Halcon 用scale_image对图像进行亮度增强

在Halcon中，scale_image函数可以用于对图像进行亮度增强或降低。该函数的原型如下：

scale_image(ImageIn, ImageOut, Factor, Offset)

其中，ImageIn表示输入图像，ImageOut表示输出图像，Factor表示亮度增强或降低的倍数，Offset表示亮度增强或降低的偏移量。

如果要对图像进行亮度增强，可以设置Factor大于1，Offset为0。例如：

scale_image(Image, ImageEnhanced, 1.5, 0)

这将使输出图像的亮度比输入图像的亮度增加50%。

如果要对图像进行亮度降低，可以设置Factor小于1，Offset为0。例如：

scale_image(Image, ImageEnhanced, 0.5, 0)

这将使输出图像的亮度比输入图像的亮度降低50%。

需要注意的是，scale_image函数只能对灰度图像进行亮度增强或降低，对于彩色图像需要先将其转换为灰度图像后再进行处理。

相关问题

halcon 中add_image作用

Halcon中的add_image函数用于将两个图像相加，生成新的图像。可以用于图像的叠加和混合。

函数原型为：

add_image(Image1 : Image2 : ImageResult : Scale : Offset : Check) 

其中，Image1和Image2是待相加的两个图像，ImageResult是相加后生成的新图像，Scale和Offset是用于调整图像亮度和对比度的参数，Check是一个参数，用于指定是否检查输入参数的合法性。

例子：

read_image(Image1,'image1.tif') 

read_image(Image2,'image2.tif') 

add_image(Image1,Image2,ImageResult,1,0) 

在这个例子中，Image1和Image2两个图像相加，生成新的图像ImageResult。Scale为1，Offset为0，表示不进行亮度和对比度的调整。

halcon图像增强

### 使用Halcon进行图像增强处理

#### 图像增强概述
在计算机视觉领域，图像增强是一项重要的预处理技术。通过调整图像的某些属性来提升其质量和可读性，以便更好地服务于后续的任务，比如目标检测、识别或测量等。

对于Halcon软件而言，内置了一系列高效的图像增强工具和函数，能够满足不同场景下的需求[^4]。

#### 增强方法之一：强调边缘与细节
为了突出显示图像中的特征部分，如边界线条或其他细微结构，可以采用`emphasize`算子来进行局部对比度放大。此操作会使得原始图片变得更加清晰易辨认：

// 加载待处理图像
read_image (Text, 'data/text')

// 应用强调运算；参数分别为输入图像、输出图像变量名、邻域大小(宽度/高度)、权重因子
emphasize (Text, ImageEmphasize, 10, 10, 1.5)

// 显示结果
dev_display(ImageEmphasize)

上述代码片段展示了如何利用指定尺寸窗口内的像素差异来强化特定区域的效果[^2]。

#### 方法之二：基于统计特性的全局优化
另一种常见的做法是对整幅画面做整体上的改进，例如通过改变亮度分布使暗淡处变得更亮些，而明亮的地方则适当压低一些。这可以通过调用`histo_modif_image`或者执行直方图均衡化(`equalize_gray`)达到目的:

// 执行直方图均衡化以改善光照条件不佳造成的过曝或欠曝现象
equalize_gray(InputImage, OutputImageEqualized)

此外，还有其他类型的滤波器可用于去除噪声干扰的同时保持重要信息不变，像是均值平滑(`mean_image`)或是最大尺度拉伸(`scale_image_max`)等功能也十分有用[^3]。

综上所述，在实际项目开发过程中可以根据具体应用场景灵活选用合适的策略组合起来完成高质量的图像增强工作。