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增強圖像中的有用信息，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合。 有目的地強調圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。 Halcon算子與算法原理 1.灰度線性變換 a、scale_image g’ := g * Mult + Add g為當前的灰度值，Mult 為所乘的系數，Add為加的偏移值， 由公式可以看出用scale_image來處理圖像是（倍數+偏移）的變化 b、scale_image_max 計算像素的最大和最小值，按照最大值比例化各個像素，將灰度值拉伸到0-255 c、invert_image g’ = 255-g 反轉圖像像素值 2.灰度非線性變換 a、log_image 對圖片進行對數變換 g' = ln(g+1) 用于提高暗部像素值 b、exp_image 對圖片進行指數變換 g'=g的e次冪 用于提高亮部像素值 3.圖像增強對比度與照明度 a、emphasize 增強圖像對比度 增強圖像的高頻區域（邊緣和拐角），使圖像看起來更清晰。 b、illuminate 增強圖像照明度 增強圖像的高頻區域（邊緣和拐角），使圖像看起來更清晰。 4.直方圖均衡化 a、equ_histo_image 通過灰度直方圖的線性化，增強圖像的對比度 原理參考博文：https://blog.csdn.net/yy197696/article/details/102993968 5.灰度圖像形態學 a、 gray_opening 結構元素在圖像中滑，灰度值最高的值作為新值，有使圖像變亮的作用。? b、gray_closing 結構元素在圖像中滑，灰度值最低的值作為新值，有使圖像變暗的作用。? c、 gray_range_rect 用一個矩形結構元素在圖像中滑動，新值 = (矩形中最大的)灰度值-(矩形中最大的)最小的灰度值 6.圖片間操作 a、 add_image 兩圖片灰度值相加? b、sub_image 兩圖片灰度值相減?? 7、圖像平滑 a、coherence_enhancing_diff 執行圖像的相干性增強擴散 對輸入圖像Image進行各向擴散處理，以增加Image中包含的圖像結構的相關性。 特別是，不連續的圖像邊緣通過擴散連接，而沒有垂直于其主導方向進行平滑。 能使圖像的邊界變模糊 b、mean_curvature_flow 對圖像使用灰度直方圖曲率平滑使圖像變得平滑。 能使圖像干擾降低 原文鏈接：https://blog.csdn.net/cashmood/article/details/104776981 |
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