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图像锐化和图像运算

目录

图像锐化

图像锐化

 检测垂直线和水平线

 找薄边缘

 平梯度和垂直的梯度和再开方

 图像运算

1.加法运算

2.减法运算

3.乘法运算

4.除法运算 


图像锐化

图像锐化就是主要加强高频成分或者削弱低频成分,使图像细节更突出。

图像锐化

dev_close_window ()
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle)
dev_display(Image)

* 'sum_abs' 水平梯度和垂直梯度绝对值和

sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, 'sum_abs', 3)

最终效果图如下(图1):

原图
图1
 检测垂直线和水平线

* x 检测垂直线
sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, 'x', 3)

最终效果图如下(图2):

* y 检测水平线
sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, 'y', 3)

最终效果图如下(图3):

图2
图3
 找薄边缘

* thin_sum_abs 找薄边缘
sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, 'thin_sum_abs', 3)

最终效果图如下(图4):

* thin_max_abs 找薄边缘 水平和垂直梯度绝对值大的
sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, 'thin_max_abs', 3)

最终效果图如下(图5):

图4
图5
 平梯度和垂直的梯度和再开方

sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, 'sum_sqrt', 3)

最终效果图如下(图6):

*图像分割
th:=35
threshold (EdgeAmplitude, Region, th, 255)

最终效果图如下(图7):

图6
图7

 图像运算

图像运算:以图像为单位进行的操作(该操作对图像中的所有像素同时进行),运算的结果是得到一幅灰度分布与原图灰度分布不同的新图像。具体的运算包括算术和逻辑运算,通过改变像素的值达到图像增强的效果。

图像的代数运算也称像元运算,将多幅图像之间的像元一一对应并做相应的加减乘除算法。

1.加法运算

可用于图像的合成;降低图像的随机噪声。

read_image(Image1, 'bead/adhesive_bead_01.png')
read_image(Image2, 'bead/adhesive_bead_02.png')

add_image (Image1, Image2, ImageResult, 0.5, 100)

最终效果图如下(图1-1):

原图1
原图2
图1-1
2.减法运算

检测多幅图像之间的变化;也可以把目标从背景中分离出来。

sub_image (Image1, Image2, ImageSub, 1, 128)

最终效果图如下(图1-2):

1-2
3.乘法运算

提取局部区域,通过掩模运算,将二值图像和原图做乘法运算可实现局部提取。

mult_image (Image1, Image2, ImageResult, 0.005, 0)

最终效果图如下(图1-3):

1-3
4.除法运算 

校正阴影,实现归一化。

div_image (Image1,Image2, ImageResult1, 255, 0)

最终效果图如下(图1-4):

1-4

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