Halcon学习之derivate_gauss

HALCON 图像处理库中的一个常用算子，用于计算图像的高斯导数。高斯导数是一种平滑导数，在计算过程中结合了高斯滤波，具有平滑噪声的效果。这个算子可以计算图像的不同导数，如梯度、一阶导数、二阶导数、以及 Hessian 行列式等。

derivate_gauss (Image : ResultImage, Sigma, Mode)

参数说明

• 输入参数

  • Image: 输入图像，通常是灰度图像。
  • Sigma: 高斯函数的标准差，控制平滑的程度。值越大，平滑效果越明显，但可能会导致细节的丢失。
  • Mode: 导数的计算模式，常用的包括：
    • 'gradient': 计算图像的梯度幅度。
    • 'direction': 计算梯度方向。
    • 'x' 和 'y': 分别计算图像在 x 方向和 y 方向的梯度。
    • 'xx' 和 'yy': 分别计算图像在 x 方向和 y 方向的二阶导数。
    • 'xy': 计算图像在 x 和 y 方向的混合二阶导数。
    • 'det': 计算 Hessian 行列式。
    • 'laplace': 计算图像的拉普拉斯算子（由 x 和 y 方向的二阶导数组成）。

• 输出参数

  • ResultImage: 输出的结果图像，取决于所选择的 Mode，可能是梯度幅度图像、梯度方向图像、Hessian 行列式图像等。

案例：

1.计算图像的梯度幅度，我们计算图像的梯度幅度，这对于边缘检测非常有用。 

read_image (Image, 'fabrik')
derivate_gauss (Image, Gradient, 1.0, 'gradient')
dev_display (Gradient)

 2.计算 Hessian 行列式，Hessian 行列式用于检测图像中的角点或显著特征点。

read_image (Image, 'fabrik')
derivate_gauss (Image, HessianDet, 1.5, 'det')
dev_display (HessianDet)

3.计算 x 和 y 方向的一阶导数,这些导数可以用于进一步的图像分析，如计算图像的方向场.

read_image (Image, 'fabrik')
derivate_gauss (Image, Dx, 1.0, 'x')
derivate_gauss (Image, Dy, 1.0, 'y')
dev_display (Dx)
dev_display (Dy)

• Dx: x 方向的一阶导数。
• Dy: y 方向的一阶导数。

 

应用场景

• 边缘检测: 通过计算梯度幅度，可以检测图像中的边缘。
• 特征点检测: 计算 Hessian 行列式可以用于检测角点等特征点。
• 图像增强: 通过计算并增强图像的导数信息，可以提高图像的清晰度。
• 纹理分析: 通过分析不同方向的导数，可以提取图像中的纹理信息。