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增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合。 有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。 Halcon算子与算法原理 1.灰度线性变换 a、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（倍数+偏移）的变化 b、scale_image_max 计算像素的最大和最小值，按照最大值比例化各个像素，将灰度值拉伸到0-255 c、invert_image g’ = 255-g 反转图像像素值 2.灰度非线性变换 a、log_image 对图片进行对数变换 g' = ln(g+1) 用于提高暗部像素值 b、exp_image 对图片进行指数变换 g'=g的e次幂 用于提高亮部像素值 3.图像增强对比度与照明度 a、emphasize 增强图像对比度 增强图像的高频区域（边缘和拐角），使图像看起来更清晰。 b、illuminate 增强图像照明度 增强图像的高频区域（边缘和拐角），使图像看起来更清晰。 4.直方图均衡化 a、equ_histo_image 通过灰度直方图的线性化，增强图像的对比度 原理参考博文：https://blog.csdn.net/yy197696/article/details/102993968 5.灰度图像形态学 a、 gray_opening 结构元素在图像中滑，灰度值最高的值作为新值，有使图像变亮的作用。 b、gray_closing 结构元素在图像中滑，灰度值最低的值作为新值，有使图像变暗的作用。 c、 gray_range_rect 用一个矩形结构元素在图像中滑动，新值 = (矩形中最大的)灰度值-(矩形中最大的)最小的灰度值 6.图片间操作 a、 add_image 两图片灰度值相加 b、sub_image 两图片灰度值相减 7、图像平滑 a、coherence_enhancing_diff 执行图像的相干性增强扩散 对输入图像Image进行各向扩散处理，以增加Image中包含的图像结构的相关性。 特别是，不连续的图像边缘通过扩散连接，而没有垂直于其主导方向进行平滑。 能使图像的边界变模糊 b、mean_curvature_flow 对图像使用灰度直方图曲率平滑使图像变得平滑。 能使图像干扰降低 原文链接：https://blog.csdn.net/cashmood/article/details/104776981 |
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