Halcon中Image有多种像素表示方式,这方面网上找到的资料比较少,有一张大恒图像培训的文档中提到过,感觉描述比较准确:

 

里面有四种类型比较类似:uint2、int1、int2、int4

区分起来很简单,带1表示8位,带2表示16位,带4表示32位,带u表示无符号(即无“负号”这种符号)

 

我用Photoshop生成一张0-255黑白渐变的黑白bmp图片(尺寸256*256),如下:

 

下面我想探究一下,看这几种不同的图像格式各自的灰度取值范围是多少。

1 read_image (Image, '8bit.bmp')                // byte: 0-255
2 
3 *转换格式观察
4 convert_image_type(Image,Image_int1,'int1')   // 0-127
5 convert_image_type(Image,Image_direction,'direction')   // 0-179、255

 

通过convert_image_type转换为“int1”、“direction”格式时,图片发生了很大变化(如上图所示)。而转换为其他格式时,图像样子基本与原图(byte格式)差异不大,这是为什么呢?

 

因为“int1”是8位有符号数,如果类比计算机科学的话,取值范围应该是-128-127,显然无法兼容灰度范围在0-255的byte类型图像。“direction”应该也是类似原因。

而其他的“uint2”、“int2”、“int4”等,取值范围都不比“byte”小,因此能兼容“byte”格式的图片,所以转换以后,图像没有发生什么变化。

 

一般来说,从相机取出的图像通常都是8位的bmp图像,或者16位的bmp图像,它们对应Halcon中的格式分别是“byte”(8bits无符号)和“uint2”(16bits无符号)

 

16位的图像虽然在Halcon中也能处理,但是用起来还是不太顺手,并且有部分算子不兼容16位图像(比如执行以后得不到预计中的结果)。并且16位的图像在上位机软件中处理、显示可能也会遇到兼容性问题,所以经常有将16位图像转为8位图像的需求。

 

相机取出的16位图像的灰度范围一般是0-65535,如果将这种16位图像直接通过convert_image_type转换为“byte”、“int1”、“direction”格式时,通常都会变成“全白”的一张图,因为容纳不了那么高的灰度值,超出范围的灰度色阶会被截断

 

为了适应“byte”类型,一般情况下先调用scale_image算子对灰度值进行映射转换(映射到0-255范围内),然后再用convert_image_type算子进行转换。

 

通过使用scale_image算子对图像灰度值进行缩放映射。scale_image使用以下公式计算:


 

GMax和GMin可以通过min_max_gray算子计算。

 

代码如下:(由于博客园不支持tif图像,16位的tif就更不用说了,所以这里就不放原图Image了)

 1 dev_set_draw ('margin')
 2 read_image (Image, '0.tif')
 3 
 4 *如果16位图像非常暗的话,建议在这一步进行提亮,因为后面8位图像大幅度提亮易造成色阶断裂,出现不连续的像素块
 5 * scale_image (Image, Image, 25, 0)
 6 
 7 get_domain (Image, rectangle)
 8 * 获取全图中像素灰度值的最大和最小值
 9 min_max_gray(rectangle, Image, 0, Min, Max,range)
10 
11 *将16位图的灰度值映射到0-255上
12 Mult := 255.0 / (Max - Min)
13 Add := -Mult * Min
14 scale_image (Image, Image_scaled, Mult, Add)
15 
16 * 转换为'byte'类型
17 convert_image_type (Image_scaled, ImageConverted, 'byte')
18 
19 *如果转换以后图像整体对比度太低的话,可以提高对比度(这里是对8位图像处理)
20 Min := 20
21 Max := 160
22 Mult := 255.0 / (Max - Min)
23 Add := -Mult * Min
24 scale_image (ImageConverted, ImageConverted_scaled, Mult, Add)

 

至于8位转为16位,以及彩色图像中8位和16位的互相转换,这里就暂不分析了,感兴趣的可以看一下第三篇参考资料文章。(注意参考资料中的内容仅供参考,其中是有一些讹误的。)

 

参考资料:

halcon中Image的像素类型
11-Halcon视觉学习实例入门:图像类型转换及图像灰度值缩放

halcon 16bit与8bit图像数据相互转换

 

posted on 2019-12-27 16:22  xh6300  阅读(4031)  评论(1编辑  收藏  举报