《HALCON数字图像处理》第五章笔记
我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee)
第五章 图像运算
图像的代数运算
加法运算
以平均处理的方法将图像加法运用到图像的去噪中,先将噪声\(\eta(x,y)\)加入原始图像\(f(x,y)\)中,即$ g(x,y)=f(x,y)+\eta(x,y) $
然后重复操作数次,将得到的\(K\)张不同的噪声图取平均值,得到平均值图像\(\overline{g}(x,y)\),即
E\{{\overline{g}(x,y)}\}=f(x,y) \\
\\\]
用到的算子
add_image(Image1, Image2 : ImageResult : Mult, Add : )
作用:将两幅图像相加
新图像ImageResult
的灰度值计算如下
\]
图像加法的平均处理程序如下
dev_close_window ()
read_image (Image, '噪点图')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width*1.5, Height*1.5, 'black', WindowHandle)
dev_display (Image)
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
* 将数据类型转换为实数
convert_image_type (GrayImage, ImageConverted, 'real')
* 复制图片,保护原图
copy_image (ImageConverted, DupImage)
* 生成空图像数组
gen_empty_obj (ImageNoiseArray)
* 循环生成白噪声图存入数组
for i:=1 to 10 by 1
add_noise_white (DupImage, ImageNoise, 60)
concat_obj (ImageNoiseArray, ImageNoise, ImageNoiseArray)
endfor
* 叠加图像
for i:=2 to 10 by 1
if(i=2)
* 选择前两张图片相加
select_obj (ImageNoiseArray, ObjectSelected, 1)
select_obj (ImageNoiseArray, ObjectSelected1, 2)
add_image (ObjectSelected, ObjectSelected1, ImageResult, 1, 0)
else
* 循环叠加图片
select_obj (ImageNoiseArray, ObjectSelected2, i)
add_image (ObjectSelected2, ImageResult, ImageResult, 1, 0)
endif
endfor
* 对生成的图片求平均值
scale_image (ImageResult, ImageScaled, 0.1, 10)
运行结果感觉不是很好
图像合成的程序如下
read_image (Image, 'patras')
read_image (Image1, 'brycecanyon1')
Width:=720
Height:=480
* 裁剪两张图片得到形同大小区域
crop_part (Image, ImagePart, 0, 0, Width, Height)
crop_part (Image1, ImagePart1, 0, 0, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
dev_display (ImagePart)
* 设置字体
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
disp_message (WindowHandle, 'Image', 'window', 20, 20, 'black', 'true')
stop ()
dev_display (ImagePart1)
disp_message (WindowHandle, 'Image1', 'window', 20, 20, 'black', 'true')
stop ()
add_image (ImagePart, ImagePart1, ImageResult, 0.5, 0)
dev_display (ImageResult)
disp_message (WindowHandle, 'Composite Image', 'window', 20, 20, 'black', 'true')
运行结果如下图
图像减法
对两幅图像的差异可以用图像减法检测出,HLACON中计算图像差异通常是计算两幅图像的对应像素点的差异。
HLACON实现图像减法的算子如下
sub_image(ImageMinuend, ImageSubtrahend : ImageSub : Mult, Add : )
作用:图像相减,ImageMinuend
-ImageSubtrahend
得到的ImageSub
灰度值g'
表达式如下
\]
图像减法程序运行结果如下
图像乘法
图像乘法可以用来将图像中所需的部分提取出来,就是将掩模图和待处理图片相乘(掩模图和待处理图像必须是同一通道的图像)
HALCON中实现图像乘法的算子如下
mult_image(Image1, Image2 : ImageResult : Mult, Add : )
作用:图像相乘
得到的图像ImageResult
的灰度值g'
表达式如下
\]
图像乘法程序如下
dev_close_window ()
read_image (Image, 'fabrik')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
dev_display (Image)
read_image (Image1, '掩模')
* 将图像转为单通道
rgb1_to_gray (Image1, GrayImage)
* 图像相乘
mult_image (Image, GrayImage, ImageResult, 0.005, 0)
程序运行结果如下图
图像除法
图像除法可以用于校正成像设备的非线性影响,除法也可以检测图像的变化,但是除法操作给出的是相应像素间的变化比率,而不是像素的绝对差异,因此图像除法也被称为比率变换
HALCON中实现图像除法的算子如下
div_image(Image1, Image2 : ImageResult : Mult, Add : )
作用:图像相除
得到的图像ImageResult
的灰度值g'
表达式如下
\]
图像除法程序如下
dev_close_window ()
dev_update_off ()
read_image (Image, 'autobahn/scene_00')
* 创建灰度斜坡图
gen_image_gray_ramp (ImageGrayRamp, 0.2, 0.2, 128, 256, 256, 512, 512)
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
* 设置字体
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_display (Image)
disp_message (WindowHandle, 'Origin Image', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
stop ()
dev_display (ImageGrayRamp)
disp_message (WindowHandle, 'Gray Value Image', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
stop ()
* 图像相除
div_image (Image, ImageGrayRamp, ImageResult, 255, 0)
dev_display (ImageResult)
disp_message (WindowHandle, 'Resulting Image', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
程序运行结果如下图
图像逻辑运算(位操作)
图像位操作的程序如下
read_image (Image, 'fabrik')
read_image (Image1, '掩模')
read_image (Image2, '1.bmp')
read_image (Image3, '2.bmp')
rgb1_to_gray (Image1, GrayImage)
* 按位与
bit_and (Image, GrayImage, ImageAnd)
* 按位或
bit_or (Image, GrayImage, ImageOr)
* 按位异或
bit_xor (Image2, Image3, ImageXor)
* 按位取反
bit_not (Image2, ImageNot)
* 按位左移
bit_lshift (Image3, ImageLShift, 3)
* 按位右移
bit_rshift (Image3, ImageRShift, 3)
程序运行效果如下图
图像的几何变换
图像几何变换的一般表达式
点变换
图像处理其实就是针对图像的每个像素点的处理,点处理分为几种,有比例变换、原点变换、绕x/y/x=y轴翻转、剪移等直线变换——两个点的变换
判断两条直线平行与否只需要判断直线上的两个点即可单位正方形变换
在单位正方形和平行四边形之间建立映射关系,达到互相转换
仿射变换
仿射变换可以做到对图像上的物体进行平移和角度修正,仿射变换的一般表达式为
\]
HLAOCN中做仿射变换需要先定义变换矩阵,然后对矩阵进行平移、缩放、旋转等操作后在应用矩阵到图像或区域上,有关算子列举一些在下面
hom_mat2d_identity( : : : HomMat2DIdentity)
作用:定义仿射变换矩阵
hom_mat2d_translate( : : HomMat2D, Tx, Ty : HomMat2DTranslate)
作用:在2D齐次仿射变换中增加平移变换
hom_mat2d_scale( : : HomMat2D, Sx, Sy, Px, Py : HomMat2DScale)
作用:在2D齐次仿射变换中增加缩放变换
hom_mat2d_rotate( : : HomMat2D, Phi, Px, Py : HomMat2DRotate)
作用:在2D齐次仿射变换中增加旋转变换
affine_trans_region(Region : RegionAffineTrans : HomMat2D, Interpolate : )
作用:针对区域做仿射变换
affine_trans_image(Image : ImageAffinTrans : HomMat2D, Interpolation, AdaptImageSize : )
作用:针对图像做仿射变换
仿射变换的程序如下
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'white', WindowHandle)
dev_set_color ('red')
gen_rectangle1 (Rectangle, 20, 20, 100, 100)
dev_display (Rectangle)
* 定义仿射变换矩阵
hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
* 增加平移变换量
hom_mat2d_translate (HomMat2DIdentity, 0, 120, HomMat2DTranslate)
* 应用仿射变换
affine_trans_region (Rectangle, RegionAffineTrans, HomMat2DTranslate, 'nearest_neighbor')
dev_display (RegionAffineTrans)
* 增加缩放变换量
hom_mat2d_scale (HomMat2DTranslate, 1.2, 1.2, 16, 16, HomMat2DScale)
* 应用仿射变换
affine_trans_region (RegionAffineTrans, RegionAffineTrans1, HomMat2DScale, 'nearest_neighbor')
dev_display (RegionAffineTrans1)
* 增加旋转变化量
hom_mat2d_rotate (HomMat2DTranslate, 0.6, 256,256, HomMat2DRotate)
* 偏移一下位置
hom_mat2d_translate (HomMat2DRotate, 150, 50, HomMat2DTranslate1)
* 适当变大
hom_mat2d_scale (HomMat2DTranslate1, 2, 2, 64, 64, HomMat2DScale1)
* 应用仿射变换
affine_trans_region (RegionAffineTrans, RegionAffineTrans2, HomMat2DScale1, 'nearest_neighbor')
dev_display (RegionAffineTrans2)
程序运行结果如下图
投影变换
投影变换也是一种平面映射,可以称为特殊的投影变换,它的正变换和逆变换都是单值的,而且可以保证任意方向上的直线经过变换还能保持直线
投影变换的算子如下
hom_vector_to_proj_hom_mat2d( : : Px, Py, Pw, Qx, Qy, Qw, Method : HomMat2D)
作用:确定投影变换矩阵HomMat2D
指定矩阵的四个点,从而确定矩阵
灰度插值
- 最近邻插值法
最近邻插值法也称为零阶插值,即令变换后像素的灰度值等于距离它最近的输入像素的灰度值。这种方法造成的空间偏移误差为\(\frac{1}{\sqrt{2}}\)像素
- 双线性插值法
双线性插值法也称为一阶插值,这种方法是沿着图像矩阵的每一行(列)进行插值,然后对插值后得到的矩阵再沿着行(列)方向进行线性插值
这种方法在对相邻4个像素点的时候得到的表面在邻域是吻合的,但是斜率是不同的,这样会让图像的细节产生退化
- 卷积插值法
卷积插值法在输入图像的两行列之间插入零值,然后通过低通模版滤波得到插值后的图像
灰度插值法程序如下
dev_update_window ('off')
dev_update_var ('off')
dev_update_time ('off')
dev_update_pc ('off')
dev_set_color ('red')
read_image (Image, 'forest_road')
dev_display (Image)
threshold (Image, Regions, 160, 218)
* 开运算
opening_circle (Regions, RegionOpening, 9)
dev_display (RegionOpening)
disp_message (3600,'Ready to rotate', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
stop ()
* 定义仿射变换矩阵
hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
Scale:=1 //缩放比例
*循环旋转和缩放
for Phi := 0 to 360 by 1
hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, rad(Phi), 256, 256, HomMat2DRotate)
hom_mat2d_scale (HomMat2DRotate, Scale, Scale, 256, 256, HomMat2DScale)
* 对图像和区域应用仿射变换
affine_trans_image (Image, ImageAffinTrans, HomMat2DScale, 'nearest_neighbor', 'false')
affine_trans_region (RegionOpening, RegionAffineTrans, HomMat2DScale, 'nearest_neighbor')
dev_display (ImageAffinTrans)
dev_display (RegionAffineTrans)
* 更改缩放比例
Scale:=Scale/1.005
endfor
stop ()
*循环旋转和缩放
for Phi := 0 to 360 by 1
hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, rad(-Phi), 256, 256, HomMat2DRotate)
hom_mat2d_scale (HomMat2DRotate, Scale, Scale, 256, 256, HomMat2DScale)
* 对图像和区域应用仿射变换
affine_trans_image (Image, ImageAffinTrans, HomMat2DScale, 'nearest_neighbor', 'false')
affine_trans_region (RegionOpening, RegionAffineTrans, HomMat2DScale, 'nearest_neighbor')
dev_display (ImageAffinTrans)
dev_display (RegionAffineTrans)
* 更改缩放比例
Scale:=Scale*1.005
endfor
disp_message (3600, '好玩吧', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
stop ()
dev_update_window ('on')
dev_update_var ('on')
dev_update_time ('on')
dev_update_pc ('on')
程序运行结果如下图
图像校正
图像校正非常有用,在"扫描全能王"之类的扫描软件里面经常用到,可以将不是正对着屏幕的文件变成正常的矩形显示出来,在HLACON中也可以实现这种效果,只是我现在功力还不足,只能做到手动标注矩阵点
图像校正程序运行结果如下图
第五章的笔记就到这里啦,如果你一路看到了这里,帮我点个赞吧O(∩_∩)O~,祝大家学习能有所收获!
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