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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)：
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)：
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)：
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)：
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)：
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)：
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)：
