簡介

增強圖像中的有用信息，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合。
有目的地強調圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。（摘自百度百科）

Halcon算子與算法原理

1.灰度線性變換

a、scale_image

   g’ := g * Mult + Add g為當前的灰度值，Mult 為所乘的系數，Add為加的偏移值，由公式可以看出用scale_image來處理圖像是（倍數+偏移）的變化

b、scale_image_max

計算像素的最大和最小值，按照最大值比例化各個像素，將灰度值拉伸到0-255

c、invert_image

g’ = 255-g
反轉圖像像素值

2.灰度非線性變換

a、log_image

   對圖片進行對數變換g' = ln(g+1)用于提高暗部像素值

b、exp_image

對圖片進行指數變換
g'=g的e次冪
用于提高亮部像素值

3.圖像增強對比度與照明度

a、emphasize

增強圖像對比度
增強圖像的高頻區域（邊緣和拐角），使圖像看起來更清晰。

b、illuminate

增強圖像照明度
增強圖像的高頻區域（邊緣和拐角），使圖像看起來更清晰。

4.直方圖均衡化

a、equ_histo_image

通過灰度直方圖的線性化，增強圖像的對比度
原理參考博文：https://blog.csdn.net/yy197696/article/details/102993968

5.灰度圖像形態學

a、 gray_opening

結構元素在圖像中滑，灰度值最高的值作為新值，有使圖像變亮的作用。?

b、gray_closing

結構元素在圖像中滑，灰度值最低的值作為新值，有使圖像變暗的作用。?

c、 gray_range_rect

用一個矩形結構元素在圖像中滑動，新值 = (矩形中最大的)灰度值-(矩形中最大的)最小的灰度值

5.圖片間操作

a、 add_image

兩圖片灰度值相加?

b、add_image

兩圖片灰度值相減??

6、圖像平滑

a、coherence_enhancing_diff

執行圖像的相干性增強擴散
對輸入圖像Image進行各向擴散處理，以增加Image中包含的圖像結構的相關性。
特別是，不連續的圖像邊緣通過擴散連接，而沒有垂直于其主導方向進行平滑。
能使圖像的邊界變模糊

b、mean_curvature_flow

對圖像使用灰度直方圖曲率平滑使圖像變得平滑。
能使圖像干擾降低

持續更新，如有錯誤煩請指正，歡樂學習，共同進步