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  • Halcon学习:图像灰度变化

     灰度线性变换:图像相加 

     1 *关闭过程更新,不更新变量窗口,让程序更快
     2 dev_update_off ()
     3 *读取图片
     4 dev_open_file_dialog ('read_image', 'default', 'default', Selection)
     5 read_image (Image, Selection)
     6 
     7 *图像转为灰度图
     8 rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
     9 
    10 *图像相加,c(a+b)+d  0.8x(GrayImage+GrayImage)+100  
    11 add_image (GrayImage, GrayImage, ImageResult, 0.8, 100)
    12 
    13 *获得图像区域以及坐标
    14 get_domain (GrayImage, Domain)
    15 get_region_points (Domain, Rows, Columns)
    16 
    17 *获得图像每个坐标的灰度
    18 get_grayval (GrayImage, Rows, Columns, Grayval)
    19 
    20 *循环改变灰度值,灰度值高于30的,赋值为255,即白色
    21 for i := 0 to |Grayval|-1 by 1
    22     if (Grayval[i]>30)
    23         Grayval[i]:=255
    24     endif
    25 endfor
    26 
    27 *灰度赋值
    28 set_grayval (ImageResult, Rows, Columns, Grayval)

    效果图:

     

    灰度非线性变换:常用有对数函数、指数函数

    对数函数一般是提高低范围的像素,压缩高范围的像素

    指数函数一般是提高高范围的像素,压缩低范围像素

    1 *图像取对数
    2 log_image (GrayImage, LogImage, 'e')
    3 * set_grayval (LogImage, Rows, Columns, Grayval)
    4 *图像取指数
    5 exp_image (LogImage, ExpImage, 'e')

    效果图:红框内边缘对比度提高了

      

    灰度直方图变换:对图像中的像素灰度做映射变换,但是这种映射是基于灰度直方图的

    1 *图像均衡化
    2 equ_histo_image (GrayImage, ImageEquHisto)

    效果图:使得图像分辨更清晰

     

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