灰度矫正算法详解【Halcon】：线性光照不均的处理方法【附代码下载】
在图像处理领域，光照不均匀是一个常见的问题，尤其是在获取图像时，由于光源不均或环境因素的影响，导致图像中的灰度值呈现线性变化。为了解决这一问题，本篇介绍一个利用 Halcon 进行灰度矫正的算法，帮助大家理解如何快速地对存在线性变化的光照不均图像进行修正。
1. 问题背景
图像光照不均主要表现为图像灰度值的变化不均匀，通常会出现某些区域过亮或过暗的情况。针对这种情况，灰度矫正可以有效地调整图像中的灰度分布，改善图像的视觉效果，使得图像更加清晰、均匀。尤其在工业检测、医学影像处理等应用场景中，光照不均匀的矫正对于提高图像分析的准确性至关重要。
2. 算法概述
本算法通过以下几个步骤对图像进行灰度矫正：
- 图像预处理：加载图像，并进行必要的初始化操作。
- 旋转图像：将图像旋转，使灰度变化方向变为水平或垂直，以简化计算。
- 区域提取与划分：提取出感兴趣区域并将其划分为多个矩形区域。
- 灰度特征提取：对每个区域进行灰度均值计算。
- 灰度矫正因子计算：通过灰度均值与最大灰度值的比例，计算每个区域的灰度矫正因子。
- 图像修正：通过比例系数图像对原图像进行灰度修正。
- 输出结果：显示修正后的图像，并进行效果对比。
2.1. 算法效果
在应用此算法之前，图像的灰度值可能存在较大的光照不均匀情况。经过灰度矫正后，图像的灰度分布将趋于均匀，光照差异得到有效修正。
原始图像与灰度矫正后的图像对比：
原图：
矫正后图像：
2.2. 数据集和算法下载
- 算法-数据集下载链接：
通过网盘分享的文件：如何快速的矫正一张具有线性变换的灰度不均图像.7z
链接: https://pan.baidu.com/s/1QY3dFuhRsHTiD8xCvU-dcg?pwd=jkcf 提取码: jkcf
3. 算法步骤详解
3.1 初始化与图像加载
首先，我们初始化图像处理窗口，并加载原始图像。
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
dev_set_paint ('default')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
set_font (WindowHandle, 'Arial-Bold-20')read_image (Image, '1.bmp')
3.2 图像旋转
通过旋转图像来调整灰度变化的方向，使其变为水平或垂直，这样计算变得更加便捷。
3.3 区域提取与划分
通过阈值分割和区域连接提取感兴趣区域，并对选定的最大区域进行划分，便于后续处理。
threshold (Image, Reg, 30, 255)
connection (Reg, Regs)
select_shape_std (Regs, RegMax, 'max_area', 70)partition_rectangle (RegMax, RegRects, 500, 1)
3.4 灰度特征提取
在划分后的区域中，使用高斯平滑方法去噪声，并计算每个矩形区域的灰度均值。
gauss_image (Image, ImgGauss, 3)
gray_features (RegRects, ImgGauss, 'mean', GFeaMeans)
3.5 计算灰度矫正因子
通过计算每个区域的灰度值与最大灰度值的比例，得到每个区域的灰度矫正因子。
maxGray := max(GFeaMeans)
Factors := maxGray / GFeaMeans
3.6 生成比例系数图像
为每个区域生成比例系数图像，并填充每个区域的比例系数。
convert_image_type (Image, ImgReal, 'real')
gen_image_proto (ImgReal, ImgFactor, 0)
paint_region (RegRects, ImgFactor, ImgFactor, Factors, 'fill')
3.7 应用灰度矫正
通过将比例系数图像与原图像相乘，进行灰度矫正，并将结果转换为 byte 类型。
mult_image (ImgFactor, ImgReal, ImgNewReal, 0.9, 0)
convert_image_type (ImgNewReal, ImgNew, 'byte')