Halcon算子与算法原理
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
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