VisionPro中IPO工具详解

预处理工具的算法

• 图像增强

  • 加减常量 ：通过为灰度图像中每个像素的灰度值添加正值或负值，使用图像变得更亮或更暗
  • 乘以常量： 将图像的每个像素值乘以一个常数，可调整图像的亮度和对比度
  • 均衡： 通过直方图均衡方法增强图像对比度，使图像的灰度值分布更均匀
  • 像素映射： 将输入图像的像素按照一定规则映射到另一张图像的对应位置上，形成一张新的图像

• 图像滤波（滤波处理）

  • 卷积： 使用卷积核对图像进行运算，可实现平滑、模糊、去噪、锐化、边缘提取等效果
  • 高斯采样器： 对输入图像进行子采样和平滑操作，可以减少图像中的纹理和噪声
  • 中值滤波： 使用N×M中值滤波器，可有效去除椒盐噪声等
  • 高通滤波： 保留图像中频率较高的部分，突出边缘等细节特征

• 图像变换

  • 扩展： 用指定的放大倍数放大整个图像或图像的一部分
  • 旋转： 对输入图像的全部或部分执行水平翻转或顺时针旋转
  • 仿射变换： 通过仿射变换产生新的图像，可实现平移、旋转、缩放等几何变换

• 形态学处理

  • 腐蚀： 降低图像的亮点，可消除噪点像素或小的缺陷
  • 膨胀： 增强图像的明亮特征，同时抑制较暗特征
  • 打开： 先腐蚀后膨胀，删除少量明亮特征，然后增强其余的明亮功能
  • 关闭： 先膨胀后腐蚀，减少或完全消除图像的暗区

• 数字图像

  • 量化： 减少输入图像中离散灰度值的数量，有助于分离相似灰度值的特征
  • 采样卷积： 同时执行卷积核采样，常用于高斯平滑进行降采样
  • 二次采样： 生成分辨率和尺寸较小的输出图像，可提高其他视觉工具的运行速度
  • 丢失像素： 将深度图像中缺失的像素替换为基于周围像素分析的像素值

显示功能

加减常量

封装： 通过取模运算使像素值在超出范围后循环回到有效范围内，适合需要保持图像连续性和周期性变换的场景

箝位： 直接超过范围的像素值限制在有效范围内，适合需要确保图像稳定性和像素值在合理范围内的场景

均衡

乘以常数

必须选择是否允许该操作结束后将结果像素 值降到0以下或超过255，或将其限制在这些限制内。例如，如果允许这些值进行换行，则灰度 值为200乘2的像素的新值将为145(2*200-255)。如果选择钳制这些值，则相同像素在操作后不会超过值255

像素映射

将输入的像素按照一定规则映射到另外一张图像的对应位置上，形成一张新的图像

卷积

Visionpro支持卷积运算符，基于相邻像素值进行修改像素值，Visionpro将输入图像中的每个像素，乘以一个核的数值矩阵，然后替换输出图像中的相应像素，不同卷积核可以实现不同的效果，比如 平滑、模糊、去噪、锐化、边缘提取等 ，都可以通过卷积操作来完成。

卷积核效果参考网址：

高斯采样器

对输入图像进行子采样，使输出图像仅包含原始像素的一部分，并平滑图像

1. 当视觉工具在缩小的图像上同样有效地工作并且想要提高应用程序的速度时，可使用采样操作。例如：2*2图像缩小一倍
2. 使用平滑操作可减轻图像中纹理，信号噪声带来的影响
3. 可调整幅度偏移因子，范围为 -7 至 7 .使用负值作为移动因子可产生较暗的输出图像，而使用正值可产生较亮的输出图像

中值滤波

中值滤波能够较好的去除椒盐噪声

高通滤波（高通过滤器）

所谓高通滤波就是保留 图像中频率比较高 的部分，即突出 边缘 ； 可以执行 高斯、均值或中值平滑 操作，然后从输入图像中减去结果图像。 高频信号的输出和采样

• 椒盐噪声（salt & pepper noise）

  • 数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素

• 高斯噪声（gauss noise）

  • 它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声

• 椒盐噪声

  • 出现在随机位置、噪点深度基本固定的噪声、高斯噪声相反，是几乎每个点上都出现噪声、噪点深度随机的噪声

执行 高斯、均值或中值平滑操作 、然后从输入图像中减去结果图像。使用高通滤镜强调输入图像中的精细特征

仿射变换

双线性插值法： 要用到采样点最近的四个像素

高精度： 这种方法和双线性插值法相似，但其用附加像素来确定采样点像素

双线性查找法的执行速度较快，但精度法的更为精确

具体信息:

扩展

用指定的放大倍数放大整个图像或整个图像的一部分

旋转

对输入图像的全部或部分执行水平或顺时针旋转

腐蚀

对输入图像执行灰度形态、根据其大小和方向有选择地增强或减少图像特征。

形态运算符使用结构元素定义的边界（高3像素、宽3像素）检查每个像素及其  八个相邻

像素的灰度值

膨胀

增强了图像的明亮特征，同时抑制了较暗的特征

打开

打卡（开运算）open：对输入图像进行腐蚀，然后对结果进行膨胀，以生成输出图像。打开图像会删除少量明亮像素，然后增强其余的明亮功能

关闭

关闭（闭运算）close：对输入图像执行膨胀，对结果进行腐蚀。关闭图像可以减少或完全消除图像的暗区

形态学综合

打开和关闭操作符都倾向于保留大特征的尺寸和形状，同时影响小特征的尺寸和形状

量化

具体详细链接：

减少输入图像中离散灰度值的数量。执行量化操作可以帮助分离，具有相似灰度值的单个特征，或将所需特征减少为单个灰度值，这可以使它们更易于使用其他视觉工具进行分析。

1. 量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，数据量大
2. 量化等级越少，图像层次丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，数据量小

采样卷积

采样卷积就是同时执行卷积和采样，常见用途是使用高斯平滑进行降采样（downsampling）

二次采样

生成输出图像，其中分辨率和尺寸会减小。子采样可以使其他视觉工具 在缩小的图像上更快的运行，尽管减小图像尺寸可能会导致精度降低。子采样器操作提供了两种类型的算法来生成输出图像

使用 3 × 3 块进行的二次采样

第一中算法：  将输入图像划分为像素块，然后将位于块中心的像素复制到输出图像中。如果该块包含偶数行或列，则操作将复制最靠近该块中心的左上像素

使用 2 × 2 块的空间平均

第二种算法： 空间平均 该算法将输入图像划分为像素块，确定每个块中像素的平均灰度值，并将该平均值放入 输出图像中

丢失像素

运用符接受深度图像、并标记为缺失的像素替换为基于周围像分析的像素值