HDevelop示例程序-coherence_enhancing_diff.hdev

酷炫码神

已于 2024-05-28 09:42:51 修改

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文章标签：人工智能

于 2024-05-27 22:00:24 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_57700068/article/details/139242190

版权

应用范围: 安全系统

提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录

coherence_enhancing_diff.hdev
optical_flow.hdev
optical_flow_bicycle.hdev
optical_flow_hydraulic_engineering.hdev
xing.hdev

提示：文章目录

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

这段程序展示了如何使用 coherence_enhancing_diff 函数来增强指纹图像，以连接指纹线的不连续部分。

提示：以下是本篇文章正文内容

一、原示例程序

代码如下（示例）：

* This example program shows how coherence_enhancing_diff can be used
* to enhance a fingerprint image by joining disconnected parts of the
* fingerprint lines.
read_image (Image, 'fingerprint')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width * 2, Height * 2, 'black', WindowHandle)
dev_display (Image)
stop ()
coherence_enhancing_diff (Image, ImageCED, 0.5, 4, 0.5, 50)
dev_display (ImageCED)

二、程序解释

让我们详细解释一下这些函数和参数：

read_image (Image, ‘fingerprint’)：
- 这一行代码从文件中读取名为 'fingerprint' 的图像，并将其存储在名为 Image 的变量中。
get_image_size (Image, Width, Height)：
- 此函数获取图像的尺寸并将其存储在 Width 和 Height 变量中。这些变量将用于设置显示窗口的大小。
dev_close_window ()：
- 关闭之前打开的图形窗口（如果有的话）。
dev_open_window (0, 0, Width * 2, Height * 2, ‘black’, WindowHandle)：
- 打开一个新的图形窗口，位于坐标 (0, 0) 处，大小为原图像的两倍（宽度和高度分别乘以2）。
- 'black' 参数指定窗口的背景颜色。
- WindowHandle 是窗口的句柄，可以在后续操作中使用。
dev_display (Image)：
- 在打开的图形窗口中显示图像 Image。
stop ()：
- 这是一个停止命令，用于暂停程序的执行。通常在调试或演示时使用。
coherence_enhancing_diff (Image, ImageCED, 0.5, 4, 0.5, 50)：
- coherence_enhancing_diff 函数用于增强图像的连贯性。它可以改善指纹图像中的线条。
- 参数解释：
  - Image：输入图像。
  - ImageCED：输出图像，增强后的图像将存储在这里。
  - 0.5：增强系数，控制增强的强度。
  - 4：滤波器的半径，用于计算局部方向。
  - 0.5：平滑系数，控制平滑度。
  - 50：迭代次数，用于收敛到最终结果。

三、核心算子解释

coherence_enhancing_diff是HALCON（一个强大的机器视觉软件库）中的一个图像处理算子，主要用于增强图像中结构化特征的方向一致性，特别是在纤维、血管等具有明显线性结构的图像分析中非常有用。这个算子通过计算结构张量的微分来实现对图像中线性结构的增强，有助于后续的特征提取和结构分析。

原理

结构张量计算：首先，使用高斯滤波器对输入图像进行平滑，以减少噪声。然后，基于平滑后的图像计算局部结构的方向信息，形成一个结构张量。这个过程通常涉及计算局部邻域内的梯度，并组合这些梯度以构建一个2x2或3x3的对称结构张量矩阵，矩阵的主方向对应于图像中结构的方向。
结构张量的微分运算：接下来，通过对结构张量应用微分运算（通常是拉普拉斯算子或其他形式的微分算子），来强调那些在局部区域内方向一致的结构。这种运算可以增强图像中沿特定方向的边缘和线条，同时抑制其他方向上的结构，从而提高图像中线性结构的可识别性。
参数调整：sigma和alpha参数允许用户根据具体图像和需求调整平滑程度与结构增强的效果。适当选择这些参数对于获得最佳结果至关重要。

通过上述步骤，coherence_enhancing_diff算子不仅能够提升图像中线性结构的清晰度，还有助于后续的特征提取和分析任务，比如纤维方向的测量、血管网络的分割等。

参数

image - 输入图像（通常是灰度图像），类型为HObject。
sigma - 高斯滤波器的标准差，用于平滑图像并计算结构张量。较大的值会增加平滑效果，但可能会模糊细节；较小的值则保持更多细节但可能引入更多噪声。类型为real。
alpha - 控制结构张量微分的权重参数，影响输出图像中结构增强的效果。类型为real，默认值通常为1.0。
gen_gradient - 逻辑值，决定是否同时计算梯度图像。如果设置为'true'，则除了输出增强图像外，还会输出一个梯度图像。类型为string。
gradient_image - （输出参数，当gen_gradient为’true’时有效）计算得到的梯度图像。
ced_image - （输出参数）通过结构张量微分得到的，增强结构一致性的图像。

效果图

原图

增强后图像

处理后

总结

提示：这里对文章进行总结：

本文深入探讨了如何利用HALCON中的coherence_enhancing_diff算子来增强指纹图像，旨在通过连接断裂的指纹纹线提高图像质量，从而为后续的特征识别与分析奠定基础。文章首先通过一段示例代码展示了该算子的基本应用，随后详细解析了代码中的每个步骤及其背后的原理，特别是对coherence_enhancing_diff算子的核心机制——结构张量计算与微分运算进行了详尽说明。

重点讲解了算子的工作原理，包括如何通过高斯滤波进行初步平滑处理，构建结构张量以捕捉局部结构方向，以及利用微分运算强化图像中线性结构的一致性，同时强调了调整关键参数（如simga和alpha）对优化处理效果的重要性。此外，还简要介绍了算子的参数列表及其意义，为读者提供了实践该技术时所需的详细指导。

总结而言，本文不仅为安全系统领域中的图像处理实践者提供了一个实用的技术工具介绍，还深刻剖析了该技术的理论基础，有助于读者理解并掌握如何在指纹识别、安全监控等应用场景中有效利用coherence_enhancing_diff算子来提升图像质量和分析准确性。通过结合实例和深入理论，本文为探索图像处理技术在安全系统中的高级应用开辟了新的视角。