halcon图像预处理之图像增强

最新推荐文章于 2025-02-28 20:21:32 发布
最新推荐文章于 2025-02-28 20:21:32 发布
阅读量2w 收藏 13
点赞数 3
分类专栏： halcon
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29187197/article/details/82793228
版权
本文深入探讨了图像增强的两种主要方法：灰度值线性变换和对比度增强。灰度值线性变换通过调整灰度值让图像黑白对比更加明显，而对比度增强则通过特定算法提升图像细节可见度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

图像增强一般通过如下几种方式：
1. 灰度值线性变换

  • scale_image: g’ := g * Mult + Add g为当前的灰度值，Mult 为所乘的系数，Add为加的偏移值，由公式可以看出用scale_image来处理图像是个线性变化，会让黑的地方更黑，亮的地方更亮。
  • scale_image_max:将灰度值拉伸到0-255。

2. 增强图像对比度

- emphasize(Image : ImageEmphasize : MaskWidth, MaskHeight, Factor : )

- illuminate(Image : ImageIlluminate : MaskWidth, MaskHeight, Factor : )

halcon的灰度变换（图像增强）
qq_34059233的博客
02-21 1731
特点：降低低灰度值像素的对比度，提高高灰度值像素的对比度，因为高灰度值对应X轴正方向的值，x增加相同值，y轴的值增加的更多。特点：提高低灰度值像素的对比度，降低高灰度值像素的对比度，因为高灰度值对应X轴正方向的值，x增加相同值，y轴的值增加的越少。图像Image是均衡化前的灰度范围，蓝色柱状图显示如下，横坐标为灰度值，纵坐标为该灰度值的个数。上面函数的意思是，将(图像1灰度+图像2灰度）*4+50，等于最终的图像灰度。将图像的灰度范围按照一定的关系进行扩大，从而增强图像对比度。可以看出灰度范围变宽了。
halcon图像预处理
qq_40113570的博客
12-12 513
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像滤波的主要目的：为了消除图像中混入的噪声，并且为图像识别抽取出图像特征。滤波处理的要求:一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰视觉效果好。平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于预处理任务中，如在提取大型目标前去除图像中的一些琐碎细节，以及桥接直线或曲线的缝隙。
halcon将图像拉伸到0-255之间：scale_image_max
Major_S的博客
01-17 864
【代码】halcon将图像拉伸到0-255之间：scale_image_max。
Halcon图像预处理算子 sobel算子、傅里叶变换算子、卷积算子
2403_88923953的博客
02-28 1790
文章介绍什么是傅里叶算子 ，卷积算子 ，均值，中值，高斯算子，怎么去解决噪音，高通滤波，低通滤波算子 ，边缘算子 ，以及加减乘除
Halcon图像增强equ_histo _image/emphasize/scale _image max/shock_filter
fallingleafgrief的博客
12-27 2603
图像增强主要是为了突出图像中的细节，为后续的特征识别或者检测做准备。图像增强可以有多种方式，本节介绍直方图均衡、增强对比度、处理失焦图像这3种方式。
Halcon图像处理之图像增强
qq_36559788的博客
03-17 1万+
图像增强可以有很多种理解，但是作者认为无论是什么形式的增强其实它的本质都是图像加有效信息的操作，它的目的都是获取特征更为明显的图像。简单的说，图像增强大致可以分为三种1、分辨率增强 2、对比度及灰度增强 3、特征增强 需要图像增强的原因: 1 图像噪点过大，影响感观、影响计算机对图像特征的提取 2 图像因为光线环境等造成整体对比度不足或局部过暗、过曝。细节损失 3 图像白平衡系数未校准造成图像偏色 4 图像因采集时镜头失焦等问题造成的模糊 5 图像由于运动速度过快 (采集一帧时间内发生了剧烈运动)，形成.
《HALCON 数字图像处理》第6章 图像增强-学习笔记
超级大洋葱的博客
06-04 1813
目录6.1 图像增强的概念和分类 6.1 图像增强的概念和分类
Halcon 常用的图像增强算子
m0_44975814的博客
12-06 2187
本文详细介绍了 Halcon 中多种图像增强算法，包括灰度变换、直方图均衡化、滤波算法（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）以及锐化算法等。对每种算法的原理进行了深入阐述，并给出了相应的 Halcon 代码示例及代码解释。通过对这些图像增强算法的研究与应用，可以有效地改善图像质量，提高图像在后续处理任务（如目标检测、识别、测量等）中的准确性与可靠性。
Halcon 图像预处理算子
qq_32114737的博客
02-28 1433
用算子mean_image进行低通滤波，滤波的掩膜尺寸的MaskWidth*MaskHeight。*边缘增强 效果很明显，使得图像更清晰，可以提高边缘的质量，最后一个系数代表增强对比度的系数。*效果很明显，使得图像更清晰，可以提高边缘的质量，最后一个系数代表增强对比度的系数。*roberts 是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。*算法原理为图像很暗的部分可以变得很亮，很亮的部分可以变得更暗。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，为保证视觉测量，定位，检测效果的稳定性。
Halcon图像预处理-图像的变换与校正
yuanrongyouzhi的博客
04-02 7525
提示：本文参考了网上其他相关文章，如有侵权，请联系作者。 文章目录前言一、图像处理与矩阵（Matrix）、齐次坐标1.图像的平移2.图像的旋转3.图像的缩放4.补充二、仿射变换1.仿射变换矩阵2.应用仿射变换矩阵三、透视变换（投影变换）1.投影变换2.Halcon中的投影变换实例3.其他实例总结 前言        获得了相机采集的图像之后，图像质量往往会与预想的有所差异，如出现形状失真、亮度低、图像噪声大等问题，因此需要对图像进行.
halcon图像预处理和特征提取
05-23
上述例子的主要作用是图像预处理和特征提取，以下做了一些说明： 1. `read_image(Image, 'data1/卡针2.jpg')`: 读取指定路径下的图片文件，并将图片数据存储在变量`Image`中。 2. `mean_image(Image, ImageMean, ...
Halcon灰度值参数修改指南
07-22
gray_value_interpolation
使用Halcon进行图像预处理的策略
weixin_66608063的博客
05-14 1043
图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤，它有助于提高图像质量，从而使得后续的图像分析和特征提取更加准确。在 Halcon 中，图像预处理通常包括滤波、对比度增强、归一化、边缘增强等操作。以下是一些使用 Halcon 进行图像预处理的策略，以及相应的示例代码。
halcon 增强对比度算子
weixin_42576186的博客
12-17 1021
Halcon 是一种图像处理软件，增强对比度算子是其中的一种处理方法，可以用来提高图像的对比度。对比度是指图像中最暗和最亮的像素之间的差异，增强对比度算子可以使得这个差异更大，从而使得图像中的细节更加清晰。 在 Halcon 中，可以使用函数 EnhanceContrast 来增强图像的对比度。该函数接受两个参数：输入图像和增强的程度。例如，下面的代码展示了如何使用 EnhanceContrast...
[Halcon&图像] 图像增强算子汇总
热门推荐
Loewen丶的小窝
08-07 2万+
Halcon中增强图像的对比度也是预处理中的一环，主要有如下方式： 灰度变换（scale_image） 原理：可以理解为用一个模板扫描图像中的每一个像素，模板中像素最大值和最小值的差作为模板中心像素点的值。 作用：拉开图像的对比度，让图像中黑的地方更黑，亮的地方更亮。 emphasize：增强图像的高频区域（边缘和拐角），使图像看起来更清晰。 直方图均衡化（equ_histo_image） 灰度...
Halcon图像增强算子总结
Douhaoyu的博客
01-10 3715
Halcon图像增强算子总结
Halcon 金属疤痕检测（图像增强、区域排序、灰度扩张）
廷益_飞鸟的博客
11-30 816
Halcon 金属疤痕检测（图像增强、区域排序、灰度扩张）
halcon图像增强算子
aizzl97的博客
09-04 2404
最近在学习halcon图像检测，看网上的总结多不太全，所以自己就对halcon中常用的一些图像增强算子做了详细的总结。本文有算子参数分析以及实际效果图对比
halcon图片上区域灰度值区间放大，可提高对比度
hebing768599627的博客
08-04 1458
扩充图片灰度值范围，这样可以提高图片的细节对比度；
halcon图像预处理的算子
最新发布
03-14
### Halcon 图像预处理算子列表及用法 Halcon 是一种强大的机器视觉软件工具包，提供了丰富的图像预处理功能。这些功能通过一系列算子实现，能够有效提升图像的质量并改善后续分析的效果。 #### 1. **直方图均衡化** - 使用 `equ_histo_image` 函数可以对输入图像进行直方图均衡化操作，从而提高对比度。 - 示例代码： ```hdevelop read_image(Image, 'image.jpg') equ_histo_image(Image, ImageEqu) [^1] ``` #### 2. **边缘检测** - 边缘检测是图像预处理中的重要步骤之一，可以通过多种方法完成。例如，Prewitt 方法是一种经典的边缘检测算法。 - Prewitt 边缘检测的具体实现方式如下： ```hdevelop prewitt_amp(Image, ImageEdgeAmp) [^3] ``` - 此外，还可以尝试其他边缘检测算子，如 Sobel 和 Canny 等。 #### 3. **形态学运算** - 形态学运算是基于集合论的一种图像处理技术，常用于去除噪声、填补孔洞以及提取特定形状的目标。 - 主要包括腐蚀 (`dilation_circle`) 和膨胀 (`erosion_circle`) 运算： ```hdevelop dilation_circle(Image, DilatedImage, 5.0) erosion_circle(DilatedImage, ErodedImage, 5.0) ``` #### 4. **几何变换** - 对于存在形变或者位置偏差的图像，通常需要对其进行几何矫正。这一步骤涉及矩阵计算和齐次坐标的转换。 - 参考资料提到过这一过程的重要性及其具体应用背景[^2]。 - 实现示例： ```hdevelop hom_mat2d_identity(HomMat2DIdentity) affine_trans_image(Image, TransformedImage, HomMat2DIdentity, 'constant', 'false') ``` #### 5. **灰度调整** - 调整图像的整体亮度或对比度也是常见的需求。可通过线性拉伸或其他非线性映射来达成目标。 - 关键函数有 `convert_to_gray` 和 `intensity` 等。 --- ### 总结 上述列举了几类典型的 Halcon 预处理算子，并附上了简单的说明与实例演示。实际项目开发过程中可能还需要结合具体情况灵活选用不同的组合策略以满足特殊场景下的性能指标要求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值