Resumen del operador de mejora de imagen Halcon

1. Transformación lineal en escala de grises
1.1, scale_image
g' := g * Mult + Add
g es el valor actual en escala de grises, Mult es el coeficiente multiplicado y Add es el valor de compensación agregado. Se
puede ver en la fórmula para la que se usa scale_image procesamiento La imagen es un cambio de (múltiple + desplazamiento)
1.2, scale_image_max
calcula los valores máximo y mínimo de píxeles, escala cada píxel de acuerdo con el valor máximo y estira el valor de gris a 0-255
1.3, invert_image
g' = Inversión de 255 g
Valor de píxel de imagen
2. Transformación no lineal en escala de grises
2.1, log_image
realiza una transformación logarítmica en la imagen
g' = ln(g+1)
se usa para mejorar el valor de píxel de la parte oscura
2.2, exp_image
realiza una transformación exponencial en la imagen
g'=g e power
Se utiliza para mejorar el valor de píxel de la parte brillante
3. Realce de imagen contraste e iluminación
3.1 El énfasis
mejora el contraste de la imagen
y realza las áreas de alta frecuencia (bordes y esquinas) de la imagen para hacer la imagen ver más claro.
3.2 Illuminate
mejora la iluminación de la imagen
y mejora las áreas de alta frecuencia (bordes y esquinas) de la imagen para que la imagen se vea más clara.
Cuatro.Ecualización de histograma
4.1, equ_histo_image
mejora el contraste de la imagen a través de la linealización del histograma gris
V. Morfología de las imágenes en escala de grises
5.1, gray_erosion_rect
corrosión en escala de grises, reducir el brillo, eliminar las manchas blancas.
5.2, gray_dilation_rect
expansión gris, aumenta el brillo, elimina puntos negros.
5.3, gray_opening
operación de apertura en escala de grises, la escala de grises primero se corroe y luego se expande, utilizada para eliminar puntos blancos aislados.
5.4,
​​operación de cierre en escala de grises gray_closing, la escala de grises primero se expande y luego se corroe, utilizada para eliminar puntos negros aislados.
5.5, gray_range_rect
utiliza un elemento de estructura rectangular para deslizarse en la imagen, nuevo valor = (el más grande del rectángulo) valor de gris - (el más grande del rectángulo) valor de gris mínimo 6. Operación entre imágenes 6.1, add_image g' :=
(
g1
+ g2) * Mult + Add Agrega
el valor de gris de las dos imágenes a
6.2, sub_imagen
g' := (g1 - g2) * Mult + Add
resta el valor de gris de las dos imágenes a
6.3, mult_image
g' := (g1 * g2) * Mult + Add Multiplica
el valor de gris de las dos imágenes
6.4, div_image
g' := g1 / g2 * Mult + Add
Divide el valor de gris de las dos imágenes
7. Suavizado de imagen
7.1, coherence_enhancing_diff
realiza la difusión de mejora de coherencia de imagen
El procesamiento de difusión anisotrópica se realiza en la imagen de entrada Imagen para aumentar la correlación de la estructura de la imagen contenida en la Imagen.
En particular, los bordes discontinuos de la imagen se conectan por difusión sin suavizar perpendicularmente a sus direcciones dominantes.
Puede hacer que el límite de la imagen sea borroso
7.2, mean_curvature_flow
Utilice el suavizado de curvatura del histograma en escala de grises en la imagen para suavizarla.
Puede reducir la interferencia de la imagen
7.3 Operaciones de filtrado: filtrado gaussiano, filtrado medio, filtrado mediano, filtrado bilateral, filtrado guiado.