, 'real')
scale_image(FloatImage, ScaledFloat, 0.5, 100.5)
```
3. **与幂变换结合**（引用[1]）：
```halcon
* 非线性变换组合
pow_image(Image, PowImage, 1.5) // 伽马校正[^1]
scale_image(PowImage, FinalImage, 1.2, 10)
```
#### 实际应用示例
**工业零件检测中的光照补偿**：
```halcon
read_image(Image, 'metal_part.png')
* 分析灰度直方图
gray_histogram(Image, AbsoluteHisto, RelativeHisto)
* 自动计算增强参数（将主要区间[50,150]映射到[30,220]）
Mult := 190/100 // (220-30)/(150-50)
Add := 30 - 50*Mult
scale_image(Image, Enhanced, Mult, Add)
* 后续检测处理
threshold(Enhanced, ResizedRegions, 0, 100)
```
本文介绍了Halcon的modify_image_size算子，用于修改图像分辨率而不进行尺度缩放。通过实例展示了如何使用该算子，并对比了循环拼接和旋转拼接的效率，强调在特定场景下的适用性。此外，提供了旋转拼接的源码。
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