Halcon中这种增强对比度的方法同样适用于多通道的彩色图像

通过灰度线性映射增强图像对比度

 

Halcon中如何通过灰度线性映射增强图片对比度呢？不急，我先讲点其他的。

 

如果你用过Photoshop，那么想必对增强图像的对比度很熟悉。在Photoshop中，我们对下面这张图执行“色阶”调整：

 

执行“色阶”调整：可以观察到图片的对比度明显增强。（白的更白，黑的更黑了）

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

它的原理是这样的：将原图中灰度值小于55的点全部强制置为0，将灰度值高于140的点强制置为255，并且将55~140之间的色阶强行拓宽均匀映射到0~255之间，其效果是图像对比度增强了。如下图所示：

 

如果还不好理解，那么再看看在Photoshop中用“曲线”调整对比度：

 

再看看：

执行“曲线”调整之前，“曲线”是上图中的蓝线，斜率为1，即y = x。输入灰阶是多少，输出灰阶也是多少。

调整之后，蓝线变成了一条斜率更大的直线，它经过（55, 0）、（140, 255）这两个点。该直线斜率为： 255.0 / (140 - 55) = 3

该直线可表示为：y = 3x -  55 * 3

 

设Min = 55, Max = 140

则该直线可表示为：y = k * x - Min * k , 其中：k = 255.0/(Max - Min)

 

我们在曲线中这样调整增强对比度的原理与之前在“色阶”中调整的原理相同。

 

再回到Halcon中。Halcon中灰度值映射的算子主要有scale_image_max和scale_image。scale_image_max类似于Photoshop中的自动对比度，不易于精确控制，而scale_image则更好控制。

 

scale_image(Image : ImageScaled : Mult, Add : )

其输出图像与输入图像、输入参数的关系如下：

g' := g * Mult + Add （g是输入图像Image，g' 是输出图像ImageScaled）

 

我们再对比一下之前我们“曲线”调整中得出的公式：y = k * x - Min * k , 其中：k = 255.0/(Max - Min)

可以类比得：Mult = k, Add =  - Min * k, 即Mult = k, Add =  - Min * Mult。

 

但是将Mult、Add作为参数的函数功能不太直观，最好将Max、Min作为函数的参数，因此我封装出了scale_gray_map (Image, Image2, Min, Max)函数，该函数的内容如下：

Mult := 255.0 / (Max - Min)
Add := -Mult * Min
scale_image (Image, Image2, Mult, Add)
return ()

 

具体如下图所示：

 

 

 

Halcon中这种增强对比度的方法同样适用于多通道的彩色图像