光照不均 图像处理 halcon 代码

光照不均是一种常见的图像处理问题，Halcon提供了一些方法来处理这种问题，下面是一些示例代码：

1. 使用灰度变换函数对图像进行灰度调整

read_image(Image, 'example.jpg')
ImageGray := channel(Image, 'gray')
mean_image(ImageGray, MeanImage, 11, 11)
deviation_image(ImageGray, DeviationImage, 11, 11)
Gamma := 0.5
ImageResult := (ImageGray - MeanImage) * (Gamma / DeviationImage) + MeanImage

上面的代码中，我们首先读入图像并提取出灰度图像，然后使用`mean_image`函数计算出图像的平均值，使用`deviation_image`函数计算出图像的标准差。最后使用灰度变换函数对图像进行灰度调整，其中`Gamma`参数控制了灰度变换的曲线，可以根据实际情况进行调整。

2. 使用均值滤波器进行平滑处理

read_image(Image, 'example.jpg')
ImageGray := channel(Image, 'gray')
RectSize := 101
MeanFilter := gen_rectangl(1, RectSize, RectSize)
ImageResult := mean_image(ImageGray, MeanFilter)

上面的代码中，我们首先读入图像并提取出灰度图像，然后使用`gen_rectangl`函数生成一个矩形均值滤波器，使用`mean_image`函数对图像进行平滑处理，其中`RectSize`参数控制了矩形滤波器的大小，可以根据实际情况进行调整。

3. 使用背景分割方法进行处理

read_image(Image, 'example.jpg')
ImageGray := channel(Image, 'gray')
Threshold := 30
OpeningSize := 21
ClosingSize := 21
Background := opening_c(ImageGray, OpeningSize, OpeningSize)
Background := closing_c(Background, ClosingSize, ClosingSize)
ImageResult := select_gray(ImageGray, Background < Threshold)

上面的代码中，我们首先读入图像并提取出灰度图像，然后使用`opening_c`函数和`closing_c`函数对图像进行形态学开闭运算，以得到背景图像。然后使用`select_gray`函数根据阈值将图像分割成背景和前景两部分，其中`Threshold`参数控制了分割阈值，`OpeningSize`和`ClosingSize`参数控制了形态学运算的结构元素大小，可以根据实际情况进行调整。

以上是一些常见的处理光照不均问题的方法，具体的方法选择需要根据图像的实际情况来确定。