机器视觉--图像的运算（加法）
一、引言
在机器视觉领域，Halcon 是一款功能强大且广泛应用的机器视觉软件库。图像的加法运算是其中一种基础且重要的操作，它在很多实际应用场景中都发挥着关键作用，比如图像增强、图像融合等。本文将深入探讨 Halcon 中图像加法运算的原理、实现方法，并通过具体的演示程序来帮助读者更好地理解和掌握这一操作。
二、Halcon 图像加法运算原理
在 Halcon 中，图像的加法运算本质上是对两幅图像对应像素点的灰度值进行相加操作。设图像 A 和图像 B 的尺寸相同，均为 M×N，那么加法运算后的图像 C 的每个像素点 (i, j) 的灰度值 C (i, j) 为：
C(i, j) = A(i, j) + B(i, j)
需要注意的是，由于像素灰度值通常是有范围限制的（例如在 0 到 255 之间），当相加后的结果超出这个范围时，Halcon 会根据不同的处理方式进行截断或溢出处理。
三、Halcon 图像加法运算的实现步骤
- 读取图像：使用 read_image 算子读取要进行加法运算的两幅图像。
- 确保图像尺寸一致：在进行加法运算前，需要确保两幅图像的尺寸相同。可以使用 get_image_size 算子获取图像尺寸，然后进行比较和处理。
- 执行加法运算：使用 add_image 算子对两幅图像进行加法运算。
- 显示结果：使用 dev_display 算子显示加法运算后的结果图像。
四、演示程序
* 读取图像 1
read_image(Image1, 'path/to/image1.jpg')
* 读取图像 2
read_image(Image2, 'path/to/image2.jpg')
* 获取图像 1 的尺寸
get_image_size(Image1, Width1, Height1)
* 获取图像 2 的尺寸
get_image_size(Image2, Width2, Height2)
* 检查图像尺寸是否一致
if (Width1 != Width2 || Height1 != Height2)
* 如果不一致，进行相应的处理（如调整尺寸）
* 这里简单示例，将图像 2 调整为与图像 1 尺寸相同
resize_image(Image2, ResizedImage2, Width1, Height1)
Image2 := ResizedImage2
endif
* 执行图像加法运算
add_image(Image1, Image2, AddedImage, 1, 0)
* 显示原始图像 1
dev_display(Image1)
disp_continue_message (dev_get_window (), 'black', 'true', '请按任意键继续查看图像 2...')
stop ()
* 显示原始图像 2
dev_display(Image2)
disp_continue_message (dev_get_window (), 'black', 'true', '请按任意键继续查看加法运算结果...')
stop ()
* 显示加法运算后的图像
dev_display(AddedImage)
disp_continue_message (dev_get_window (), 'black', 'true', '按任意键结束程序...')
stop ()
在上述程序中，首先读取了两幅图像，然后检查它们的尺寸是否一致。如果不一致，将其中一幅图像进行尺寸调整。接着使用 add_image 算子进行加法运算，并通过 dev_display 算子依次显示原始图像和加法运算后的结果图像。
五、应用场景
- 图像增强：通过将原始图像与经过某种处理（如高斯模糊）后的图像进行加法运算，可以增强图像的某些特征，比如边缘或细节。
- 图像融合：在多模态图像融合中，将不同传感器获取的图像（如红外图像和可见光图像）进行加法运算，可以融合两种图像的信息，得到更全面的图像表示。
- 噪声去除：可以将多幅相同场景的图像进行加法运算后求平均，以减少图像中的随机噪声。
六、总结
Halcon 中的图像加法运算是一种简单但非常实用的操作。通过本文对其原理、实现步骤的介绍以及具体演示程序的展示，相信读者对这一操作有了更深入的理解。在实际应用中，合理运用图像加法运算可以解决很多机器视觉相关的问题，为图像的处理和分析提供有力的支持。随着对 Halcon 学习的深入，还可以结合其他算子和功能，进一步拓展图像加法运算的应用范围和效果。