使用Halcon进行图像预处理的策略

图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤，它有助于提高图像质量，从而使得后续的图像分析和特征提取更加准确。在 Halcon 中，图像预处理通常包括滤波、对比度增强、归一化、边缘增强等操作。以下是一些使用 Halcon 进行图像预处理的策略，以及相应的示例代码。

图像预处理策略

1. 滤波：去除图像噪声，如高斯滤波、中值滤波等。
2. 对比度增强：提高图像的对比度，如直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）。
3. 归一化：将图像数据缩放到特定的范围，如归一化到 0 到 255。
4. 边缘增强：突出图像的边缘，如使用 Sobel、Canny 算子。
5. 归一化滤波器：减少光照不均的影响。
6. 形态学操作：如腐蚀和膨胀，用于去除小的噪声点或填充小的缺失部分。

示例代码

* 读取图像
read_image(Image, 'example_image.tif')

* 1. 高斯滤波去除噪声
mean_image(Image, ImageFiltered, 'gauss', 3, 3)

* 2. 对比度增强 - 直方图均衡化
trans_hist_equalize(ImageFiltered, ImageEnhanced)

* 3. 归一化到 0 至 255（如果需要）
* 假设 ImageEnhanced 已经是 8 位图像
* 如果不是，使用下面的代码进行转换