HALCON数字图像处理

第1章 绪论 1 1.1 图像和图像处理 1 1.1.1 图像 1 1.1.2 数字图像 2 1.1.3 图像处理及其发展过程 3 1.2 数字图像处理的步骤和方法 5 1.3 数字图像处理系统的硬件组成 5 1.4 数字图像处理技术的研究内容与应用领域 7 1.4.1 数字图像处理技术的研究内容 7 1.4.2 数字图像处理的主要应用领域 8 1.4.3 数字图像处理技术的发展方向 11 1.5 相关学科和领域 12 1.5.1 数字信号处理 12 1.5.2 计算机图形学 12 1.5.3 计算机视觉 12 1.6 HALCON概述 13 1.6.1 HDevelop简介 13 1.6.2 HALCON功能及应用简介 14 1.6.3 HDevelop图形组件 15 本章小结 22 习题 23 第2章 数字图像基础 24 2.1 图像的数字化 24 2.1.1 图像采样 26 2.1.2 图像量化 28 2.1.3 抽样与量化参数的选择 29 2.1.4 压缩编码 31 2.2 数字图像的数值描述 31 2.3 直方图 33 2.3.1 直方图的性质 33 2.3.2 直方图的应用 34 2.4 数字图像的文件格式及参数 36 2.5 灰度图像的灰度级分辨率 37 2.6 图像像素间的关系 38 2.6.1 相邻像素 38 2.6.2 邻接性、连通性、区域和边界 38 2.6.3 像素间距测量 39 2.7 线性与非线性的计算 40 本章小结 41 习题 41 第3章 HALCON图像处理基础 42 3.1 HALCON控制语句 42 3.1.1 条件语句 42 3.1.2 循环控制语句 44 3.1.3 中断语句 45 3.2 算子 46 3.2.1 算子及算子编辑窗口 46 3.2.2 算子查询 48 3.2.3 算子编辑 48 3.2.4 算子更改 50 3.2.5 算子运行 50 3.3 HALCON图像处理入门 50 3.3.1 HALCON图像读取 50 3.3.2 HALCON图像显示 56 3.3.3 HALCON 图像转换 58 本章小结 60 习题 60 第4章 HALCON数据结构 61 4.1 HALCON Image图像 61 4.1.1 Image的分类 61 4.1.2 Image的通道 61 4.2 HALCON Region区域 66 4.2.1 Region的初步介绍 66 4.2.2 Region的点线 73 4.2.3 Region的行程 82 4.2.4 Region的区域特征 85 4.3 HALCON XLD轮廓 93 4.3.1 XLD的初步介绍 93 4.3.2 XLD的数据结构分析 95 4.3.3 XLD的特征分析 99 4.3.4 XLD的回归参数 104 4.4 Handle句柄 106 4.5 Tuple数组 107 本章小结 110 习题 110 第5章 图像运算 111 5.1 图像的代数运算 111 5.1.1 图像加法 112 5.1.2 图像减法 114 5.1.3 图像乘法 116 5.1.4 图像除法 116 5.1.5 图像逻辑运算(位操作) 118 5.2 图像的几何变换 119 5.2.1 图像几何变换的一般表达式 119 5.2.2 图像变换之仿射变换 121 5.2.3 投影变换 125 5.2.4 灰度插值 126 5.3 基于HALCON的图像校正 128 本章小结 131 习题 131 第6章 图像增强 132 6.1 图像增强的概念和分类 132 6.2 灰度变换 133 6.2.1 灰度变换的基础知识 133 6.2.2 线性灰度变换 134 6.2.3 分段线性灰度变换 136 6.2.4 非线性灰度变换 138 6.3 直方图处理 141 6.3.1 灰度直方图的定义和性质 141 6.3.2 直方图均衡化 144 6.3.3 直方图规定化 148 6.4 图像的平滑 149 6.4.1 图像噪声 149 6.4.2 局部统计法 150 6.4.3 空域平滑法 151 6.4.4 中值滤波 153 6.4.5 频域低通滤波 155 6.5 图像的锐化 159 6.5.1 一阶微分算子法 160 6.5.2 拉普拉斯算子法 163 6.5.3 高通滤波法 165 6.6 图像的彩色增强 168 6.6.1 真彩色增强 169 6.6.2 伪彩色增强 169 6.6.3 假彩色增强 171 本章小结 172 习题 172 第7章 图像分割 173 7.1 阈值分割 173 7.1.1 实验法 173 7.1.2 根据直方图谷底确定阈值法 174 7.1.3 迭代选择阈值法 175 7.1.4 *小均方误差法 176 7.1.5 *大类间方差法 178 7.2 边缘检测 180 7.2.1 边缘检测概述 180 7.2.2 边缘检测原理 180 7.2.3 边缘检测方法的分类 181 7.2.4 典型算子 181 7.3 区域分割 189 7.3.1 区域生长法 189 7.3.2 分裂合并法 191 7.4 Hough变换 193 7.4.1 直线检测 193 7.4.2 曲线检测 195 7.4.3 任意形状的检测 195 7.5 动态聚类分割 197 7.5.1 K均值聚类 198 7.5.2 模糊C均值聚类 199 7.6 分水岭算法 200 本章小结 202 习题 202 第8章 图像匹配 203 8.1 基于像素的匹配 203 8.1.1 归一化积相关灰度匹配 203 8.1.2 序贯相似性检测算法匹配 205 8.2 基于特征的匹配 210 8.2.1 不变矩匹配法 210 8.2.2 距离变换匹配法 212 8.2.3 *小均方误差匹配法 214 8.3 图像金字塔 218 8.4 Matching助手 222 本章小结 227 习题 227 第9章 数学形态学在图像处理中的应用 228 9.1 数学形态学预备知识 228 9.2 二值图像的基本形态学运算 229 9.2.1 腐蚀 229 9.2.2 膨胀 232 9.2.3 开、闭运算 233 9.2.4 击中击不中变换 237 9.3 二值图像的形态学应用 238 9.3.1 边界提取 238 9.3.2 孔洞填充 240 9.3.3 骨架 241 9.3.4 Blob分析 243 9.4 灰度图像形态学 246 9.4.1 灰度腐蚀 246 9.4.2 灰度膨胀 248 9.4.3 灰度开、闭运算 249 9.4.4 顶帽变换与底帽变换 252 本章小结 254 习题 254 第10章 HALCON相关实例和算法 255 10.1 字符分割识别 255 10.2 条形码识别 257 10.2.1 一维条形码识别及实例 258 10.2.2 二维条形码识别及实例 261 10.3 去雾算法 264 10.3.1 去雾算法的概述 264 10.3.2 去雾算法的理论推导 265 10.4 三维匹配 269 10.4.1 基于形状的三维匹配 269 10.4.2 基于表面的三维匹配 272 10.5 图像拼接 277 10.6 创建新算子 282 本章小结 285 习题 285 第11章 标定 286 11.1 标定的目的 286 11.2 标定理论 287 11.2.1 坐标系的转换 287 11.2.2 标定的内外参数 290 11.3 HALCON标定流程 291 11.4 HALCON标定助手 296 11.5 标定应用例程之二维测量 300 本章小结 308 习题 308 第12章 HALCON混合编程 309 12.1 HALCON与VB混合编程 309 12.2 HALCON与 .NET混合编程 316 12.3 HALCON与VC混合编程 322 本章小结 326 习题 326 参考文献 327